三月_GTC專題｜2025 GTC黃仁勳演講亮點
作者：智璞產業趨勢研究所執行副總 林偉智
自2009年首次舉辦以來，全球矚目的輝達 (Nvidia) 年度GTC大會已發展成為人工智慧 (AI) 與加速運算領域的頂尖盛會。今年於 3 月 17 日至 21 日在美國聖荷西 (San Jose) 盛大舉行，匯聚超過300場展示與1,000多場精彩演講。輝達執行長黃仁勳則於台灣時間3月19日發表主題演講，隆重揭曉最新晶片、AI平台及創新應用，為全球科技發展再掀波瀾。黃仁勳也首度將台灣夜市文化引進展場，匯集20多家當地商家與職人的街頭美食與手工藝品，在廣場內打造「GTC夜市」。
在開場時黃仁勳回顧了GTC從25年前專注於GeForce顯示卡的起點，到如今成為全球AI技術盛會的歷程。他特別展示新一代旗艦級顯示卡GeForce 5090，並強調AI是如何徹底的改變電腦繪圖技術，並實現100%的即時路徑追蹤，大幅提升精確度及時間穩定性。
AI在近十年進步迅速，從過去的感知AI、生成AI，到現在的代理AI，人工智能已經能夠感知環境、理解上下文進行推理、規劃行動，並善用工具解決問題。黃仁勳更預告下一波AI浪潮為「物理AI」，其將被賦予理解世界的能力，包括慣性、摩擦、因果關係等物理特性，這也將成為機器人未來技術的發展核心。
而AI的每個階段都將為市場帶來新的機會，目前Blackwell的客戶需求難以置信，美國四大CSP在今年已經採購了360萬片的晶片，是去年Hopper架構晶片（130萬片）的將近3倍。具代理能力的AI需要進行大量的推理，其中所需的計算量較去年預期高出100倍。隨著AI和運算需求不斷增長，輝達資料中心的資本支出，將預期在2028年達到
領先業界的產品藍圖
Nvidia在未來幾年的產品規劃也在大會上公布，新推出的Blackwell Ultra較前代性能提高1.5倍，預計在下半年上市，首批客戶包括AWS、Google、Azure、甲骨文（Oracle）等。另外，大會上也展示出以72個Blackwell Ultra GPU搭配36個Grace CPU所組成的Blackwell Ultra NVL72，合計共有288GB的HBM3e記憶體，性能更是GB200 NVL72的1.5倍。
除了Blackwell系列產品外，更展示出領先業界的產品藍圖，下一代的AI超級晶片Vera Rubin將在2026年下半年推出，Vera是CPU，而Rubin是GPU。輝達表示Vera記憶體將是Grace的4.2倍，記憶體頻寬是Grace的2.4倍，整體效能將達到其前代產品的2倍。不過，輝達並沒有就此止步，還另外宣布將在2027年下半年推出超級晶片Vera Rubin Ultra，將把Vera CPU與其Rubin Ultra晶片結合在一起。每個Rubin處理器結合2個GPU 形成單一晶片，而Rubin Ultra結合4個GPU。與Blackwell和Blackwell Ultra一樣，Vera Rubin和Vera Rubin Ultra也將在大型伺服器機架系統中使用。 Vera Rubin伺服器名為NVL144，總共包含144個GPU，效能是GB300 NVL72的3.3倍。還有Vera Rubin Ultra NVL576，該系統配備576個Vera Ultra GPU，速度比搭載Blackwell Ultra的GB300 NVL72快14倍。並且擁有 365TB記憶體，號稱這絕對是一台怪物級的伺服器。Vera Rubin和Vera Rubin Ultra預計將吸引亞馬遜、Google、Meta 和微軟等超大規模企業，以及從事AI服務的研究機構和政府組織。
同時，也可以在輝達公布的藍圖中看到Rubin系列的下個繼承者為Feynman，同樣延續以科學家命名的傳統，並預計在2028年推出。
輝達推出首款CPO新品
為了實現大規模的AI運算，NVIDIA發布了首款共封裝光學元件（CPO）矽光子系統，Quantum-X及Spectrum-X矽光子共同封裝光學（CPO）網路交換器，其推動交換器每個接口的速度達成 1.6 Tbps，採用微環諧振器調制器（MRM）技術，並使用台積電SoIC 3D的封裝技術，能夠大幅降低大型AI資料中心的功耗與成本。當中的合作廠商還包括鴻海、日月光旗下的矽品及波若威等。根據技術藍圖所示，Quantum-X將於今年下半年登場，而CPO Spectrum-X 則計畫於2026年下半年推出。輝達將矽光子技術直接整合在交換器裡面，打破過去超大規模與企業網路所面臨的限制，若與傳統方法相比，能夠整合光學創新技術，雷射數量減少4倍，電力使用效率提高3.5倍、訊號完整性提高63倍、網路規模復原能力提高10倍，而部署速度也加快 1.3 倍。
機器人可能成為最大的產業
NVIDIA推出Isaac Groot N1通用人形機器人基礎模型，為全球首個開放式、可完全自訂的基礎模型，並與DeepMind、Disney Research合作開發Newton GPU加速物理引擎，大幅提升機器人模擬的真實度與效率。而Groot N1基礎模型採用雙系統架構，其靈感來自於人類的認知原理。系統一是快速思考的動作模型，猶如人類的反射或直覺。系統二為一個緩慢思考的模型，用於深思熟慮、推理、做出有條理的決策。
身為台灣科技界的代表人物，黃仁勳的演講不僅顯現了Nvidia強大的技術實力，也為台灣半導體與AI產業勾勒出充滿機遇的未來發展方向。隨著AI運算需求的爆炸性增長，台灣在全球 AI 供應鏈中的核心地位將更進一步提升。
