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。」
NVIDIA COMPUTEX 2025
開場致意：30年台灣情緣
NVIDIA創辦人暨CEO黃仁勳在COMPUTEX 2025的演講中，以溫暖的話語開場：「很高興來到這裡，我的父母也在觀眾席中。NVIDIA來台灣已經超過30年了，這裡是我們許多珍貴夥伴和親愛朋友的家。這些年來，你們見證了NVIDIA的成長，看到我們完成許多令人興奮的事情，並一路與我們同行。」
NVIDIA的重新發明之路
黃仁勳強調，NVIDIA的故事就是電腦產業重新發明的故事，同時也是公司本身重新發明的過程：
1993年 - 晶片公司起點
NVIDIA創立時是一家晶片公司，目標是創造新的運算平台。
2006年 - CUDA革命
推出CUDA，徹底革命了運算方式。
2016年 - AI新紀元
意識到新的運算方法已經到來，需要重新發明技術堆疊的每一層。處理器是新的，軟體堆疊是新的，系統當然也是新的。
從技術公司到基礎設施公司的轉型
黃仁勳揭示了NVIDIA戰略思維的根本轉變：
透明化路線圖策略
「歷史上沒有任何公司，當然沒有任何科技公司，曾經一次透露五年的路線圖。沒有人會告訴你下一步會是什麼，他們把它當作極度機密的秘密。然而，我們意識到NVIDIA不再只是一家技術公司。事實上，我們是一家重要的基礎設施公司。」
三代基礎設施的演進
黃仁勳用宏觀的歷史視角，將AI基礎設施定位為人類第三代重要基礎設施：
第一代：電力基礎設施
就像第一次工業革命時，GE、Westinghouse、Siemens意識到有一種叫做電力的新技術，需要在全世界建設新的基礎設施。這些基礎設施成為社會基礎設施的重要組成部分。
第二代：資訊基礎設施
後來我們意識到有一種新型基礎設施，這種新基礎設施非常概念化，很難理解。這種基礎設施叫做資訊。這種資訊基礎設施第一次被描述時，對任何人都沒有意義，但我們現在意識到它就是網際網路。
第三代：智能基礎設施
「現在有一個新的基礎設施。這個新基礎設施建立在前兩個之上。這個新基礎設施是智能的基礎設施。我知道現在當我們說有智能基礎設施時，這沒有意義。但我承諾你，在10年後，你回顧時會意識到AI現在已經整合到一切之中。」
AI工廠概念的誕生
市場規模的驚人轉變
黃仁勳回顧了NVIDIA商業機會的驚人演進：
- 1993年：3億美元的晶片產業機會
- 現在：約1兆美元的資料中心機會
- 未來：以兆美元計算的AI工廠和AI基礎設施產業
GeForce RTX 50系列：AI與遊戲的完美融合
演講以GeForce RTX 5060的即時光線追蹤展示開場，黃仁勳驕傲地宣布：
🎮 史上最成功的GeForce發布
GeForce RTX 50系列創下NVIDIA歷史上最成功的產品發布紀錄，也是最快的銷售速度。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。我們如何能夠模擬光子並在這種解析度下提供這種幀率？原因是人工智慧。我們只渲染十分之一的像素。所以你看到的每個像素中，只有十分之一是實際計算的。其他九個AI猜測的。這完全完美，AI完美地猜測了它。」
CUDA生態系統：無與倫比的競爭優勢
黃仁勳強調NVIDIA獨特的策略優勢：
垂直整合的庫生態系統
cuLitho：光刻技術的革命
「cuLitho是計算光刻最重要的庫之一。光罩製作可能很容易需要一個月，而這個光罩製作過程計算密集度極高。現在有了cuLitho，我們可以將計算加速50倍到70倍。」
合作夥伴：台積電廣泛使用cuLitho，ASML、Synopsys也是我們在cuLitho方面的優秀合作夥伴。
Grace Blackwell：超越半導體物理極限
黃仁勳介紹了NVIDIA最新的突破性系統：
⚡ 極端摩爾定律的實現
「我之前說過，NVIDIA每10年將運算能力提升約100萬倍，我們仍然在這條軌道上。但做到這一點的方法不僅僅是讓晶片更快。晶片能做多快和多大是有限制的。在Blackwell的情況下，我們甚至將兩個晶片連接在一起。台積電與我們合作發明了一種叫做CoWoS-L的新共封製程。」
驚人的性能提升
Grace Blackwell GB300系統性能：
- 40 petaflops運算能力
- 相當於2018年Sierra超級電腦（擁有18,000個Volta GPU）的性能
- 單一節點替代整台超級電腦
- 六年內性能提升4,000倍
NVLink技術突破
NVLink Spine規格：
- 2英里長度的電纜
- 5,000條電纜
- 連接72個GPU，實現全對全連接
- 130 TB/s頻寬
NVLink Fusion：開放生態策略
NVIDIA宣布了突破性的開放策略：
靈活的商業模式
「當你從NVIDIA購買所有產品時，沒有什麼比這更讓我開心的了，我只想讓你們知道這一點。但如果你只從NVIDIA購買一些東西，這也給我帶來巨大的喜悅。」
合作夥伴生態系統
個人AI運算：DGX家族新成員
🔬 DGX Spark
定位：AI原生開發者專用
性能：1 petaflops + 128GB記憶體
「如果你是開發者、學生或研究者，不想一直開啟雲端、準備然後完成後清理，而是想要有自己的AI雲端就在你身邊，隨時開啟、隨時等待你。」
🏠 DGX Station
定位：個人AI超級電腦
能力：可運行1兆參數AI模型
「這台電腦是你能從牆上插座獲得的最大性能。你可以把它放在廚房裡，但是勉強。如果你把它放在廚房然後有人運行微波爐，我覺得這就是極限了。」
合作夥伴
企業AI革命：RTX Pro Enterprise
黃仁勳宣布「NVIDIA有史以來規模最大的系統發布」：
💼 重新定義企業IT
RTX Pro Enterprise和Omniverse伺服器完全相容x86生態系統，能運行所有傳統虛擬化軟體（VMware、IBM Red Hat等），同時提供強大的AI能力。
數位勞動力的未來
「到2030年，全球將短缺3000-5000萬工人，這實際上限制了世界的成長能力。現在我們有這些數位代理可以與我們一起工作。NVIDIA 100%的軟體工程師現在都有數位代理與他們合作，幫助他們開發更好的程式碼，提高生產力。」
機器人AI：從數位到實體
🤖 Isaac Groot平台
Jetson Thor：剛開始量產的機器人專用處理器，用於自動駕駛汽車和人形機器人系統。
Isaac作業系統：處理神經網路、感測器處理管線，並提供執行結果。
🧠 Groot Dreams技術
「機器人技術最大的挑戰是資料策略。我們決定使用AI來擴大人類示範系統。這本質上是從真實到真實，使用AI幫助我們擴展、放大在人類示範期間收集的資料量。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
與Google DeepMind和迪士尼研究院合作開發，7月開源。完全GPU加速、可微分、高保真度、超即時性能。已整合到Mujoco和NVIDIA Isaac Sim中。
台灣：全球AI革命的中心
黃仁勳將台灣定位為AI革命的核心：
🏭 台灣AI超級電腦計畫
「今天我很高興宣布，我們也在為台灣建造AI。今天我們宣布鴻海、台灣政府、NVIDIA、台積電將在這裡建造第一台巨型AI超級電腦，為台灣的AI基礎設施和AI生態系統服務。」
數位孿生製造革命
台灣製造業領導者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，使用Cadence從2D CAD生成3D佈局，開發AI工具模擬多樓層管線系統，節省數月時間。
鴻海 (Foxconn)
數位孿生工廠已準備好機器人未來，模擬電源和冷卻效率，開發實體AI機器人。
廣達、緯創、和碩
虛擬規劃新設施和生產線，在實際建設前進行，通過減少停機時間節省數百萬成本。
技嘉、WiiWin
開發完整的數位孿生製造流程，作為機器人健身房來訓練和測試各種機器人。
自動駕駛技術商業化
🚗 Mercedes-Benz全球部署
「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，端到端堆疊。」
完整技術堆疊：
- 模型訓練：GB200/GB300系統
- 模擬驗證：Omniverse平台
- 車載部署：將AI模型整合到自動駕駛汽車中
「我們創造整個堆疊，我們開放整個堆疊，對於我們的合作夥伴，他們使用任何他們想要使用的。他們可以使用我們的電腦而不用我們的庫，他們可以使用我們的電腦、我們的庫以及我們的執行時間。你想使用多少都取決於你。」
AI演進的三個階段
黃仁勳詳細解釋了AI技術的發展歷程：
階段一：感知AI（12年前開始）
能夠理解模式、識別語音、識別圖像的AI模型。這是一切的開始。
階段二：生成AI（過去5年）
AI不僅能理解，還能生成。從文字到文字、文字到圖像、文字到影片、影片到文字、圖像到文字，幾乎任何東西到任何東西。我們發現了一個通用函數近似器，一個通用翻譯器。
階段三：推理AI（現在）
「智能不僅僅是從大量研究的資料中學到的東西。智能包括推理能力，能夠解決你以前沒見過的問題，逐步分解，也許應用一些規則和定理來解決你從未見過的問題。」
階段四：代理AI（未來）
「一旦你有推理能力和感知能力，也就是多模態，你現在有了代理AI。代理AI基本上就是理解、思考和行動。理解、思考和行動就是機器人循環。代理AI基本上就是數位形式的機器人。」
階段五：實體AI（下一波）
「理解世界的AI。他們理解慣性、摩擦、因果關係等事物。如果我滾動一個球，它滾到車底下，根據球的速度，它可能到了車的另一邊，但球沒有消失。物體持久性。能夠推理這些物理事物對AI的下一個時代真的很重要。」
企業存儲與AI查詢革命
💾 NVIDIA AIQ平台
「人類查詢結構化資料庫如SQL，但AI想要查詢非結構化資料。他們想要語義，他們想要意義。所以我們必須創造一種新型的存儲平台。」
技術突破
- 查詢速度：比現有解決方案快15倍
- 結果質量：提升50%
- Llama Nemotron推理模型：世界最佳開源推理模型
合作夥伴生態
重大宣布：NVIDIA Constellation
🏢 全新台灣辦公室
「我有一個新產品要宣布。我們一直在建造一個我們有史以來建造的最大產品之一，它停在外面等著我們。」
地點：台北北投士林
「我們已經與現有租約的擁有者協商了租約轉讓。不過我了解到，為了讓市長批准這個租約，他想知道台北人民是否贊成我們在這裡建造一個大型美麗的NVIDIA constellation。」
AI運算性能的歷史性突破
⚡ DeepSeek R1性能測試
黃仁勳在演講中特別讚揚了DeepSeek R1的貢獻：
性能比較
- Hopper H100：基準性能（225,000美元）
- Blackwell企業伺服器：1.7倍H100性能
- Llama 70B：標準測試
- DeepSeek R1：4倍H100性能
Blackwell製造生態系統
黃仁勳展示了一部特別製作的影片，詳細展現Blackwell系統的製造過程：
🏭 全球協作製造
製造規格：
- 120萬個組件
- 2英里銅纜
- 130兆個電晶體
- 重量1,800公斤
台灣製造生態系統
晶片製造
- 台積電：晶圓製造、CoWoS-L共封裝
- 京元電：應力測試
系統組裝
- 鴻海：PCB組裝、最終整合
- 廣達、緯創、和碩：系統組裝
- 技嘉、華碩：合作夥伴產品
冷卻系統供應商
量子運算的未來
🔬 CUDA-Q平台
「量子運算仍處於嘈雜中級尺度量子（NISQ）階段。然而，我們已經可以開始做很多好的應用，所以我們對此感到興奮。我們正在研究量子-經典或量子-GPU運算平台，我們稱之為CUDA-Q。」
「在未來，我預測所有超級電腦都將有量子加速器，都將連接量子QPU。所以超級電腦將是帶有QPU、GPU和一些CPU的QPU。這將是現代電腦的代表。」
AI Ops：企業AI運營的新時代
🛠️ 新的運營範式
「就像供應鏈有他們的運營，HR有他們的運營，未來將有AI運營，他們將策劃資料、微調模型、評估模型、為模型設置護欄、保護模型。」
生態系統合作夥伴
結語：千載難逢的歷史機遇
黃仁勳以深情且富有洞察力的話語結束演講：
🌟 台灣的獨特地位
📈 未來展望
「這個全新產業將為我們帶來巨大的機會。我期待與你們所有人合作，建造AI工廠、企業代理、機器人，你們所有令人驚嘆的合作夥伴圍繞一個架構與我們一起建造生態系統。」
演講統計與影響
📊 關鍵數據回顧
市場規模演進
- 1993年：3億美元機會
- 現在：1兆美元資料中心市場
- 未來：數兆美元AI基礎設施
技術突破
- 6年內性能提升4,000倍
- 每10年運算能力提升100萬倍
- NVLink頻寬超越全球網際網路
全球投資
- 未來3年：5兆美元新工廠投資
- 單一AI工廠：600-800億美元
- 到2030年：短缺3000-5000萬工人
台灣合作夥伴
- 超過150家公司協作
- 涵蓋完整製造生態鏈
- 從晶片設計到系統整合