※ 引述《ttucse ((((>(￣▽￣)<))))》之銘言：
: 「黃仁勳把輝達帶進死胡同！」謝金河警告中國國家隊崛起：輝達難保領先優勢
: https://www.storm.mg/article/11089353
: 風傳媒
: 2025-12-19 22:55
: 周幸容
: 在AI熱潮席捲下，全球產業格局正面臨重塑，中美兩國的競爭也逐漸轉移至AI戰場。對此，財信傳媒董事長謝金河在網路節目《老謝開講》表示，中國現在用國家力量打造新的AI陣營，中國半導體2026年展望，華為和寒武紀的AI半導體出貨量預計將超過100萬顆。而美國現在將AI產業當成一門生意，當商人碰到國家隊時，未必會打勝仗。
: 謝金河說明，2023年5月AI賽道開始奔馳，至今已進入第3年，然而AI投入成本相當高，過去一年整個AI建置有高達3兆美元的資本投入，使得市場現在開始用放大鏡重新檢視AI產業。而在此檢視中，輝達股價出現非常巨大的下跌，今年輝達股價最高達到212.19美元，市值高達5兆1560億美元。市值衝高後，輝達面對的挑戰接踵而來，輝達股價從212.19美元最低跌至169.55美元，市值剩下4.13兆美元。
: 中國舉國力挺AI 輝達市值面臨考驗
: 謝金河指出，黃仁勳不斷要求開發中國市場，增加H200晶片的產能，並說服美國總統川普開放H200出口中國，但中國採取抵制的態度。若輝達在賽道上不能永保領先，而回頭顧中國市場，希望能在中國市場吃到大餅，其實危機已在這當中滋生了。
: 謝金河透露，當黃仁勳表示中國AI會戰勝美國AI時，其實已將輝達帶到死胡同中了。在AI競賽中，中國會將AI當成國家發展非常重要的主力項目，所以一定會用舉國之力托舉AI，一定用國家隊不斷砸重金。中國半導體2026年展望，華為和寒武紀的AI半導體出貨量預計會超過100萬顆，阿里巴巴和百度將自主研發AI半導體晶片，加速去輝達化的動作，並全力打破7奈米的壁壘。
: 謝金河續指，黃仁勳一手培養的張建中回到上海創立「摩爾線程」，現在股票已在科創板上市，而百度崑崙芯也準備分拆上市，可見中國在AI產業地圖中，已經開始使用國家力量。中國從華為的技術開始鋪陳，整合所有周邊半導體產業，用國家隊力量發展新的資料數據中心。中國連晶片也推動自主研發，從麒麟的CPU到GPU，中國目前都用舉國之力發展，在此情況下，若輝達不能擴大領先中國的差距，一旦被中國吞噬，在股價上將會面臨非常大的考驗。若中國AI打敗美國AI，輝達市值和目前市場給予的5兆美元巨大估值，恐有非常大的落差。
: 博通股價為何暴跌？
: 謝金河說明，近期AI疑慮對博通股價造成最大影響，博通公布財報後股價出現大幅下跌，博通上一季營收180.2億美元，成長幅度達3成，其中AI晶片營收成長74%，稅後淨利高達85.1億美元，同時也預告博通接到了Anthropic210億美元的訂單，不過Anthropic的訂單目前看來沒有市場想像中美好。
: 謝金河提到，現在大眾高度關注Google已有打敗ChatGPT的態勢，Google開發的TPU是交由博通生產ASIC，而此次Anthropic訂單中的晶片由Anthropic自行研發，組裝由博通完成。市場上現在最擔心的是博通可能會從高毛利的晶片設計大師，變成系統製造整合商，使得博通估值最近出現大幅回落，博通股價從最高414.61美元，一口氣跌到337.51美元，幅度相當巨大。博通的訂單沒有為股價帶來更大效益，若ACIC晶片將來被迫進入系統整合商時，其毛利率可能保不住7成以上，而在博通股價大幅修正後，將對市場帶來非常巨大的震撼。
: 甲骨文股價腰斬 謝金河曝原因
: 謝金河進一步指出，甲骨文第4季剩餘履約義務仍有523億美元，成長力道非常驚人，但甲骨文在業績表現不錯的情況下，股價卻非常慘烈。甲骨文在截至11月的3個月內，已敲定1500億美元的資料中心租賃合約，前11個月合約總金額上看5230億美元，未來5年內將陸續發酵。
: 謝金河認為，這個大單理論上應為甲骨文帶來巨大幫助，但甲骨文的股價卻從345.72美元跌到181.4美元，此次巨大下跌，和甲骨文過度龐大的資本支出及非常疲弱的財測有非常密切的關係。現在市場終於發現，甲骨文創辦人埃里森大幅舉債，甲骨文的負債比約500%，雖有3000億美元的訂單，但未來的舉債也讓市場產生疑慮。甲骨文股價這一波的回檔修正已將近5成，若無法在180美元止跌，將會對市場帶來非常巨大的影響。
: 心得/評論：
: 我對輝達是不認同謝金河講的啦
: 沒有什麼動員國家力量就一定贏的道理啦
週末閒聊, 快放假了,
其實,
老謝這理由站不住腳,
或者說老謝自己都沒有這樣的覺悟:
"只要被中國碰到的產業, 就一定是舉國力挺的國家隊"
很多台灣人跟美國人都沒有這種覺悟,
AI只是其中一個例子,
包含電動車, 稀土, 半導體, 液晶面板等等,
只要中國跳進去玩的產業,
就是殺價賠錢賣,
政府大力補貼大量生產,
歐洲車廠就這樣被中國電動車給徹底殲滅
所以黃仁勳"沒有"把輝達帶進死胡同,
而是當中國政府決定跳進來玩的時候,
這產業就註定是個肉搏戰的死胡同,
沒有任何僥倖心態,
而要贏過中國的國家隊,
唯一的做法就是技術遙遙領先,
因為如果你的技術只領先一點,
中國國家隊可以靠政府補貼,
大量生產賠錢賣的方式,
克服一點點的技術差距 把你幹掉
所以我們就來聊聊技術差距,
對於LLM模型, 我覺得是不樂觀,
如果Scaling Law失效,
中國模型追上是遲早的事情,
連Meta都投降採用中國模型了,
當中美兩國模型都差不多的時候,
比拼的就是平台, 市場, APP的整合程度,
這部分不多說,
我個人是期待有新的算法突破
相對於模型技術而言,
硬體加速器的技術反而是美國比較樂觀,
因為美國在硬體技術上的領先,
是中國五到十年內都追不上,
所以不用替輝達擔心,
輝達唯一的敵人在美國
不過還是要說些平衡觀點的話,
摩爾線程, 寒武紀跟壁仞應該是朝Edge/Agent 的推理應用,
完全不可能朝訓練方向發展,
後面我會給理由,
中國唯一能跑大型模型訓練的只有華為,
華為的能耗跟效能大概是輝達的1/3-1/2 甚至更差,
有很多地方可以看到詳細的數字, 不多說,
大概落後輝達三四代,
也就是五到十年的差距,
但是如果中國願意多花數倍甚至是數十倍的電力跟機器數量來訓練,
也是可以用華為的機器來做訓練
就像之前討論到爛的事情,
LLM訓練卡到 Memory Wall 跟 Scaling Law,
摩爾線程, 寒武紀跟壁仞在單晶片的性能強到爆炸,
甚至不輸H100的單晶片性能,
但是他們是做消費顯卡跟手機NPU出身的,
在伺服器級別的Scaling 是完全沒辦法,
反而華為的單晶片效能輸給中國這幾家新創公司,
但是華為有伺服器Scaling 的經驗跟能力,
尤其華為在網路跟Switch的研發能力,
一定有類似谷歌全光交換技術（Optical Circuit Switches， OCS）
華為的AI單晶片還是用十年前的設計與架構,
效能只會被越拉越大,
靠的是華為自身Scaling的能力,
摩爾線程, 寒武紀跟壁仞在單晶片設計是真的強,
摩爾線程跟壁仞的技術是靠美國海歸派,
不是老謝說的那位,
摩爾線程跟壁仞的技術海歸派是在美國NVDA AMD的 Fellow跟Architect到中國研發,
在單晶片上的效能絕對是強,
但是系統端跟Scaling 就不是他們的領域
寒武紀的故事則是他是第一顆手機NPU,
十幾年前就已經在華為手機裡頭了,
在NPU這塊 算是最早也是鑽研最深之一,
當然,
NPU跟伺服器系統 Scaling是完全不同的東西
我有意見..來這向站長反應
加州天天樂
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