英伟达(NVIDIA)首席执行官黄仁勋发表主题演讲，再度吸引全球科技产业关注。在今年的演讲中，他不仅发布多项创新技术，更明确揭示NVIDIA未来十年的战略蓝图──以“AI工厂”(AI Factories)为核心，建构全球智慧基础设施。而在此过程中，中国台湾将扮演关键枢纽地位。

台湾地区：AI工厂全球网络的核心

在整场演讲中，黄仁勋多次强调NVIDIA与中国台湾之间的深厚连结，似乎在向全世界传递一项明确讯息：中国台湾将是全球AI革命的关键节点。

黄仁勋多次提到与台积电、鸿海、广达、纬创、技嘉、华硕等台湾地区企业的紧密合作。他指出，这些伙伴已是Blackwell世代AI超级计算机的核心制造者与系统整合者，并参与NVIDIA下一代服务器的协同设计。

NVIDIA不再只以传统ODM模式运作，而是与台湾地区工程师共同研发，从封装技术(如CoWoS、InFO)、高带宽内存(HBM)配置到散热与功耗优化，展开深层协作。

他强调，每一套NVIDIA GB200/GB300系统背后，都有来自中国台湾的工程技术、制造能量与供应链整合。这些厂商不仅为NVIDIA生产，也成为全球企业部署AI工厂的的坚实后盾。

因此，黄仁勋最后也揭晓大家猜测已久的答案：NVIDIA将在士林北投科技园区(北士科)设立亚太区“星系总部”(Nvidia Constellation )，象征将以更深投入携手台湾产业迈入智能计算新时代。这个以智慧城市、5G与AIoT为定位的园区，将随着NVIDIA的进驻，快速吸引IC设计、PCB、AI应用与云端服务厂商加入，形成北台湾新一代创新重镇。

这对于台湾工程师与科技产业的明确讯号是：未来十年的AI时代，中国台湾不是旁观者，而是参与者。

三次转型打造AI基础设施公司

黄仁勋回顾NVIDIA的发展历程，强调其成长并非线性，而是历经三次重大转型：从一家图形芯片(GPU)公司转型为推动平行平台，2006年推出CUDA，点燃深度学习革命，为AI领域铺路，一直到数据中心并转型AI工厂。如今的NVIDIA已经是一家AI基础设施公司。

他明确表示：“我们不再只是芯片商。而是一家打造AI工厂的公司，而这些工厂将遍布全球，就像过去的电力网与互联网一样，成为每一个国家与产业的核心基础设施。”

黄仁勋将NVIDIA的转型总结为：“从芯片→网络→系统→软件→生态平台”的垂直整合之路。他强调，电网时代靠电力，网络时代靠数据，而AI工厂时代的核心资源，将是token。

AI工厂：重新定义数据中心与运算单位

“未来，每一家公司都是AI公司！”黄仁勋在演讲中强调，支持这一波AI基础设施升级的核心正是“AI工厂”的概念。

黄仁勋定义“AI工厂”为新一代数据中心，但不同于传统为ERP、WebServer所设计的数据中心，AI工厂的产出单位不再是交易量或储存空间，而是token——生成式AI模型的基本运作单位。未来企业将以token产出效能作为评估基础设施的依据，从电力规划、资本支出到营运策略，皆围绕‘token per hour’展开。

在这个架构下，运算能力不再只以单一GPU为单位衡量，而是整体异质运算架构的整合，从GPU (如最新Blackwell架构)、DPU (如BlueField-3)、高速互连(NVLink、InfiniBand)，以及包括CUDA、TensorRT、NIM、Omniverse等整个AI软件堆栈皆需缜密协同。

因此，NVIDIA所推动的并非单一组件的创新，而是整体系统工程的重构。如同黄仁勋介绍的最新Grace Blackwell GPU——采用双die设计、第二代Transformer Engine、FP8支持、8Tbps NVLink连接……每一项技术都将重新定义高效能运算(HPC)平台的设计逻辑。

软件定义硬件时代来临：CUDA与NIM为工程师新语言

在硬件架构之外，黄仁勋特别强调：“AI是由软件驱动的硬件革命。”他指出CUDA是整个NVIDIA平台的基石，而今年推出的NVIDIA Inference Microservices (NIM)架构，让AI推论模块能以容器化方式轻松部署至云端或on-prem环境，实现模型即服务(Model-as-a-Service)的新运作模式。

此外，NVLink Fusion更颠覆传统芯片设计思维。它不只是一颗芯片，而是整体AI工厂的互连骨干。透过chiplet架构与开放式标准，企业可将自家CPU、GPU或AI ASIC无缝整合入NVIDIA生态系，实现高度弹性与客制化。

打造AI机器人未来

NVIDIA在机器人模拟技术上也有突破——开源机器人仿真引擎Newton。Newton是一款全GPU加速、可微分的物理仿真引擎，并已整合至Mujoco与Isaac Sim平台。

Newton可让实体机器人的训练能像语言模型般透过仿真进行大规模预训练与微调(fine-tuning)，大幅加速从AI Agents到Physical AI的演进。黄仁勋预言，未来我们将能看到AI机器人与现实世界互动，不只学会使用工具，甚至能照顾家庭宠物。

从AI工厂、AI Agent到AI机器人，他强调未来不再只靠硬件创新，而是跨越运算、仿真与实体世界的整体整合。

（文章来源于互联网，如有侵权，请联系删文）