編輯精選收錄 - May 20 2025
COMPUTEX 專題演講： Nvidia CEO 黃仁勳
COMPUTEX 2025
AI未來願景與實現路徑
從未來回望：NVIDIA如何實現AI的無限可能
2035年的世界願景
「AI已經整合到一切之中，成為繼電力和網際網路後的第三大基礎設施。每家企業都是AI工廠，每個工作者都與AI代理協作，每座工廠都由數位孿生管理，每個家庭都有人形機器人助手。這就是我們正在建造的未來。」
— Jensen Huang, NVIDIA CEO
1. 目標：三大產業革命的匯聚
🏭 AI工廠時代
未來的企業不再僅僅是「資料中心」，而是「AI工廠」—投入能源，產出有價值的「tokens」。黃仁勳預測：「很快我們將談論每小時產出多少tokens，就像每個工廠一樣。」XAI的Colossus工廠已展示了這一概念：佔地400萬平方英尺，功率1千兆瓦，投資600-800億美元。
🤖 數位勞動力普及
到2030年，全球將短缺3000-5000萬工人，而AI代理將成為解決方案。企業IT部門將轉型為「數位員工的HR部門」，管理AI代理。黃仁勳透露：「NVIDIA 100%的軟體工程師現在都有數位代理協助工作。」
🌐 全球製造業重塑
未來三年全球將投資5兆美元建設新工廠，數位孿生和AI機器人將徹底改變製造業。黃仁勳將台灣定位為這場革命的中心：「台灣的工作推動AI走向世界，現在AI正回過頭來革命性地改變台灣的一切。」人形機器人將成為下一個數兆美元產業，因為它們能在為人類設計的世界中運作。
2. 規模：從3億到數兆的市場擴張
黃仁勳回顧了NVIDIA的驚人轉型歷程，展示了這場變革的宏大規模：「1993年創立NVIDIA時，我計算我們的商機是3億美元。我想，我們要發財了！」他笑著說。「但現在，我們面對的是價值數兆美元的AI基礎設施產業。」
階段一：晶片時代（1993-2006）
3億美元的圖形處理晶片市場，專注於遊戲和圖形渲染。
階段二：平台時代（2006-2016）
CUDA平台的推出，開啟了通用GPU計算的新紀元，為AI革命奠定基礎。
階段三：AI基礎設施時代（2016-至今）
數兆美元的AI基礎設施產業，NVIDIA成為全球AI革命的核心推動者。
階段四：智能基礎設施時代（未來10年）
AI成為如電力般的基本基礎設施，整合到人類生活的每個層面。
3. 關鍵突破：極端摩爾定律的實現
要實現這個宏大願景，需要的不是一般的技術進步，而是「極端摩爾定律」—每10年性能提升100萬倍。黃仁勳驕傲地宣布：「NVIDIA每10年將計算能力提升約100萬倍，我們仍然堅守在這條發展道路上。」
性能奇蹟：6年4000倍提升
一個Blackwell計算節點達到40 petaflops，相當於2018年擁有18,000個Volta GPU的Sierra超級計算機。僅僅6年，性能提升了4,000倍。這不是漸進式改良，而是革命性跨越。
架構革新：超越物理極限
Blackwell GB300提供1.5倍推理性能、1.5倍HBM記憶體和2倍網絡性能。透過先進的共封技術和液冷設計，NVIDIA打造出比半導體物理極限更大的計算系統。
COMPUTEX 2025
AI未來願景與實現路徑
實現路徑：從願景到現實的關鍵步驟
4. Implementation Strategy: Four Pillars of Technology 實現策略：四大支柱技術
First Pillar: Breaking Connection Limits 第一支柱：突破連接極限
要建構比半導體物理極限更大的系統，NVIDIA開發了革命性的NVLink技術。NVLink Spine使用2英里長的電纜連接72個GPU，提供130 TB/s的全對全帶寬。黃仁勳生動地解釋：「整個互聯網的尖峰流量是900 terabits每秒，除以8，這個NVLink Spine的流量比整個互聯網還多。」每個機架功率密度達120千瓦，需要全液冷設計，這為高階冷卻技術供應鏈創造了全新機會。
Second Pillar: Open Ecosystem 第二支柱：開放生態系統
NVIDIA推出MVLink Fusion策略，允許客戶整合自家或第三方晶片、CPU或加速器。黃仁勳幽默地表示：「沒有什麼比你從NVIDIA購買所有產品更讓我開心，但如果你只選擇部分產品，我依然感到無比喜悅。」透過與Astera Labs、聯發科、Fujitsu、高通等夥伴合作，NVIDIA建立了更靈活的商業模式，讓客戶能夠根據需求客製化AI基礎設施。
Third Pillar: AI Training AI 第三支柱：AI訓練AI
NVIDIA開發了GrootDreams技術，利用AI將少量人類示範數據擴增為大量訓練資料，這是「用AI訓練AI」的實例。同時，與Google DeepMind和迪士尼研究院合作開發的Newton物理引擎將於7月開源，提供世界最先進的GPU加速物理模擬。這些技術解決了機器人和AI系統訓練數據獲取的根本難題。
Fourth Pillar: Vertical Integration Libraries 第四支柱：垂直整合庫
黃仁勳強調：「我們是唯一不斷討論『庫(libraries)』的科技公司，因為libraries是我們競爭優勢的核心。」從圖形處理到數值計算、從5G信號處理到基因組分析，NVIDIA建立了涵蓋各個垂直領域的專業庫。這些深度優化的庫構成了難以替代的護城河，讓NVIDIA能在不同應用領域保持主導地位。
5. Concrete Products: Complete Coverage from Personal to Enterprise 具體產品：從個人到企業的全覆蓋
🔧 NVIDIA技術堆疊四大支柱
演講中強調NVIDIA的技術優勢建立在四個核心支柱上：突破連接極限的NVLink技術、開放生態系統的MVLink Fusion策略、AI訓練AI的GrootDreams技術，以及垂直整合庫的深度優化。這些技術構成了NVIDIA難以替代的競爭護城河。
Personal AI Workstation 個人AI工作站
DGX Station：「從牆上插座能獲得的最極限效能」，能運行1萬億參數AI模型。黃仁勳展示了從2016年300磅重的DGX-1到現在輕便的DGX Spark的驚人進步：「性能相同，但體積縮小了數十倍。」
Enterprise AI Systems 企業AI系統
RTX Pro與Omniverse：「NVIDIA有史以來規模最大的系統發布」，兼容x86生態系統，專為企業AI代理設計。這些系統將協助IT部門轉型為「數位員工的HR部門」。
Robot Brain 機器人大腦
Jetson Thor：專為機器人設計的處理器，已進入生產階段。搭配NVIDIA Isaac操作系統，為人形機器人提供神經網絡處理和精確動作控制。
Autonomous Driving Systems 自動駕駛系統
完整自駕堆疊：今年將通過Mercedes-Benz全球部署，包括GB200模型訓練、Omniverse模擬和車載AI，標誌著技術從研發轉向商業化。
Taiwan: The Key Hub of Global AI Revolution 台灣：全球AI革命的關鍵樞紐
為什麼是台灣？黃仁勳在演講結尾深情地說：「台灣不僅為世界建造技術，現在我們也在為台灣建造AI。我們正處於千載難逢的機會，這不是誇張的說法。我們不僅在創造下一代IT，實際上我們在創造一個全新的產業。」
Infrastructure Investment 基礎設施投資
NVIDIA、鴻海、台灣政府與台積電將共同建設台灣首座大型AI超級計算中心，為AI研究者、學生和新創企業提供世界級運算資源。同時在台北北投士林設立「NVIDIA Constellation」新辦公室。
Manufacturing Use Cases 製造業案例
台達電、技嘉、台積電、和碩、廣達、緯創等台廠已採用NVIDIA Omniverse數位孿生技術，優化生產流程、減少缺陷，為導入AI機器人做準備。台灣正積極數位轉型，在全球智能製造浪潮中保持領先。
Deep Technology Collaboration 深度技術合作
與台積電的戰略合作包括：CoAuth-L共封工藝開發、Kulitho計算光刻技術（加速光罩製作50-70倍）、Blackwell晶片代工。整個Blackwell系統製造涉及TSMC、京元電、鴻海等全球協作，包含120萬組件、2英里銅纜、130兆晶體管，重達1,800磅。
6. Timeline: From Now to 2035 時間線：從現在到2035
| 時期 | 關鍵里程碑 | 台灣角色 |
|---|---|---|
| 2025 | Blackwell GB300量產、台灣AI超級計算中心啟動 | AI基礎設施建設中心 |
| 2025-2027 | Newton物理引擎開源、人形機器人商業化 | 智能製造技術驗證基地 |
| 2027-2030 | AI代理普及、數位孿生工廠大規模部署 | 全球智能製造標準制定者 |
| 2030-2035 | AI基礎設施如電力般普及、人形機器人家庭化 | AI生態系統全球樞紐 |
Final Realization: Jensen's Promise 最終實現：Jensen的承諾
「十年後回顧時，你會發現AI已經滲透到我們生活的每個角落。我們不僅創造了下一代IT，實際上創造了一個全新的產業類別。台灣在這場革命中擁有特殊地位—你們推動AI走向世界，現在AI正回來改變台灣的一切。」
「我們正處於千載難逢的機會，這個機會將為我們開啟無限可能。」
COMPUTEX 2025
AI未來願景與實現路徑
產品發布與生態系統建構
7. GeForce RTX 50系列：AI革命回歸遊戲
🎮 史上最成功的GeForce發布
黃仁勳在演講開場以即時光線追蹤展示揭開序幕，展現GeForce RTX 5060的驚人能力。他驕傲地宣布：「GeForce RTX 50系列創下NVIDIA歷史上最成功的產品發布紀錄，也是我們有史以來最快的銷售速度。即使PC遊戲市場已有30年歷史，RTX 50系列仍展現出強勁的產品力。」
DLSS神經渲染技術突破
「你們看到的每一個像素都是光線追蹤，但我們實際上只渲染了十分之一的像素，其餘九成都是AI猜測產生的。」黃仁勳解釋了AI如何徹底革命電腦圖形：「這項技術叫做DLSS神經渲染，我們花了10年時間開發，從開始研發AI的那一刻就開始了這個旅程。GeForce將AI帶給世界，現在AI回過頭來革命了GeForce。」
8. CUDA庫生態系統：垂直整合的競爭優勢
黃仁勳強調：「我們是世界上唯一不斷談論『庫(libraries)』的科技公司，因為庫是我們所做一切的核心，也是一切的開始。」NVIDIA建立了涵蓋各個垂直領域的專業庫群：
數值計算與科學
cuBLAS、cuSPARSE：基礎數學運算庫
cuSOLVER：線性代數求解器
通訊與訊號處理
Aerial：世界首個GPU加速5G/6G無線訊號處理庫
軟體定義無線電：為5G和6G加入AI能力
生命科學與醫療
RAPIDS：基因組分析加速
MONAI：醫學影像處理
工程與製造
cuLitho：計算光刻技術，加速光罩製作50-70倍
與台積電、ASML深度合作
深度學習核心
cuDNN、Megatron：深度學習訓練與推理
TensorRT：AI模型部署優化
氣候與環境
Earth-2：天氣預測與氣候模擬
高精度環境建模
9. 企業AI架構：重新定義IT基礎設施
RTX Pro Enterprise：史上最大規模系統發布
黃仁勳宣布：「這是NVIDIA有史以來規模最大的系統發布。」RTX Pro Enterprise完全相容x86生態系統，能運行VMware、IBM Red Hat等傳統虛擬化軟體，同時提供強大的AI能力。「這台電腦能運行世界上的一切軟體，甚至連《危機》遊戲都能跑！」
🤖 數位勞動力時代
「到2030年，全球將短缺3000-5000萬工人，這正在限制世界經濟成長。現在我們有了數位代理可以與我們一起工作。」黃仁勳透露：「NVIDIA 100%的軟體工程師現在都有數位代理協助他們工作，幫助他們開發更好的程式碼，提高工作效率。」
🏢 IT部門轉型
「企業IT部門將轉型為『數位員工的HR部門』。」未來的企業將需要管理、改善、評估整個AI代理家族。這些數位代理可以是文字形式、圖形形式，甚至是影片形式，無論何種模態，都能在RTX Pro系統上運行。
10. 機器人AI：從數位到實體的躍進
🦾 Jetson Thor：機器人專用處理器
「Jetson Thor剛開始量產，這是一款令人難以置信的處理器，基本上就是機器人處理器。」它將用於自動駕駛汽車和人形機器人系統，搭配NVIDIA Isaac作業系統進行神經網路處理、感測器數據處理，並產生精確的動作結果。
🧠 Groot Dreams：AI訓練AI
「機器人技術最大的挑戰是資料策略。」NVIDIA開發了Groot Dreams技術，利用AI將少量人類示範數據擴增為大量訓練資料。「這本質上是從真實到真實，使用AI幫助我們擴大、增強在人類示範期間收集的數據量，以訓練AI模型。一小組人類示範者現在可以完成數千人的工作。」
🔬 Newton物理引擎
NVIDIA與Google DeepMind和迪士尼研究院合作開發了Newton物理引擎，「這是世界上最先進的物理引擎，將於7月開源。它完全由GPU加速，可微分，具有極高保真度和超即時性能。」這個引擎已整合到Isaac Sim中，讓機器人能在虛擬世界中學習如何成為優秀的機器人。
11. 數位孿生革命：台灣製造業的未來
🏭 5兆美元的製造業重塑
「未來三年，全球將有5兆美元的工廠正在規劃中，因為世界正在重塑，再工業化正在全球各地進行，到處都在建設新工廠。這對我們來說是一個巨大的機會，確保他們建造得好、成本效益高且按時完成。」
台灣領導企業已全面擁抱數位孿生技術：
台積電 (TSMC)
正在建造下一座晶圓廠的數位孿生，與Cadence合作從2D CAD生成3D廠房佈局，開發AI工具模擬優化複雜的跨樓層管線系統，節省數月時間。
鴻海 (Foxconn)
數位孿生工廠已準備好迎接機器人未來，模擬電源和冷卻效率，開發支援實體AI的機器人。
廣達 (Quanta)
使用Siemens Teamcenter X搭配Omniverse分析規劃多步驟製程，虛擬規劃新設施和生產線，減少停機時間節省數百萬成本。
緯創 (Wistron)
在實際建設前虛擬規劃新設施，模擬測試資料中心的電源和冷卻效率。
和碩 (Pegatron)
模擬錫膏分配減少生產缺陷，使用NVIDIA Metropolis建置AI代理協助員工學習複雜技術。
技嘉 (Gigabyte)
開發完整的數位孿生製造流程，為機器人部署做好準備。
12. 自動駕駛突破：Mercedes-Benz全球部署
🚗 完整自駕堆疊商業化
「今年我們將通過Mercedes-Benz在全球部署我們的自動駕駛汽車堆疊，這是端到端的完整堆疊。」整個系統包括：
- 模型訓練：使用GB200/GB300進行AI模型訓練
- 模擬驗證：使用Omniverse進行虛擬測試
- 車載AI：將訓練好的AI模型部署到自動駕駛汽車中
這標誌著NVIDIA自動駕駛技術從研發階段正式進入大規模商業化部署階段。
🏢 重大宣布：NVIDIA Constellation
「今天我很高興宣布，我們將在台北北投士林建設全新的NVIDIA台灣辦公室，命名為『NVIDIA Constellation』。」
隨著NVIDIA在台灣的工程師團隊不斷成長，以及與台灣夥伴的合作日益加深，這座新辦公室將成為NVIDIA在亞太地區AI創新的重要據點。
13. 結語：千載難逢的歷史機遇
黃仁勳的最後寄語
「我們正處於千載難逢的機會，這並非誇大其辭。在我們的職業生涯中，我們已經多次推動IT革新——從個人電腦到網際網路，從雲端到行動運算。但這一次不同，我們不僅在創造下一代IT系統，實際上我們在創造一個全新的產業類別。」
「台灣推動AI走向世界，現在AI正回過頭來革命性地改變台灣的一切。」