輝達GTC大會 黃仁勳發表AI電腦、人形機器人

NVIDIA GTC大會於美國聖荷西登場，執行長黃仁勳也在大會上宣布了NVIDIA對於AI晶片的最新進展，並同時公布了在推理模型、代理型AI、光通訊和機器人技術方面的進展，其中針對外界最關心的Blackwell晶片，黃仁勳強調，目前已經全面投產，下一代Blackwell Ultra更將於今年下半年推出，以下是黃仁勳在GTC大會中的重點發布。

重點包括：

• 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、即運算需求正以超快速度提升。 去年美國雲端服務商四巨頭購買130萬顆Hopper架構晶片，今年已購360萬顆Blackwell晶片，預計2028年數據中心資本支出規模突破1兆美元。
• 通用汽車將用輝達技術協助開發自駕車，輝達推出汽車安全AI解決方案Halos；輝達將與T-Mobile等電信公司合作開發用於6G的AI網路。
• Blackwell架構全面量產，客戶需求「難以置信」
• 推出「AI工廠作業系統」Dynamo，Blackwell NVLink72晶片搭載Dynamo的推理效能是Hopper的40倍；Blackwell架構新品Ultra NVL72，即GB300預計今年下半年出貨，下一代Rubin架構的Vera Rubin NVLink 144明年下半年後出貨，再下一代Rubin Ultra NVL576將於2027年下半年出貨。
• AI電腦DGX Spark和DGX Station採用Blackwell晶片。 輝達推出全球首款人形機器人功能模型GR00T N1，與DeepMind和迪士尼合作開發機器人模擬用開源物理引擎Newton，GR00T N1加持的機器人Blue與黃仁勳同台亮相，黃表示「通用機器人時代已到來」。

迎接代理式AI時代 AI擴展定律超快提升

黃仁勳介紹了AI研發的發展歷程，從最初的感知AI（Perception AI），到現在的生成式AI（Generative AI），他預計我們將進入代理式AI（Agentic AI）時代，接下來是物理AI（Physical AI），也就是機器人時代。

黃仁勳表示，現在我們正在學習如何擴展AI，未來必須關注訓練和擴展構建的AI模型。他介紹AI的擴展定律（scaling law）發展演變，從預訓練擴展、訓練後擴展到測試時間擴展，即「長思維」。

黃仁勳認為，去年產業對運算需求的判斷錯誤。他說：「運算的需求，即AI的擴展定律更具韌性，且實際上速度正超快提升（hyper-accelerated）。」

輝達於週二發表針對開發者和企業的開源AI模型系列，協助他們打造Agentic AI平台，並針對企業推出Blackwell Ultra DGX SuperPOD。

黃仁勳表示，現在我們「進行推理所需的運算量比以往大幅增加」，但可用的數據和人工訓練仍有限。未來將從人類編寫軟體過渡到由AI模型運行軟體。

AI計算基礎設施成長達到轉折點

黃仁勳指出，2024年，美國四大雲端服務供應商（CSP）、所謂的超大規模雲端服務商（hyperscaler）購買了130萬顆輝達Hopper架構晶片，2025年，又購買了360萬顆Blackwell架構晶片。

黃仁勳預計，2028年，建置數據中心的資本支出將超過1兆美元。輝達簡化加速平台的CUDA-X庫，讓AI加速服務於各種產業，稱這只是實現加速運算庫的一小部分。

黃仁勳預測，未來每家公司都將有兩座工廠，一座用於生產產品，另一座用於AI數學運算。他表示，AI將進入所有產業。

談到數據中心，黃仁勳表示，Blackwell架構的晶片已全面量產，「客戶需求令人難以置信（incredible）」。他展示了在CES 2025上演示的Grace Blackwell NVLink72超級晶片。它在單一晶圓上整合72顆Blackwell GPU，並搭載18顆NVLink Switch，可在4位元浮點數（FP4）上實現1.4 EFLOPS的運算效能。

從GPU、CPO到機器人，黃仁勳都端出了輝達的最新發展成果，不過是否能提振市場信心，仍有待觀察。