AI超級盃登場！輝達GTC大會開講，黃仁勳揭示機器人時代來臨
輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於台灣時間19日凌晨，在輝達GTC（GPU Technology Conference）技術大會上發表演講，揭示公司最新的AI進展與未來發展路線。他發表下一代繪圖處理器（GPU） Blackwell Ultra 及Vera Rubin圖形架構，並預測輝達的數據中心基礎設施營收，將在2028年達到一兆美元。這場演講不僅彰顯AI在計算領域的變革，也再次凸顯輝達在全球AI產業的領導地位。
輝達年度開發者大會GTC，台灣時間19日凌晨在美國加州聖荷西盛大舉行，吸引超過2.5萬名與會者。這場會議已從過去的學術論壇，轉變為全球AI產業的「超級盃」，成為科技領袖與產業巨擘的關鍵聚會。
黃仁勳以招牌黑色皮衣登台發表主題演講，闡述AI技術的最新發展及未來前景。他強調：「GTC已經擠滿了人，我們唯一的解決方案，就是讓聖荷西變得更大！」他指出，四大雲端服務提供商對GPU的需求正在激增，並預計輝達的數據中心基礎設施營收，將在2028年達到一兆美元。
在這場備受矚目的發表會上，黃仁勳並公布下一代圖形架構的更多細節，包括Blackwell Ultra和Vera Rubin。
黃仁勳以招牌黑色皮衣登台發表主題演講，闡述AI技術的最新發展及未來前景。取自FB@NVIDIA GTC
強化版AI晶片：Blackwell Ultra
Blackwell Ultra預計在2025年下半年推出，而它的繼任者Rubin AI晶片，預計在2026年底問世，Rubin Ultra則將在2027年登場。
《The Verge》報導，Blackwell Ultra是2024年Blackwell晶片的增強版。單顆Blackwell Ultra晶片擁有20 petaflops（千兆億次浮點運算）的AI性能，記憶體擴展至288GB HBM3e，相較於原本的192GB顯著提升。2026年推出的Rubin AI，其FP4計算能力將達50 petaflops，比Blackwell Ultra提升2.5倍。2027年推出的Rubin Ultra，則相當於兩顆Rubin晶片結合，FP4運算能力達100 petaflops，記憶體提升至1TB。
在長達兩個多小時的演講中，黃仁勳提到AI取得的「非凡進展」。他表示，過去10年來，AI已從感知技術和「電腦視覺」發展到生成式AI，如今更邁向代理式AI（agentic AI），也就是具備推理能力的AI。
「AI現在能理解上下文，理解我們的問題，理解我們問題的涵義，」黃仁勳表示：「它現在可以生成答案，從根本上改變了計算方式。」他還指出，AI的下一波浪潮已經到來，就是「機器人技術」（robotics）。
Blackwell Ultra是2024年Blackwell晶片的增強版。取自Nvidia Newsroom
機器人時代來臨
黃仁勳解釋，受「物理 AI（physical AI）」驅動的機器人，將能夠理解摩擦力與慣性、因果關係，以及物體恆存等概念。「每一個階段、每一波技術浪潮，都將為我們所有人帶來全新的市場機會，」他說。
這種「物理 AI」，以及黃仁勳在演講中提出的許多其他技術突破，關鍵在於 「合成數據生成」（synthetic data generation），也就是由AI或電腦生成的數據來訓練模型。
黃仁勳強調，AI需要從數位經驗中學習，而AI的學習速度遠超人類，使得依賴人類進行訓練已逐漸變得過時。「我們能獲取的數據，以及人類示範的範圍有限，」他說：「而這正是過去幾年AI最大的突破之一：強化學習（reinforcement learning）。」而輝達的技術，就能幫助AI透過這種類型的學習，逐步解決問題。
為此，黃仁勳宣布推出Isaac GR00T N1，這是一款開源基礎模型，主要是在協助開發人型機器人（humanoid robots）。該模型將與升級版Cosmos AI模型搭配使用，以幫助開發機器人所需的模擬訓練數據。
黃仁勳宣布推出Isaac GR00T N1，這是一款開源基礎模型，主要是在協助開發人型機器人。取自Nvidia Newsroom
美國賓州大學（University of Pennsylvania）電氣與系統工程教授李（Benjamin Lee）向《美聯社》表示，機器人訓練的挑戰之一在於數據收集，因為在現實世界中進行訓練既耗時又昂貴。「模擬環境一直是強化學習的標準方法，」李指出：「這讓研究人員能測試他們模型的有效性。」
「我認為這真的很令人興奮！提供一個開源平台，將讓更多人能夠學習強化學習，」李說：「不僅是業界大公司，學術界的研究人員也可以開始利用這些合成數據，進行實驗。」
黃仁勳曾在今年1月的美國消費性電子展（CES）上介紹Cosmos系列AI模型，這些模型能夠生成成本較低、更逼真的影像，可用於訓練機器人和其他自動化服務。Isaac GR00T N1與輝達的Omniverse（物理模擬工具）結合使用，可產生更真實的視覺影像。相比於傳統的訓練數據採集方式，例如，讓汽車錄製道路行駛數據或讓人類重複指導機器人，它的成本更低，效率更高。
美國車廠通用汽車（General Motors）也計畫在其新一代自動駕駛車隊中整合輝達技術。黃仁勳表示，通用將與輝達合作，利用 Omniverse 和 Cosmos 共同開發專屬AI系統，以訓練AI製造模型。
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跨足自駕安全的Halos AI
此外，黃仁勳還發表輝達Halos系統，這是一款專為汽車產業、特別是自動駕駛安全而設計的AI解決方案。「我們可能是世界上第一家通過所有代碼安全評估的公司，」他說。
在演講的最後，黃仁勳宣布一款開源物理引擎Newton，該引擎專為機器人模擬開發，並與Google DeepMind和Disney Research合作研發。接著，一款名為Blue的小型方形機器人登上舞台，從地板的機關門中彈出。它發出嗶嗶聲，聽從黃仁勳的指令，站在他身旁，陪伴他結束這場演講。
「通用機器人（generalist robotics）時代已經來臨，」黃仁勳說。
名為Blue的小型方形機器人登上舞台，陪伴黃仁勳結束這場演講。取自輝達GTC大會直播
隨著AI技術迅速發展，輝達正在推動計算模式從「傳統數據處理」邁向「智能化決策與機器人自動化」。從生成式AI 到「代理式 AI」（Agentic AI），再到機器人技術的突破，黃仁勳強調，AI已經從「學習理解」進入「主動推理」的新時代。
正如黃仁勳所言，「通用機器人時代已經來臨。」隨著技術的進一步成熟，AI 的發展不僅將重塑產業格局，也將影響人類社會的未來。
黃仁勳揭示輝達最新的AI進展與未來發展路線。取自Nvidia Newsroom
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