3分鐘看完黃仁勳GTC演講精華!AI會旺到2028?最新GPU發展路線圖、概念股一次收
3分鐘看完黃仁勳GTC演講精華!AI會旺到2028?最新GPU發展路線圖、概念股一次收

IC設計大廠輝達(NVIDIA)年度盛事GTC技術大會於3月17日至21日登場,執行長黃仁勳於台灣時間3月19日凌晨1點發表主題演講。

此次黃仁勳演講主題,聚焦於AI的市況以及新產品資訊,包括新一代GPU Rubin、CPO網路交換器等,還有機器人技術相關進展。儘管釋出多項好消息,不過市場反應尚為平淡,黃仁勳演講結束後,輝達股價收在115.43美元、下跌3.43%。

AI投資不退燒!黃仁勳曝:客戶搶買Blackwell「比上一代翻3倍」

自去年以來,輝達的Blackwell晶片過熱、延遲出貨等消息不斷,不過黃仁勳在演講中信心喊話,目前Blackwell伺服器正全面投產,並且客戶需求「令人難以置信」。他並透露,美國四大雲端服務商(CSP)在今年已採購360萬片Blackwell晶片,是去年Hopper架構晶片130萬片的將近3倍。

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美國四大雲端服務商(CSP)在今年已採購360萬片Blackwell晶片,是去年Hopper架構晶片130萬片的將近3倍
圖/ 輝達YouTube

另一方面,黃仁勳也秀出2022~2028年的AI資料中心投資趨勢預測,可看到每年持續呈現成長趨勢,並預計到2028年,全球資料中心的資本支出更會上看1兆美元大關。

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黃仁勳指出,AI資料中心投資每年持續呈現成長,並預計到2028年上看1兆美元大關
圖/ 輝達YouTube

亮點1:新一代GPU!Blackwell Ultra、Rubin、Feynman登場

黃仁勳介紹多款輝達的GPU晶片與伺服器新品,首先是目前的AI晶片Blackwell Ultra,性能達前代Blackwell的1.5倍,預計今年下半年上市。Blackwell Ultra首批客戶括AWS、Google、Azure、甲骨文(Oracle)等。

Blackwell Ultra GB300 NVL72伺服器以72個Blackwell Ultra GPU,搭配36個Grace CPU,合計288GB的HBM3e記憶體,AI運算性能為GB200 NVL72的1.5倍。

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Blackwell Ultra GPU
圖/ 輝達YouTube

黃仁勳表示,Blackwell Ultra是為AI推論及AI代理所設計。輝達合作夥伴預計從今年下半年,會開始推出搭載Blackwell Ultra的產品,合作台廠包括 鴻海、緯創、緯穎、華擎、華碩、技嘉、英業達、和碩、雲達等。

接續Blackwell Ultra的下一代AI晶片是Vera Rubin,將於2026年下半推出,隨後並預計在2027年推出Vera Rubin Ultra。

Vera Rubin NVL144伺服器以144個Rubin架構GPU,搭配新的Vera架構CPU,採合計288GB的HBM4記憶體,性能為Blackwell Ultra GB300 NVL72的3.3倍。

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Vera Rubin GPU
圖/ 輝達YouTube

Rubin Ultra NVL576伺服器則使用576個Rubin Ultra GPU搭配Vera CPU,將使用總容量1TB的HBM4e 記憶體,性能為Blackwell Ultra GB300 NVL72的14倍。

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Rubin Ultra GPU
圖/ 輝達YouTube

值得一提的是,黃仁勳也秀出了最新的資料中心GPU發展路線圖,可看到除了目前的Blackwell、於去年Computex公開的下一代Rubin,並首次提及將於2028年推出的更下一代的Feynman架構,這個名字取自物理學家費曼(Richard Feynman),延續以科學家命名晶片的傳統。

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輝達資料中心發展路線圖
圖/ 輝達YouTube

亮點2:矽光子新品!攜手4台廠推2款CPO交換器

本場專題演講的一大亮點,當屬輝達採共同封裝光學(Co-Packaged Optics, CPO)設計的產品首度正式亮相,宣示著矽光子時代的到來。

延伸閱讀:白話科技|CPO發展腳步加快,2025啟動小量出貨!圖解CPO共同封裝光學技術

輝達推出新版Spectrum-X乙太網路與Quantum-X InfiniBand網路平台,並首次導入採共同封裝光學設計的網路交換器(switch),使AI工廠能夠跨站點連接數百萬個GPU,同時大幅降低能源消耗和營運成本,大規模實現電子電路與光通訊的融合。

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輝達推出新版Spectrum-X乙太網路與Quantum-X InfiniBand網路平台,首次導入採共同封裝光學設計的網路交換器
圖/ 輝達YouTube

黃仁勳表示,本次的新品是全球首款採微環調變器(Micro Ring Modulator, MRM)技術、傳輸速度達1.6Tbps(兆位元每秒)的CPO晶片,基於台積電的先進技術製造而成。他說道,輝達與台積電合作已經有一段時間了,還與一個龐大的技術生態系統夥伴合作,「這真的是一項瘋狂的技術,真的非常瘋狂!」

輝達的矽光子生態系台廠共有4家: 台積電、鴻海、波若威、矽品 ,其他夥伴則包括美商Coherent、康寧、Fabrinet、Lumentum,日商SENKO、住友電氣工業,以及中國的天孚通信(TFC Communication)。

具共同封裝光學設計的Spectrum-X和Quantum-X新品分別會在2025年下半、2026年下半推出,其特色包括採台積電製程的3D堆疊矽光引擎,可產生高功率、高效率雷射,以及具有可拆卸的光纖連接器等。

根據輝達的數據,輝達的光子交換器基與傳統方法相比,可提供3.5倍的電源效率、63倍的訊號完整性、10倍的大規模網路彈性和1.3倍的部署速度。和上一代產品相比,Quantum-X光子交換器並為AI運算結構提供了2倍的速度、5倍的可擴展性。

台積電董事長暨總裁魏哲家在輝達新聞稿中表示:「新一波的AI工廠需要高效能並最小化維護,以實現下一代工作負載所需的規模。台積電的矽光子解決方案結合了我們在尖端晶片製造和台積電SoIC 3D晶片堆疊技術的優勢,幫助NVIDIA解鎖AI工廠擴展至百萬GPU甚至更大的能力,推動AI的邊界。」

延伸閱讀:輝達追加台積電CoWoS-L訂單!台積電3種CoWoS差在哪?

亮點3:機器人!開源模型GR00T N1、物理引擎Newton

作為壓軸的是機器人相關的新進展,黃仁勳宣布了一系列輝達助力人形機器人開發的技術。

繼去年GTC 2024公布了針對人形機器人開發的Project GR00T基礎模型,黃仁勳於本次演講發表了Isaac GR00T N1模型,這是世界上第一個「開放、完全可自訂」的通用人形機器人推理和技能基礎模型。

輝達表示,GR00T N1 基礎模型採用雙系統架構,靈感來自人類「快思慢想」的認知原則。

「系統 1」 是一種快速思考的行動模型,反映了人類的反應或直覺;

「系統 2」 是一種慢思考模型,用於深思熟慮、有條不紊地做出決策。

在視覺語言模型的支持下,系統 2可以推理其環境以及它收到的指令以規劃行動。然後,系統 1將這些計劃轉化為精確、連續的機器人運動。

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Isaac GR00T N1模型是世界上第一個「開放、完全可自訂」的通用人形機器人推理和技能基礎模型
圖/ 輝達YouTube

開發人員和研究人員可以使用真實或合成的資料,對GR00T N1進行後期訓練,以適應特定的人形機器人或任務。率先使用GR00T N1的人形機器人開發商,包括Agility Robotics、Boston Dynamics、Mentee Robotics、NEURA Robotics等。

在演講尾聲,並有一隻小巧呆萌、酷似皮克斯動畫「瓦力」的機器人驚喜登台,和黃仁勳互動逗趣。

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「Blue」搭載著輝達與Google DeepMind、Disney Research合作的開發的開源物理引擎Newton,可讓機器人學習如何更精確地處理複雜任務
圖/ 輝達YouTube

這隻機器人被黃仁勳稱為「Blue」,它搭載著輝達與Google DeepMind、Disney Research合作的開發的開源物理引擎Newton,可讓機器人學習如何更精確地處理複雜任務。Blue展現出了高度的智慧與互動能力,對於黃仁勳所言會點頭回應,聽到發表機器人相關資訊並會興奮舞動,並理解黃仁勳要它站在旁邊的語音指令。

從GPU、CPO到機器人,黃仁勳都端出了輝達的最新發展成果,不過是否能提振市場信心,仍有待觀察。

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以AI驅動智慧轉型  中華電信打造產業升級新引擎
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人工智慧技術正在加速企業的進化。中華電信早在2016年就制定了AI策略,不僅用來優化自身營運,還透過「內服外推」的策略,將實戰經驗轉化為產品與服務,例如智慧客服、法遵審閱和跨國語譯等,幫助企業在AI 2.0時代掌握人機協作的優勢,發揮AI的最大綜效。

從辨別式到生成式AI技術 驅動人機協作新紀元

2016年,AlphaGo的出現象徵著辨別式AI技術的成熟。人工智慧不僅能「看懂」、「讀懂」,甚至能「聽懂」人類的語言與行為,讓語音辨識、影像分析、文字理解等應用進入金融、製造、醫療與安防等產業。例如,金融業利用辨別式AI優化信用評估、詐欺偵測與風險管理;醫療業提升診斷疾病的能力;製造業用於品質檢測與預測性維修;安防業則透過人臉辨識與行為分析提升安全性。

隨著生成式AI與大型語言模型(LLM)的迅速發展,AI 2.0時代隨之而來。現在,不僅文本、圖像、影片、聲音、程式、數據與物件可以自動生成,還催生了代理式AI的出現。中華電信研究院院長蘇添財表示:「從辨別式AI、生成式AI到代理AI,人工智慧不僅具備成熟的數據分析、影像識別、語音合成能力,還具備語意理解能力,更重要的是,正朝著認知智慧邁進,能理解、思考、學習以及創新,開啟了人機協作的無限可能。」

然而,相較於個人使用者對生成式AI的積極採用,企業在導入AI方面仍較為謹慎。多數企業會從相對明確、風險可控的場景開始,例如客服自動化、智慧助理、文件摘要、行銷內容生成、知識庫查詢等,逐步評估資料安全、法遵框架與投資報酬率。

中華電信
中華電信研究院院長蘇添財
圖/ 數位時代

蘇添財指出:「AI導入不僅是IT專案,更是組織文化與營運流程的變革工程。」他提醒企業,若要真正發揮AI的效益,除了精準找出業務痛點、決定AI應用範疇,還需積極參與導入過程,並確保AI應用服務上線後,員工願意且滿意使用,才能發揮商業價值。

蘇添財進一步引用BCG《AI Radar Survey》指出,高達86%的企業相信人類與AI的協作將是未來的主流。協作模式多樣,有些企業讓AI成為決策輔助者,人類仍握有關鍵監督權;也有企業建構AI代理人(AI Agent)主動處理流程,只在例外情況轉交人工審核。「這些模式的共通點是,AI不再只是支援系統,而是決策與執行流程的共同參與者。」

「內服外推」策略 推動AI應用落地

身處AI變革的關鍵時刻,中華電信一方面在內部導入AI以優化營運效率、推動流程自動化,另一方面將實戰經驗轉化為產品與服務,協助客戶加速數位轉型。目標是透過「內服外推」的雙軌策略,加速AI落地,讓AI創造具體可見且有感的商業價值。

中華電信早在2016年就開始規劃與建構AI賦能的智慧客服、智慧聲控、智慧分析、智慧安防、語音助理與新興應用,並陸續推出20多個AI應用服務,例如IVR語音導航、MOD聲控助理、電信大數據分析、智慧交通、科技執法、AI總機等,並獲得市場的廣泛好評。

以智慧客服為例,中華電信透過語音辨識、語音合成、語意理解、多輪對話、知識管理、語音核證、對話分析等核心技術,開發出文字機器人、語音機器人、外撥機器人、值機應答助理、客戶心聲分析、訂位助理、掛號助理與智慧總機等服務,協助公部門、餐飲、旅遊、電商、製造、金融、醫療、物流等超過30家客戶優化客服效率與體驗。

蘇添財表示:「2016到2022年間,我們的重點不僅是打造AI應用服務,更是透過持續的實務應用與實戰經驗,全面提升『人才』、『平台』、『技術』與『資料』等方面的能力,例如員工對語音合成、影像辨識、自然語言處理(NLP)與數據分析的掌握度,為未來做好準備。」

隨著生成式AI的出現,中華電信也從AI 1.0(辨別式AI)階段邁向AI 2.0(生成式AI)階段,不僅鎖定智慧客服、智慧法律、新興應用、元宇宙、防詐資安、Copilot等六個領域,推出生成式AI賦能的產品服務,例如台灣第一個代筆遺囑生成服務、跨國即時語譯與仿聲服務等。此外,中華電信也將AI技術導入電信網路,研發智慧維運助理、自治網路、網路數位分身等服務,提升網路品質並降低維運成本。在客服領域,透過自然語言處理結合客服知識庫,能在5秒內提供一線客服人員所需的精準答案與參考資料,協助即時解決客訴問題,減少10%的客戶等待時間。同時,推出AI企業年報審閱服務,審閱人員只需匯入公司年報與相關法條,即可完成AI年報審閱工作,節省超過80%的人工作業時間,法規審閱精準度超過95%。

展望未來,中華電信將持續以「內服外推」的雙軌策略優化AI產品與服務,成為企業AI轉型的最佳夥伴。蘇添財表示,將因應AI技術的發展,深化在體現智慧(Embodied Intelligence)、多模態AI(Multimodal AI)、領域化模型(Domain-Specific Models)、可解釋AI(Explainable AI)、空間智慧(Spatial Intelligence)、人型機器人(Humanoid Robotics)、AI擴增開發(AI-Augmented Development)等領域的能力,目標是提供在地客製、可控可信的智慧應用,滿足各領域與產業的需求,攜手夥伴與客戶共同將想像轉化為價值,共建智慧新未來。

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