一場關於「如何贏得 AI 競賽」的對話，卻意外地像一場精彩的交響樂。從最底層的稀土原料（MP Materials），到中樞神經的晶片設計（AMD），再到驅動這一切的心臟——能源基礎設施（Cruso），最終由一位願景整合者（NVIDIA）奏出華麗的終章。這不只是一場技術論壇，它更像是一份解剖圖，清晰地揭示了 AI 時代下，那條錯綜複雜卻攸關國運的全球產業鏈與國家戰略。
從塵土到晶片：MP Materials 與 AI 的物理根基
James Litinsky (MP Materials 創辦人兼 CEO)
在人人高喊數位轉型的時代，James Litinsky 的故事提醒我們：所有虛擬的偉大，都必須建立在堅實的物理基礎之上。他將一家破產的稀土礦場 Molycorp，轉變為美國本土唯一的稀土巨頭 MP Materials，這段從谷底翻身的傳奇，恰恰點出了硬體與實體世界在 AI 時代無可取代的地位。
- 供應鏈即國安：重新定義「挖礦」
Litinsky 強調，AI 不僅僅存在於雲端，更有一個正在崛起的「物理 AI」（Physical AI）世界——機器人、無人機、電動車、智慧工廠，這些需要「電氣化運動」（electrified motion）的終端，其核心驅動力來自「稀土磁鐵」。他成功地將一個看似傳統的礦業，從單純的商業投資，提升至國家戰略安全的高度。他看見了別人所忽略的：掌握了最上游的原材料，就等於掌握了未來物理世界的入場券。 - 公私合營的藝術：國防部與蘋果的雙重加持
MP Materials 的成功，離不開其巧妙的合作模式。- 與美國國防部 (DoD) 的合作，堪稱風險管理的教科書。這不僅是資金挹注，DoD 更提供了一個「價格底線」（price floor），確保公司不會因潛在的市場傾銷（mercantilism）——例如以低於成本的價格惡意競爭——而崩潰。同時，DoD 作為 100% 的承購夥伴（off-take partner）並參與利潤分成，這意味著美國納稅人的錢不僅投資了國家安全，更有機會獲得實質的經濟回報。這是一種將公共風險、私人利益與公共回報精妙結合的雙贏設計。
- 與蘋果 (Apple) 的合作，則是對其商業模式與技術實力的最佳背書，證明了 MP Materials 不僅僅是戰略資產，更是能吸引頂級商業客戶的一流供應商。
晶片戰爭的現實主義：AMD 的務實佈局
Lisa Su (AMD 董事長兼 CEO)
如果說 Litinsky 描繪了基礎，那麼蘇姿丰博士則帶來了關於核心製造的務實見解。她的談話，為當下最熱門的「美國本土製造」（Onshoring）議題，提供了冷靜的成本分析與權衡。
- 本土製造的「可接受溢價」
當被問及台積電（TSMC）亞利桑那州新廠的成本時，她毫不避諱地承認成本會更高，但給出了一個極具參考價值的範圍：「肯定超過 5%，但會低於 20%」，也就是「低雙位數」（low double digits）的增長。她的觀點非常明確：在一個 GPU 需求爆炸、供應鏈極其脆弱的時代，為了確保供應的穩定性與韌性，這個溢價是完全可以接受的。穩定供應，遠比追求極致的低成本來得重要。 - 生態系，而不僅僅是工廠
蘇姿丰也點出了本土製造的真正挑戰：人才與生態系。她坦言，台積電在美國初期確實會面臨人才短缺和文化磨合，但她樂觀地表示，透過在地訓練，美國廠的良率（yields）已經能與台灣廠看齊，這有力地打破了「美國無法進行頂尖製造」的迷思。然而，她也強調，真正的挑戰在於建立一個完整的生態系（ecosystem）。一座晶圓廠無法孤立存在，它需要周邊的化學品、設備、封裝測試等上下游產業鏈的完整配合，這才是美國晶片法案（CHIPS Act）需要長期耕耘的目標。 - AI 設計晶片？是工具，不是取代
對於 AI 是否會取代人類工程師設計晶片，蘇姿丰認為 AI 是一個無比強大的「輔助工具」。它能讓設計流程「快得多，也可靠得多」（much faster and more reliably），但最終的架構巧思、系統整合的創造力，仍然需要人類來主導。AI 將會設計晶片的「部分」，但不會是全部。
AI 的能源之渴：Cruso 與被遺忘的革命瓶頸
Chase Lochmiller (Cruso 創辦人兼 CEO)
在晶片與演算法的光環之下，Chase Lochmiller 拋出了一個極其致命、卻常被忽略的警訊：能源。他將資料中心重新定義為「AI 工廠」（AI Factories），這些工廠的胃口極其驚人，消耗的不再是千瓦（kilowatts），而是十億瓦（gigawatts）等級的電力。
- 能源：下一個超級瓶頸
Lochmiller 提出的數據令人咋舌：到 2030 年，美國資料中心的電力需求，將從目前佔全國總量的 2.5%，飆升至 10%。他直言，如果沒有足夠的電力，再強大的晶片、再先進的模型，都將成為無源之水。AI 革命的擴張速度，正直接受到能源基礎設施建設速度的制約。 - 解方：速度與效率的結合
Cruso 的商業模式極具前瞻性。他們不再將資料中心建在遠離能源的城市，而是直接與能源來源地綁定。例如，在德州利用過剩的天然氣和風能，在內華達州則與電池回收公司 Redwood Materials 合作，建立由回收電池構成的微電網（microgrid）。這種模式一舉兩得：- 1. 能源效率：大幅減少長途電力傳輸的損耗。
- 2. 建設速度：採用模組化（modular）的「樂高積木」（Lego blocks）方式建造，將傳統需要數年的建設週期縮短至數月。在分秒必爭的 AI 競賽中，「速度」（speed）就是一切。
- AI 創造的藍領就業
與 AI 將取代人類工作的普遍焦慮相反，Lochmiller 強調，建造這些巨大的 AI 工廠，需要數千名電工、管道工、建築工人。這為 AI 革命的社會經濟影響，提供了一個充滿希望的正向視角。
黃仁勳的終局之戰：從平台到生態，定義 AI 的遊戲規則
Jensen Huang (NVIDIA 創辦人兼 CEO)
作為壓軸，黃仁勳的發言充滿了自信與哲思。他將前面所有的環節——材料、晶片、能源——無縫整合，提出了一個宏大的商業與戰略願景，直指 AI 時代的核心邏輯。
- AI 是生產力工具，而非工作終結者
他堅定地反駁了「AI 取代論」，認為 AI 的本質是「增強」（augment）人類的能力。他的名言擲地有聲：「你不會因為 AI 而失業，但你會因為使用 AI 的人而失業。」他認為，AI 讓「每個人都是程式設計師」，極大地降低了技術門檻，釋放了全社會的創造力。這將促使企業去追求更多過去因成本或技術限制而無法實現的想法，進而創造出更多、更高價值的工作。 - 稀缺資源的分配哲學：「下採購單」
當被問及如何分配市場上供不應求的 H100 晶片時，他幽默而直接地回答：「下採購單（Place a PO）。」這句話的背後，並非簡單的先到先得，而是一個高度市場化且基於長期合作夥伴關係的分配策略。NVIDIA 會提前一年與主要客戶溝通產品路線圖，讓他們有充分的時間規劃資本支出。這是一種建立在信任與透明度之上的有序商業模式，確保了市場的穩定與可預測性。 - 軟體定義硬體的護城河
黃仁勳完美解釋了為何 NVIDIA 的舊款晶片（如 Hopper 架構）依然價值連城。其核心價值不僅在於硬體本身，更在於不斷優化、迭代的CUDA 軟體生態系。他透露，Hopper 晶片在出貨後的一年內，僅透過軟體升級，性能就提升了 4 倍。這是競爭對手難以複製的巨大護城河，也讓客戶的巨額投資能夠持續保值甚至增值。 - 國家競爭力的終極答案：平台霸權
對於來自中國的 DeepSeek、Kimi 等強大開源模型的崛起，黃仁勳非但沒有感到威脅，反而認為這是「巨大的勝利」（a great win）。他的邏輯極具顛覆性：因為這些模型幾乎都在 NVIDIA 的平台上開發和運行。這鞏固了美國技術作為全球創新「標準」的地位。他總結道，贏得 AI 競賽的關鍵，不在於阻止他人創新，而在於確保自己擁有最先進、最完整的「技術堆疊」（tech stack），從而成為全球所有創新者都必須依賴的首選平台。這，才是真正的終局之戰。