NVIDIA CEO 黃仁勳 2025 GTC 演講，下一代 AI 運算效能暴增 40 倍，矽光子技術讓 NVIDIA 再領先 5 年，完整中英文字幕對照影片
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在最新一屆 GTC 大會主題演講中，揭示了 AI 產業的劃時代發展及該公司雄心勃勃的技術藍圖，展現 NVIDIA 如何透過創新技術引領全球 AI 運算革命。
從電競顯卡到 AI 霸主
黃仁勳開場回顧了 GTC 從 25 年前專注於 GeForce 顯示卡的起點，到如今成為全球 AI 技術盛會的歷程。他特別宣布推出新一代旗艦級顯示卡 GeForce 5090，並強調 AI 如何徹底改變電腦繪圖技術，實現 100% 即時路徑追蹤，大幅提升精確度與時間穩定性。
AI 發展邁向「具代理能力」與「物理 AI」新階段
黃仁勳分析了 AI 在近十年的演進，從感知 AI、生成 AI，到現在的「具代理能力的 AI」(Agentic AI)，能夠感知環境、理解上下文、進行推理、規劃行動並使用工具解決問題。他更預告下一波浪潮—「物理 AI」(Physical AI)將賦予 AI 理解物理世界的能力，包括摩擦、慣性、因果關係等物理特性，這將成為機器人技術發展的核心。
「AI 的每個階段都帶來新的市場機會，」黃仁勳表示，「具代理能力的 AI 需進行大量推理，實際所需計算量比去年預期高出 100 倍。」
資料中心轉型為「AI 工廠」
黃仁勳預測，全球資料中心資本支出將在 2030 年達到一兆美元，這主要源於運算模式從通用電腦上執行手動程式碼，轉變為在 GPU 上運行機器學習軟體的根本性轉變。
「未來的資料中心將成為 AI 工廠，專門生產用於各種應用的 Token，」黃仁勳強調，NVIDIA 的 CUDA-X 系列函式庫已在加速物理、生物、光刻、5G 通訊等領域的科學運算，全球已有 600 萬開發人員使用 CUDA。
Blackwell 架構實現顯著效能躍升
NVIDIA 全新的 Blackwell 架構已全面投產，其設計進行了根本性變革，從過去基於 HGX 的 8 GPU 系統，發展到採用解耦 NVLink 交換器和液體冷卻的全新系統，每個機架可實現 Exaflops 等級的運算能力。
黃仁勳展示了 Blackwell 在相同功耗下，效能較前代 Hopper 架構提升 25 倍，在推理任務上更達到 40 倍的飛躍。「在 100 兆瓦的 AI 工廠中，Blackwell 架構能在更少的機架和 GPU 下實現更高的 Token 輸出量，」黃仁勳解釋道。
領先業界的產品藍圖
黃仁勳分享了 NVIDIA 未來幾年的產品規劃：
- Blackwell Ultra：今年下半年推出，效能、記憶體與頻寬全面提升
- Vera Rubin：2026 年下半年，採用新一代 CPU、GPU (CX9)、網路 (MVLink 144) 和 HBM4 記憶體
- Rubin Ultra：2027 年下半年，將實現極致擴充能力 (MVLink 576)，每機架功耗達 600 千瓦，運算能力達 15 Exaflops
為實現大規模 AI 運算，NVIDIA 發布了首款共封裝光學元件 (CPO) 矽光子系統，採用微環諧振器調制器 (MRM) 技術，大幅降低大型 AI 資料中心的功耗與成本。
企業 AI 與機器人技術成為焦點
在企業應用層面，NVIDIA 推出 DGX GB200 NVL72、DGX GH200 等企業級 AI 基礎設施產品，並宣布開放原始碼的 NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) 系統，協助企業快速部署 AI 應用。
黃仁勳特別強調機器人技術的巨大潛力：「這很可能成為最大的產業。」NVIDIA 推出 Isaac Groot N1 通用人形機器人基礎模型，並與 DeepMind、Disney Research 合作開發 Newton GPU 加速物理引擎，大幅提升機器人模擬的真實度與效率。
作為台灣科技產業的驕傲，黃仁勳的演講不僅展現了 NVIDIA 的雄厚技術實力，也為台灣半導體與 AI 產業描繪了充滿機會的未來藍圖。隨著 AI 運算需求爆炸性成長，台灣在全球 AI 供應鏈中的關鍵地位將更加鞏固。
