隨著微軟、Meta、Google與亞馬遜等科技業者紛紛以ASIC (特定應用積體電路)形式投入自製晶片的行列，市場對於NVIDIA未來市佔率遭侵蝕的擔憂日益加劇。對此，NVIDIA執行長黃仁勳在台北接受訪談時，則是直指這種認為ASIC能取代GPU的市場論述根本是「不合邏輯」 (Illogical)。
為了證明NVIDIA的護城河依然穩固，黃仁勳更透露NVIDIA的研發 (R&D) 支出正朝向450億美元 (約新台幣1.44兆元)規模邁進。
ASIC是假議題？黃仁勳：通用性才是王道
黃仁勳此次在台北面對媒體詢問關於以ASIC形式興起的客製化晶片趨勢看法時，態度相當強硬。
目前雲端服務供應商 (CSP) 為求降低成本，積極開發針對特定AI模型優化的ASIC (如Google的TPU、微軟的Maia、Meta的MTIA)，但黃仁勳認為，AI模型的演算法日新月異，開發一顆ASIC需要花費數年時間，等到晶片做出來，模型架構可能早就改變。
相較之下，NVIDIA的GPU具備高度的可編程性與通用性，能適應任何最新的AI算法。他強調，試圖用僵化的ASIC來追趕瞬息萬變的AI浪潮，在邏輯上是講不通的。
450億美元的研發築牆
為了維持這種「通用性」的領先，NVIDIA正在瘋狂投資。黃仁勳透露，公司的研發支出即將達到450億美元的規模。
這個數字是什麼概念？這幾乎是Intel或AMD全年營收的數倍，甚至超過許多國家一整年的科研預算。透過這種飽和式的研發投入，NVIDIA能夠同時推進晶片架構、NVLink互連技術、CUDA軟體生態系，以及AI系統整合，讓競爭對手 (即便是那些投入自製晶片的客戶)在整體效能與開發效率上難以望其項背。
分析觀點
黃仁勳這番話，很明顯是在對華爾街分析師，以及那些「三心二意」的客戶喊話。
這幾天微軟和Meta財報都顯示，他們一擴充購買NVIDIA的GPU，另一方面一邊又在大搞自製晶片，因此分析師擔心一旦這些ASIC形式設計的自製晶片成為主流，NVIDIA 的好日子可能就結束了。
但黃仁勳的邏輯很簡單：唯快不破。
ASIC的優勢是「專精」與「省電」，但在AI這個每個月都有新架構 (如最近的DeepSeek，或是OpenAI持續釋出的新模型)誕生的時代，ASIC的「專精」反而成了「僵化」的風險。NVIDIA砸下450億美元研發，就是要確保自家GPU的迭代速度快到讓對手的ASIC永遠在追趕上一代的車尾燈。
