輝達的需求其實是分三大類：

① 一般運算：約三分之一

資料處理、科學模擬、電腦繪圖、信用卡詐騙偵測、社交媒體和網絡購物的推薦系統。

這是原本用 CPU 運算的五千億美元市場，現在慢慢轉到 GPU 運算，隨著世界持續數位化而自然成長，而且摩爾定律已經結束，要更高效率必須付出更高的價格。

就算沒有今天這波 AI，這些傳統機器學習工作照樣要做，每年仍成長約 30–40%。

② AI 實驗室：25-30%

大家只盯著兩家，但我們和所有實驗室都有合作。

Meta Muse 表現非常好，也大量使用 Nvidia。一年前，我們只是服務其推薦系統，現在也開始服務其 AI 業務。Grok 三年前也不存在。以前我們沒有承接谷歌 Gemini 的運算工作，現在有了。還有 Thinking Machines 等新進業者。

③ 新雲端運算：約三分之一

這塊最容易被忽略，也最精彩。

數千家 AI 新創正在湧現，涵蓋消費者應用、實體 AI、生物 AI、材料科學、製造與醫療。

這些新創有 80% 使用開放模型。它們不一定要挑戰前沿實驗室，而是拿專有資料、客製化模型，開拓完全不同的市場。

其中很多公司都採用輝達的 Nemotron，再將模型客製化，打造特定領域的超級智慧。

閉源的通用模型實驗室，會發展出非常強大的通用 AI。同時，也會出現大量深耕特定領域的公司。

其他則是主權 AI 和企業雲的需求。