這個世界瞬息萬變。與此同時，基礎科技的發展趨勢也令人驚嘆。在我們的產業中，AI的基本趨勢把運算拉高到新的層次，重新定義了「電腦」。過去 60 年來的運算方式正在被重塑，這是一個非凡的機會。
各種驅動力就像一股強大的順風。科技業以及所有建立在那之上的軟體產業，將在未來十年間經歷一些非凡的變革。
黃仁勳：AI新第三波浪潮，「代理」來了
現在人工智慧（AI）界當紅的詞彙是「代理」（agent）。第一波AI風潮差不多在2012年開始，當時電腦視覺、語音辨識系統，以及各種AI相關的技術都突然大躍進，第二波風潮則是生成式AI。其實這在三、五年前就開始了。包括生成式對抗網路（GAN）、ChatGPT。
「AI代理」就是把所有這些技術結合起來的成果。它真正展現了AI的基本要素：感知（perception）、推理（reasoning）和規劃（planning）。
現在真正缺乏的是推理能力，而我們已經做出更擅長推理的模型。你交辦一項基本的任務，模型懂得將任務拆解為一步一步的解題過程，再用不同的邏輯結構來解決問題。它甚至可以邀請其他 AI 來協助完成任務。例如，擅長生成圖像的 AI、擅長生成音樂的 AI、檢索文件的 AI等。如此一來，你就擁有了一整套 AI 系統。它們共同組成一個代理型、類機器人，或者說智慧型的系統。
我認為這些詞彙在不同語境中是可以相互替換的。基本上它們都圍繞著感知、推理和規劃這三大要素。
這也反映出我們正從過去「使用電腦完成工作」的世界，轉變到如今「電腦為我們完成工作」的世界。你可以讓代理型 AI 在電腦上為你執行任務，從而節省時間。
我自己也很常使用AI系統。諸如Gemini、ChatGPT的各種AI系統我都用，因為每一套我都喜歡。我常常靠它們寫東西。例如，我給一個大綱、幾份我之前演講用的投影片檔案，系統就會幫我擬好草稿。真的很棒！
另一個近來常被提起的概念是「主權AI」（Sovereign AI）。主權AI的概念可以從兩個角度來談。一個是現在各國都意識到AI的力量有多強，以及AI對國家的重要性。政府發現，數據就像是一種天然資源。這些數據蘊含了當地社會的知識、文化、常識，甚至是希望與夢想。而政府必須在處理和蒐集數據、將數據提煉為智慧這件事情上扮演一定的角色，再把當地的智慧提供給本國社會。
另一個角度是人們開始意識到AI在許多方面就像能源或通訊基礎建設。AI不僅對產業而言不可或缺，對於社會、教育、大學、研究機構、新創等都非常重要。當社會方方面面都需要AI，它就會被視為基礎建設，需要政府參與打造。
世界各國現在都正積極建設大型語言模型（LLM），包括丹麥、瑞典、日本、印尼、泰國。有關如何構建這些LLM的知識相當完備，也存在既有系統。此外，各國都已經意識到，現在要做的不是建構出一個巨大的單一模型，而是可以結合多個LLM模型來創造有效的AI系統。建立AI系統的知識、框架、工具也已經相當普及。因此，我認為每一個國家都有能力建立自己的LLM。
川普台灣偷晶片業務論，黃仁勳：世界很長時間需依賴台積電
川普上任後，我有打電話祝賀他。未來應該也會保持聯繫。AI的重要性體現在許多層面上。它不只在技術上很重要，還代表一個全新、前所未有的產業。有史以來第一次，我們要用規模化的方式生產和「製造」智慧。我之所以說「製造」，是因為一般而言，一個產業會形成都是因為它「製造」出了一些之前不存在的東西。
例如，我這一輩的人負責規模化生產軟體。軟體在前一個世代還不存在，是經過電腦產業中所有科技人共同的努力，才催生出「軟體」這個概念。現在有了關於製造軟體的常識，我們以令人驚嘆的規模進行這項工作。而軟體產業的規模已經達到數兆美元。
現在又出現了全新的產業，不是生產軟體，而是生產智慧（intelligence）。這個產業需要能源，需要大量的工廠，而且會對社會、產業以及一個國家的經濟與科技成就產生深遠影響。因此，我相信新政府和川普總統必然會對這個產業很有興趣。我也非常樂意提供支持並回答所有問題。
至於出口禁令這方面，我認為輝達最重要的工作是盡力向外界傳達訊息，說明晶片產業的動態、運作模式，還有我們在全球各個市場的營運情形。我們應該竭盡所能地向政府解釋這些事情，至於怎麼樣制定出最好的政策則是是他們的權責。
接下來，我們的工作就是繼續努力創新，推動技術進步，支持客戶並持續取得成功。這些是我們能控制的事情。
川普抨擊台灣偷走了美國的晶片生意，但我不擔心輝達跟台積電的關係。台積電在晶片產業與全球市場中的地位無庸置疑。他們是非常重要的技術創新者，也是全球供應鏈中不可或缺的一環。台積電是一家了不起的公司，擁有卓越的領導層和在過去約 40 年中逐步打造出的企業文化。台積電與輝達的關係與合作對我們而言至關重要。事實上，對全球眾多知名企業而言，都是如此。這一點未來也不會改變。
如果真的會有什麼不同，那就是我們與台積電合作的每一年，它都變得愈來愈好。因此，我們與台積電的關係會繼續下去，世界對台積電的依賴也還會維持相當長的一段時間。
輝達變身基礎建設公司，不怕30年後步上英特爾後塵
當一個產業遇到根本上的變革，必然會有一股強大的力量對企業造成挑戰。中央處理系（CPU）的概念出現在 1963 、1964 年。IBM 的 System/360 非常清晰地定義了我們所熟知的現代運算方式，而這種模式延續了大約 60 年。
然而，由於深度學習、機器學習還有相關技術的高速創新，世界從基於 CPU 的程式指令轉向了在 GPU 上運行的神經網絡機器學習。這股力量非常驚人，不可能違抗它。
你要麼站在這波浪潮上，要麼就錯過了它。再怎麼強大的CPU都無法克服機器學習。這就像硬碟無法超越雲端運算的力量一樣。你只能想辦法打造出更厲害的電腦。機器學習的影響更加深遠。從根本改變了我們做軟體的方式，以及最終產製的結果。我們不再創造軟體工具，而是發展AI系統。
這一切在短短十年內發生。如果沒有為這十年的趨勢做好準備，就會措手不及。如此劇烈的震盪讓數十年來專注於打造CPU的英特爾陷入困境。
30年後，GPU和輝達會不會陷入一樣的困境，誰也無法保證。但輝達從最初的設計就讓我們具備敏捷性。別忘了輝達才成立兩年後，就徹底改變了最初的基本技術架構。我們承認錯誤，並徹底修正處理電腦圖像的方式。我們也多次重新調整公司定位，像是研發出CUDA後又轉而研究深度學習，從晶片公司變身系統公司，又從系統公司轉變為基礎建設公司。
我們做出這些改變的目標只有一個，就是希望成為產業中具影響力的企業。這是一塊我們極為在乎的產業。只要電腦產業的重要性不變，我們就會繼續維持敏捷，並在出色的人才環繞下，持續改變自身型態，藉此在未來繼續產生影響力。這就是我的願望。
