輝達年度盛會 GTC 17日盛大登場，面對生成式 AI、推理型 AI 與代理式 AI 持續推升算力需求，執行長黃仁勳這場演講不只是新品發表，更宣示輝達將全面卡位 AI 工廠時代核心地位，定位也從 GPU 供應商進一步升級為 AI 基礎設施平台業者。

整場演講主軸圍繞推論（inference）需求爆發、AI 資料中心升級、下一代 AI 基礎設施路線圖，以及開源代理式 AI、機器人與自駕等新應用，市場高度關注的費曼（Feynman）架構也在此次路線圖中現身。黃仁勳並指出，今年 GTC 共有 450 家企業贊助、1,000 場技術論壇、2,000 位講者參與，涵蓋從土地、電力、機房，到晶片、平台、模型與最終應用的 AI 五層架構，顯示這場大會已不只是技術展示，更像 AI 基礎建設全面啟動的縮影。

AI 重心全面轉向推論

整場演講最關鍵的產業判斷，是黃仁勳明確宣示 AI 需求重心已從訓練走向推論。他指出，隨著推理型 AI 與代理式 AI 出現，模型不只回答問題，還要思考、拆解任務、讀檔、呼叫工具並執行工作，背後帶動的推論算力需求遠高於過去。

他也重新定義資料中心的角色，認為未來資料中心不再只是存放資料，而是生產詞元（token）的工廠。黃仁勳強調，未來 AI 服務營收將直接連結詞元產出效率、詞元速度與詞元成本；過去兩年若單看每次推論所需計算量約放大 1 萬倍、整體使用量再增 100 倍，整體需求等於暴增 100 萬倍。

他並指出，在 GTC 2025 時，輝達看到的是 Blackwell 與 Rubin 至 2026 年約 5,000 億美元的高信心需求；如今站在 GTC 2026 現場，他已看到 2027 年至少 1 兆美元的需求規模。

雲端服務供應商與資料中心生態全面綁定

黃仁勳在演講中多次點名 CSP 與大型資料中心夥伴，顯示輝達在 AI 工廠時代的落地方式，仍是與雲端巨頭深度綁定。他提到，輝達已深度整合 Google、AWS、Microsoft、Oracle 等平台，並將自家運算、資料處理與 AI 能力持續導入各大雲端 AI 與資料服務之中。

他也透露，目前輝達約 60% 業務來自前五大超大規模雲端業者（Hyperscalers），其餘 40% 則分布在區域雲、主權雲、企業、工業、機器人、邊緣與各類大型系統。對台灣供應鏈與資料中心概念股來說，這也意味著 AI 基礎建設需求將從晶片一路擴散到伺服器、網通、散熱、儲存與機房電力。

Vera Rubin、Rubin Ultra 到 Feynman 路線圖現身

硬體路線圖方面，黃仁勳此次清楚端出從 Blackwell、Vera Rubin、Rubin Ultra 一路延伸到費曼架構的平台藍圖。就現場篇幅來看，Vera Rubin 是這次主秀之一，Rubin Ultra 也同步亮相，而費曼架構則作為下一代平台接棒現身。

黃仁勳強調，Vera Rubin 已不再只是單一晶片概念，而是整套系統架構，包括新 CPU、網路、儲存、交換與液冷設計全面整合；其中 Vera Rubin NVLink 72 系統主打 3.6 exaflops 運算能力、260TB/s 全互連 NVLink 頻寬，Rubin Ultra 則將進一步把單一 NVLink 網域擴大到 144 顆 GPU。演講也提到，從 10 年前 DGX-1 的 170 teraflops，到如今 Vera Rubin 平台，輝達 AI 系統運算能力已放大 4,000 萬倍。

黃仁勳此次也把共封裝光學（CPO）與矽光子方向端上台面，指出未來 scale-up 與 scale-out 會同時朝銅線擴展與光學擴展兩路並進，CPO 也將正式納入下一代 AI 基礎設施規劃。另一方面，他也談到 AI 工廠的經濟學，指出一座 1GW 等級資料中心即使尚未裝進運算設備，15 年攤提下的基礎成本就高達約 400 億美元，因此關鍵不只是蓋資料中心，而是同樣電力下誰能產出更多詞元、壓低成本。

開源 AI「龍蝦」OpenClaw 成新焦點

黃仁勳認為，OpenClaw 不只是熱門開源軟體專案，而更像是代理式電腦的作業系統。它可管理資源、呼叫大模型、存取檔案、使用工具、安排排程、拆解任務並衍生子代理，讓 AI 從聊天工具進一步升級為可執行任務的通用框架。

不過，他也坦言，若這類系統直接進入企業網路，將牽涉敏感資料、程式執行與外部通訊等風險，因此輝達進一步提出 NemoClaw 企業級安全代理參考架構與 OpenShell 參考架構，希望把 OpenClaw 推進到企業可用、可管控、可安全部署的層次。黃仁勳更直言，未來每一家企業、每一家 SaaS 公司，都得思考自己的 OpenClaw 策略，甚至從軟體即服務進一步走向代理即服務（AaaS）。

機器人、自駕與優步都成了輝達的新舞台

自駕車部分，黃仁勳宣布新增四家無人計程車平台夥伴，包括比亞迪（BYD）、現代（Hyundai）、日產（Nissan）與吉利（Geely），並提到將與優步展開合作，在多個城市部署可接入其平台的車輛。黃仁勳並指出，這四家新夥伴合計每年汽車產量達 1,800 萬輛，代表輝達在自駕領域的布局，已從單純賣車用晶片，進一步走向平台化、車隊化與營運化。

他也強調，這次 GTC 現場共有 110 台機器人展示，輝達幾乎與所有重要機器人公司都有合作，並把 Isaac Lab、Newton、Cosmos、Groot 等工具與模型，定位為 physical AI 的核心底層。這背後的邏輯是，未來機器人訓練不能只靠真實世界資料，而要大量依靠模擬、合成資料與世界基礎模型來補足資料缺口。

輝達把目光延伸到太空資料中心

黃仁勳提到，輝達已在衛星領域布局，未來更將與夥伴推動 Vera Rubin Space One，把 AI 資料中心概念延伸到太空。這也顯示輝達對 AI factory 的想像，已不只停留在陸地資料中心，而是把運算、能源、散熱與部署型態拉到更長遠的未來視角。

迪士尼雪寶（Olaf）壓軸登場 背後其實在講 physical AI

迪士尼機器人雪寶（Olaf）在演講尾聲登場，成為現場展示亮點之一。這段內容除呈現角色機器人的互動效果，也呼應輝達此次主打的 physical AI 概念，背後涉及 Omniverse、物理模擬、合成資料與機器人訓練等技術，顯示輝達正將 AI 應用從數位世界延伸至實體場景。