「台灣是創造新市場的起點。」黃仁勳 COMPUTEX 演講三大重點一次看
NVIDIA 執行長黃仁勳的 COMPUTEX 主題演講今（19）日登場，一開場就秀出大大一張 NVIDIA 供應鏈名單，表示 NVIDIA 與台灣企業已合作超過 30 年，而建立一個生態系統需要許多優秀的夥伴，感謝台灣夥伴的支持。黃仁勳還指出，台灣是電腦生態系統的中心，也是創造新市場的起點，並發表一系列有關 NVIDIA 加速晶片生態系的最新進展。
對 NVIDIA 來說，新市場是什麼？從黃仁勳定調 NVIDIA 不只是科技公司，而是一家「全球 AI 基礎設施公司」便可得知。這一基礎設施類似於第一次工業革命的電力基礎設施、資訊時代的網際網路。黃仁勳預言，10 年內 AI 將融入一切事物，每個地區、產業、國家、公司都需要 AI，AI 將成為基礎設施的一部分。演講中，黃仁勳也談了 AI 代理、AI 機器人。
推 2 大「AI 工廠」新武器，搶佔新市場
黃仁勳表示， AI 和網路、電力一樣都需要工廠，而 NVIDIA 打造的就是「AI 工廠」──這是黃仁勳首次以 AI 工廠形容新一代資料中心，並指出這將生產出極具價值「tokens」，成為衡量生產力與創新能力的關鍵指標。這些是非常巨量的投資，但黃仁勳把自己的金句「買越多，省越多（The more you buy, the more you save）」改成「買越多 AI 工廠，產能越多（The more you buy, the more you make）」，直指這就是工廠的意義。
AI 工廠和傳統資料中心有何不同？以功能和產出來說，傳統資料中心主要功能提供資訊和儲存，應用程式運行在少數處理器上，網路流量主要為南北向；AI 工廠目的則是製造 token，而這類應用程式需要許多處理器協同工作以服務數百萬人的查詢，且網路流量是東西向（電腦之間互相通訊）──這些電腦是專為 AI 原生應用程式而設計的，不一定需要相容於傳統 x86 架構，或運行傳統 IT 軟體，需要徹底改造運算、儲存和網路層。
接著黃仁勳便公布，NVIDIA 用於 AI 工作負載的 GB300 將於今年第三季推出，這將是 NVL72 系列的最新產品，並已陸續由雲端服務商部署中。此外，NVIDIA 也推出新版伺服器系統 NVLink Fusion，供資料中心業者「半客製化」使用。新的 NVLink Fusion 系列產品將允許客戶自行選擇是否搭配 NVIDIA 的 AI 晶片或 CPU，甚至也能選擇 NVIDIA 的 CPU 搭配其他廠商的 AI 加速器。
《Bloomberg》評論，過去 NVIDIA 提供的伺服器系統只搭載自家組件，如今首次開放部分設計，包含確保處理器與加速器高速連接的關鍵通訊元件，讓資料中心客戶有更多彈性，也為擴展了其產品觸及面，消除各產業與各國在導入 AI 時所面臨的障礙。
黃仁勳現場更宣布，NVIDIA 將與鴻海、台積電合作打造台灣第一個大型 AI 超級電腦，支援產學研界的模型訓練、推論與創新應用開發。
代理式 AI 將需要 100 至 1,000 倍算力
黃仁勳也提到，AI 代理在未來幾年將變得非常重要，具備理解、思考並行動的能力，本質上是數位形式的機器人。所需的運算量，是單範例提示的 100 到 1000 倍，並將之比喻為「數位工作者」或「數位員工」。他提到全球面臨嚴重的勞動力短缺，限制了世界成長的能力，而代理 AI 可以幫助解決這個問題。
黃仁勳預測未來企業將出現一個「代理 AI 層」，而企業的 IT 部門將轉變為管理這些數位工作者的「人力資源部門」。
要將 AI 帶入傳統企業IT世界，需要能夠與傳統IT環境相容並同時具備新能力的電腦系統。這意味著電腦需要支援 x86 架構、虛擬化軟體（如 VMware 或 IBM Red Hat Hypervisors）以及各種傳統應用程式。為此，NVIDIA 推出了全新的 RTX Pro 伺服器，能夠執行所有傳統軟體、hypervisors、Kubernetes，甚至虛擬桌面串流，同時也是運行企業 AI 代理的電腦。
通用機器人開啟下一個兆美元產業，NVIDIA 揭新藍圖
黃仁勳也提到，超越代理AI 的下一波發展是實體 AI，這類 AI 能夠理解物理世界，例如慣性、摩擦、因果關係以及物體永存性，而具備這些推理物理現象的能力對於下一代 AI 至關重要。為此，NVIDIA 宣布推出開放式人形機器人開發平台的更新版 NVIDIA Isaac GR00T N1.5、NVIDIA Isaac GR00T-Dreams。黃仁勳更預測，通用機器人很可能是下一個數兆美元的產業。
在演講中，黃仁勳特別強調了解決機器人資料挑戰的必要性，表示要有效地訓練實體 AI 機器人，無法單純依賴現實世界，因為人類資料無法規模化，他表示，「為了要教導機器人，我們需要 AI，這就是 AI 代理時代的重要性。」
GR00T-Dreams blueprint 建立在 Cosmos 基礎模型之上，用於大規模合成軌跡數據生成，開發者可以用人類示範微調 Cosmos，然後用圖片和新指令提示模型生成「夢境」（未來的世界狀態）。Cosmos 具備生成能力，因此可以提示新的動作詞而無需新的遠端操控數據，並且會推理並評估夢境的品質，選擇最好的來訓練，這使得一個小團隊就能完成過去數千人的工作。
他表示，機器人的應用需要三種電腦：用於學習的 AI 電腦、用於虛擬環境中學習的模擬引擎電腦，以及部署在機器人上的電腦。而未來的工廠將是機器人化且軟體定義的。為了實現這一點，需要使用 Omniverse 來訓練機器人如何在工廠的數位分身中協作。
黃仁勳特別提到，台灣正在引領軟體定義製造的潮流，包括台積電、鴻海、緯創、和碩、台達電子、廣達、仁寶、技嘉等，正在 NVIDIA Omniverse 上為其製造流程開發數位分身。這些公司正將數位分身作為「機器人訓練場」（robot gym），用來開發、訓練、測試和模擬各種機器人，例如包括機械手臂、AMR、人形機器人或視覺 AI 代理）執行任務或人機協作。
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＊本文開放合作夥伴轉載，首圖來源：擷取自 COMPUTEX TAIPEI。