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。

3分鐘看完黃仁勳GTC演講精華

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,以及中國的天孚通訊(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。

本文合作轉載自:數位時代

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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