黃仁勳口中的算力通膨、數位孿生是什麼?6大QA解密黃仁勳台大演講
黃仁勳口中的算力通膨、數位孿生是什麼?6大QA解密黃仁勳台大演講

2024台北國際電腦展即將於6月4日登場!提早一周來台的輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳2日於台大舉辦「AI如何帶動全球新產業革命發展」主題演講。

2日晚間演說第一排的嘉賓身價非凡,包括經濟部長郭智輝、廣達董事長林百里、鴻海董事長劉揚偉、美超微創辦人梁見後、力積電董事長黃崇仁、宏達電董事長王雪紅,以及台灣大董事長蔡明忠等人。

Q1:台灣為何是輝達最佳夥伴?

黃仁勳2日晚間的演說長達2小時,除了依序介紹輝達當前推出的最新技術外,未來展望部分聚焦在AI自動化生產及人形機器人技術,黃仁勳更點名鴻海、巨大、緯創等台廠,正是輝達在AI生產部分的合作夥伴。

黃仁勳從AI時代的算力通膨(computation inflation)破題,直指加速運算(accelerated computing)對於未來產業革新的地位,他隨後列舉了NVIDIA函式庫、BLACKWELL架構的系列產品,以及AI自動化生產為例,說明所有的技術發展都以加速運算為基礎。

他更強調,AI技術未來將脫離所謂「IT產業」的範疇,將蛻變為以各類自動化技術為基礎的「製造業」。

黃仁勳更一度感性表示:「台灣幫助我們實現了一個願景,無數的夥伴支持著我們,從加速運算,電腦繪圖,科學研究到人工智慧高峰,每一個晶片,每一台電腦,都描寫著你們辛勤工作,和追求完美的故事。」

Q2:什麼是算力通膨?

黃仁勳演說開場先點出「算力通膨」問題,可先從CPU的效能擴充遠不及資料擴充速度開始,他直言,算力通膨就是現在全世界資料中心所使用的電力非常的多,導致運算成本也增加。

但他也秀出數學公式說明,現在加速運算的普及,可以把過去算力通膨的損失都彌補回來,這也是他過去曾說「買愈多省愈多」的邏輯所在。

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黃仁勳2日晚間在演說中秀出公式,說明買愈多省愈多的邏輯,並笑稱這是「CEO數學」,不精確但方向無誤。
圖/ 翻攝自輝達YT

Q3:什麼是數位孿生?

數位孿生(Digital Twin)為黃仁勳演說的關鍵字之一,其所指的是, 在數位世界當中,創造一個現實世界的數位模擬,而這一模擬能夠通過感應器與網路,將當下正在發生的狀況,完全映射至數位環境中。

隨後他也秀出NVIDIA earth2 系統舉例,直言其結合人工智慧、觀測數據與物理模型,未來可以以「米」為單位,來預測颱風對城市中各街道的致災風險有多高。

Q4:什麼是數位人類?

黃仁勳說,AI的未來發展,是為它們打造對外在物理環境,以及類似人類的感受能力(perceptions),例如輝達預先訓練的AI模型Nims(輝達推論微服務)。

黃仁勳說,Nims可供企業客戶發展成各種AI代理(agent),包括客服,甚至護理師等服務,未來企業可透過nims組成專業團隊,並由Nims分配工作。

黃仁勳也以影片展示指出,未來AI能像人類般互動,用AI模擬出外觀的人類數位外型,甚至細緻到毛細孔可見,還會模擬人類語音、說各種語言,針對例如裝潢、用藥等需求給予建議,未來甚至可能還會有AI的品牌大使。

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黃仁勳說,Nims可供企業客戶發展成各種AI代理,包括客服,甚至護理師等服務。
圖/ 輝達YT

Q5:什麼是Blackwell架構?

Blackwell是輝達所推出的AI超級晶片,為輝達實現加速運算的關鍵硬體產品。

介紹Blackwell架構時,黃仁勳直言是攜手9家台廠打造Blackwell 架構系統,包括華擎旗下永擎電子、華碩、技嘉、鴻海旗下鴻佰科技、英業達、和碩、廣達旗下雲達、美超微、緯創及緯穎等,將利用輝達 GPU 和網路技術,幫助企業建立AI工廠和資料中心,推動下一波生成式AI發展。

黃仁勳也展示了今年全新發表的 GPU Blackwell,並展示了一整套 GB200 GPU,說明如何從一個 GPU 晶片打造出一整個 AI 工廠。

黃仁勳也預告接下來將以Blackwell架構GPU為基礎,於2025年推出名為Blackwell Ultra的GPU,另外也確認下一代顯示架構代號為「Rubin」,同時也確定會推出名為「Rubin Ultra」的GPU產品,預計在2026年推出。

黑晶片.jpg
輝達今年全新發表的GPU Blackwell。
圖/ 輝達YT

Q6:什麼是Omniverse?

至於機器人未來展望,黃仁勳說,現在機器人可以透過人類學習與世界互動的精細動作。關鍵技術,是從虛擬世界中不斷試錯,並將其物理數據回饋至語言模型中,藉此讓機器人學會如何正確的動作或移動。

輝達的Omniverse開發平台為實現以上技術之關鍵,其可結合即時物理渲染、物理模擬,以及生成式AI技術,「讓機器人學習如何成為機器人。」黃仁勳說。

而在提到機器人應用時,黃仁勳也點名5家台廠優先參與。包含自行車大廠巨大、台達電、緯創、和碩等,黃仁勳也特別介紹NVIDIA和鴻海合作的最新虛擬工廠,其利用的技術就是NVIDIA Blackwell HGX 系統。

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黃仁勳指出,未來在輝達的技術之下,人型機器人將可為製造業掀起革命。
圖/ 蔡仁譯攝

延伸閱讀:影片|黃仁勳台大演講說了什麼?為何超愛去夜市?你不能錯過的3大AI關鍵字
影片|黃仁勳大巨蛋開球!致謝5大台廠、讚台灣是「AI中心」,一次盤點黃仁勳跑攤行程
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責任編輯:李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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