輝達總部在北士科！看懂黃仁勳演講4重點，突破ASIC的武器出現

他回顧輝達的技術演進，指出2006年推出的統一計算架構CUDA，改變了電腦運作模式；10年後，算力產生的方式也徹底改變。輝達如今不僅是一家科技公司，更是提供算力的「新時代基礎建設」供應商。

他以歷史為例，早期的工業革命由西門子與奇異等公司圍繞電力基礎建設發展；接下來網路時代也出現新的資訊基礎建設；如今AI就是奠基於電力與網路之上的「智慧型基礎建設」。

因此，未來的「算力中心」不能再用資料中心的概念看待，「我們應該把它視為AI工廠，」黃仁勳說。

這些AI工廠的產品，是極具價值的token（運算單元），企業很快將會開始對外公布自己一季或一個月內「生產了多少token」。在他看來，買愈多算力，未來就賺愈多。

他也指出，與6年前的超級電腦相比，輝達的算力已提升4000倍，堪稱「極端版的摩爾定律」。

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除了讓晶片更快，輝達也與台積合作，利用如CoWoS等先進封裝技術將晶片堆疊整合，並透過NVLink（見重點3）將晶片、記憶體、交換器與水冷設備緊密連結，大幅提升整體效能。

這樣的設計，催生出GB200 AI系統，由72個GPU組成、重量超過31公斤，透過長達3.2公里的線路構成運算主機，已於今年第二季開始在全球部署，預計第三季將推出升級版GB300，推論效能可再提升1.5倍。

2、AI和機器人，台灣扮要角

有了這樣的基礎建設後，輝達也建置「圖書館」，不斷開發各種應用工具放入其中，供企業、研究者與開發者使用。

像台積就透過這樣的軟體，模擬晶圓廠的3D管線規劃，加速建廠效率；台達電則透過數位孿生，模擬機器人在工廠內的實際運作。未來3年，全球將建置高達5兆美元的新工廠，數位孿生可望大幅提高效率。

除了數位工廠，機器人也將因算力的大幅突破而迎來新發展。

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黃仁勳分析，對於AI的訓練來說，資料非常重要，但機器人在實體世界中訓練的速度太慢，「因此我們透過數位孿生的方式，生成各種資料，加速機器人落地。」

黃仁勳指出，輝達已協助無人車產業很長一段時間，現在同樣的方法也可用在機器人上。「我們推出機器人專用的處理器與各種AI模型，供開發者使用，」他說，「台灣是眾多最先進產業的中心，也將會是AI與機器人的核心基地。」

3、用NVLink突破反輝達生態系

黃仁勳宣布一項全新策略——推出「NVLink Fusion」開放架構，目標是讓全世界的企業都能打造「屬於自己的AI超級電腦」。

過去，企業要建AI基礎設施，幾乎只能選擇輝達提供的整套組合。但黃仁勳現在說，「我們不只希望你買我們的產品，也希望你能把自己的晶片、系統，和我們的技術組合在一起。」

簡單講就是，輝達要把餅做大，把反輝達聯盟的ASIC（特殊應用晶片）體系也一起包進來。

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NVLink Fusion的核心，是一種新的連接技術和模組設計方式。透過它，企業可將既有的CPU、TPU或ASIC處理器，直接接入輝達的加速運算平台，與GPU協同運作，打造出真正符合自身應用需求的半客製化AI工廠。

也就是說，輝達不再只是提供GPU，而是提供一整套開放平台，讓全球雲端服務商、晶片公司，甚至OEM廠商，都能根據自身負載來設計AI系統。

黃仁勳也宣布，將協助客戶包括聯發科、美國晶片製造商邁威爾（Marvell）、矽谷無晶圓廠半導體廠Astera Labs、世芯等公司，設計與整合這些ASIC或CPU，並共同建立NVLink生態系。

輝達甚至將其NVLink晶片的設計IP，授權給運算軟體公司Cadence和新思科技，讓更多業者可以無縫加入。

這項策略，代表輝達不再只是賣晶片，而是站上了「AI工廠標準制定者」的位置。

「過去是半客製晶片的時代，現在是半客製AI工廠的時代了，」黃仁勳總結。

4、AI超級電腦實現AI普及化

除了打造大型AI工廠系統，輝達也端出兩台「接地氣」的新設備，試圖打開AI普及的最後一哩路。

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第一款是DGX Spark，一台黃仁勳形容為「每個開發者都能放在桌邊的AI超級電腦」。

它的運算效能相當於2016年推出、重達136公斤的DGX-1系統，每秒可執行1000兆次運算（1 PFLOPS），但整台機器如今濃縮成僅一個桌機的大小。

這代表開發者、學生、研究人員，不用再仰賴雲端大型機房，就能擁有自己的AI教室，在本地即時原型測試、開發模型。

黃仁勳還半開玩笑說，「這台機器會是今年耶誕節最棒的禮物。」

另一款是面向企業IT環境的RTX Pro Server。它不只能執行企業慣用的虛擬機與傳統IT系統，也能原生支援多模態AI、圖形生成、語音助手等應用。簡單說，這台機器能一邊跑SAP、VMware等傳統企業軟體，一邊運行AI員工。

黃仁勳形容它是為Agentic AI（AI代理）時代打造的「數位員工工作站」，協助企業從過去的IT架構平滑過渡到AI原生應用。

這兩款產品，展現出輝達試圖讓AI直接來到桌邊、開發端與中小企業的企圖，也為它主導的AI工廠生態系，提供了更完整的邊界延伸。

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（責任編輯：王儷華）