3分鐘看完黃仁勳GTC演說精華:AI不是泡沫?AI工廠進度到哪了?「輝達好朋友」又多了誰?
3分鐘看完黃仁勳GTC演說精華:AI不是泡沫?AI工廠進度到哪了?「輝達好朋友」又多了誰?

「感謝各位的付出,讓美國再次偉大。」輝達GTC大會的主題演講上,黃仁勳以這句話做結。

今年的輝達GTC大會移師華盛頓特區舉辦,外媒普遍解讀,在川普政府力推「美國製造」政策的背景下,輝達此舉具有強烈的政治意味。川普目前正在亞洲訪問,根據《路透社》報導,預計於週三與黃仁勳會面,也讓這場演講更添政治張力。

而黃仁勳的主題演講,也印證了本屆GTC大會的政治宣示定位,他一再強調「美國製造」的重要性,並表示,目前輝達的新一代Blackwell晶片與AI超級電腦系統,從晶圓到整機都在美國本土完成。

在這樣的背景下,黃仁勳揭示了輝達下一階段的三大方向:強化「美國製造」產業鏈、推進AI工廠量產部署,並透過跨界結盟進軍 6G、自駕與企業決策。

《數位時代》整理出黃仁勳本次 GTC 演講的三大重點,帶你快速掌握輝達最新的技術與戰略布局。

重點一:讓美國再次偉大!重建「本土製造」產業鏈

「川普要求我做的第一件事,就是把製造業帶回美國。對於美國的國家安全與經濟而言,製造業回流至關重要。」黃仁勳表示,經過九個月的努力,輝達成功於亞歷桑那州開始量產Blackwell晶片。

在演講播放的影片中提到:「從亞利桑那與印第安那的晶圓,到德州的系統,Blackwell與未來的AI工廠世代都將在美國製造。」輝達以畫面具體呈現這張新產業地圖:台積電於亞利桑那州的晶圓製造、德州休士頓由鴻海興建AI基礎設施系統的機器人工廠、位於印第安納州的HBM記憶體封裝、到德州的系統組裝,以及在維吉尼亞州設立AI工廠研發中心。

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GTC DC大會上,展示出台積電亞歷桑那廠的製造畫面。
圖/ NVIDIA

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重點二:AI工廠強化中!進入量產部署階段

「AI工廠」已從概念走向實際量產,成為AI時代的核心基礎建設。黃仁勳指出,生成式AI帶來的運算需求遠超過傳統資料中心,輝達的角色正在從晶片供應商,變成打造AI生產線的系統設計者。

他表示,AI工廠的核心技術是「極致協同設計(Extreme Co-Design)」,輝達將晶片、伺服器與網路進行「一體化設計」,使效能提升約10倍、每token成本降至1/10。在NVLink 72高速互連系統中,可讓72顆Blackwell或144個GPU在同一機櫃中協同運作,總頻寬達130TB/s,相當於全球網路高峰流量。

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透過「極致協同設計」的一體化設計,讓AI降本增效。
圖/ NVIDIA

黃仁勳透露,目前輝達已出貨約600萬顆Blackwell GPU,至2026年前不含中國的訂單金額可達5,000億美元,顯示市場需求仍在高速成長。目前GB300正在出貨,新一代AI超級電腦Vera Rubin則預計明年生產,採全液冷、無線纜設計,每座系統重達兩公噸、內含超過130兆個電晶體。

他指出,一座1GW等級的AI工廠將部署約8,000至9,000台此類機櫃,構成未來AI基礎設施的主力。輝達推出的NVLink Switch、Spectrum X乙太網路交換器、BlueField 4 DPU與ConnectX9 SuperNIC等產品,都是為了支撐AI叢集的大規模高速互連。黃仁勳強調,輝達正全力擴產,確保AI時代的「算力供應鏈」能跟上需求爆發的速度。

此外,面對AI泡沫化的討論,黃仁勳點名Cursor、OpenEvidence、Eleven Labs等AI模型都十分強大,這讓使用者願意自主付費使用,他認為這種現象使得AI產業進入了「指數級增長」:模型越變越聰明,導致更多使用者樂於付費,進而推升算力需求。

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黃仁勳認為優秀的AI模型會推升使用需求,進而導致算力需求提升。
圖/ NVIDIA

重點三:結盟諾基亞、Palantir,跨足6G、自駕、企業決策

除了AI工廠的布局之外,輝達正透過結盟加速擴張,讓AI滲透更多產業場景。黃仁勳透過一系列跨界合作,讓輝達的算力與生態系走出資料中心,延伸至通訊、自駕與企業決策領域。

面對通訊領域,輝達於本週宣布向諾基亞(Nokia)投資10億美元,黃仁勳則進一步解說雙方的重大合作:將共同開發新一代6G基地台架構。輝達同步推出全新產品線「NVIDIA Arc(Aerial RAN Computer)」無線通訊系統,結合Grace CPU、Blackwell GPU與ConnectX網路晶片,可同時執行無線通訊與AI運算。

諾基亞將把Arc納入其未來基地台設計,並與現有系統相容,使數百萬座基地台可直接升級至6G。黃仁勳強調,這是美國在AI時代重新掌握通訊技術主導權的重要機會,他表示:「讓下一代無線網路,建立在美國技術之上」。

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針對自駕領域,輝達宣布與Uber合作,將DRIVE Hyperion自駕平台導入Uber的全球叫車服務。這款平台整合攝影機、雷達與光達等感測系統,已被Lucid電動車、賓士等車廠採用。未來,搭載輝達技術的自駕車可直接連結Uber,用戶將能在App上叫到這些車種。

企業應用領域,輝達宣布與Palantir深化合作,將其GPU加速運算與CUDA堆疊整合進Palantir的Ontology 資料平台。黃仁勳表示,這將讓Palantir能以更高速度與更大規模處理結構化與非結構化資料,應用於政府、國防與企業決策場景。

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其他亮點:發表量子電腦連結系統NVQLink、強化開源生態系

除了主軸的AI工廠與產業結盟外,黃仁勳也展示了輝達在「下一世代運算」上的佈局。

在量子計算領域,輝達發表全新架構NVQLink,可直接連結量子電腦與GPU,用於量子誤差修正與AI協同運算。美國能源部已宣布與輝達合作,將以此技術建置7座AI超級電腦,推進科學研究。而CUDA系也持續演進中,其中CUDA-Q平台已經能夠配合NVQLink,來計算量子電腦與GPU的協同演算。

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NVQLink架構。
圖/ NVIDIA

開源生態系方面,輝達已經將多款模型開源至Hugging Face與GitHub,提供新創公司、研究人員等開發者自由下載與應用。「我們有23個模型名列排行榜,涵蓋了從語言模型到物理人工智慧模型等各個領域」,黃仁勳表示。

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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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