深度分析
CUDA 生態系統解析：技術優勢、VUDA 跨庫共享與市場競爭
Nvidia透過CUDA建立AI軟體護城河，利用平行化讓GPU效能大幅提升；同時AMD、Intel的ROCm與OneAPI仍受限於生態鎖定。此格局影響未來AI開發成本與生態多樣性。在深度學習訓練與資料生成階段，CUDA的並行運算與專屬庫讓Nvidia GPU效率領先，同時VUDA的跨庫共享技術展示出新一代資源整合可能。
Nvidia
速報
Thinking Machines與Google Cloud簽單位數十億美元合約，獲取Nvidia GB300運算資源以支援Tinker強化學習
前OpenAI高層Mira Murati創辦的Thinking Machines Lab與GoogleCloud簽署單位數十億美元合約，取得以Nvidia最新GB300為基礎的雲端運算與訓練部署資源，支援其Tinker在強化學習上的訓練與部署需求，凸顯Google欲搶占前沿AI實驗室的雲端供應位置。
RISC-V
Nvidia 佈局 RISC-V 開源架構：SiFive 獲 4 億美元融資，挑戰 x86 與 ARM 壟斷
晶片設計新星 SiFive 完成 4 億美元融資，估值達 36.5 億美元，且有 Nvidia 參與投資。SiFive 憑藉開源的 RISC-V 架構，正從嵌入式設備跨足 AI 資料中心 CPU 市場，並將與 Nvidia 的 CUDA 與 NVLink 深度整合，挑戰 x86 與 ARM 的長期壟斷地位。