精選解讀｜AI算力新賽局：AMD挑戰Nvidia 主導地位

InfoAI 編輯部

全球AI晶片競局重構，Nvidia 面臨真正挑戰者浮現

2025年秋季，AI算力產業再度進入白熱化階段。當 Nvidia 市值突破2兆美元、穩坐全球AI雲端運算與生成式AI市場龍頭時，AMD正式宣佈推出MI300系列新一代AI加速器，攜手微軟、Meta、Google等國際雲端領導企業，力圖打破Nvidia 獨佔市場的格局。

這波新世代AI晶片戰爭，不僅左右美國與全球科技股行情，更深刻影響美國、歐洲到台灣在內的半導體供應鏈、產業佈局與全球科技產業競爭態勢。隨著AI運算需求持續攀升，產業決策者高度關注這場晶片競局將如何重塑各地產業鏈的角色與發展機會。

AMD MI300 AI晶片登場，加速全球AI晶片戰爭

過去十年，Nvidia 憑藉 CUDA（Compute Unified Device Architecture）封閉生態系統與領先的 GPU 算力，長期壟斷AI訓練與推論市場。AI晶片供不應求，成為整個產業鏈的共識，甚至有「買到就是贏家」的現象。

AMD 則在近年加速布局，以多元架構（結合CPU、GPU、FPGA等）、推動開放軟體平台ROCm（Radeon Open Compute）持續強化技術競爭力。2025年最新發表的MI300系列AI加速器，專為AI加速、資料中心運算以及高效能運算（High Performance Computing, HPC）量身打造，成為AMD挑戰Nvidia 霸主地位的關鍵武器。

MI300系列不僅在浮點運算效能、記憶體頻寬、能耗表現等核心規格上迎頭趕上Nvidia H100，還強調價格具競爭力、軟體生態採開源模式（大幅提升與主流AI開發框架的相容性），以及結合自家EPYC伺服器處理器，打造全方位AI伺服器解決方案。

在生成式AI、大型語言模型、推論加速等熱門應用領域，AMD積極與Microsoft Azure、Meta等超大規模雲端資料中心合作，目標直指Nvidia 幾乎壟斷的高階AI市場。這也為AI晶片產業格局帶來新的競爭動能，並為台灣伺服器與半導體供應鏈帶來新的機會與挑戰。

AI生態系整合下的產業鏈競合與新局

AI算力的競爭，已從過去「單一晶片性能」的競賽，全面升級為「生態系統整合」的產業較量。Nvidia 結合自家GPU、CUDA開發工具、軟體庫、SDK，並攜手全球領先的伺服器OEM（原廠委託製造）、ODM（原設計製造）廠商，包括廣達、緯創、英業達、鴻海等台灣科技大廠，建立起完整而封閉的AI硬體與軟體生態閉環。

相較之下，AMD採取更開放與協作的產業戰略。除了積極參與開源社群、支持主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow），也拉攏AI新創公司與學術單位，主打ROCm等開源平台。同時，AMD與全球三大雲服務商，微軟、Google、Meta 展開深度合作，共同開發AI加速器、優化雲端AI運算服務，推動AI算力基礎建設多元化。

2024至2025年間，微軟正式宣布部分Azure雲端AI服務全面支援AMD MI300系列AI加速器，Meta與Google也陸續啟動試點部署計畫。雖然現階段Nvidia 依舊在高階AI訓練市場維持領導地位，但這些大型雲端服務業者已經明確朝「多元化供應鏈」策略佈局，主動降低對單一晶片廠的依賴，為全球AI生態圈帶來嶄新變數。

這場產業鏈重組，對台灣供應鏈企業產生深遠影響。台積電持續穩坐先進製程晶片代工龍頭，廣達、緯創、英業達、鴻海等ODM／OEM廠商也需靈活調整產品組合與客戶結構，強化跨品牌、跨架構（Nvidia 、AMD、Intel、專用AI ASIC等）整合能力。未來，具備高度彈性與技術升級的台灣供應鏈，將有機會在全球AI硬體競局中維持關鍵樞紐地位，同時拓展全新產業合作與成長動能。

Nvidia 壟斷結構動搖？

Nvidia 長期以來憑藉「軟硬體一體」的產品策略，以及以CUDA為核心的生態圈鎖定，讓AI軟體開發人員、學術機構、AI新創公司普遍優先選用Nvidia 的GPU解決方案。這種「事實標準」不僅帶動Nvidia 在AI訓練與推論市場的壟斷地位，也使其產品長期供不應求、價格居高不下。

然而，隨著全球AI產業對算力成本、供貨彈性及生態開放性的需求日益提升，產業界對Nvidia 高價與供應緊張現象的疑慮逐步擴大。AMD以MI300系列AI加速器為核心，強調「同級效能、成本更低」、「開放軟體與多元生態」的特點，並主打與主流AI開發框架（如PyTorch、TensorFlow）的高度相容性，積極搶攻預算有限、需彈性客製化的市場，包括AI新創、雲端服務業者與資料中心客戶。

不僅如此，AMD進一步深化與台灣供應鏈夥伴的戰略合作。例如MI300系列交由台積電先進製程（7奈米）代工，並與廣達、緯創、英業達等ODM廠商攜手開發新一代AI伺服器平台，整合台灣在電源管理、散熱、PCB等零組件供應鏈的技術優勢。這波「AI算力去壟斷化」的過程，為台灣廠商帶來爭取國際新訂單、強化技術深度與跨品牌平台整合能力的契機，使台灣成為推動全球AI硬體生態多元化的重要受益者與關鍵推手。

AI晶片競局下的市場結構轉型與台灣產業連鎖效應

AI硬體競爭的本質，不僅是運算效能、產品價格的角力，更深刻反映了全球雲端運算、資料中心、邊緣運算等應用場景需求的持續升級。以2025年全球AI伺服器市場為例，雖然Nvidia 目前市佔率超過80%，但隨著AMD、Intel以及專用AI ASIC（如Google TPU、AWS Inferentia）及新創公司Cerebras等相繼投入競爭，整個產業正快速朝向多元供應、多生態共存的新局面發展。

這一波市場結構重組，對台灣產業鏈帶來三大連鎖效應：

1. 供應鏈韌性全面升級
台積電、台達電、廣達、英業達等領先廠商，不再僅服務單一AI晶片品牌，而是可同時支援Nvidia 、AMD、Intel及其他AI加速器平台。這大幅降低了單一客戶或單一產品線風險，強化全球供應鏈彈性，也讓台灣成為國際AI大廠多元化佈局的首選合作夥伴。

2. 產品組合多樣化，創新服務模式
台灣ODM業者如廣達、緯創、和碩等，開始推出「Nvidia ＋AMD」雙平台伺服器產品，為不同產業客戶提供多元選擇。這類產品不僅滿足AI訓練、推論、雲端服務、邊緣運算等複雜場景的多樣化需求，也協助台灣ODM廠商提升解決方案價值與國際競爭力。

3. 台灣品牌角色持續提升
隨著AI伺服器、資料中心整合解決方案需求增加，台灣業者正逐步從「代工角色」升級為系統整合與品牌經營者。華碩、和碩等企業積極打造自有AI伺服器品牌，並布局國際市場，進一步提升台灣在全球AI產業鏈的戰略地位與品牌影響力。

這些變化不僅強化了台灣產業鏈的國際競爭力，也為本地供應鏈帶來更多創新機會與發展空間。面對未來AI市場持續高速成長，台灣產業鏈唯有持續升級核心技術、強化國際合作、加快品牌轉型，才能穩居全球AI時代的關鍵樞紐。

從AI硬體競賽到軟體生態與開源競合

決定AI晶片競爭勝負的關鍵，早已從單純的硬體效能比拚，轉向軟硬整合生態系統的全方位較量。Nvidia 持續透過CUDA鞏固在AI軟體開發與算力調度的領先地位，使大量AI軟體工程師、研究人員「黏著」於Nvidia 生態。但AMD近年積極推動開源ROCm平台，並全面支援PyTorch、TensorFlow等主流AI框架，更攜手OpenAI、Hugging Face等開發社群，共同推出跨平台加速器驅動程式，降低使用者從Nvidia 生態轉換的門檻，加速產業標準朝向開放靠攏。

隨著AI訓練模型規模急速擴大，資料中心也面臨能源消耗、散熱效率、機櫃密度等新挑戰。AMD主打MI300系列在「能效比」與「高密度運算」上的突破，特別強調適用於生成式AI（如大型語言模型）、綠色資料中心與AI+HPC（高效能運算）場景，這對於未來AI基礎設施升級具有戰略意義。

對台灣產業鏈來說，這波趨勢也創造了新的升級機會。從散熱模組、電源管理IC、AI伺服器系統設計到高效能PCB，台灣廠商正憑藉專業技術與全球供應鏈優勢，積極切入AI資料中心、超級電腦與雲端伺服器領域。未來隨著開源與異質運算生態逐步壯大，台灣產業將可持續強化差異化競爭力，把握全球AI硬體與基礎設施創新商機。

美中科技戰下的地緣風險與台灣關鍵戰略

AI晶片產業的競爭，早已不僅是企業技術或市場份額的角力，更直接躍升為美中科技戰、全球半導體地緣政治的核心戰場。美國政府持續強化對中國高階AI晶片、先進製程設備與相關軟體的出口管制，Nvidia 、AMD等美系晶片商在中國市場的銷售與服務受到明顯限制。這些限制政策反而刺激中國本土AI晶片企業（如華為昇騰、寒武紀、比亞迪半導體等）加大研發與資本投入，積極追趕美系技術，並加速供應鏈自主化腳步。

對台灣而言，這場全球產業鏈重組既帶來新機遇，也蘊含多重挑戰。在供應鏈安全、技術合作、國際法規與出口管制等面向，台灣企業需更加審慎佈局，不僅要兼顧美國與中國兩大市場規範，也須評估兩岸產業政策、資安要求及高階AI人才流動的風險。

同時，AI晶片的投資熱潮直接帶動台灣半導體製造、AI伺服器、電源管理、PCB、散熱與測試設備等相關產業鏈企業市值持續攀升，全球資本市場高度關注台灣供應鏈的穩定性與創新動能。台灣若能把握多元AI晶片生態崛起的趨勢，積極投入新技術平台整合、產業合作與國際標準制定，將可持續鞏固在全球AI產業分工中的戰略樞紐地位，並強化台灣在新一輪AI科技競局下的主導力與影響力。

台灣的產業戰略啟示

面對AI晶片產業競局加速轉型，台灣企業與政府須超前部署，確保在全球AI產業鏈中的競爭優勢與產業話語權。以下為五大關鍵建議：

1. 供應鏈多元化布局，降低單一風險
主動整合Nvidia 、AMD、Intel及AI ASIC（應用專用積體電路）等多品牌平台設計，建構彈性高度的產品組合，減少依賴單一國際晶片供應商。透過跨品牌、跨架構的技術整合，強化台灣作為全球AI伺服器、資料中心供應鏈樞紐的競爭力。

2. 技術升級與高值化投資
持續加碼高效能封裝、散熱模組、低功耗設計、AI伺服器軟硬體整合等關鍵技術領域。投入先進製程、電源管理、資料中心基礎設施，掌握AI硬體演進的產業升級契機，提升產品附加價值。

3. 推動品牌與整合型解決方案
台灣企業宜由「代工思維」升級至「系統解決方案」與「國際合作」路線，參與全球AI雲端服務、資料中心整合、AI生態平台等國際專案，強化台灣品牌在全球AI產業生態的能見度與影響力。

4. 強化人才培育與產學研連結
結合大學、研究機構與產業，推動AI軟體、硬體、系統整合跨領域人才培育。積極投入開源軟體社群，參與國際標準制定與研發合作，培養具備全球競爭力的AI工程師與系統架構師。

5. 制定前瞻產業政策，打造AI＋台灣競爭力
政府應扮演積極推動者，透過投資引導、補貼AI晶片與軟體新創、協助中小企業AI轉型等措施，完善AI生態系基礎，扶植本土創新與國際合作平台，實現「AI＋台灣」的全球競爭力藍圖。

編輯觀點｜AI晶片競局下的台灣關鍵路徑與供應鏈新戰略

這場由AMD帶動的AI晶片競賽，看似著重於產品效能、價格與市場占有率的較勁，實則揭示了生態系統協作、軟體開源、供應鏈彈性與跨界人才的長期戰略。2025年，隨著AI運算需求持續攀升，Nvidia 與AMD在全球資料中心、雲端伺服器市場的競合格局已成產業主軸。台灣不僅是全球AI硬體生產的樞紐，更因半導體代工、伺服器設計、散熱與電源技術領先地位，成為全球供應鏈重組與產業升級的關鍵力量。

對台灣而言，供應鏈多元化不再只是分散風險，更是發展自主品牌、深化國際合作、提升全球話語權的核心手段。台灣業者應積極與國際AI平台建立夥伴關係，參與軟硬整合標準制訂，並投資軟體人才及AI開發工具，強化在全球AI生態圈的角色。此外，從單一產品導向走向系統整合與品牌經營，有助於台灣提升產業附加價值與競爭優勢。

最後，AI硬體競爭帶來的不只是技術升級，更是整個產業鏈協作思維、人才培育、國際標準建立的全方位革新。台灣唯有同步提升技術深度與生態參與廣度，才能在未來AI時代持續扮演舉足輕重的戰略樞紐地位。這將是產業決策者與政策規劃者必須共同回應的長期命題，也是推動台灣AI產業從「生產基地」躍升為「創新引擎」的關鍵關卡。

參考資料

AMD Amps Up Chip War

https://www.wsj.com/tech/ai/amd-amps-up-chip-war-274560d5

延伸思考問答

Q1. AMD 的 MI300 系列相較於 Nvidia H100 有什麼主要差異？其效能與成本優勢為何？

AMD MI300 系列AI加速器是AMD首度整合多種運算架構（CPU+GPU+高頻寬記憶體）的旗艦級產品，目標直指Nvidia H100這類市場主流高階AI晶片。在效能層面，MI300強調記憶體頻寬與運算密度提升，尤其在AI推論、訓練、HPC（高效能運算）等場景，憑藉更高整合度和大容量HBM（高頻寬記憶體）設計，有機會在某些AI模型訓練或推論任務中實現與Nvidia H100相當甚至更佳的效能。軟體支援方面，AMD持續強化ROCm平台與主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow）的相容性，降低用戶「轉移生態」的門檻。

在成本上，AMD一貫以更具競爭力的價格策略搶市，MI300系列主打「同級效能、成本較低」，對於大規模部署AI運算的雲端服務業者或新創企業而言，有機會成為降低建置與營運成本的新選擇。這也促使雲端巨頭（如微軟、Meta等）開始導入AMD方案測試，形成對Nvidia壟斷格局的強烈牽制力量。整體而言，MI300雖在生態成熟度與軟體支援上仍需追趕，但其效能、價格與平台開放策略，已構成AI晶片市場難以忽視的新變數。

Q2. 台灣在這波 AI 晶片競爭中，哪些產業或廠商最有機會受惠？

台灣之所以能在AI晶片浪潮中持續發光，關鍵在於本地完整的半導體製造、電子零組件、伺服器設計與OEM/ODM體系。首先，台積電（TSMC）是全球最先進晶片代工廠，無論Nvidia、AMD還是未來AI新創的先進製程AI晶片，絕大多數都需依賴台積電的5奈米、3奈米製程量產。其次，廣達、緯創、英業達、鴻海等ODM大廠，擁有設計高效能AI伺服器與資料中心解決方案的能力，並可協助全球品牌快速導入AMD、Nvidia或其他AI加速器，拓展多平台整合業務。

另外，台達電、群光、欣興電子等廠商在散熱、電源管理、PCB等關鍵零組件領域具備全球競爭力，伴隨AI運算熱潮與設備更新週期加快，這些台灣企業將持續受惠於全球AI硬體基礎設施升級的趨勢。最後，隨台灣ODM廠從單純代工升級為系統方案設計者與國際合作夥伴，「台灣品牌」有望在全球AI伺服器與資料中心市場扮演更積極角色。

Q3. 雲端巨頭（Microsoft、Meta 等）「多元供應鏈」策略，將帶來什麼結構性影響？

全球雲端巨頭早期多以單一供應商（如Nvidia）為核心，方便大規模部署與標準化運維。但隨著AI運算需求急速擴張，Nvidia產品高價、供貨緊張、商業談判空間有限的問題日益凸顯，使得微軟（Microsoft）、Meta、Google等國際雲端服務商陸續採取「多元供應鏈」（multi-vendor strategy）政策：同時佈局Nvidia、AMD、Intel及自家或合作夥伴開發的專用AI ASIC方案。

這種策略的結構性意義有三：一是降低營運風險，避免單一供應商產生斷鏈或成本飆升問題。二是促進市場良性競爭，讓各家晶片廠商在產品效能、價格與客製服務上互相拉鋸，有利於雲端業者議價與創新。三是帶動AI軟硬體生態多元化，促使產業標準逐漸開放，開發者生態圈不再完全依賴CUDA，而是向PyTorch、TensorFlow等跨平台兼容靠攏，這對終端應用與基礎設施發展具長遠正面影響。

Q4. 開放軟體（如 ROCm）是否有機會顛覆 CUDA 的主導地位？

短期內，Nvidia的CUDA依然是AI軟體開發與算力調度的「行業事實標準」。其豐富的函式庫、龐大的開發社群、以及長期與硬體深度整合，讓許多AI新創、科研機構與企業客戶難以輕易轉移到其他平台。但AMD ROCm（Radeon Open Compute）等開源軟體平台正持續進步，越來越多主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow）開始支援AMD GPU，降低轉換障礙，吸引部分預算有限或對軟體開放性有高度需求的產業用戶。

長遠來看，隨著AI生態圈朝多元、開源、異質運算發展，開放軟體（Open Source）、多平台兼容與開發者社群壯大將不斷稀釋CUDA的市場獨佔性。雖然顛覆尚需時間，但業界普遍認為，未來AI運算平台將走向開放競合與軟硬解耦，這對AI軟體人才、台灣ODM、雲端服務商都是機會與挑戰並存的新局面。

Q5. 美中科技戰下，AI晶片出口管制會如何影響全球與台灣產業？

美國近年持續強化對中國高階AI晶片、先進製程設備的出口限制，Nvidia、AMD等美國廠商向中國市場供應高階AI加速器遭遇政策障礙。這導致中國本土AI企業（如華為昇騰、寒武紀等）加速自主技術研發，提升國產替代比例。這一趨勢帶來三方面影響：一是全球AI產業鏈分工趨於「雙軌」發展，美國與盟國主導的高端AI晶片生態與中國本土自主體系逐漸分立；二是台灣供應鏈廠商必須在出口規範與產業政策間取得平衡，審慎評估兩岸市場業務風險與國際合作合規性；三是人才、技術合作、產業創新面臨地緣政治新挑戰，台灣企業需強化合規、資安與多市場調配能力，方能持續在全球AI產業鏈保持樞紐地位。

Q6. 台灣企業要如何提前佈局下一波AI硬體創新？

台灣企業可從以下四大面向進行前瞻佈局：（1）跨品牌平台設計：同步整合Nvidia、AMD、Intel及AI ASIC等多元AI晶片，打造具高度彈性的伺服器與運算平台，滿足多樣化AI應用需求；（2）軟硬體整合：深化自有系統方案能力，與國際雲端服務商、AI新創合作開發客製化解決方案，提升產業附加價值；（3）國際合作與產學連結：積極參與國際開源社群、標準制定、專案協作，並加強AI軟體、硬體人才的跨域培育，形成全球競爭力團隊；（4）強化品牌價值：從ODM升級為系統整合者與品牌經營者，推出台灣自有AI伺服器、邊緣運算等創新產品，擴大國際市場布局。

這些策略能讓台灣在全球AI硬體創新浪潮中，把握關鍵機遇，持續引領產業發展。

Q7. AI晶片競爭是否會降低整體AI運算成本，帶來普及化紅利？

隨著AMD、Intel、專用AI ASIC及新創企業加入競爭，AI算力市場從Nvidia一強獨大走向多元供應，AI運算成本有望逐步下降。產業生態競爭帶動硬體價格透明化、產品多樣化與客製化，並促使軟體生態向開放標準靠攏，有利於中小企業、AI新創、教育單位降低門檻，加速AI應用普及。

對台灣而言，運算成本下降不僅刺激本地AI應用創新、推動智慧製造與服務業轉型，也讓伺服器、電源管理、散熱、PCB等產業鏈夥伴受惠於AI需求擴大，進一步鞏固台灣在全球AI硬體產業的領先地位。長期來看，AI晶片競爭將讓生成式AI、智慧醫療、智慧城市等新興應用更快進入大眾市場，為全球產業升級和數位經濟發展帶來普及化紅利。

版權聲明與授權須知

本內容由 InfoAI 擁有著作權。若您有引用、轉載或任何商業用途的需求，請來信聯絡： contentpower688@gmail.com。

AI 內容合作／供稿服務

AI 趨勢太快，內容產能跟不上？InfoAI 專注於將市場動態與報告，轉化為 專業、好讀、可信賴的內容。 contentpower688@gmail.com —— 讓我們成為你的 AI 內容合作夥伴。

如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。

AI 協作聲明：

本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。

全球AI新聞精選與解讀

InfoAI 為您打開一扇窗
看見 AI 世界的趨勢脈動
篩選來自多方新聞
轉為您決策的洞察
助您做出明智決策

內容原力 ContentPower

化繁為簡的知識出版商
將知識轉化為清晰易懂
容易吸收的學習資源
助您持續成長