黃仁勳宣布「有用的 AI 已經到來」：從 AI 工廠、AI PC 到實體 AI，全面押注代理式 AI
「代理式 AI（Agentic AI）已經到來，有用的 AI （Useful AI）已經到來。」COMPUTEX 2026 台北國際電腦展與 NVIDIA GTC Taipei 在今（6/1）同步拉開序幕，NVIDIA 執行長黃仁勳發表主題演講，圍繞代理式 AI 宣布一系列重磅更新，一路從 AI 基礎設施、AI PC，談到實體 AI（Physical），為接下來的 AI 趨勢定調。
為什麼稱「有用的 AI」已經到來？
黃仁勳以軟體開發為例指出，GitHub 的程式碼提交（commit）數量正快速增加，從 2023 年的 3 億次、2024 年的 4 億次、成長到 2025 年的 5 億次，而到了 2026 年的最初幾個月，這個數字「幾乎增加了三倍」。
他將這個增幅換算成經濟價值：全球約 3,000 萬名軟體開發者每年領取約 3 兆美元的薪資，當產出接近三倍，等於用 3 兆美元的薪資成本，撬動出約 9 兆美元的生產力。他並反駁「AI 會減少工作機會」的說法，理由是當一名工程師能創造的價值大幅提高，企業反而會想雇用更多工程師。
「AI 現在是利潤產生器，AI 現在是 GDP 產生器。」黃仁勳表示，當企業發現 AI 能夠直接創造收入，就會想建立更多 AI 工廠（AI Factory），產生更多 Token，這也是全球算力需求持續暴增的原因。他強調，AI 的核心單位已從過去的模型轉變為 Token，而 Token 已成為能夠直接創造商業價值的新型生產單位。
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黃仁勳重新定義 Agent：未來十年的新運算模式
黃仁勳花了相當篇幅說明一個底層轉變：過去的運算單位是「應用程式」，程式碼運行在作業系統之上；而今天的運算單位是「代理」。他認為，過去的軟體運作模式是人操作應用程式，未來則將轉變為人向 AI 描述意圖。他表示，代理式 AI 的本質並非單一大型語言模型，而是一套由模型、記憶體、工具與協調框架組成的新型運算系統。
「過去我們啟動應用程式、點擊按鈕、輸入文字；現在我們只需要告訴 AI 我們想做什麼，AI 會自己產生程式碼、使用工具，並完成任務。」在 NVIDIA 的定義中，一個 Agent 必須具備觀察、理解、推理、規劃、執行與使用工具的能力，並且能夠管理短期記憶與長期記憶。
黃仁勳更直言：「這就是未來十年的應用模式，也是未來十年的運算模式。」這個模式意指由 AI 代理協調大型語言模型。他預測，未來每一家公司都會運行代理系統，並在公司內部擁有自己的代理，最終每一家公司都會成為一家「代理公司」。
AI 基礎設施：Vera Rubin 全面投產、Vera CPU 為代理而生
為了支撐代理式 AI，黃仁勳宣布 NVIDIA 下一代 AI 基礎設施平台 Vera Rubin 已正式進入量產。他強調，Vera Rubin 並不是一顆 GPU，「Vera Rubin 是 NVIDIA 有史以來最具雄心的計畫。」
黃仁勳指出，代理式 AI 的運算流程高度分散且異質化，大型語言模型、工具呼叫、記憶體管理、安全機制與資料存取都會在不同系統上運行，因此需要全新的架構設計。Vera Rubin 由 Rubin GPU、Vera CPU、BlueField 儲存與安全系統、Spectrum-X 網路以及完整軟體堆疊共同組成，目標不是打造一台伺服器，而是直接建構 AI 工廠。
黃仁勳表示，目前全球正展開史上最大規模的 AI 基礎設施建設競賽，而 NVIDIA 推出的 DSX 平台，就是協助客戶從數位分身設計、部署到營運 AI 工廠的完整藍圖。
他甚至提出一個新的公式：「運算就是收入（Computation is revenue）。」對於黃仁勳來說，在代理式 AI 時代，每產生一個 Token 都可能直接創造商業價值，因此企業真正該追求的不是最低硬體價格，而是最高的每瓦 Token 產出能力。
專為 Agent 而生的 CPU 登場
除了 Rubin GPU 外，黃仁勳也詳細介紹了 Vera CPU。他認為，過去所有 CPU 都是為人類打造的，但代理式 AI 的需求完全不同。「人類生活在以秒計算的世界裡，但代理生活在奈秒的世界裡。」
他表示，Agent 在使用工具、存取資料庫與執行任務時，對延遲極度敏感，因此 NVIDIA 從零開始重新設計 CPU 架構。Vera CPU 採用全新 Olympus 核心架構，強調單執行緒效能、記憶體頻寬、跨核心通訊與能源效率。
黃仁勳指出，未來代理的數量將遠超過人類，因此市場需要的不只是更多 CPU，而是專門為 Agent 打造的 CPU。「這是一個從未存在過的新市場，而且肯定比上一個市場更大。」
在軟體層，NVIDIA 推出企業級 AI 代理工具包（NVIDIA Agent Toolkit），包含模型、框架、工具與執行階段四大構件，其開源框架 Open Shell 可在雲端、地端甚至裝置上運行，並訴求將代理限制在企業安全策略之內。黃仁勳也宣布新一代開放模型 Nemotron 3 Ultra，採用狀態空間模型（SSM）與專家混合（MoE）的混合架構，主打速度快 5 倍、總推理成本降低約 30%，且連同訓練資料與訓練方法一併開源；下一代 Nemotron 4 已在開發中。
「40 年來首次重新發明 PC」：每個人都將擁有自己的 AI Agent
除了資料中心之外，黃仁勳也把代理式 AI 帶到個人電腦。他宣布 NVIDIA 與微軟合作推出全新 Windows AI PC 平台，涵蓋桌機、筆電與工作站產品線，其中以全新的超級晶片 NVIDIA RTX Spark 為核心，能百分之百運行 NVIDIA 的軟體堆疊 CUDA 與所有 Windows 應用程式，專為運行 AI 代理而生。
黃仁勳表示，這是 PC 的徹底重新發明。他認為，未來的 PC 將不再只是開啟應用程式、點擊和打字的工具，而是擁有自主的 AI 代理來協助並了解使用者。這些 PC 上的 AI 代理可以全天候在設備端免費運行，免去雲端服務的計費焦慮；可以連結家中所有的設備，成為專屬的個人 AI 助理，並透過 Neotron 模型的迭代變得越來越聰明。
黃仁勳預測，10 年後的 PC 將與現在完全不同，未來的家裡實際上會有一台「AI 超級電腦」來運行所有的代理和助理，就像家家戶戶擁有家庭劇院一樣，而這場電腦的重新發明，其重要性不亞於當年手機演進為智慧型手機。
「運算就是資料」：Physical AI 三大更新
在演講後段，黃仁勳將焦點轉向實體 AI（Physical AI）。他強調，實體 AI（如自動駕駛車或人形機器人）本質上就是實體的 AI 代理，運作模式與雲端或個人電腦上的代理系統完全相同，都是透過模型與框架來理解、推理、規劃並採取行動。
黃仁勳也表示，機器人最大的挑戰並非模型本身，而是資料。相較於網路上充斥的人類語言的第三人稱資料，機器人需要的是從第一人稱視角理解世界的資料，而這類資料極度稀缺。
NVIDIA 的解法是透過遙控操作（人類示範）與 Omniverse 的模擬技術，讓 AI 能夠從第三人稱視角學習，並重新投射到第一人稱視角。透過這種引導方式，電腦生成的物理精確合成影片與資料，將成為教導機器人的新型態老師。「對於實體 AI 來說，運算就是資料。」這句話是黃仁勳實體 AI 段落的核心命題。
為此 NVIDIA 宣布三項更新：Cosmos 3、Alpamayo 2 與 Isaac GR00T 參考機器人。Cosmos 3 是實體 AI 的開放世界基礎模型，採用混合 Transformer 架構，讓像素、動作、聲音與語言流入自迴歸 Transformer 進行推理與規劃，再由擴散 Transformer 生成接下來會發生的內容。黃仁勳稱 NVIDIA「在實體 AI 領域絕對是世界上最好的」，並比照 Nemotron 同步開放模型、資料與訓練方法。
Alpamayo 2 是用於自動駕駛的開放推理模型，搭配閉環強化學習框架 AlpaGym 與可生成擬真駕駛情境的 OmniDreams。黃仁勳表示，註冊使用 NVIDIA DRIVE Hyperion 系統的品牌約占全球 80% 的汽車，而平台串接的移動服務約占全球 97%。現場示範影片中，一輛搭載該技術的車輛能一邊行駛、一邊以語音逐一說明禮讓行人、保持車距等決策，黃仁勳稱其為「世界上第一輛會推理的自動駕駛汽車」。
Isaac GR00T 參考人形機器人，則是建立在 NVIDIA Jetson Thor 晶片與 Isaac GR00T 開放開發平台上的第一款開放人形機器人參考設計。該機器人雙手各有 25 個自由度、全身 31 個自由度，身高 6 英尺、重 150 磅，並整合完整的軟體、資料生成、模擬與執行階段堆疊。黃仁勳說明，這款參考設計主要為高等教育機構與大學研究人員打造，讓研究團隊不必再從零拼湊模擬器、遙操作系統與資料管線，「數小時內即可準備就緒」。
從 Vera Rubin、Vera CPU、Agent Toolkit 到 AI PC 與 Cosmos 3，黃仁勳在演講中不斷強調 NVIDIA 不只是一家晶片公司，也不是系統公司，而是 AI 基礎設施公司。背後的訊號很明確：當代理式 AI 正從聊天機器人走向真正執行工作的數位勞動力，NVIDIA 希望成為這個新時代的底層平台供應商。
＊圖片來源：《TechOrange》拍攝。