黃仁勳GTC演講六大重點一次看　「AI將進入所有行業」

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【要聞中心／綜合報導】IC設計大廠輝達（NVIDIA）年度盛事、GTC技術大會（GPU Technology Conference）3月17日至21日登場，執行長黃仁勳發表2個多小時的主題演講，引發全球關注。他說今年是「AI產業的超級盃」，壓軸登場的人形機器人「Blue」，更是驚艷全場。

此次「AI教父」黃仁勳演講內容，涵蓋AI科技演進及計算需求，輝達Blackwell架構新一代產品與出貨計畫以及在機器人領域合作研發進展。《客新聞》整理出演講最齊全的六大重點，讓大家一文掌握。

1.機器人仿人腦「快思慢想」　開源模型GR00T N1

黃仁勳帶著去年就曾亮相、致敬《星際大戰》的機器人BDX，共同宣布Isaac GR00T N1模型，這是世界上首款「開放、完全客製化」的通用人形機器人推理和AI基礎模型。開發和研究人員可使用真實或合成資料，對GR00T N1進行後期訓練，以適應特定的人形機器人或任務。

輝達表示，GR00T N1 基礎模型，採用雙系統架構，靈感來自人類「快思慢想」的認知原則。「系統1」是快速思考的動作模型，反映人類的反射或直覺。「系統2」是一個緩慢思考的模型，用於深思熟慮，做出有條理的決策。

在視覺語言模型的支持下，系統2可以推理其環境及它收到的指令以規劃行動。然後，系統1將這些計劃轉化為精確、連續的機器人運動。讓GR00T N1用於處理一般任務，像是用一隻或兩隻手臂抓取、移動東西，以及將東西從一隻手臂換到另一隻手臂。

黃仁勳為BDX機器人取名「Blue」，搭載輝達與Google DeepMind、Disney Research合作開發的開源物理引擎、Newton，可讓機器人學習更精確地處理複雜任務。Newton將針對機器人學習優化，並與Google DeepMind的MuJoCo和輝達Isaac Lab等模擬框架相容。預期Newton物理引擎，將於2025年稍晚推出。

「Blue」展現出高度的智慧與互動能力，對於黃仁勳所言，會點頭回應；當他稱讚Blue很聰明時，會高興地搖起屁股；講到Newton特色時，Blue會出現興奮的肢體動作，還聽得懂黃仁勳要它站在旁邊的語音指令。

黃仁勳表示，通用機器人的時代已經來臨，有了NVIDIA Isaac GR00T N1及全新的資料產生與機器人學習架構，各地的機器人開發人員將開闢人工智慧（AI）時代的下一個重要領域。

全球其他率先使用GR00T N1的人形機器人開發商，包括Agility Robotics、Boston Dynamics、Mentee Robotics，以及NEURA Robotics。

2.全新AI晶片　Blackwell Ultra、Rubin、Feynman

黃仁勳介紹多款輝達的GPU晶片與伺服器新品。他表示，AI晶片Blackwell已全面投入生產，今年截止目前為止，輝達已向微軟、Meta、亞馬遜和Alphabet等四大雲端平台，出貨多達360萬顆Blackwell GPU。

下一代「Blackwell Ultra」性能將達前代1.5倍，預計2025年下半年推出。首批客戶包括Amazon AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、甲骨文（Oracle）等。

Blackwell Ultra GB300 NVL72伺服器，以72個Blackwell Ultra GPU，搭配36個Grace CPU，合計288GB的HBM3e記憶體，AI運算性能為GB200 NVL72的1.5倍。黃仁勳表示，Blackwell Ultra是為AI推論及AI代理所設計，合作台廠包括鴻海、緯創、緯穎、華擎、華碩、技嘉、英業達、和碩、雲達等。

Blackwell Ultra的繼任者，是以天文學家薇拉·魯賓（Vera Rubin）命名的「Vera Rubin」，將於2026 年底推出，Rubin Ultra 更將在2027年登台。Vera Rubin NVL144伺服器以144個Rubin架構GPU，搭配新的Vera架構CPU，採合計288GB的HBM4記憶體，性能為Blackwell Ultra GB300 NVL72的3.3倍。

Rubin Ultra NVL576伺服器則使用576個Rubin Ultra GPU搭配Vera CPU，將使用總容量1TB的HBM4e 記憶體，性能為Blackwell Ultra GB300 NVL72的14倍。

黃仁勳並首次提及將於2028年推出更下一代的「Feynman」架構，這個名字取自物理學家費曼（Richard Feynman），延續以科學家命名晶片的傳統。

3.首次展示「矽光子」產品　下半年開始出貨

黃仁勳在GTC技術大會上，宣布推出「Quantum–X矽光子網路交換器」與「Spectrum–X光子InfiniBand交換器」，分別預定2025年及2026年下半年出貨。他背後的大螢幕，也打出新技術的11家國際供應商名單，其中台廠包括台積電、矽品、鴻海及波若威，意味矽光子產品，上半年會為這四家台廠挹注業績。

新技術將使AI工廠能跨越不同地點，連接資料中心內的數百萬個繪圖處理器（GPU），同時大幅降低耗能與經營成本。意味輝達經過幾年努力後，終於成功融合了電子電路與光學通訊，且以極大規模進行。

黃仁勳在現場拿出一條傳輸線，兩頭各有一個光收發模組，可以把光學訊號變成電子訊號；或是把電子訊號變成光學訊號。

4.自駕時代　攜手通用汽車打造AI安全駕駛

「自動駕駛汽車的時代已經到來。」黃仁勳表示，輝達與美國通用汽車（General Motors）擴大合作關係，並推出自動安全駕駛的解決方案「NVIDIA Halos」，從晶片、軟體、工具等角度，確保從工廠製造車輛，一直到雲端自動駕駛，全程都安全無虞。

「我相信，我們是世界上第一家對每一行程式碼都進行安全評估的公司。」黃仁勳說道。未來，通用汽車將能夠使用輝達旗下的Omniverse平台，打造生產線的數位孿生，提升汽車製造時的安全性與效率。輝達的AI技術也將深入車載系統，提升行車安全與智慧駕駛體驗。

其他與輝達合作開發先進駕駛輔助系統的公司包括：中國電動車製造商比亞迪、德國汽車製造商 Mercedes-Benz 和美國電動車新創公司 Rivian。

5.AI通訊、代理、超級電腦、6G

黃仁勳發表「AI工廠的作業系統」Nvidia Dynamo、「個人AI超級電腦」Nvidia DGX、「代理型AI推論模型」Llama Nemotron，以及AI原生6G無線網路相關技術。

Nvidia Dynamo是作為協調與加速數千個的GPU的推論通訊，利用分散式運算特性於大型語言模型的處理與產生分配到不同的GPU，可針對特定需求單獨將每個階段最佳化，藉此提升AI工廠服務的性能；至於Llama Nemotron系列推論模型，將使開發人員和企業能夠建立代理型AI。這些新的推理模式是開放的。

演講中，黃仁勳介紹Nvidia DGX個人AI超級電腦，由輝達Blackwell AI平台提供驅動。DGX Station和DGX Spark將讓開發人員到學生的每個人，都能利用桌上型電腦製作AI模型的原型，進行微調並執行運作。輝達指出，開發DGX Spark 和 DGX Station的全球系統製造商，包括華碩、戴爾、惠普、聯想。

輝達正與T-Mobile、MITRE、思科、ODC和Booz Allen Hamilton合作開發AI原生6G無線網路的硬體、軟體和架構。電信業者將合作在NVIDIA AI Aerial平台上，為6G構建原生網路堆疊。

6.黃仁勳預言未來　「AI將進入所有行業」

演講中，黃仁勳介紹 AI 研發的發展歷程，從最初的意識 AI（Perception AI）到現在的生成式AI，並預估將進入代理式 AI（Agentic AI）時代，接下來將是物理 AI（Physical AI），也就是機器人的時代。

「我們將邁向代理式 AI 時代，接著是物理 AI，即機器人時代，AI 擴展定律，計算需求在超快加速。」黃仁勳說：「現在我們正瞭解如何擴展 AI，未來必須關注訓練和擴展構建的 AI 模型」，並指去年行業對計算需求判斷錯誤。

他說：「計算的需求，即 AI 的擴展定律更具韌性，而且實際上速度在超快提高（hyper-accelerated）。我們進行推理所需的計算量比以前大大增加，而能夠進行的數據和人工訓練是有限的。未來將由人類編寫軟體過渡到由AI模型運作軟體。」

他表示，AI計算相關的基礎設施成長，正處於轉捩點（an inflection point），並預估「2028 年資料中心資本支出規模突破 1 兆美元。」

黃仁勳也展示輝達簡化、加速平台處理與數據和 AI 等領域採用的 CUDA-X 庫，稱 AI 加速服務於多種行業，各行各業都可應用 CUDA-X 庫，稱這只是實現加速計算的一小部分。

黃仁勳預測，每家公司未來都將有兩個工廠，一是用於生產產品，另一個用於 AI 數學。「AI 將進入所有行業。」