知識影音頻道《泛科學》提出了專業解析。影片中指出，早期GPU主要用於遊戲影像處理，但黃仁勳敏銳察覺AI運算對高效能運算資源的需求，便大膽投資CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台，讓GPU具備處理科學計算與AI模型訓練的能力。當時這項決策並不被看好，因為AI市場尚未成熟，運營成本高昂，但黃仁勳堅持投入，甚至積極推動教育與合作計畫，力拚CUDA成為AI計算標準。

泛科學影片進一步指出，CUDA讓開發者能將AI訓練、深度學習、量子模擬等繁重運算集中交由GPU處理，不僅提升速度，也降低記憶體耗損，還提供零門檻開發工具，加速AI普及。CUDA的成功，正是黃仁勳堅持「軟硬整合」策略的最佳例證，讓NVIDIA成為市值超越蘋果、微軟的科技巨頭。

黃仁勳當年堅持開發CUDA時，內部高層並不看好，認為投入成本過高、市場需求不足。但他卻不放棄，甚至自掏腰包辦教育訓練、廣邀學界合作，最終以CUDA徹底翻轉輝達命運。如今，AI計算幾乎離不開CUDA，成為顯卡運算的唯一標準。