【柏林最新・完整版】黃仁勳 GTC 主題演講：「別只消費AI，要生產AI」全場 93 分鐘｜中英雙語字幕

內容摘要

黃仁勳在 GTC Berlin 主題演講中，將 AI 描述為一種新的製造業：AI 工廠結合能源、運算設備與模型，產生可供各行各業使用的「智慧」與 tokens。他鼓勵歐洲不只使用 AI，也要建設基礎設施、模型和應用，成為 AI 的生產者。

主要技術與分析

• AI 經濟的五層架構： 能源、先進運算、AI 工廠、模型與應用。黃仁勳認為，必須先建立 AI 基礎設施，模型和應用才能擴大發展；各產業也需要將 AI 納入實際工作流程。
• NVIDIA 全端 AI 工廠平台： 演講介紹 GPU、NVLink、Vera Rubin、BlueField、Spectrum-X、儲存與系統軟體等技術，並強調 CUDA-X 函式庫是加速各類 AI、科學運算與工程工具的重要部分。黃仁勳表示，NVIDIA 的「極致協同設計」涵蓋晶片、系統、軟體與演算法，並稱過去十年 AI 效能提升約一百萬倍。
• Vera Rubin 與 AI 工廠建置： Vera Rubin 系統採全液冷設計。演講稱，其組裝時間可從 Grace Blackwell 系統的約兩小時縮短至五分鐘內；NVLink 則可連接多個 GPU，形成大型運算系統。
• NVIDIA DSX 與 DSX Pod： DSX 是 AI 工廠參考架構，透過 Omniverse 數位孿生，在建廠前模擬效能、電力、冷卻與用水。新公布的 DSX Pod 將運算機櫃、網路與供電整合並預先測試後運送，目標是把現場部署時間從數月縮短至數天。影片亦提到高溫液冷、乾式冷卻與 800V 直流供電；相關節能與節水數字為演講中的說法。
• 代理式 AI 與安全： 黃仁勳將 AI agent 拆成五個部分：模型、harness（協調工作流程的框架）、安全執行環境、知識，以及工具。NVIDIA OpenShell 透過隔離沙箱、系統呼叫與網路政策等方式限制 agent 權限；Sentry 則以 BlueField 4 硬體隔離監控活動，必要時可中斷連線並隔離 agent。演講強調，agent 權限應依任務動態設定並持續監控。
• 開放模型與企業知識： 演講介紹 Nemotron、Cosmos、Groot、AlphaFold、Earth-2 等模型與平台，並主張企業可運用開放模型、自有資料及後訓練技術，打造符合專業需求的 AI。知識處理工具涵蓋文件解析、向量檢索、重排序，以及從結構化資料進行預測。
• CUDA-X 工具與 AI agent： 黃仁勳認為，模型要完成實際工作，仍需能呼叫專業工具，例如模擬器、求解器、資料處理程式及科學運算函式庫。演講展示這些工具如何讓 agent 執行設計、實驗與驗證，而不只是生成文字或程式碼。
• 實體 AI、自駕與機器人： 演講將電信網路也列為實體 AI 的應用，並提出以 AI 改善無線頻譜效率。自駕方面，NVIDIA 推廣 Hyperion 感測與運算平台，並宣布更多車款將支援該平台。黃仁勳也指出，人形機器人若採用較標準化的配置，可能有助於擴大產業規模；NVIDIA 與 Agile Robotics 合作的 Agile One 參考機器人預計於次年第一季推出。
• 個人 AI 電腦： 演講展示 RTX Spark，定位為可在本機執行 AI agent 與加速工具的新型電腦，並提及 N1X 晶片及 1 petaflops、128GB 記憶體規格。另介紹 DGX Station，可用於較大型的本機運算與專業工作流程。

示範與實作展示

1. AI 工廠數位孿生： 展示如何在實際建廠前，整合電力、冷卻、設備與施工規劃進行模擬。
2. 企業 agent 案例： 展示生技研究、工廠生產規劃，以及汽車零件設計與模擬等流程；agent 運用企業知識、專業工具與安全執行環境協作。
3. Micro Duck 機器人： 以 RTX Spark 執行 agent 和設計工具，利用 Isaac Sim、Omniverse 等環境建立數位場景與訓練流程，再於雲端平行訓練機器人，最後將驗證後的策略部署至實體機器人。

本片沒有提供傳統產品評測或逐步教學；重點是主題演講中的產品介紹、技術說明與示範。

主要講者與來源

• 主要講者： NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳。
• 其他聲音： 開場舞台介紹、產品示範影片旁白，以及結尾影片中的配音。
• 來源： NVIDIA GTC Berlin 主題演講影片；本片由科技立委葛如鈞·寶博士頻道提供字幕版本。