NVIDIA GTC 2025 主題演講：AI 的未來藍圖
2025年3月19日的NVIDIA GTC大會上，NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）發表2個多小時的主題演講，向全球展示目前 NVIDIA 在人工智慧（AI）、高效能運算與機器人領域的前瞻布局。從硬體架構的不斷突破到 AI 應用的全面擴展，NVIDIA 不僅持續鞏固其作為 AI 領導者的地位，更為未來令人期待的科技發展指出方向。
Token：AI 的基石與未來
黃仁勳在演講一開始就強調，Token 是 AI 的核心。這些小小的數據單位不僅能將圖像轉化為科學數據，還能解碼物理定律、預測疾病，甚至理解生命的語言。他指出，Token 的生成與處理能力，將成為 AI 發展的關鍵。隨著 AI 從感知階段（電腦視覺、語音辨識）進化到生成式 AI，再到如今的 Agentic AI（具備感知、推理與行動能力）與 Physical AI（賦能機器人理解物理世界），Token 的重要性日益凸顯。
AI 演進的三階段與三大要素
黃仁勳將 AI 的發展分為三個階段：
- 感知 AI：早期專注於電腦視覺與語音辨識。
- 生成式 AI：過去五年的主流，例如 ChatGPT 等技術。
- Agentic AI 與 Physical AI：目前趨勢，能自主推理並與物理世界互動。
他進一步指出，AI 發展仰賴三大要素：
- 數據問題：如何獲取與處理龐大數據。
- 自主訓練：減少人為干預的訓練流程。
- 擴展能力（Scaling Law）：提升算力以滿足日益增長的需求。尤其Agentic AI 與推理需求的爆炸性增長，使計算量比去年預估高出 100 倍。
Blackwell：GPU 架構的效能突破
本次 GTC 的亮點之一 Blackwell GPU 架構，相較於前代 Hopper，Blackwell 帶來了 40 倍的推理性能提升，並採用 NVLink 連接與液體冷卻技術，使其在更小的體積下實現更高的散熱效率與運算能力。黃仁勳表示，Blackwell 不僅是硬體的升級，更是 AI 工廠的基石。
此外，NVIDIA 還推出了 DGX Spark 與 DGX Station，分別針對軟體工程師與 AI 開發者，提供強大的個人化運算平台。這些產品將加速企業導入 AI 的速度。
AI 工廠：資料中心的未來
黃仁勳提出了一個全新概念：AI 工廠。他預言，未來的資料中心將不再是傳統的檢索式運算，而是專注於生成 Token 的生成式運算中心。這種轉型意味著高效的 AI 推理將成為核心，而 NVIDIA 的 Dynamo 操作系統正是實現這一目標的關鍵。Dynamo 負責管理複雜的推理工作負載，並以開源形式提供，進一步擴大 NVIDIA 的影響力。
CUDA 與 GeForce：AI 革命的起源
黃仁勳回顧了 NVIDIA 的發展歷程，特別提到 GeForce 與 CUDA 的重要性。GeForce 引入的 CUDA 程式語言不僅啟用了 AI 的發展，如今更反過來推動電腦圖像技術的革新，例如實現 100% 路徑追蹤的即時渲染。這一技術的突破，將為遊戲開發與圖像設計帶來全新可能性。
自駕車與機器人：Physical AI 的應用
NVIDIA 在自駕車領域的長期耕耘迎來了豐碩成果。通用汽車（GM）已選擇 NVIDIA 作為其未來自駕車隊的合作夥伴，而 Omniverse 與 Cosmos 技術則被用於數據生成與訓練。此外，NVIDIA 推出的 Newton 物理引擎，與 Google DeepMind 和 Disney Research 合作開發，專為機器人的精細運動與觸覺回饋設計。
黃仁勳預測，Physical AI 與機器人技術將成為未來最大的產業之一。透過開放 Groot N1 人形機器人基礎模型，NVIDIA 正積極打造一個開放的生態系統。
GTC March 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang
開放生態與未來藍圖
NVIDIA 的成功不僅來自硬體創新，還得益於其軟體生態系統。CUDA-X 函式庫為科學與工程領域提供加速運算能力，而開源計畫如 NIMS 大型語言模型與 Groot N1，則進一步擴大了其影響力。此外，NVIDIA 與 Cisco、T-Mobile 等合作，將 AI 引入電信邊緣運算，並透過 Spectrum X 與共封裝光學元件提升網路頻寬。
未來，NVIDIA 將保持每年推新品的節奏，下半年將推出 Blackwell Ultra，接著是 Vera Rubin 與 Vera Rubin Ultra，持續帶領 AI 硬體市場。
黃仁勳在NVIDIA GTC 2025 的演講中，不僅展示了 NVIDIA 在 AI 硬體與軟體上的突破，更勾勒出一個由 AI 驅動的未來藍圖。從 Blackwell 的性能飛躍到 AI 工廠的誕生，再到 Agentic AI 與 Physical AI 的潛力，可以看見 NVIDIA 正以技術創新與開放策略，引領全球產業轉型。
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