整理包／輝達GTC大會登場 黃仁勳演講重點一次看
輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳1日在輝達GTC Taipei 2026發表主題演講。記者餘承翰／攝影
全球人工智慧（AI）晶片霸主輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳1日在輝達GTC Taipei 2026發表主題演講，直呼「回到家真好」，表示「有用的AI」已來臨，並且認爲AI不會消滅就業，今天他也一如往常帶來許多新的產品與驚喜，爲今年的臺北Computex展熱鬧揭幕。以下爲今天他的演講重點整理：
一、「有用的AI」時代來臨
黃仁勳演講的開場影片揭示新型工廠正在崛起，孕育詞元（token），token開闢新疆界，從訓練、推論到推理，影片播放了鴻海（2317）集團數位孿生工廠、Diden機器人公司、Multiply實驗室、兒童慈善醫院、Komatsu、KDDI及Starcloud等合作伙伴的影像，「臺北就是這一切的起點」。
黃仁勳表示，從產業觀點來看，Token目前的需求「超凡」，是「有利可圖」的單位，這就是臺灣的運算需求暴增的原因，運算模式已改變，有用的AI已來臨，能賺進（generate）獲利和GDP。
他介紹AI代理指出，「代理＝大型語言模型（LLM）＋駕馭工程（harness），就像作業系統，能思考推理、規劃並使用工具」。他說，「未來的數位行爲將從點擊並打字，轉變爲讓AI瞭解我們的意圖、輸出結果」。
二、推出「爲AI時代打造的CPU」—Vera CPU
黃仁勳認爲，AI代理沒有耐心，什麼都要「愈快愈好」，每等一秒，就會一直拖延到下一步，因此必須要有低延遲特性。
所以輝達從頭開始建立架構，打造出爲AI代理而生的Vera CPU，這款需要的頻寬必須要世界級的，以利數據傳輸，Vera每顆核心的頻寬是x86架構的三倍，而且CPU核心之間的數據傳輸要愈快愈好，還要兼顧能源效率。
Vera是首款採LPDDR5記憶體的CPU，峰值記憶體延遲比x86架構低40%，核心之間的通訊速度比傳統CPU快50%。Vera CPU的數據處理速度是SQL的三倍，即時串流數據處理速度加速六倍，是「全面革命性」的產品。
三、新一代AI平臺Vera Rubin進入全面量產
黃仁勳指出，AI已成爲可獲利的生產力引擎，全球算力需求居高不下，且算力正是當前最大限制，Vera Rubin量產將支撐全球人工智慧工廠（AI factory）建置進入下一階段。
他表示，爲Vera Rubin打造的供應鏈規模，是Grace Blackwell的兩倍；同時，過去組裝一座Grace Blackwell機架約需兩小時，如今相關組裝流程已縮短至五分鐘，不僅產能擴大，製造效率也大幅提升。他並指出，爲支撐Grace Blackwell與Vera Rubin，相關供應鏈已新增數百萬平方英尺產能，顯示臺灣AI供應鏈正全力支援全球AI工廠需求。
Vera Rubin不是隻爲執行AI模型而打造，而是專爲AI代理人（AI agent）時代設計的新一代系統。他說，Hopper時代主要聚焦AI預訓練（pre-training），Grace Blackwell因應高效率推論（inference）需求；到了Vera Rubin，運算負載已從推論進一步走向代理型AI系統，必須支撐模型思考、工具調用、記憶管理、資料存取與低延遲互動。
黃仁勳展示Vera Rubin NVLink 72系統，並指出Vera Rubin不是單一GPU，而是由Vera Rubin NVLink 72、Vera中央處理器（CPU）、BlueField儲存與安全系統、Mellanox網路，以及共同封裝光學（CPO）等技術共同構成的端到端AI工廠平臺。Vera Rubin架構透過中間印刷電路板（PCB）連接兩側，取代過去滿布線纜、管線與風扇的設計，以提升可靠度、韌性與量產效率。
四、AI會消滅工程師？「完全錯誤」
黃仁勳於主題演講時表示，外界認爲AI會消滅工程師是「完全錯誤」，因爲AI正讓工程師產出大幅提升，反而使企業更有誘因聘用更多工程師。他強調，當一名工程師可透過AI創造更高倍數生產力，企業自然會想僱用更多工程師，這項變化很快將反映在整體經濟中。
他以軟體開發爲例指出，全球約3,000萬至4,000萬名專業軟體開發者，代表約3兆美元薪資產值；在AI代理人協助下，同樣人力正產出接近三倍成果，相當於約9兆美元生產力。這正是AI的潛力與承諾，也代表AI不再只是技術展示，而是實際推升GDP與企業獲利的新生產力工具。
黃仁勳並引用GitHub軟體開發活動說明AI帶來的變化。他指出，GitHub程式提交（commits）數量在2023年約3億次、2024年增至4億次、2025年達5億次，而2026年前幾個月幾乎已成長至三倍，顯示AI代理人已快速進入軟體開發流程，帶動開發者產出大幅放大。
他表示，AI已從過去的生成式AI，邁入代理AI階段，且「有用且能賺錢的AI」已經到來。今日的AI代理人並不只是大型語言模型，而是由一個或多個大型語言模型，搭配協調框架、工具、記憶系統與執行環境共同組成；大型語言模型負責思考、推理與規劃，協調框架則負責調度、記憶管理與工具調用，使AI能真正完成工作。
黃仁勳說，過去使用電腦是打開應用程式、點擊與輸入；未來則是向AI說明意圖，由AI產生程式、調用工具並完成任務。他舉例，AI已可依照提示產生程式、製作動畫圖像，甚至依照遺失零件照片建立可供3D列印的電腦輔助設計檔案，反映全新運算模式正在成形。
他進一步指出，當AI能實際創造產出與利潤，詞元（token）便成爲可獲利的收入單位。也因爲詞元需求大增，AI公司將建置更多AI工廠（AI factory）、產生更多詞元，進一步推升全球算力需求。這正是臺灣供應鏈需求全面升溫的原因。他說，算力需求目前極高，且算力需求正是最大限制；隨着AI成爲可獲利AI、可推升GDP的AI，全球都將加速建置AI工廠，也讓臺灣AI供應鏈持續忙碌。
他強調，AI代理人時代已經到來，未來軟體開發、工具使用與企業生產力模式都將改變。AI不是讓軟體工程師變得不重要，而是讓工程師的產出被大幅放大，進一步帶動企業加速聘才、部署AI應用，並推升新一波AI基礎建設需求。
五、發表機器人「Cosmos 3」基礎模型及開發平臺Isaac GR00T
針對實體AI發表「Cosmos 3」基礎模型、以及機器人開發平臺Isaac GR00T，這次臺北場的「one more thing」是以一首機器人MV，盤點他今天主題演講所發表的產品與平臺。
「Cosmos 3」是根據實體AI推理的混合Transformer（MoT）架構突破所打造，是全球首款能夠原生理解並生成文字、圖像、影音、環境音及行動的全開放全模態（Omnimodal）模型，處理實體AI的基礎挑戰：促成機器人、自駕車或視覺代理以有限的訓練數據、及分裂的模擬任務，普遍化真實世界的事物。
輝達併成立輝達Cosmos模型，成員包括Agile機器人公司、Black Forest實驗室、Generalist、LTX、Runway及Skild AI。機器人開發平臺Isaac GR00T，從捕捉與生成數據、一直到機器人模型評估與部署，協助研究人員與開發者加速人型機器人開發的工作流。
六、輝達已從GPU公司轉型爲AI Infrastructure Company（AI基礎設施公司）
黃仁勳宣告輝達已從GPU公司進一步轉型爲AI Infrastructure Company（AI基礎設施公司）。他表示，AI工廠（AI Factory）已成爲未來十年全球最大規模的基礎建設。目前1GW等級AI工廠投資金額已從200億至300億美元，增加至500億至600億美元。未來更可能達到800億至1,000億美元。
黃仁勳指出：「Compute is revenue.」、「算力就是營收。」他並強調AI工廠的價值已不只是資料中心，而是直接創造Token與收益的生產設施。
爲此，推出DSX（Digital Systems Infrastructure）平臺。DSX將Omniverse數位分身技術、電力系統、散熱系統、網路架構與AI管理平臺整合，讓客戶能在動工前先完成整座AI工廠模擬與驗證。
他指出，未來AI基礎建設競爭的關鍵不再是單一晶片效能，而是整體AI工廠效率。包括：Throughput per Watt（每瓦吞吐量）、Tokens per Watt（每瓦Token產出）、Time to First Token（首次產出Token時間）、系統可靠度與稼動率都將直接影響AI工廠獲利能力。
七、重新發明PC發表「RTX Spark」晶片
發表「RTX Spark」晶片，包含一組Blackwell RTX GPU、20核心Grace CPU，爲全球首款專爲個人代理打造的Windows個人電腦（PC）晶片，與聯發科（2454）合作設計，以臺積電（2330）3奈米制程打造。
黃仁勳表示，他跟大家的關係，始於微軟Windows作業系統，經歷了40年的個人運算，Windows 95作業系統讓個人電腦（PC）普及成爲「個人」，以正確的架構，開啓了PC時代，成爲人人生活不可或缺的環節，現在，輝達與微軟正「重新發明」PC，在PC端執行AI代理，打造出個人化AI。
八、背板藏玄機 五家愛店美食全在「AI供應鏈」名單上
黃仁勳在GTC臺灣大會一開場就秀出背板感謝臺灣供應鏈。熱愛美食的他，在背板中挾帶了好幾個店家，他說這些餐廳是他「最愛的生態系統夥伴」，並停下腳步一一點名。
榮登背板的五個商家，包括通化街夜市的「阿婆水果攤」（Fruit Lady）、王記府城肉糉、花娘小館、富霸王豬腳、磚窯古早味懷舊餐廳，讓現場笑聲不斷。這些都是黃仁勳的愛店，他先前來臺灣時均曾光顧。
(資料來源：編譯簡國帆、劉忠勇；記者朱子呈、簡永祥）