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輝達財報透露一個新訊號為何AI三巨頭都攻開源模型？

2026-09-04 07:58 聯合新聞網／商業周刊

輝達執行長黃仁勳定調「算力就是營收」。開源或封閉之爭他都不介意，因為兩邊都得跑在輝達機櫃裡。攝影者．陳宗怡

1.輝達最新財報透露，非超大規模客戶業務已占資料中心生意近半——這些政府主權AI、工業與企業客戶，不願把機密交給第三方，讓開源模型成了新需求。
2.從微軟、亞馬遜AWS到輝達都在擁抱開源模型、做大市場，但三家搶的位置不同，各有各的盤算。

輝達執行長黃仁勳定調「算力就是營收」。開源或封閉之爭他都不介意，因為兩邊都得跑在輝達機櫃裡。(攝影者．陳宗怡)

八月二十六日，輝達公布最新財報，有一塊叫ACIE，單季貢獻超過四百億美元。它們是「AI雲端、政府主權AI、工業與企業客戶」，也就是非超大規模客戶業務，現在已經占輝達資料中心生意的近一半。

其中，政府主權AI、工業與企業客戶有個共同點：多半不願意為了用模型，把機密送到別人的伺服器上。

仔細聽微軟和AWS七月底的財報電話會議，加上輝達的動作，就會發現一個共識正在形成：沒有任何單一模型可以統治世界。

微軟讓不同任務用不同模型
改用自研模型降低8成以上成本

微軟執行長納德拉（Satya Nadella）這一年反覆講同一件事：把記憶、上下文、工具調用這些「調度層」，跟底下的模型徹底分開。

量大重複的日常工作，可以切到便宜的開源模型；只有極複雜的推理，才把任務交給OpenAI或Claude這種頂級模型。

這套分工，微軟先在自己產品裡跑過。PowerPoint用自研圖像模型取代原來的貴模型，晶片成本最高降約八四％；Dynamics 365的客服場景用自研語音模型，成本最多降低八九％。

這不是少用AI，是同一件事，少付最貴的那張帳單。

AWS做「價格地板」生意
建平台幫用戶媒合低價好用模型

亞馬遜執行長賈西（Andy Jassy）說：AWS即使沒有自己的頂級大模型，依然能建立一個極度成功的業務。

做法是把自家的Bedrock平台，變成一個無所不包的「模型目錄」，除了GPT和Claude，還包含DeepSeek、通義千問等頂級開源模型。這個平台能自動幫用戶找到當下夠用、又最便宜的模型。

當客戶可以在AWS的安全環境內，以極低價格運行高品質開源模型時，就沒有理由離開AWS去尋找第三方廉價服務。

看完巨頭們的說法，來看第一線開發者又是怎麼做的。

Vercel AI Gateway是開發者常用的模型調度平台，其開源模型處理的Token（AI運算的計價單位），四月只占一一％，六月升到二九％，八月二十二日單日更衝上六二％。

但帳單不是這麼回事。六月開源模型只拿走平台上不到四％的支出；即使那個創紀錄的單日，也只分到不到九％。

而在幫開發者比價、切換模型的OpenRouter平台，AI代理用掉的Token占比超過八成。這類任務對成本高度敏感，開發者紛紛轉向便宜的開源模型，導致OpenAI、Anthropic和Google等模型商，在該平台的流量占比一年內從七○％降到約三○％。

輝達擁抱開源，補生態缺口
背後帶動更多GPU生意

這些數據背後的邏輯是：開發者正對AI進行明確務實的分工。海量、重複、長時間運轉的日常任務，交給開源低成本模型承擔。複雜的推理和生成，才呼叫昂貴的GPT或Claude。

這就能解釋，輝達近期為什麼對開源展現出前所未有的熱情。

輝達財報新聞稿引述黃仁勳：去年這個時候，是單獨一家實驗室在推動整個基礎建設；今天，我們有新AI實驗室與新創、多家前沿實驗室平行擴張、蓬勃的開放模型生態系，以及正在上線的實體AI。黃仁勳定調，「算力就是營收。」

輝達財務長克瑞斯（Colette Kress）接著把模型清單念了一遍。封閉模型是OpenAI、Anthropic、Grok、Gemini；開源是DeepSeek、通義千問、Mistral以及輝達自家的Nemotron。

結論是：開源和封閉模型，大家都需要；而幾乎所有開源模型的流量，都跑在輝達的機櫃裡。

輝達不只嘴上歡迎開源，還親自把這個生態缺口補上。它推出開源的Nemotron，權重和訓練方法都公開，大家可以下載回地端機器改成自家版本。

這套模型的定位，就是一匹耐操的工作馬，專門扛企業裡量大、重複、長時間運轉的自動化。

然後，輝達砸下七十億美元，跟做AI寫程式的新創Poolside綁在一起：十億美元入股，六十億美元拿下對方養模型的流水線授權。輝達要的是這套能快速打造模型的大型產線，既加速追趕DeepSeek等競爭者，也給全球企業一個不必把商業機密傳給第三方雲端公司的選項。

重點是，Nemotron是輝達自家工程師量身打造的模型，它天生就在輝達晶片上運作得最流暢。

當企業習慣用Nemotron跑大量AI任務，用輝達的路由工具來調度模型，等於被深深綁定在輝達生態圈。要讓這些開源模型跑得又快又省電，最好的選擇就是採購更多GPU。

這正是輝達著名護城河CUDA（運算軟體平台）的同一概念——透過提供最順手的工具，讓全世界在它的軌道上運行。

而這批「自己跑」的客戶，正成為輝達營收成長最受矚目的「非超大規模客戶」，像是政府主權AI、工業與企業客戶，他們不願把機密往外送，傾向自己下載開源模型，在自家機房跑。

輝達最新1季財報，AI雲端、工業與企業客戶營收年增138％，成長比雲端巨頭更快。

最貴、最新晶片有下行壓力
輝達如何確保仍被需要成挑戰

然而，這個策略並非毫無風險。

開源確實把整體運算量做大了，對輝達來說絕對是好事；但開源與模型輕量化，也讓「不一定要買最新、最貴的GPU」變得合理。

當企業開始大量使用小模型、搭配模型量化技術，甚至拿自研晶片或舊款GPU來運行開源模型時，單顆晶片產值可能面臨下行壓力。

當許多日常工作「用一張舊顯卡或便宜晶片就夠跑」時，賣鏟子的人，終究也會擔心金礦變得太好挖。

因此，輝達要把下一座工廠的規格再往上推一層，每一吉瓦（GW）預期能貢獻的營收，已從Blackwell的約二百五十億美元，提高到Vera Rubin的約四百億美元；把中央處理器（CPU）、GPU、網路和專用推理晶片，捆成一套更貴的系統。開源把用戶數變多，輝達要確保，只要你希望性能好一點，你還是最需要它。

微軟和AWS搶的是Token的過路費與工作流綁定；輝達搶的是過路費底下的硬體路面。三家巨頭都歡迎開源把市場做大，差別只在：誰在收費站數錢，誰在經營工具箱，誰又在全力確保那輛AI列車永遠離不開自己的鐵軌。

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