今周刊編按：輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳近日一段訪談影片在社群爆紅，他點名特斯拉、SpaceX執行長馬斯克(Elon Musk)在AI競賽中具有3大優勢，包括xAI、自動駕駛與人形機器人，使他處於「絕佳位置」。
馬斯克周二(8/4)在SpaceX財報電話會議上指出，輝達Vera Rubin架構是最出色的架構，也是最好的AI電腦，並稱自己非常重視與輝達在許多層面上的密切合作與夥伴關係。因此決定全面採用輝達的晶片。
利多消息激勵輝達股價周四(8/6)上漲3.43%，收219.22美元。SpaceX股價則重挫13.61%，收108.27美元。超微(AMD)股價也大跌7.04%，收482.05美元。
超微半導體(AMD)執行長蘇姿丰對此表示，「我非常尊重伊隆(Elon)，以及他所做的一切，因此我們期待未來能繼續與他們維持長期合作關係。」
輝達(NVDA-US) 執行長黃仁勳最新一段訪談影片近日在社群媒體引發熱議。他在談及未來AI產業競爭時，點名特斯拉(TSLA-US) 與SpaceX(SPCX-US) 執行長馬斯克，認為馬斯克在AI競賽中處於「絕佳位置」（phenomenal position），其優勢並非來自個人風格，而是建立在算力基礎設施、真實世界數據，以及多項AI應用布局之上。
黃仁勳指出，馬斯克最大的優勢，在於擁有其他競爭者難以短時間複製的基礎設施與數據資源。特斯拉持續累積全球車隊產生的大量駕駛數據，同時部署大量輝達硬體支撐AI運算，再加上xAI、特斯拉自動駕駛與Optimus人形機器人三大業務同步推進，使馬斯克在AI時代占據重要戰略位置。
Jensen Huang publicly named who's winning the AI race. Not OpenAI. Not Anthropic. Not Google.
— stark0xbt (@stark0xbt) August 3, 2026
Elon Musk.
His reasoning wasn't personality. It was infrastructure math:
- Tesla's AI factory is stacked with NVIDIA hardware
- Tesla's road fleet is the largest world-data collection… pic.twitter.com/6D3h8OUSE3
真實世界數據成AI競爭關鍵
根據流傳的影片內容，黃仁勳在談到AI產業未來發展時表示，採集真實世界數據的成本非常高，而馬斯克擁有巨大的優勢。這項優勢主要來自兩大面向，包括AI算力基礎設施與真實世界數據。
首先，在算力方面，黃仁勳指出，特斯拉用於自動駕駛訓練的AI工廠擁有大量輝達GPU，是全球強大的AI訓練平台之一，能為FSD（Full Self-Driving）模型持續迭代提供充足算力。
其次，在數據方面，特斯拉擁有全球規模最大的連網汽車車隊之一，每天持續收集駕駛環境、道路狀況以及車輛運行數據。相較於依賴公開數據訓練模型的AI公司，特斯拉能夠持續取得來自真實世界的新數據，而這類數據取得成本極高，也是自動駕駛模型持續進化的重要基礎。
黃仁勳認為，馬斯克在AI時代具備天然優勢，而這種優勢是經過多年累積形成，並非短時間內可以複製。
AI三大戰場：xAI、自動駕駛與人形機器人
除了算力與數據優勢外，黃仁勳也強調，馬斯克正在布局AI產業最重要的三大方向，包括基礎模型、自動駕駛以及人形機器人。
其中，xAI負責基礎認知智能，也就是基礎模型與一般AI能力；特斯拉則聚焦自動駕駛；Optimus則負責人形機器人發展。黃仁勳表示，這三個方向正是AI未來最重要的三大戰場。
這也代表，未來AI競爭將不只是發生在聊天機器人或大型語言模型之間，而會進一步延伸至機器人與物理世界應用。若將基礎模型視為負責「思考」，自動駕駛負責「理解現實世界」，人形機器人則負責「進入現實世界並執行任務」，三者共同構成下一階段AI產業發展的重要閉環。
▲黃仁勳2025年參觀馬斯克SpaceX火箭工廠。（圖／翻攝NVIDIA IG）
AI競爭從模型轉向基礎設施
近年AI產業競爭焦點逐漸從模型參數規模，轉向更難複製的基礎設施能力。一方面，大模型推動GPU與資料中心投資快速成長；另一方面，科技公司也開始意識到，高品質真實世界數據正成為新的稀缺資源。
在此趨勢下，自動駕駛成為AI產業的重要數據來源。特斯拉數百萬輛連網汽車每天持續產生駕駛數據，不僅用於FSD訓練，也讓公司建立其他AI企業難以複製的數據護城河。
同時，馬斯克持續推進AI版圖擴張，xAI負責訓練新一代基礎模型，特斯拉推進FSD與Robotaxi，Optimus則被定位為未來可大規模部署的人形機器人平台。
黃仁勳將這三項業務並列為AI未來重要發展方向，也意味著他認為AI競爭將更多圍繞算力、數據與機器人應用展開，而不只是誰擁有性能最強的大模型。
黃仁勳再凸顯輝達AI核心地位
值得注意的是，黃仁勳在分析馬斯克優勢時，也再次強調AI基礎設施的重要性。無論是訓練基礎模型，或是推動自動駕駛與機器人系統，都需要持續投入大規模GPU叢集與資料中心，而輝達GPU仍是目前AI訓練與推理基礎設施的重要組成部分。
黃仁勳過去多次提出，未來每一家大型企業都將建造自己的「AI工廠」，AI時代的核心競爭力不只在演算法，而在於能否透過算力基礎設施，持續將數據轉化為智慧。
此次以特斯拉為例，黃仁勳再次強調，真正難以複製的並非單一模型，而是長期累積形成的算力、真實世界數據與應用場景相互強化的飛輪效應。
※本文授權自鉅亨網，原文見此。
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