NVIDIA 執行長黃仁勳 COMPUTEX 2025 主題演講：從晶片公司到 AI 工廠與機器人新時代
台北，台灣 – NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在 COMPUTEX 2025 的主題演講中，闡述了 NVIDIA 超過 30 年來與台灣產業緊密的夥伴關係，並分享了公司在推動人工智慧 (AI) 和機器人技術發展的願景與最新進展。他強調，NVIDIA 不僅是技術公司，更是全球不可或缺的 AI 基礎設施公司。
黃仁勳指出，運算產業正經歷一場徹底的變革。NVIDIA 從一家晶片公司，透過 CUDA 平台徹底改變了運算方式。過去，資料中心主要由少數處理器運行大量應用程式，但現在，新型態的 AI 應用需要大量處理器協同工作，服務數百萬用戶的查詢，這使得資料中心需要從根本上重新架構。現代電腦不再僅僅是個人電腦或伺服器，而是整個資料中心作為一個運算單元，運行單一大型任務。
他進一步指出，這些現代資料中心正在轉變成 AI 工廠。如同傳統工廠投入能源生產有價值的產品，AI 工廠投入能源並產生極具價值的「代幣」(tokens)。公司未來將衡量每季、每月甚至每小時生產多少代幣，這標誌著世界的根本性改變。過去的晶片產業機會約 3 億美元，資料中心機會約兆美元，而 AI 工廠和 AI 基礎設施產業將是以兆美元衡量。
NVIDIA 的核心基石在於加速運算、AI，以及透過 CUDA X 函式庫 (libraries) 將這些能力融合。黃仁勳特別強調函式庫的重要性，稱 NVIDIA 是唯一不斷提及函式庫的技術公司。這些函式庫覆蓋了從電腦繪圖 (如 DLSS，利用 AI 僅渲染十分之一的像素，其餘由 AI 預測生成)、數值運算、基因組分析、醫學影像、天氣預測、量子運算到資料框處理、機器學習、最佳化以及計算光刻 (cou litho) 等廣泛領域。
演講中，黃仁勳也詳細介紹了 AI 的演進，從感知型 AI 到生成式 AI，再到目前重要的推理型 AI (Reasoning AI) 和代理型 AI (Agentic AI)。代理型 AI 能夠理解、思考、行動，分解問題、運用工具，甚至與其他 AI 協作，本質上是數位形式的機器人或數位員工。未來的企業 IT 將像管理人力資源一樣管理這些數位員工。更高層次的 AI 是物理型 AI (Physical AI)，能夠理解慣性、摩擦、因果關係等物理世界的法則，這對於訓練自駕車和機器人至關重要。
為了實現這些新的 AI 能力，NVIDIA 推出了多項令人振奮的產品和系統：
•Grace Blackwell (GB200, GB300): 這是一款全新的運算系統，專為實現推理型 AI 和推理時間擴展而設計，能夠「思考」得異常快速。GB300 相比前一代在推理效能上提升了 1.5 倍，HBM 記憶體增加 1.5 倍，網路頻寬增加 2 倍。一個 Grace Blackwell 節點的效能已能取代 2018 年的 Sierra 超級電腦。這透過連接兩個晶片以及創新的 CoWoS-L 封裝技術實現。系統利用 MVLink 將多個 GPU 聚合為一個巨大的虛擬 GPU，一個機架即是一個主機板。Grace Blackwell 系統已全面投入生產，並陸續上線。
•NVLink: 被稱為「全球最快的交換機」，是擴展系統規模的關鍵技術。單個 NVLink 交換機提供 7.2 TB/s 頻寬，而 NVLink Spine (脊椎) 連接 72 個 GPU 可提供 130 TB/s 的全對全頻寬，其流量甚至超過整個網際網路的峰值流量。
•NVLink Fusion: 這是一項特別的宣布，旨在幫助夥伴建構半客製化的 AI 基礎設施。透過提供 MVLink 晶片或 IP，讓夥伴能夠將自家的 ASIC 或 CPU 整合到 NVIDIA 的規模擴展生態系統中，創建更強大的半客製化電腦。這使得 NVIDIA 的運算生態系統變得更加靈活和開放。
•DGX Spark: 這是一款桌邊型的 AI 超級電腦，專為 AI 原生開發者、學生和研究人員設計。它提供 1 Petaflops 效能和 128GB 記憶體，效能類似 10 年前的 DGX-1，但體積大幅縮小，可作為個人的 AI 雲端隨時使用。DGX Spark 已進入全面生產。
•DGX Station: 另一款桌邊型系統，提供從牆壁插座獲取的最高效能，能夠順暢運行 1 兆參數的 AI 模型。令人驚訝的是，DGX Station 與大型系統使用相同的程式設計模型。
•RTX Pro / RTX Pro Enterprise and Omniverse Server: 這款伺服器專為企業 IT 設計。它能運行傳統的 x86 軟體、虛擬化程式 (如 VMware, Red Hat)、Kubernetes，同時也支援企業級的 AI 代理工作負載，不論是文字、圖形或視訊形式。該系統採用了新的 CX8 交換機/網路晶片，實現 GPU 間的高頻寬通信。RTX Pro 伺服器已全面量產，是 NVIDIA 迄今為止最大規模的市場推廣系統之一。
•NVIDIA AI Data Platform / IQ: 這是針對企業 IT 的新儲存平台。傳統資料庫處理結構化資料，而 AI 需要處理非結構化資料並進行語義查詢。該平台透過將 GPU 整合到儲存伺服器前端，利用 NVIDIA Nemo 等模型加速數據的嵌入、索引、搜索和排名過程，提供比現有方案快 15 倍、查詢結果好 50% 的效能。
•AI Ops: 作為企業 AI 代理的管理層，AI Ops 負責策劃數據、微調模型、評估、保障模型安全等。NVIDIA 提供必要的函式庫和模型，並與眾多夥伴合作將其整合到 AI Ops 生態系統中。
•Newton: NVIDIA 與 DeepMind 和 Disney Research 合作開發的全球最先進物理引擎。它能夠高精度模擬剛體和軟體動力學，並具備可微分特性，將於七月開源。
•Isaac Groot 平台: 這是一個用於機器人的平台。它包括新的機器人處理器 Jetson Thor，機器人作業系統 Nvidia Isaac (負責神經網路處理、感測器管線等)，以及預訓練模型和工具。Isaac Groot N1.5 模型已開源。此外，Groot Dreams 藍圖利用 AI 模型 (Cosmos) 從人類示範影片生成大量的合成軌跡數據，解決了訓練機器人所需的真實數據不足的問題，讓少量人類示範者可以完成相當於數千人的工作。
黃仁勳強調，機器人技術，尤其是仿人機器人，很可能成為下一個數兆美元的產業。由於全球勞動力短缺，機器人可以在現有環境中部署並執行人類為自己設計的任務。訓練機器人需要 AI、模擬環境和部署系統。
演講中也展示了數位雙生 (Digital Twins) 的重要性。透過 NVIDIA Omniverse 平台，夥伴們正在為工廠甚至城市建立高逼真度的數位雙生，用於設計、規劃、最佳化製造流程、模擬機器人協作以及應對不可預測的情境。台灣的台積電、富士康、緯創、和碩、廣達、仁寶、技嘉和台達電等企業正在開創軟體定義製造，並利用數位雙生進行虛擬建廠、流程模擬、能耗分析以及訓練和測試機器人。高雄市也利用數位雙生來模擬城市情境。
對台灣而言，黃仁勳宣布與富士康、台灣政府和台積電合作，在台灣建造第一座大型 AI 超級電腦，作為台灣 AI 基礎設施的一部分。此外，NVIDIA 也將在台北北投士林興建全新的 NVIDIA 台灣總部 NVIDIA Constellation。
黃仁勳最後總結，目前是一個千載難逢的機會。我們不僅正在創造下一代的 IT (如同過去從 PC 到網際網路到雲端到行動雲端)，更重要的是，我們正在創造一個全新的產業，這個產業將帶來巨大的機會。他期待與所有台灣的夥伴們合作，共同建設 AI 工廠、企業 AI 代理和機器人，在單一架構下共同建構生態系統。
