2026年11月13日 · Jakub M.

沒有黃仁勳的Nvidia：對本地AI與硬體價格意味著什麼

Nvidia創辦人黃仁勳已辭去執行長職務。但對於在自己硬體上執行人工智慧的人來說，更重要的是另一件事：顯示卡與AI工作站漲價主要源於記憶體短缺，而不是經營層更替。

發生了什麼事

11月8日（週日），Nvidia董事會宣布對其執行長展開獨立調查。黃仁勳在給員工的內部信中承認了一段婚外情。據美國媒體報導，此事也涉及他與新加坡公司Megaspeed一名高階主管的關係。據這些報導，美國當局懷疑這名主管與中國情報機構有關聯；中方否認相關指控。Megaspeed是Nvidia的大型海外客戶之一，曾向其採購價值近50億美元的晶片及其他硬體。

董事會於11月11日接受黃仁勳辭職，即刻生效，公司於隔日宣布。財務長柯蕾特·克芮斯（Colette Kress）擔任臨時執行長，哈維·C·瓊斯（Harvey C. Jones）出任董事長，公司正在尋找正式接班人。Nvidia股價五天內下跌約17%，創一年多來新低。

暫時不會改變的

執行長離職不會改變現有顯示卡、驅動程式以及包括CUDA在內的軟體工具的運作。目前在Nvidia硬體上執行AI模型的人，不需要立即做任何改變。

分析師一致認為，短期內公司業務也不會改變。StoneX的科迪·阿克里（Cody Acree）表示，Nvidia的產品路線圖已規劃到2028年的Feynman世代，在此之前他看不到對營收的影響。Raymond James認為市場反應過度。Goldman Sachs預期Nvidia會履行現有承諾，但認為沒有黃仁勳，新的大型合作將更難談成。據Digitimes報導，台灣伺服器廠商預期短期需求維持穩定。

黃仁勳離職是Nvidia三十多年來最大的經營層變動。但對於為自己的AI模型挑選硬體的人來說，這件事發生在市場原本就艱難的時候。記憶體價格上漲，高效能顯示卡難以取得，越來越多使用者在尋找傳統GPU方案以外的選擇。

漲價的主因：記憶體

目前本地AI硬體漲價，主要源於記憶體晶片短缺。據《華爾街日報》報導，今年AI資料中心將消耗約70%的高效能DRAM產量。記憶體早在2025年底就已上漲約50%，TrendForce分析師曾預估今年再漲約70%。廠商已在出售2027年與2028年的產能，預期2028年之前不會有明顯緩解。需求與廠商的定價策略等其他因素也會影響最終價格。

對本地AI來說，記憶體是關鍵。容量決定電腦能容納多大的模型，頻寬決定模型回應的速度。

本地AI硬體現在的價格

顯示卡上的顯示記憶體快得多，但容量小：放不下的模型必須拆分，否則會大幅變慢。共享記憶體與統一記憶體較慢，但能容納大得多的模型。因此兩類數字不能直接比較。

顯示卡受到的衝擊特別嚴重。RTX 5090早在1月就從美國大型零售商的貨架上消失。據GPU Poet統計，11月它在網路交易平台的售價約為6000美元，大約是建議售價的三倍。據中國消息來源，顯示卡廠商11月再度漲價，RTX 5090與5080上漲近500美元。

採用共享記憶體的精巧型AI工作站是執行大模型最實惠的途徑，但也在漲價。128 GB的Nvidia DGX Spark自上市以來已上漲75%。AMD以3999美元起的價格銷售自家的Ryzen AI Halo電腦（128 GB）。今年春季，Apple為大記憶體的Mac Studio給出的交貨時間長達四到五個月。

我們自己的測試結果

我們親自驗證了共享記憶體能走多遠。在配備256 GB統一記憶體的Mac Studio M5 Ultra上，我們執行了3970億參數的Qwen3.5 4位元量化版本。它占用約224 GB記憶體，每秒產生約62個token，無需修改任何macOS設定。在128,000個token的上下文下，速度降至每秒44個token。這樣的模型遠遠無法裝進單張顯示卡。詳情請見我們的Qwen3.5 397B測試。

未來幾年可能出現的變化

黃仁勳離職主要增加的是長期不確定性。關鍵在於由誰領導Nvidia：工程師出身的人可能延續現有路線，外部經理人則可能更重視短期績效。Megaspeed事件也引發了Nvidia晶片是否經由其他國家流入中國的疑問。更嚴格的出口管制主要會影響大客戶，目前與個人使用者無關。與此同時，AMD與Apple正在加強對本地AI工具的支援，Nvidia的每一次失誤都會給它們帶來機會。

第一個重要考驗是11月17日，屆時Nvidia將公布季度財報。焦點將是訂單狀況以及公司對供應的說法。

對本地AI意味著什麼

沒有必要恐慌。你現有的硬體照常運作，Nvidia的新產品也仍在計畫中。但在壓力下購買並不划算：RTX 5090目前的價格約為建議售價的三倍，記憶體短缺也不會很快結束。

也最好不要把一切押在單一平台上。llama.cpp可在Nvidia與AMD顯示卡、Apple Silicon上執行，也可以只用處理器執行。MLX是為Apple Silicon開發的，但現在也支援CUDA。vLLM在每個平台上需要不同的後端。因此更換平台並非毫無成本，但完全可行。

購買前先試用

面對價值數千歐元的硬體，最好先確認你的模型與工作負載能否跑得夠快。我們測試所用的256 GB Mac Studio M5 Ultra，最短一天即可向我們租用。

來源: NVIDIA Form 8-K (SEC), ABC News, CBS News, TipRanks, Investing.com, Digitimes, Windows Central (WSJ, TrendForce), GPU Poet, Dataconomy, TechRadar, Implicator, Digital Citizen, BGR. 價格截至 2026 年 11 月 13 日。

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