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產品

業務

市場

分析

公司

現況

總結

說明

公司

簡介

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公司簡介

Company Profile

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執行長

公司文化特色

創立

企業形象

創立：1993年，於美國加州登記

創辦者：黃仁勳、克蒂斯·普里姆(目前已不在輝達)、克里斯·馬拉科夫斯基

市場：半導體

已顯示卡為名

美國前十大市值

克蒂斯·普里姆

黃仁勳

克里斯·馬拉科夫斯基

公司

簡介

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執行長

公司文化特色

創立

企業形象

黃仁勳

生平：生於1963 年 2 月 17 日，出生在台南市，9歲那年，他與哥哥被送到美國親戚家同住，求學階段成績優異，並於1990年取史丹佛大學電子工程學碩士學位。起初曾任職於AMD及LSI LOGIC，後來與兩位好友於1993年成立NAIVID，因看好3D圖形處理在未來的市場，於是往製作顯示卡道路上邁進。

在NVIDIA的期間： NVIDIA早期經濟不佳，只剩9個月資金可運作，他毫不猶豫花費3個月的資金買下一台看似不必要的機器，而後卻幫助NVIDIA度過這次危機。從這次事件中，可發現黃仁勳擁有做為執行長的果斷。

There‘s going to be a way out.

公司

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擁有高度的職工福利：包含語文訓練及在職訓練等。

保持政策執行的高機動性：評估後若發現決策方向錯誤，就該立刻認錯並改變。

知識性誠實：盡快的執行好決策，並隨時做好改變得準備。

盤點失敗的機會成本：再做決定之前會先評估，若失敗是否有挽救的能力。

公司文化特色

執行長

創立

企業形象

公司

簡介

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引領世界AI

捐款予母校

成立NVIAID基金會

企業形象

公司文化特色

創立

執行長

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產品業務

Product business

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1995

推出NV1但未能打進主流市場。

1997

推出 NV3成功後，微軟送上5億美元訂單。

1999

輝達上市，發布出「全球第一個GPU」Geforce 256。

2006

發表CUDA架構讓GPU擴大應用範圍，從繪圖運算到程式開發都能用上。

2007

推出 Tesla 架構，主要用於高效能加速運算。

2010~2018

陸續推出 Fermi、Tegra4、Pascal 、Turing等晶片架構。

2020

A100晶片，被用作「挖礦晶片」。

2022

推出H100晶片能提高程式設計運算效能的。

2024

推出AI 聊天機器人Chat with RTX.

歷代產品

優缺點

特色

產品

業務

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產品：獨立顯卡
遊戲：GeFrooce
數據中心：A100(貢獻營收最大)
汽車：DRIVE
專業圖形處理：Quador
軟體：CUDA軟體

特色

優缺點

歷代產品

購買場商：Amazon、Google、Meta、微軟、OpenAI、Tesla

CUDA：一個函數庫平台，可以加速NVIDIA的GPU執行速度

產品

業務

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特色

優缺點

歷代產品

產品

業務

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優點：

精準的算數
適合訓練AI
CUDA軟體

缺點：

CUDA用在其他產品上有限制
價格昂貴
耗電量大

優缺點

特色

歷代產品

軟體	CUDA	ROCm
對硬體	功能只對NVIDIA沒限制	對其他產品沒限制
系統完整性	較高	較低
佔市場比	較高	較低

✔

勝

✔

產品

業務

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市場分析

Market analysis

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495.22

產業趨勢

競爭分析

SWOT

從輝達的股價來看，可知AI產業是現在的趨勢

147.41

市場

分析

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從輝達的股價來看，可知AI產業是現在的趨勢

產業趨勢

競爭分析

SWOT

市場

分析

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技術不穩定，可能有失敗的風險
因為美國政策，因此輝達建於中國的廠無法營運

劣勢

擁有自己的聊天機器人
CUDA 軟體優勢
自製GPU

優勢

有完整的供應鏈
未來可能壟斷AI產業
AI產業進入成長期

機會

其他GPU廠商帶來的威脅
因美國政策，導致無法將金片輸出於中國

威脅

SWOT

競爭分析

產業趨勢

市場

分析

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公司名稱	NVIDIA	AMD
市占率	74.93%	15.94%
定價策略	主打高端的消費者	主打預算有限又想要好顯卡的消費者
價格	高	低
軟體	CUDA	ROCm
運算能力	高	低
體積大小	大	小
散熱功能	高	低

✔

勝

競爭分析

SWOT

產業趨勢

✔

市場

分析

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公司現況

Company status

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財務分析

未來展望

因AI產業蓬勃發展，2023起三率三升。財報亮麗。

公司

現況

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未來展望

財務分析

B200 ：是輝達的新旗艦 AI 產品。

特色：晶片架構–Blackwell運算平台

Blackwell運算平台：Blackwell訓練AI的效能是前架構Hopper的2.5倍，而

Blackwell進行AI推論的速度，是前代架構的五倍。

對AI的訓練：訓練是指將資料輸入模型，協助模型學習、產生智慧，像是學

習區分狗貓；推論則是讓模型實際去分辨狗貓。目前為止，輝

達的 AI晶片銷售以訓練為主。

購買廠商：亞馬遜、微軟、Google、特斯拉

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現況

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未來展望

財務分析

受生成式AI和加速運算器，需求強勁影響，市值已進入美國第三大，近期又推出B200這項新產品。B200 晶片性能提升受惠於電晶體量提升，架構性能提升相對有限，加上價格高昂的 192GB HBM3E 記憶體，使硬體成本大幅提升。Raymond James 估輝達 H100 硬體成本約 3,100 美元，B200 大幅提高到 6,000 美元。如果輝達真以 3 萬至 4 萬美元出售 B200，毛利率將高達 80%~85%。

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