在生成式 AI 席捲企業軟體的這一波浪潮裡，有一種說法越來越難被忽視：AGI 不是為 SaaS 加上一層聊天介面，而是準備把 SaaS 拉下主舞台。
在 Cisco AI Summit 的深夜現場，黃仁勳在與 Cisco 執行長 Chuck Robbins 對談時，針對當前市場對於「AI 將摧毀軟體業（SaaS）」的恐懼，給出了非常明確且強烈的反駁。
他直言，那種認為「AI 將取代軟體公司、導致工具產業衰退」的想法，是「世界上最不合邏輯的事情（the most illogical thing in the world）」。
為何市場認為 SaaS 的主角地位鬆動了？
對過去 20 年的企業 IT 來說，「上雲＋導 SaaS」幾乎就是標準答案。專案管理一套、客服一套、行銷自動化一套、財務再一套，也就是每一個業務功能，都對應到一個訂閱制的 SaaS 產品。這個世界背後的預設， 是使用者願意、而且有能力在一個又一個 App 之間來回切換；只要 UI/UX 做得夠好、流程拆得夠細，生產力就會上來。
黃仁勳在談話一開始，先把這套邏輯推倒重來。他提醒現場與線上的觀眾，現在發生的不是「又一個新應用」，而是「60 年來首次真正意義上的運算重寫」：從顯性編程（explicit programming）走向隱性編程（implicit programming）。
在顯性編程時代，工程師必須事先寫好所有規則、定義好變數，透過 API 把一個個 SaaS 串成流程。電腦嚴格遵守指令，人類是那個理解全局的人。對企業用戶來說，「會用軟體」意味著要學會每一個系統的介面、菜單、按鈕，然後在腦中自己拼出一條跨產品的工作流。
而在隱性編程時代，事情被倒過來了：使用者先丟出意圖（intent），例如「幫我把這一批潛在客戶從試用轉成付費」，然後把「如何做到」的責任交給 AI 模型與背後的工具鏈。模型不只生成文字回應，而是會讀資料、拆任務、調工具，主動去完成一個 end-to-end 的目標。
當介面從按鈕變成意圖，SaaS 的第一層損傷就是「界面優勢」：使用者不再需要學會 20 個產品，而是只要學會如何跟自家企業的 AI 代理人說話。原本以導入數量、活躍使用率當 KPI 的 SaaS 堆疊，開始被一個「總入口」抽象化，滑落到幕後。
那麼，為什麼 AGI 不會取代 SaaS？
但黃仁勳認為，這並不意味著 SaaS 會在 AGI 出現之後瞬間消失。更現實的說法是：SaaS 的分布會重排，角色會被迫改寫。
他解釋，軟體公司近期在二級市場的估值承壓，源於一種淺薄的假設：即 AI 能自主編寫軟體，因此不再需要專業工具。但黃仁勳利用「人工通用機器人（Artificial General Robotics）」的邏輯駁斥了這一觀點：即使是一個完美的仿生機器人，在面對修理任務時，也會選擇**「拿起現成的螺絲起子」**而非重新發明一個。
黃仁勳引用了**「多米諾骨牌」**的類比，強調目前的 LLM（大語言模型）雖然能處理文字，但並不理解物理世界的因果律（causality），也就是它們不知道推倒第一塊牌會導致後續的連鎖反應。這決定了 AI 在處理如 F = ma 或 V = IR 等嚴謹的顯性邏輯時，必須依賴專業工具（如 Cadence、Synopsys 或 SAP）。
因此，軟體業的核心價值不在於代碼，而在於其封裝的專業領域知識（Domain Expertise）。對於 AI 而言，專業軟體是數位世界裡的「精密機床」。
他幽默地提到 Chuck Robbins 掌握的 Hebrew（希伯來語）與 COBOL 語言，藉此指出：編碼本質上只是打字，而打字終將成為低價商品。 真正的價值在於「意圖」，而承載意圖的專業工具（SaaS）非但不會消失，反而會因為「工具使用（Tool Use）」技術的突破而變得更加不可或缺。
總結來說，黃仁勳認為 AI Agent 與軟體的互動並非「取代」，而是**「賦能」**。AI Agent 將利用其推理與規劃能力，調用並操作現有的企業軟體（如 ERP、EDA 工具），從而讓這些工具的價值，從單純的「被動計算」升級為「主動解決問題的勞動力」。
針對企業對 ROI 的執念，黃仁勳怎麼說？
主持人 Chuck Robbins（Cisco 執行長）詢問黃仁勳，若企業現在要準備導入 AI，他建議的「第一、第二、第三步」是什麼？
黃仁勳對此持非常鮮明的反對立場，認為在 AI 創新初期，過度執著於 ROI 是不切實際且阻礙發展的。他直言：「我不會往那個方向（ROI）想。」
他解釋說，對於像 AI 這樣的新技術，在導入初期很難將其價值精確地填入電子表格中計算。若企業堅持要在看到具體價值證明後才行動，將會錯失良機。
像「教養孩子」一樣對待創新：先說 Yes
他用家庭教育做比喻： 當孩子想嘗試新事物、探索生活時，父母通常會先說「好（Yes）」，然後才問「為什麼」 ；絕不會要求孩子先證明這件事將來能帶來財務成功或幸福，才准他們去做。但在職場上，企業卻要求員工先證明成效才准予嘗試。
黃仁勳認為這「完全沒有道理（makes no sense）」，企業應該給予員工像家庭一樣的探索空間，當員工想嘗試 AI 工具時，領導者的第一反應應該是「Yes」，然後才是「Why」。
與其透過 ROI 來篩選項目，黃仁勳建議企業應該「讓一千朵花盛開」。
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擁抱失控： 他提到 NVIDIA 內部同時使用各種 AI 工具（如 Anthropic、Codex、Gemini 等），專案數量多到「失控」，但他認為這很棒。因為如果你想完全控制局面，那你得到的就不是創新。領導者的工作是「影響」創新，而不是「控制」它。
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後期再修剪： 雖然初期鼓勵百花齊放，但在花園變得雜亂後，企業必須運用判斷力開始「修剪花園（curating the garden）」。這時才需要挑選出最好的方法，集中資源（put all your wood behind one arrow）。但他警告，不要太早進行修剪，否則可能會選錯方向。
雖然不看重初期的 ROI 計算，但黃仁勳強調必須聚焦於**「公司最本質、最具影響力的工作」**。
例如他建議，企業不應在周邊瑣事上浪費時間，而應找出公司的核心業務（例如 NVIDIA 的晶片設計），並思考如果這項工作能以「光速」或「無限大」的效率完成，會發生什麼事。
真正的價值在於將 AI 應用於這些最困難、最有價值的問題上，這比死守 ROI 數字更能推動企業的實質變革。
私有 AI 是企業智慧的「永續容器」
關於 Chuck Robbins 提問「企業應選擇公有雲還是私有 AI（On-prem）？」黃仁勳給出了一個類比：AI 就像企業的心理醫生，因此強調建立私有 AI 基礎設施對於保護核心知識產權（IP）的重要性。
雖然模型權重是商品，但**「你問了什麼問題」才是企業最核心的知識產權（IP）**。提問反映了企業的戰略焦慮、預判與直覺。黃仁勳直言，不願將 NVIDIA 的內部對話放在公有雲，因為他不希望任何人窺視他的「思考過程」。
此外，市場也迷信「人機協作（Human in the loop）」，但黃仁勳認為企業的終局是**「AI 在流程中（AI in the loop）」**。AI 應該成為捕捉公司集體智慧的永續容器，確保智慧資產不隨人員流失而崩解。企業的主權在於將散落的「原子經驗」轉化為可即時調用的「電子智慧」。
黃仁勳並非完全否定公有雲，因此他的結論是，世界並非「全租」或「全買」的二分法，而是**「租一部分，擁有一部分（rent some and own some）」**。企業應該利用雲端的便利性，但對於核心 IP 和敏感的戰略思考，則必須擁有自己的基礎設施。
結尾：從 1 兆到 100 兆的驚險一躍
黃仁勳與 Cisco 的對話，定格了全球經濟從「工具時代」邁向「勞動時代」的轉折點。
過去 IT 行業賣的是「工具（如汽車）」，市場規模約 1 兆美元；現在 AI 賣的是**「勞動（如數位司機／Digital Chauffeur）」**。當科技開始輸出「勞動產出」而非「工具效能」時，其目標市場將直接對接價值 100 兆美元的全球經濟總量。
換言之，企業必須在**「原子公司」與「電子公司」**之間做出選擇。像 Netflix、Amazon 這樣的電子公司，其邊際分發成本幾乎為零，這就是它們相較於傳統原子企業產生價值暴增千倍的原因。
最後的警示是現實的：在打字成為商品的時代，專業領域知識才是最後的議價權。那些不願**「掀起引擎蓋、親手檢查機油」**去理解 AI 底層邏輯的企業，終將失去對自身命運的定義權。
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資料來源：Cisco
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
