輝達週三發布一系列AI軟體函式庫，幫助半導體大廠加速晶片設計與製造流程，以應對AI晶片日益增長的需求，同時，中國AI企業為填補本土產能缺口，在一年內大量採購逾百萬個輝達遊戲級GPU。
AI晶片龍頭輝達（NVIDIA）於週三宣布推出多款全新軟體函式庫，旨在運用人工智慧（AI）加速半導體晶片從設計到製造的流程。包括益華電腦（Cadence）、科磊（KLA）、科林研發（Lam Research）、西門子（Siemens）、新思科技（Synopsys）和應用材料（Applied Materials）等半導體大廠，皆已開始將輝達的加速運算與AI技術整合至其晶片設計、製造與測試環節，以提升效率並縮短開發週期。
輝達新推出的 AI 工具包含 cuPotential、NanoVDB 和 NPP 等。其中，cuPotential 是一款針對原子級模擬的軟體函式庫，能協助開發人員建立 AI 代理（能自動執行特定任務的人工智慧程式），以模擬原子和分子之間的交互作用。早期測試顯示，這項工具可將原本已針對圖形處理單元（GPU，高性能處理器，特別擅長並行運算）優化的工作流程，進一步加速 2 至 3 倍。
另一項開源函式庫 NanoVDB 則能顯著加速晶圓蝕刻建模，科林研發預計將其整合至其半導體製程建模平台 SEMulator3D，有望將部分晶圓蝕刻建模速度提升高達 30 倍。而 NPP 函式庫主要用於在 GPU 上處理影像，科磊透過導入 NPP 核心，使其晶片檢測工具的速度較先前的中央處理器（CPU）版本快上 50 倍。輝達工業與計算工程副總裁 Tim Costa 表示，半導體產業催生了 AI 革命，而現在 AI 正在改變晶片製造的方式。
輝達強調，透過這些 AI 驅動的解決方案，能幫助工程師管理複雜性、提高良率並推動「AI 定義晶圓廠」（AI-defined fabs）的發展。AI 定義晶圓廠是指由人工智慧優化製程，協助工程師最佳化流程、解決生產問題並提升效率的半導體製造設施。應用材料、美國模擬器件公司（Analog Devices Inc.）、發那科（FANUC）、鴻海（Foxconn）與歐姆龍（OMRON）等公司，也正利用輝達的 Omniverse 平台與相關函式庫，進行材料探索、製程開發、工廠優化、機器人模擬與品管檢測等工作，以期打造數位分身（digital twin）進行虛擬驗證。
與此同時，《Digital Watch Observatory》報導指出，中國 AI 企業在過去一年中，採購了超過一百萬個輝達的遊戲與工作站圖形處理器，主要針對符合美國出口管制規範的晶片。這些採購突顯了中國晶片製造商在滿足國內 AI 需求方面仍面臨挑戰，儘管其半導體產能正在擴張。輝達的 CUDA 軟硬體整合平台（輝達開發的軟硬體平台，讓程式能充分利用其顯示卡的運算能力）是促使中國企業持續採購輝達晶片的關鍵因素之一。例如，騰訊就租用了甲骨文在東南亞資料中心的十萬個 GPU。這顯示在美國出口管制下，中國 AI 產業仍高度依賴輝達的基礎設施與生態系統。