演講中黃仁勛不僅提及NVIDIA的AI新品趨勢、未來的合作伙伴，并且表示，臺灣是電腦生態(tài)圈的中心，NVIDIA將在臺設(shè)置辦公室，地點就在士林北投。

NVIDIA 30年來有著戲劇化的成長，從原本是為了創(chuàng)造全新運算平臺的晶片公司，2006年創(chuàng)造了Cuda（Compute Unified Device Architecture），2016年，我們發(fā)現(xiàn)新的演算方法來臨，我2006年在GTC提及時沒有人知道我在說什么，我捐了一臺給當(dāng)時的一家非營利組織，那家公司叫做OpenAI。而那開啟了AI革命。

電腦不再只是一臺PC

數(shù)年后我們發(fā)現(xiàn)，這種軟體運行方法（現(xiàn)在叫做AI），跟以往我們所知道的方法截然不同。以往許多應(yīng)用程式只需少數(shù)處理器，在一個大型的資料中心我們叫它Hyperscale（超大規(guī)模），而這種創(chuàng)新的方式則是需要大量的處理器同時運作，為上百萬的人們服務(wù)。而這個資料庫的架構(gòu)完全不同。我們發(fā)現(xiàn)有兩種網(wǎng)絡(luò)，一是North-South traffic（南北向流量），你還是必須要控管儲存與計畫，也必須外連。但更重要的則是East-West traffic（東西向流量），電腦們彼此溝通去試著解決問題。我們認(rèn)為最好最棒的東西向網(wǎng)路公司，這家公司與NVIDIA 也非常親近，叫做Mellanox，因此我們5年前收購了他們。我之前也提過，這個世代所說的電腦，是指一個完整的資料中心，不再只是一臺個人電腦、一臺伺服器，而是整個資料中心共同完成一項任務(wù)。

NVIDIA在方面的旅程，現(xiàn)在已經(jīng)被大家熟知。過去三年，大家可以看見概念被塑造出來，而我們開始用不同的視角來看整家公司。

NVIDIA是基礎(chǔ)建設(shè)公司

歷史上絕對沒有任何一家科技公司會一口氣揭露未來5年的規(guī)劃藍(lán)圖。沒有人會告訴你下一步會如何，大家會極端機密。然而我們知道NVIDIA已經(jīng)不再只是單純的科技公司，我們是一家基礎(chǔ)建設(shè)公司。如果你不知道未來的計畫，那么你要怎么規(guī)劃包括土地、建設(shè)、能源、電力、經(jīng)濟等等的基礎(chǔ)建設(shè)？因此我們用非常細(xì)節(jié)的方式來描繪公司未來的藍(lán)圖，細(xì)節(jié)到全世界的每個人都能夠也開創(chuàng)一家資料中心。我們知道我們是一家AI基礎(chǔ)建設(shè)公司。全世界、任何地區(qū)、任何行業(yè)都需要基礎(chǔ)建設(shè)公司。

今日的AI如同工業(yè)革命的電力

而什么是基礎(chǔ)建設(shè)？有點像是第一次工業(yè)革命時大家知道的通用電氣、西屋電器、西門子那種公司，讓當(dāng)時的世人知道了電力是最新的科技，也讓世界上所有的人都廣為建設(shè)。多年后，我們這個世代的人發(fā)現(xiàn)一種新的基礎(chǔ)建設(shè)，而這種新的基礎(chǔ)建設(shè)是非常抽象且難以理解，叫做資訊（Information）。是基礎(chǔ)建設(shè)的概念，一開始沒有人聽得懂，而我們后來理解了，那就是。網(wǎng)路無所不在，而且連結(jié)所有的事情。如今一項更新的基礎(chǔ)建設(shè)出現(xiàn)了，這種基礎(chǔ)建設(shè)奠基于網(wǎng)路和資訊之上，這種基礎(chǔ)建設(shè)指的是。我知道這聽起來好像很不合理，但我保證，十年后你回頭來看，你會發(fā)現(xiàn)，AI現(xiàn)在已經(jīng)處處可見，而且事實上我們到處都需要AI。而且全世界每個角落、每家公司、每個行業(yè)都需要AI。AI已經(jīng)是基礎(chǔ)建設(shè)的一部分，而且是如同網(wǎng)路、電力一樣需要工廠，這個工廠就是我們今日正在建構(gòu)的。

AI工廠化

這不像過去的資料中心，為百萬元產(chǎn)業(yè)提供資訊與儲存空間，支援企業(yè)ERP系統(tǒng)和僱員，雖然和這行業(yè)中的你我以往提供的概念很類似，但即將發(fā)展成截然不同的東西。雖然這個說明不太恰當(dāng)，但即將演變成：像工廠的概念，你花精力投入，然后產(chǎn)出有價值的東西，這東西我們稱為Token。簡單來說，未來大家將會討論的是，公司上一季或上個月產(chǎn)出了多少Token，甚至很快地，我們每小時產(chǎn)出多少Token，就像工廠一樣。世界將會變得不一樣。

1993年我創(chuàng)辦公司時曾經(jīng)思考公司有多大的商機，我的結(jié)論是NVIDIA的商機非常巨大，有三億元的市場，我們會變得很富有。而當(dāng)時三億元的晶片公司，現(xiàn)在即將成長為具有兆元商機的資料中心、一個AI工廠、AI基礎(chǔ)建設(shè)產(chǎn)業(yè)，未來將是以兆元估算的商機，這是我們?nèi)σ愿坝拥牧钊伺d奮的未來。

本質(zhì)上來看，我們正在做的都與幾項重要科技有關(guān)，當(dāng)然我很常提到高速運算、AI，但什么是NVIDIA獨特之處？是這些技術(shù)的整合。而更特別的是，我們稱為Cuda-X Libraries的演算法與程式庫。我們老是在講程式庫，其實我們似乎是全世界唯一不停提及程式庫的科技公司，原因是程式庫就是我們的核心，也是我們的起點，我今天也會展示一些新的程式庫給你們看。

巨大圖像9成由AI推測

你們看到的一切，都是模擬科學(xué)技術(shù)與AI人工智能，沒有藝術(shù)創(chuàng)作，都是模擬，只是剛好看起來很美。我身后的螢?zāi)皇请娔X即時圖像技術(shù)，并不是拍攝的影片，是由G-force提供，我手中的G-force RTX 5060是來自ASUS，筆電來自MSI，我們將G-force RTX 5060的GPU塞進(jìn)薄薄的筆電里，這很棒吧！因此讓MSI最新的筆電里有了G-force RTX 5060。G-force 讓Cuda來到世人眼前，你看見的這個超大影像，每個像素都做了真實的光線追蹤模擬處理。我們怎么可能做到在這么大的影像中以如此大的解析度模擬光線粒子？原因就是AI智能。你看到的像素只有十分之一是由電腦生成的，剩余的十分之九是AI推測的。這看起來很完美，也就是說AI推測的非常完美，這項技術(shù)叫做。這花了我們很多年來研發(fā)，我們從開始研發(fā)AI就著手研發(fā)DLSS，所以至少花了十年。而AI徹底革新了電腦圖像的進(jìn)展。G-force將AI帶到這個世界，如今AI回來，帶給G-force一場革命。G-force RTX 50系列剛完成了最成功的上市，30年電玩史上最快速的上市，這說明了G-force有多厲害。

接下來我們談?wù)劤淌綆?。簡單來說當(dāng)然所有一切都跟Cuda有關(guān)，我們盡可能優(yōu)化Cuda效能并且普及化，所以安裝基礎(chǔ)遍布全世界，好讓應(yīng)用程式方便找到Cuda的GPU。當(dāng)裝機量越大，就越多開發(fā)商樂于創(chuàng)造程式庫，當(dāng)程式庫越多，就會有越多好的應(yīng)用程式，使用者覺得更好用，他們就會買更多的電腦。越多人買電腦，就會有越多的Cuda，這個良性反饋循環(huán)是至關(guān)重要的。

然而，高速運算與通用運算不同，通用運算像是寫程式，Python、C、C++，讓電腦跑得順暢就行。但這概念無法用在高速運算上，因為如果可以，那就叫做CPU了。高速運算是另外一種邏輯，而通用運算有成千上萬的人在做，上兆元的創(chuàng)新，但要如何能做到在一個晶片中只需更動一些小工具，就能讓所有的電腦速度變快五十倍甚至一百倍，聽起來不可能，所以我們提出的邏輯是，如果所有人都能理解這件事，我們就可以讓應(yīng)用程式變快。

如果你想讓所開發(fā)的應(yīng)用程式像光速一樣快，99%的運作時間只需佔據(jù)5%的程式碼，很妙的是，大多數(shù)應(yīng)用程式的運算都來自于很小部分的程式碼，我們發(fā)現(xiàn)了這件事，所以我們的程式庫一一拜訪不同應(yīng)用程式的網(wǎng)域。當(dāng)然程式庫本身導(dǎo)致我們能夠串連一個個不同知識網(wǎng)域，來達(dá)到加速的目的，但這也打開了我們的市場。我們看見每個不同的領(lǐng)域與市場，科學(xué)、醫(yī)學(xué)我們發(fā)現(xiàn)將那轉(zhuǎn)換成電腦運算用途是非常重要的。

未來所有電腦都有量子加速器

當(dāng)通用電腦運算已經(jīng)發(fā)展多年，但為什么沒有運用在所有的產(chǎn)業(yè)呢？因此是非常重要的。正當(dāng)世上所有的云端資料庫都成為軟體定義網(wǎng)路(SDN) ，傳統(tǒng)倚賴硬體的資料傳輸也應(yīng)該由軟體控制，來提升靈活性與可編程性。我們花了六年時間，開發(fā)并優(yōu)化一套全加速的無線接取網(wǎng)路（RAN，Radio Access Network），實現(xiàn)了驚人的效能表現(xiàn)。每兆瓦所能提供的資料傳輸速率，都是最先進(jìn)的ASICs（Application-Specific Integrated Circuits）晶片等級，一旦我們能夠做到如此頂尖的效能，我們就能加入AI。我們有很棒的合作伙伴，包括 SoftBank、T-Mobile、Indosat、Vodafone 都在進(jìn)行測試；Nokia、Samsung、Kyocera 與我們合作整個堆疊；Fujitsu 與 Cisco 則專注于系統(tǒng)層面。所以我們今天能將AI應(yīng)用于5G、6G 通訊系統(tǒng)，就如同我們將AI應(yīng)用于傳統(tǒng)運算一樣。

我們也在推進(jìn)量子運算。雖然目前仍處于稱為雜訊中尺度量子階段 （NISQ，Noisy Intermediate Scale Quantum Computing），但已有許多有潛力的應(yīng)用開始浮現(xiàn)。我們正在研發(fā)一個量子與GPU混合的運算平臺，稱為 CUDA-Q，與全球許多很棒的公司攜手合作。GPU 可用于前處理與后處理、錯誤修正與控制。未來我預(yù)測，所有超級電腦都會具有量子加速器（QPU），與 GPU 和 CPU 一同構(gòu)成一個現(xiàn)代化的超級運算系統(tǒng)。

AI是通用的翻譯機

12 年前，我們從感知型 AI 開始，AI能夠識別語音、圖像與模式，這是起點。過去五年，我們進(jìn)入了 生成式 AI（Generative AI），AI 不僅能理解，還能創(chuàng)造。它可以從文字產(chǎn)生文字，我們在ChatGPT很常見，也可以從文字產(chǎn)生圖像、影片，反過來也可以。也就是說，它可以將任何形式的資料轉(zhuǎn)換為另一種形式，這正是我們所說的AI的優(yōu)點：，亦即一種通用的轉(zhuǎn)譯器，可以將任何形式的資料轉(zhuǎn)譯成另一個形式，只要能將資訊用Token來呈現(xiàn)，就能讓AI轉(zhuǎn)譯與推理。

現(xiàn)在，我們來到更進(jìn)一步、更重要的階段：生成式AI讓我們體驗了具備一次學(xué)習(xí)能力的人工智慧系統(tǒng)（One-shot AI），可以跟你一問一答，兩年前我們與ChatGPT的相遇使我們感到驚艷與突破，你打字、他回覆，并且預(yù)測下一段文字。然而所謂，應(yīng)該不只是從大量資料中學(xué)習(xí)，而是應(yīng)該要有推論能力，能夠解決未曾見過的難題。能夠把複雜問題逐步拆解，甚至或許運用邏輯與定理去解決沒遇過的難題，甚至能模擬多種選擇并分析其利弊?；蛟S你聽過一種科技叫做讓AI拆解問題；則是讓AI列出許多方法途徑，這些都讓AI擁有了。

明年會是數(shù)位機器人的重要時代

當(dāng) AI 能夠推理，并結(jié)合多模態(tài)理解，像是閱讀 PDF、搜尋、使用工具等，它就成為。這種 AI 就像人類：理解任務(wù) → 拆解步驟 → 推理決策 → 執(zhí)行行動。我們?nèi)祟悤紤]后果，并且執(zhí)行計畫。這種代理AI可以研究、使用工具、與其他 AI 協(xié)作。也就是說，Agentic AI 是能理解、思考并採取行動的AI。這正是機器人（robotics）的回路，Agentic AI 基本上就是數(shù)位形式的機器人。明年會是重要的一年，我們將會看到在這個領(lǐng)域有許多進(jìn)展。

而下一波則是，它能理解現(xiàn)實世界的物理定律，例如慣性、摩擦力、因果關(guān)係。當(dāng)我滾一顆球到車子下方，它會知道依照球的速度，球會從車子的另一側(cè)出現(xiàn)，它能理解（Object Permanence），球不會在車下消失；如果有一張桌子在你面前，當(dāng)你要去另一端，它能推論最好的選擇不是撞向桌子，而是繞過桌子或是從桌子底下通過會更合理。要能理解這些物理性原則，才能通往下一個階段。我們稱為，你可以看見這類 AI 能生成影片來訓(xùn)練自動駕駛的車輛等各種場景，例如加入鳥、人、狗等變數(shù) 。

AI能生成影像就能撿起瓶子

下一步，我們將這些推理系統(tǒng)、生成系統(tǒng)與實體理解能力，全部結(jié)合進(jìn)一個實體載具，也就成為了。如果你能用文字下指令要求AI，那么你可以想像能夠?qū)C器人下達(dá)的指令，現(xiàn)今的 AI 技術(shù)已經(jīng)具備這樣的能力。

為了實現(xiàn)這一點，我們打造了一種全新的電腦架構(gòu)，叫做Hopper，三年前問世，徹底改變了 AI 運算方式，成為全球最知名的電腦之一。這幾年我們又開發(fā)了一款新系統(tǒng)，想要進(jìn)行，基本上就是指用非常快的速度思考。你可以想成當(dāng)你在思考的時候，其實腦中生成了大量的Token，而你在腦中反覆運算后，輸出了最終的答案。因為想讓AI從單次輸出（one-shot AI）進(jìn)展成思考型 AI（thinking AI）、推理型 AI，都需要非常大量的計算力，為此我們開發(fā)了最新的Grace Blackwell 系統(tǒng)。

Grace Blackwell具有幾項功能，它能—— 將一臺電腦變成一臺巨型電腦。這與—— 將任務(wù)分配至多臺電腦不同。向外擴展容易，向上擴展非常困難，尤其是已接近半導(dǎo)體物理極限，而Grace Blackwell做到了，它幾乎突破了所有限制，很多伙伴正在與我們合作構(gòu)建 Grace Blackwell 系統(tǒng)?，F(xiàn)在它已全面量產(chǎn)，儘管這過程異常艱難?；贖GX架構(gòu)的 Blackwell系統(tǒng)，從去年底已開始量產(chǎn)，自今年二月起開放使用，如今全球每一天都在各個角落快速上線中，各地的CSP（云端服務(wù)供應(yīng)商）都已導(dǎo)入，推特上也有許多人發(fā)表Grace Blackwell相關(guān)訊息。而正如我承諾每年都要優(yōu)化平臺，今年第三季我們將升級至Grace Blackwell GB300。仍然是相同架構(gòu)、相同外型與機械構(gòu)造設(shè)計，但內(nèi)部晶片升級了，包括推理效能提升1.5倍、高頻寬記憶體（HBM）提升 1.5 倍、網(wǎng)路連接提升2倍等，可說是整體系統(tǒng)效能全面提升。記得我說過嗎？NVIDIA 在近十年內(nèi)將AI運算能力提升了大約一百萬倍，而我們?nèi)匀痪S持進(jìn)度。要做到這些并非將晶片做得快一點就可以，因為晶片的速度和大小有其限制。而Grace Blackwell可以將晶片連結(jié)在一起。Grace Blackwell 的計算節(jié)點已全面改良，從上一代的B200到B300，外觀一致，可插入相同的機柜與底座，這就是Grace Blackwell的偉大之處。

NVIDIA建造的東西都很巨大，原因是我們并非在做資料中心或伺服器，我們是在建構(gòu)AI工廠。這些系統(tǒng)動輒花費400億、500億，因此是非常鉅額的工廠投資，但你們都明白為什么：，工廠就是這個道理。

科技非常複雜，光看這些，你可能還是無法充分感受到我們在臺灣的伙伴公司的貢獻(xiàn)，這些非常精彩，而且都是你們做到的。今日的臺灣不只是為了世界生產(chǎn)超級電腦，我很高興地宣布，我們也正在為臺灣建造AI，我們正式宣布，鴻海、臺灣政府、臺積電、與NVIDIA將為臺灣打造第一臺超級電腦，用來建構(gòu)AI基礎(chǔ)建設(shè)與AI生態(tài)圈。

每一位學(xué)生、研究員、科學(xué)家、新創(chuàng)公司、大型企業(yè)，像是臺積電早已建構(gòu)了大量的AI與科學(xué)研究，鴻海在機器人領(lǐng)域貢獻(xiàn)良多，我知道坐在觀眾席中有許多人都在AI、機器人領(lǐng)域有所研究，因此擁有世界級的AI基礎(chǔ)建設(shè)對臺灣來說是非常重要的。

這一代的NVLink和Blackwell使我們能夠創(chuàng)造這個強大的系統(tǒng)，一個巨型的晶片，這里有 Pegatron（和碁）、QCT（云達(dá)）、Wishtron（緯穎）、WeWin 等公司所做的系統(tǒng)，包括 Foxconn（鴻海）、Gigabyte（技嘉）、ASUS（華碩）等150家公司耗費三年來打造的成果，以及其中的軟硬體，這都是巨大的產(chǎn)業(yè)投資。

NVLink Fusion的半客製化計畫

而今天我們希望所有想打造資料中心的人都能做到，我們將發(fā)表一項特別的NVLink Fusion計畫，以此可做出半客製化的AI基礎(chǔ)建設(shè)，并不只是半客製晶片，那已經(jīng)是過去的做法。每個人都想要AI基礎(chǔ)建設(shè)，但每個人想要的可能都有點不同，要做到很困難，NVLink晶片就是關(guān)鍵。NVLink 能讓你將這些半客製系統(tǒng)擴展成真正強大的電腦，你能夠混搭整個系統(tǒng)，甚至可以使用客製化的ASICs晶片，你同樣可以整合進(jìn)我們的超級電腦生態(tài)系統(tǒng)。你的AI架構(gòu)可以部分使用 NVIDIA，也可以大部分是你自己的。你依然能夠享有 NVLink 和 SpectrumX 帶來的連結(jié)性與擴展性，以及背后龐大產(chǎn)業(yè)生態(tài)系的穩(wěn)定性。這就是 NVLink Fusion。

如果你所有東西都買NVIDIA，我當(dāng)然很高興；但如果你只有部分東西買NVIDIA，我會欣喜若狂。

我們現(xiàn)在有以下重要合作伙伴：Alchip、Astera Labs、Marvell、聯(lián)發(fā)科（MediaTek）：他們會協(xié)助客戶打造自己的 ASIC或是半客製化系統(tǒng)。富士通（Fujitsu）、高通（Qualcomm）：正在打造支援 NVLink 的 CPU。Cadence 和 Synopsys：我們和他們合作，將 IP 授權(quán)給他們，以便你們都能使用這些技術(shù)來建構(gòu)晶片。

你的桌上型超級電腦

這是個令人驚嘆的生態(tài)系，這只是 NVLink Fusion 生態(tài)的一部分亮點。一旦與這些伙伴合作，你就能被整合進(jìn)更大的 NVIDIA 生態(tài)系中，讓你能建構(gòu)自己的 AI 超級電腦。

現(xiàn)在我來談?wù)勔恍┬碌漠a(chǎn)品。你剛剛看到我展示幾款不同的電腦，但為了滿足世界上更廣泛的需求，還有一些電腦我們需要補上。首先，我要告訴大家一個更新：我們的 DGX Spark 已經(jīng)全面進(jìn)入量產(chǎn)。幾週后就會上市。合作伙伴包括：Dell、HPI（惠普）、ASUS、MSI、Gigabyte、Lenovo 等等，這就是DGX Spark。這其實是我們的量產(chǎn)機型，我們的合作伙伴也會推出他們不同的版本。這是為 AI 原生開發(fā)者設(shè)計的電腦：如果你是開發(fā)者、學(xué)生、研究人員；你不想每次開云端、用完再關(guān)，你想要有一臺永遠(yuǎn)開機、專屬你用的個人AI云端電腦，這臺就是為你打造的。你可以用來做原型設(shè)計、早期開發(fā)，回顧2016年的DGX-1，重 300 磅（大約 136 公斤），我根本沒辦法拿起來，效能達(dá)到每秒1千兆次浮點運算、128GB HBM。而今天這臺DGX Spark，128GB LPDDR5X，效能其實是很相似的，但更棒的是，你能做的工作，跟在大型電腦DGX上能做的工作是一樣的。這是十年來驚人的成就。我們的合作伙伴將自行定價，但可以確定的是：大家今年圣誕節(jié)都能擁有一臺。

DGX Station：墻上插座能使用的極限

如果你覺得還不夠大，還想要自己的個人超級電腦，這是另一臺桌上型超級電腦，Dell、HPI、ASUS、Gigabyte、MSI、Lenovo 都會推出，也會由Box和 Lambda 等工作站品牌販?zhǔn)?，這臺就是你個人的DGX超級電腦，這是你能從墻上的插座獲得的最強運算效能。我想你可以把它放在廚房，但有點勉強，因為如果有人使用微波爐，可能就會跳電，這就是極限，這臺是你墻上插座所能使用的極限了，這臺是DGX Station。他的程式設(shè)計系統(tǒng)和我方才展示的巨大電腦是一樣的，這是最棒的事，一臺架構(gòu)就具有足夠的容量和效能可運作一兆參數(shù)的AI模型。

這些系統(tǒng)都是以AI為核心建構(gòu)的系統(tǒng)，是為了軟體世代建構(gòu)的電腦，不需要相容x86架構(gòu)，也不需要能夠運作傳統(tǒng)的IT軟體，不需要能夠運作虛擬化管理程式（Hypervisor），也不需要能夠使用Windows系統(tǒng)。這些電腦是為了現(xiàn)代AI應(yīng)用程式打造的，當(dāng)然這些AI應(yīng)用程式也可以封裝為 API（Application Programming Interface），供其他傳統(tǒng)應(yīng)用程式系統(tǒng)調(diào)用。但為了讓我們帶AI進(jìn)入嶄新的世界，我們得回到根源，我們得革新運算方式，將人工智慧引入傳統(tǒng)企業(yè)運算環(huán)境。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的運算環(huán)境就我們所知，大概就是三個層級，運算、儲存、網(wǎng)路，AI的導(dǎo)入肯定會改變產(chǎn)業(yè)IT。它必須能夠和產(chǎn)業(yè)IT共同運作，并且增加新的功能，對產(chǎn)業(yè)來說，具備新功能的就是代理AI。

代理AI就是數(shù)位員工

數(shù)位行銷活動經(jīng)理、數(shù)位研究員、數(shù)位軟體工程師、數(shù)位客服、數(shù)位晶片設(shè)計師、數(shù)位供應(yīng)鏈經(jīng)理等等，基本上就是我們以往工作的數(shù)位AI版本，正如我先前提到的，代理AI具有推理能力，能使用工具，并且與其他AI協(xié)作，所以從各方面來講，它們都是數(shù)位工作者，是數(shù)位員工。世界正缺乏勞動力，勞工短缺，到2030年我們將短缺3000萬至5000萬的人力，這其實限制了世界的成長，現(xiàn)在我們有了數(shù)位員工能夠一起工作。100%的NVDIA軟體工程師現(xiàn)在已有數(shù)位代理AI跟他們一起工作，幫助他們研發(fā)更好的編碼并且有更好的生產(chǎn)力。我們的愿景就是在未來，產(chǎn)業(yè)IT中會有一個新的層級是代理AI。

這世界會發(fā)生什么事？企業(yè)會發(fā)生什么？我們有給人類員工的人力資源部門，而IT部門就是數(shù)位員工的HR。因此我們必須發(fā)展所需的工具讓IT使用，讓IT具有管理、提升和評估數(shù)位員工工作的能力，這是我們未來要研發(fā)的。但如前所述，我們得先重新定義演算方法，產(chǎn)業(yè)IT使用的是相容x86架構(gòu)的傳統(tǒng)電腦、跑的是傳統(tǒng)的軟體，使用的可能是來自VMware、IBM Red Hat、Nutanix的虛擬化管理程式，使用大量的傳統(tǒng)應(yīng)用程式，但我們將會需要能夠處理這些事情的電腦，同時要具備的新功能。

所有工作都能駕馭的企業(yè)級伺服器

這是全新的RTX Pro 企業(yè)級 Omniverse 伺服器（RTX Pro Enterprise Omniverse Server），它能夠解決一切問題。它當(dāng)然有x86架構(gòu)，可以運作所有經(jīng)典的虛擬化管理程式，它使用kubernetes容器管理系統(tǒng)，當(dāng)IT想要管理網(wǎng)路、管理所有叢集、自動化部署編排工作量，都可以像以前那樣操作，幾乎世上使用的所有東西都能在這里運作。不僅如此，它也是為了產(chǎn)業(yè)AI代理所設(shè)置的電腦。代理AI不只能夠用文字呈現(xiàn)，也可以是電腦圖像，就像Toy Jensen那樣。AI代理員工可以是文字形式，也可以是圖像，也可以是影像，所有的工作都可以在這臺電腦里運作。所有這世上的模組、應(yīng)用程式，都可以在這臺電腦使用。它可以快速運算每秒產(chǎn)出的Token，但因為每個代理AI的工作不同，有些需要更多的推理能力，因此你必須算出每位使用者、每秒產(chǎn)出的Token產(chǎn)量，而且越高代表成效越好。而身為工廠需要高產(chǎn)能或低延遲，雖然不需總是兩者兼顧，但挑戰(zhàn)就是如何創(chuàng)造一個能夠盡可能提高產(chǎn)能、降低延遲的運算系統(tǒng)。

RTX Pro 企業(yè)級 Omniverse 伺服器能運用不同方式來提高產(chǎn)能、降低延遲。世界最知名的電腦Hopper H100，$225,000。這臺RTX Pro 企業(yè)級 Omniverse 伺服器，具有Blackwall系統(tǒng)1.7倍的效能，更棒的是它是DeepSeek R1。DeepSeek R1是給世界的禮物，是一大突破，也開啟后續(xù)許多很棒的研究，我去世界各地，都看到DeepSeek R1是如何影響人們思考AI以及模擬和推理能力，他們真的對這世界和產(chǎn)業(yè)有極大的貢獻(xiàn)。DeepSeek R1成效表現(xiàn)是H100的4倍，所以如果你想要建構(gòu)產(chǎn)業(yè)AI，我們有非常好的伺服器和系統(tǒng)可以提供給你。你可以在這電腦上運作所有的東西，有非常好的成效，而且能夠兼顧x86和AI。RTX Pro 企業(yè)級 Omniverse 伺服器已經(jīng)在大量生產(chǎn)中，這可能會是我們有史以來最大規(guī)模的上市計畫。

Vast整合AI搜尋

演算平臺改變，儲存平臺也不同。原因是人類傾向查詢像是SQL這類結(jié)構(gòu)化資料庫，但AI傾向查詢非結(jié)構(gòu)化的資料庫，他們想要語意和意義，所以我們需要創(chuàng)造一個全新的儲存平臺，而這是NVDIA AI數(shù)據(jù)平臺，上層正如SQL伺服器、軟體，以及廠商提供的儲存系統(tǒng)，如你所知，大多數(shù)提供儲存系統(tǒng)的公司都是軟體公司，這一層軟體非常複雜，所以這種新型儲存系統(tǒng)，會有一個我們稱之為 iQ 的新查詢系統(tǒng)，NVIDIA AiQ 或 iQ，這真的是最先進(jìn)的，并且與儲存產(chǎn)業(yè)幾乎所有人合作。未來你的存儲不再是CPU，而是搭載GPU的儲存空間。原因是你會需要這個系統(tǒng)嵌入并且在非結(jié)構(gòu)化、原始數(shù)據(jù)中索引、搜索和排序，這個過程需要大量計算的資源，所以未來大多數(shù)存儲伺服器將會在前面配備一個GPU 計算節(jié)點。這一切都奠基在我們創(chuàng)造的AI模型之上。

我們創(chuàng)造AI模型，并且灌注大量精力與科技在OpenAI模型的后訓(xùn)練處理，我們后訓(xùn)練這些模型，資料都是公開透明化的，都是安全公開的清單讓大家都可見，而我們后訓(xùn)練模型的成效是非常驚人的，現(xiàn)在可下載的公開來源具有推理邏輯的AI模型中，Llama Nemotron模型是最強大的，下載次數(shù)非常可觀，而我們也讓利用AI搜尋的功能，比市面上所有AI搜尋都快了15倍，而且有50%的機率是更好的搜尋結(jié)果。這些都是公開的藍(lán)圖，而且我們與儲存業(yè)者合作，整合這些AI模型到儲存平臺中的AI系統(tǒng)，我們稱為。

Dell擁有強大的AI平臺，是世上具領(lǐng)導(dǎo)地位的儲存廠商，Hitachi有著強大的AI平臺、IBM使用NVIDIA的Nemo建構(gòu)AI資料平臺，NetApp正在建構(gòu)網(wǎng)路資料平臺，你可以看到這些資料全都公開透明，如果你正在建構(gòu)一個使用語意查詢的AI平臺，NVIDIA Nemo是世上最棒的。

智能IT運營將進(jìn)入市場

接下來是關(guān)于新的軟體，我們稱為AIOps（智能 IT 運營，Artificial Intelligence for IT Operations）。正當(dāng)供應(yīng)鏈和HR都有他們自己的運營軟體，未來IT也會有自己的運營軟體，它們會整理數(shù)據(jù)、微調(diào)模型，他們會評估模型、設(shè)置護欄模型，我們也有許多程式庫和模型將會整合進(jìn)入AI運營生態(tài)圈。我們有很棒的伙伴幫助我們做這些事，并且協(xié)助進(jìn)入市場，CROWDSTRIKE、DataIQ、DataRobot都正與我們合作。你可以看見，這些 AI 運營操作，包括建立微調(diào)模型與部署模型，都是用于企業(yè)使用的代理AI（Agentic AI），而你也可以看見NVIDIA的程式庫與模型都無所不在。elastic我好像聽說已經(jīng)被下載了4000億次。還有NUTANIX、Red Hat，以及臺灣的趨勢科技，Weights and Biases等，這就是我們將如何讓產(chǎn)業(yè)IT擁有讓AI做各種工作的能力。我們可以在原有的功能上加入AI，如今藉由包括Dell等很棒的伙伴們協(xié)助，我們有了能夠讓企業(yè)做好準(zhǔn)備的系統(tǒng)，我們將把這些平臺帶給全世界的產(chǎn)業(yè)IT。

接下來我們談?wù)剻C器人。代理AI你可以有很多種叫法，但基本上他就是數(shù)位機器人，因為機器人就是可以感知、理解并且策劃行動，而這就是代理AI做的事情。但我們也會想要建構(gòu)實體機器人，但實體機器人的前提就是它必須要有能夠?qū)W習(xí)當(dāng)機器人的能力。但學(xué)習(xí)當(dāng)機器人的能力無法在實體世界有效地執(zhí)行，你必須創(chuàng)造一個虛擬世界讓機器人在那能夠?qū)W習(xí)當(dāng)一個好機器人。在那個虛擬世界必須遵照物理原則，大多數(shù)虛擬世界使用的物理引擎，在處理剛體和軟物體時沒有擬真的能力，因此我們和Google DeepMind和迪士尼研究部門（DisneyReserch）合作打造了世界最棒的物理引擎（牛頓），它會在7月開放原始碼釋出。它完全使用GPU動能，能做到很不可思議的事。它是可微分的（differentiable），變化率是可計算的，因此能夠從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，具有高擬真度，且非常即時，它也被整合到機器人用物理函式庫MuJoCo以及NVIDIA的Isaac Sim模擬平臺，因此不論你使用的模擬環(huán)境和框架是什么，我們可以藉此讓機器人成真。

實體機器人成為事實

你能想像這些小機器人在你家跑來跑去，追逐你家的小狗并且把牠們?nèi)敲珕?？你看到的這不是動畫，是模擬畫面，畫面中的機器人在沙子里滑行，所有一切都是模擬畫面，機器人的軟體正在運作模擬機制。所以在未來，我們會將訓(xùn)練好的模型讓實體機器人模擬，讓他們學(xué)習(xí)如何當(dāng)一個好機器人。我們正在做一些事情協(xié)助機器人產(chǎn)業(yè)，你們都知道我們已經(jīng)著手自動化系統(tǒng)有一段時間，像是自駕車我們基本上就有三個系統(tǒng)，有創(chuàng)造AI模型的系統(tǒng)，GB 200、GB 300就是用在訓(xùn)練AI模型。然后也有Omniverse去模擬AI模型，然后當(dāng)你訓(xùn)練完AI模型，你得把AI模型放入車?yán)?，我們今年就在世界各地的賓士車中部署了我們的自駕車軟體組合。我們創(chuàng)造了完整技術(shù)，然后開放技術(shù)，我們的伙伴能夠隨心所欲地使用，他們可以用電腦但不用程式庫，也可以用完電腦與程式庫后還使用我們的執(zhí)行程序，怎么使用都取決于你自己。但我們希望能夠讓大家盡可能方便地整合運用NVIDIA的技術(shù)。就像我前面說的，我當(dāng)然喜歡你什么都從我這里買，但如果你只買一部分那會更好，我很實際。

所以我們也在機器人產(chǎn)業(yè)做相同的事情，就像自駕車一樣。這是Isaac GR00T平臺（開放式機器人開發(fā)平臺），模擬器就跟Omniverse一樣，訓(xùn)練系統(tǒng)也是一樣的，當(dāng)你訓(xùn)練完AI模型，你就放到Isaac GR00T平臺，這個平臺使用的是全新的電腦Jetson Thor，這是一個非常驚人的處理器，而且正要開始生產(chǎn)?；旧蠙C器人處理器是用在訓(xùn)練自駕車，也可以用在導(dǎo)入人類或機器人系統(tǒng)上，它的運行系統(tǒng)是NVIDIA Isaac，常被運用在神經(jīng)元網(wǎng)路處理、感測器和管線處理流程，然后產(chǎn)出最終的結(jié)果。我們今天在此宣告Isaac GR00T N1.5已經(jīng)正式開放，全世界都可用，而且已經(jīng)被下載了6000次之多，也受到大家的喜愛和讚賞。

用AI教AI當(dāng)個好機器人

除了創(chuàng)造模型外，我們也告訴大家我們創(chuàng)造模型的方法，在機器人或說整個AI產(chǎn)業(yè)最大的挑戰(zhàn)就是你的資料庫策略，那通常是大量的技術(shù)和研究所在，在機器人產(chǎn)業(yè)，我們教機器人就像教自己的小孩，或像是教練示範(fàn)給運動員看，你用遠(yuǎn)端遙控的方式告訴機器人如何執(zhí)行任務(wù)，機器人能夠（Generalization），AI有能力從展示中學(xué)習(xí)，甚至從一次示範(fàn)中學(xué)到其他的方法技巧。那么如果你想要教機器完整的技巧，那將會需要多少人員？當(dāng)然會非常多。所以我們想做的是利用AI來強化人類的示範(fàn)系統(tǒng)，所以這是從現(xiàn)實到現(xiàn)實，只是利用AI去擴大且強化人類示範(fàn)時所蒐集到的資料數(shù)量，再用來訓(xùn)練AI模型。所以，想要讓機器人變成事實，你就需要AI。而為了訓(xùn)練AI，你更需要AI。值得慶幸的是，雖然我們需要大量人工生成資料，但我們剛好處在一個AI代理的世代。機器人需要大量人工生成的資料，微調(diào)也需要經(jīng)由大量的強化學(xué)習(xí)，以及鉅額的運算，這是一個需要大量運算的世代，來訓(xùn)練AI、發(fā)展AI以及使用AI。就像先前提過的，世界勞工短缺，這也是為什么實體機器人如此重要的原因之一，這是唯一一種幾乎能夠在各種惡劣狀況都能部署的機器人類型。它們能夠融入我們創(chuàng)造的各種世界，可以完成我們自己的任務(wù)。我們?yōu)樽约洪_創(chuàng)了一個世界，現(xiàn)在我們可以設(shè)計出能融入這個世界的機器人來協(xié)助我們。

數(shù)位雙胞胎讓機器人學(xué)習(xí)共事

另一項很棒的事情是，如果機器人真的成真，他們會多才多藝，而且也可能會是最成功的機器人，因為每項科技都需要規(guī)模，我們現(xiàn)有的其他機器人都是少量的，因此永遠(yuǎn)無法達(dá)到會成為科技巨輪的規(guī)模，發(fā)展得不夠快、不夠長遠(yuǎn)，我們就不會愿意投注技術(shù)來使它更好。但實體機器人很有可能會成為下一個數(shù)以兆元的產(chǎn)業(yè)，科技創(chuàng)新速度會非?？?，對運算和資料中心的需求量會非常的大。不過這會是需要三種電腦的應(yīng)用，一是AI學(xué)習(xí)，二是模擬引擎，讓AI在虛擬環(huán)境學(xué)習(xí)當(dāng)一個機器人。三是用來部署。任何會動的東西都可以是機器人，當(dāng)我們將機器人放入工廠，請記得，工廠本身也是機械化?，F(xiàn)在的工廠是驚人地複雜，畫面上是Delta的生產(chǎn)線，而他們已經(jīng)準(zhǔn)備好未來要啟用機器人。工作過程已經(jīng)是機械化并且以軟體定義，未來將會有真的機器人在里面工作。

為了讓我們能夠創(chuàng)造且設(shè)計出能夠像是團隊合作的機器人，我們必須利用Omniverse讓他們學(xué)習(xí)共事。你將會有一個數(shù)位雙胞胎，所有的設(shè)備也會有數(shù)位雙胞胎，你會有一個數(shù)位雙胞胎工廠。這就是Omniverse能夠做的訓(xùn)練。如果你以為這是照片，其實這也是模擬畫面，也是一種數(shù)位雙胞胎。此時，一項高達(dá)五兆元的廠房正在世界各地規(guī)劃中，在接下來的三年內(nèi)，世界正在重塑，各地正在重新工業(yè)化，到處都在蓋新廠房，這對我們來說是很好的機會，將所有的東西都交由數(shù)位雙胞胎來執(zhí)行，會是迎接機器人未來的第一步。這還不包含我們即將建構(gòu)的新型態(tài)工廠，而且就連我們自己的工廠，我們也使用了數(shù)位雙胞胎。NVIDIA有數(shù)位雙胞胎，就連高雄也有數(shù)位雙胞胎。

臺灣將會迎來重大商機

我整篇演講都在講在座各位的成就，臺灣身為產(chǎn)業(yè)的中心，也將會是未來許多AI和機器人的產(chǎn)地，這是臺灣的好機會，也將會是世界最大的電子製造地區(qū)，因此AI和機器人會轉(zhuǎn)型為我們要做的事。所以這會是史上第一次，你做的事情將對所有產(chǎn)業(yè)造成革命性的影響，而最終也將對你的工作產(chǎn)生革新。你將AI帶來這世界，現(xiàn)在AI要來革新你做的所有事情。

NVIDIA辦公室落腳北投士林

最后我還有一個新產(chǎn)品要宣布，大家都知道我們持續(xù)成長，與伙伴們的合作也持續(xù)成長，我們在臺灣的工程師數(shù)量也持續(xù)成長，已經(jīng)突破了現(xiàn)有的辦公室容量，所以我要為他們建造一座NVIDIA臺灣辦公室，叫做NVIDIA CONSTELLATION，我們一直在挑選地點，所有的市長和城市都對我們很好，我想我應(yīng)該獲得一個很好的交易，不過我不太確定，因為也滿昂貴的，不過畢竟是黃金地段，今天我很高興宣布，NVIDIA CONSTELLATION會在北投士林。我們經(jīng)由協(xié)商，才從現(xiàn)有的地主手中取得租約，然而據(jù)我所知，要讓市長核準(zhǔn)這份租約，他需要知道臺北市民都同意我們建造巨大美麗的NVIDIA CONSTELLATION，他也要求大家打電話告訴他，所以我相信你們都有他的電話，請告訴他大家都覺得這是個好主意。我們會盡快開始建造NVIDIA CONSTELLATION，因為我們需要辦公空間。NVIDIA CONSTELLATION北投士林，令人振奮！

我要感謝大家一直相伴，這將是我們一生一次的重大機會，這絕非輕描淡寫，在我們眼前的機會將會超乎尋常。我們正在創(chuàng)造IT的下一個世代，其實我們不是第一次這么做，從PC到網(wǎng)路，到云端、行動云端，這次我們不只是再創(chuàng)在IT的新時代，我們更是在創(chuàng)造一個全新的產(chǎn)業(yè)。這個全新的產(chǎn)業(yè)，將讓我們接觸巨大的商機。期待未來在各種領(lǐng)域與各位合作，祝你們有個很棒的Computex。

黃仁勛 COMPUTEX 2025 演講全文

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