在AI戰場殺得不可開交之際，誰才是這場競賽的大贏家？輝達執行長黃仁勛近日在一支瘋傳的受訪影片中點名，特斯拉與SpaceX執行長馬斯克正處於極佳優勢。黃仁勛直言，馬斯克的領先並非來自個人風格，而是奠基於運算基礎設施、真實世界資料，以及三管齊下的AI商業佈局，讓他在AI時代搶下關鍵戰略位置。
當被問及AI產業的未來發展時，黃仁勛強調，「搜集真實世界資料（real-world data）的成本非常高，而伊隆（Elon Musk）握有極大的優勢。」
他指出，這優勢主要源自兩大核心，首先是「龐大真實資料」，特斯拉擁有全球數一數二的連網車隊，每天無間斷搜集駕駛環境、路況與效能資料。相較於僅仰賴公開資料訓練的AI公司，特斯拉能持續取得極高成本的真實資料，成為自動駕駛模型進化的基礎，形成其他AI企業難以企及的數據護城河。
其次是「強大的AI運算基礎設施」。特斯拉用來訓練自動駕駛FSD模型的「AI工廠」配備了大量的輝達GPU，是全球最強大AI訓練平台之一，為FSD模型的持續疊代提供充足算力。黃仁勛認為，這項優勢是多年累積而成，短期內他人根本無法複製。
鎖定AI三大關鍵戰場 馬斯克完整生態圈成形
黃仁勛進一步表示，馬斯克正精準卡位AI領域中最關鍵的三個方向，負責基礎模型與通用AI能力的xAI、負責自動駕駛的特斯拉，以及負責人形機械人的Optimus。
「這三個領域，正是AI目前最重要的三大戰場。」黃仁勛直言，這意味着 AI競賽不會只停留在聊天機械人或大型語言模型，而是延伸至實體世界。
若基礎模型負責「思考」、自動駕駛負責「理解真實世界」，人形機械人的任務就是「走進真實世界並執行任務」，三者將形成完整的生態迴圈。
從模型戰轉向基礎設施戰 算力與資料成決戰關鍵
這番言論迅速在X等社交媒體引發熱議。隨著科技巨頭持續投資，市場焦點正從單純比拼模型參數規模，轉移到由算力、資料與終端應用組成的 AI生態系。
黃仁勛在評論的同時，也重申AI基礎設施的重要性。開發自動駕駛與機械人系統必須投資大規模GPU叢集與資料中心，而輝達GPU依然是當今核心。
他以特斯拉為例，印證真正難以複製的並非單一模型，而是透過算力、真實資料與應用場景交互加乘，長年累積下來的「飛輪效應」（flywheel effect）。
