新聞說:英國「金融時報」今天報導，兩名知曉美國人工智慧新創公司OpenAI財務狀況的人士指稱，OpenAI營收已在去年12月突破20億美元里程碑。「金融時報」報導，OpenAI相信，2025年時公司營收將比20億美元成長一倍以上，這是基於企業客戶的強烈興趣，尋求運用OpenAI科技，在工作場所採用生成式AI工具。OpenAI及其金主微軟未針對路透社的置評要求立即作出回應。
新聞說:傳輝達成立新部門，角逐價值300億美元的客製化晶片市場，根據熟悉內情的消息人士透露，輝達正在建立一個新的業務部門，專注於為雲端運算公司和其他公司設計客製化晶片，包括先進的人工智慧處理器。這家全球AI晶片設計商龍頭和供應商有意擴大不斷成長的客製化AI晶片市場，並保護自己免受越來越多有興趣尋找替代品公司的影響。輝達目前控制著高階AI晶片約80%的市場，這種地位使其市值在2023年增加了2倍多，今年至今已增加40%，至1.73兆美元。其客戶包括ChatGPT創作者OpenAI、微軟、Alphabet和Meta，競相搶購日益減少的輝達晶片供應，以在快速新興的生成式AI領域展開競爭。輝達的H100和A100晶片為許多主要客戶提供通用的AI處理器。但科技公司已經開始開發自有內部晶片以滿足特定需求。這樣做有助於減少能源消耗，並有可能縮短設計成本和時間。根據絕透露姓名的消息人士透露，輝達現在正試圖幫助這些公司開發客製化AI晶片，這些晶片已流向博通和Marvell等競爭對手。創投公司瑞丘表示：如果真的想優化功耗，或者優化應用程式的成本，那麼就無法排除在其中放置H100或A100。」「每個人都希望擁有正確的計算組合以及需要的計算類型。輝達並未透露H100的價格，但肯定高於上一代A100，每個晶片售價從1.6萬美元到10萬美元不等，具體取決於數量和其他因素。Meta表示，計劃今年H100的總庫存量達到35萬顆。消息人士透露，輝達高層已經會見了亞馬遜、Meta、微軟、谷歌和OpenAI的代表，討論為其製造定製晶片。除了資料中心晶片之外，該公司還接觸電信、汽車和電玩客戶。輝達2022年時表示，將允許第三方客戶將部分專有網路技術與其晶片整合。之後沒有就該計劃發表任何言論。研究公司650Group分析師威克爾估計，資料中心客製化晶片市場今年將成長至100億美元，到2025年將翻倍。Needham分析師表示，2023年整體客製化晶片市場價值約為300億美元，約占全球晶片年銷售額的5%。目前，資料中心的客製化晶片設計由博通和Marvell主導。其基本操作模式是：輝達等設計公司會提供智慧財產權和技術，但將晶片製造、封裝和其他步驟留給台積電或其他合約晶片製造商。輝達跨入這個領域有可能蠶食博通和Marvell的銷售額。晶片研究集團創始人帕特爾表示，博通的客製化晶片業務達100億美元，Marvell約為20億美元，輝達將成為一個真正的威脅。
2023年8月新聞說:輝達NVIDIA最強新品，傳鴻海奪大單，獨拿AI晶片模組及GPU推理卡訂單，輝達今天凌晨發布財報前夕，傳出擴大與鴻海合作，由鴻海（2317）獨家承接輝達最新發布「地表最強」AI晶片「GH200」的晶片模組訂單，搭載輝達「L40S」繪圖處理器的推理卡訂單也由鴻海全數包辦。鴻海向來不對單一業務與訂單動態置評。法人認為，AI晶片模組是整個伺服器供應鏈當中，毛利最高的產品，鴻海又有輝達新訂單到手，可望明顯提升毛利率。鴻海一直是輝達的長期合作夥伴，不論是AI晶片模組、基板、主機板、伺服器到機櫃，鴻海可以說是一條龍服務，打造輝達AI伺服器供應鏈的完整解決方案。鴻海之前已是輝達「H100」與「H800」AI晶片模組獨家供應商，同時，輝達在AI晶片基板、主機板與整機伺服器訂單，出現此消彼長的狀況，鴻海不僅維持了原有訂單，更新增拿下HGX晶片模組半壁江山，現在更進一步，連輝達剛發表的全球最強AI超級晶片GH 200，以及L40S相關推理卡，鴻海都將獨家供應。供應鏈人士表示，受限於台積電CoWoS先進封裝產能嚴重不足，導致輝達AI晶片產能遲遲無法放大，不過，第3季底到第4季台積電CoWoS新產能將逐步開出，屆時鴻海AI晶片模組出貨量可望快速放大，獲利將跟著提升。業界人士透露，輝達在生意的談判，一向很敢要求供應商，但是也很敢給。只要供應商的產品合乎需求甚至超乎期待，輝達就會給予合理價格，並與合作夥伴雙贏。換句話說，沒有一定的實力，無法入列輝達AI大部隊；入列後還能維持不掉隊，更是一門功夫，這就是鴻海集團的優勢。鴻海董事長劉揚偉先前已釋出對集團在AI布局的強大企圖心，強調針對生成式AI，鴻海做到模組、基板、主機板、伺服器到機櫃等五大業務，甚至到散熱、機殼，以及整個資料中心，鴻海是唯一可以提供完整解決方案的廠商，鴻海在AI模組與基板取得非常高市占率（超過七成），而且AI晶片模組與基板的獲利最高。劉揚偉透露，愈是困難的技術（上游的AI模組與基板），鴻海做愈多，下游的伺服器組裝，很多人都可以做，比較不困難，在競爭者眾多的情況下，獲利就比較差一點，而AI晶片的上游，主要都是鴻海做的。
