從Vera Rubin到ＡＩ代理，再到太空運算

在ＧＴＣ大會上，黃仁勳坦率而清晰地回答了外界的關鍵提問。從中可以了解，輝達不再只是晶片供應商，而是要主導從資料中心到太空運算的下一代平台規格。

文／楊喻斐、林信男


備受矚目的輝達ＧＴＣ大會，三月十六日至十九日於美國聖荷西舉辦；這場被譽為「ＡＩ運算發展風向球」的活動，不僅是單純的技術研討會，更是引領全球科技產業轉型與定義未來運算規格的關鍵盛會。

突破｜從大語言系統到ＡＩ代理系統

輝達執行長黃仁勳於大會主題演講隔日，照例舉行全球媒體問答會。在長達兩個多小時的問答中，黃仁勳坦率地分享他的見解；從ＡＩ產業趨勢、推論市場、資料中心架構，到太空運算與供應鏈，幾乎無所不包。《財訊》特別整理出五大核心提問，讀者可從中清楚掌握黃仁勳對ＡＩ下一階段競賽的戰略藍圖。

問：輝達在新技術的發展與突破？

黃仁勳：我們最近宣布的一個重要概念是「極致協同設計」（Extreme　Co-Design）。在過去十年裡，摩爾定律大約提升一百倍，輝達的計算效率提升了約百萬倍；也就是說，我們的進步速度遠遠超過摩爾定律，而這並不是單單靠製程或精度做到的，架構設計才是關鍵！

例如，去年我們展示的FP4運算架構，它的特點是功耗幾乎沒有增加，性能卻提升約三十五倍，這就是為什麼極致協同設計這麼重要。因為真正的突破來自於ＧＰＵ、ＣＰＵ、網路、記憶體、軟體、系統架構，全部都一起設計。

我們設計系統時，永遠是從一個問題出發：需要完成什麼樣的工作？只要把這個問題想清楚，就會自然得到正確的系統設計；因此，VeraRubin、ＣＰＵ、儲存系統、網路、ＧＰＵ、Groq，全部都是為了特定ＡＩ工作負載設計的。像OpenClaw這樣的系統，其實是一個非常好的例子，說明未來ＡＩ工作負載長什麼樣子。如果在資料中心運行這類系統，整個VeraRubin架構是非常理想的設計。

未來的突破不只是在大型語言模型上。真正的未來在於ＡＩ代理型系統。當ＡＩ從單一模型變成ＡＩ代理系統時，「問題空間」會突然大幅擴展；而當問題空間擴展時，我們就有更大的機會找到下一次巨大的計算突破。

問：輝達如何布局ＡＩ推論以及ＡＩ代理市場？

黃仁勳：我是推理之王（笑）。隨著市場持續演進，我提出了一個新的概念：每一個Token（符元）並不相同。因為Token可能是由不同規模的模型生成的：小型模型、較大型模型、超大型模型；此外，輸入的上下文長度也可能從很短到非常長。因此，在不同情境下，ＡＩ系統的需求與能力都會不同。

市場｜推理製造需求 現在才正要爆發

在早期，例如ChatGPT剛推出時，基本上只有單一產品層級，之後推出了每月二十美元的付費方案。當o1和o3等新模型出現時，又增加了新的產品層級。這些不同的層級，其實就是不同的產品市場區隔；之所以會出現，是因為市場正在快速擴大。現在我們看到，開發者開始使用ＡＩ代理，像CloudCode、Codex這樣的工具。這些工具非常有用，因此市場又出現了新的產品層級。

這其實與輝達早期的ＧＰＵ發展非常類似，一開始只有一個產品，但現在已經有很多不同型號，產品線變得非常完整，這也與iPhone的發展過程很相似；因此我們一直在整個市場光譜上建立完整產品組合。

到目前為止，我們出貨的大部分系統都還是拿來做訓練，但是現在推理的轉折點已經到來了。像是OpenClaw這類的系統已經出現，ＡＩ代理型系統也開始被廣泛使用；因此，真正用於推理的Token製造需求，現在才正要開始爆發。

目前Token的需求仍然非常強勁，而且未來仍會持續成長。但我們認為市場中將會出現一個新的區隔，這個區隔需要同時滿足三個條件：模型規模非常大，上下文非常長，以及延遲極低、速度極快。

目前的Groq系統可滿足其中的一部分，但還無法同時滿足全部三個條件。然而，如果結合VeraRubin與Groq，就可以同時達成上述三個目標。因此，我們提出Groq，就是為了創造這個全新的市場區隔。

如今，輝達已經變得比一家單純的晶片公司更加多元化，原因在於我們是一家全堆疊（垂直整合）公司，我們可以協助客戶在任何地方建立ＡＩ工廠。在一座ＡＩ工廠中，我預期配置大概會是七五％純VeraRubin系統，以及二五％VeraRubin+Groq的組合；其中，VeraRubin平台仍然會是整個系統的核心。今天在推理領域的王者是GraceBlackwell，但未來VeraRubin將會成為新的推理王者，當然還會有新一代架構不斷推出。


商機｜客戶不只買晶片 而是整個平台

問：輝達要如何在二○二七年要做到一兆美元的生意？

黃仁勳：這個一兆美元，是我們目前可見並有信心對應的需求與訂單，時間範圍到二○二七年，而且只計算兩個產品：Blackwell架構與VeraRubin平台。

為什麼我只計算這兩個？其實輝達已經有更多產品，例如獨立銷售的ＣＰＵ、Groq推論系統、ＡＩ專用儲存系統、BlueFieldDPU、Feynman系列技術等等。就像Groq本身就可能為系統增加約二五％的經濟價值；也就是說，如果是一個1GW的資料中心，加入Groq之後，整體經濟規模可能會增加二五％。

我去年在ＧＴＣ曾經說過，在二六年之前，Blackwell+Rubin的市場機會是五千億美元。如果今年突然把ＣＰＵ、Groq、儲存系統等都算進去，就會把兩件不同的事情混在一起，讓市場難以比較。因此，這次我仍然只用Blackwell+VeraRubin來計算。

目前我們大約四○％的業務來自於企業市場、超大規模企業、工業應用、物理ＡＩ、自動駕駛、機器人、各地區的輝達雲端合作夥伴（NVIDIA Cloud Partner），以及主權ＡＩ。這些市場並非雲端服務商可以完全服務，上述客戶不是買晶片，而是買整個平台。另外六○％的業務來自ＣＳＰ雲端市場，我們直接將產品銷售給雲端服務商，也包含像戴爾、甲骨文等基礎設施供應商。

問：你提到ＣＰＵ在資料中心的商機將達數十億美元，傳統x86CPU發展性如何？

黃仁勳：輝達的GraceCPU與VeraCPU，其實代表一種全新Arm架構的ＣＰＵ類型，是為資料密集型工作負載、高單執行緒性能，以及電力受限的資料中心所設計。

為什麼資料中心對ＣＰＵ的需求改變？因為電力是最大限制。如果資料中心只有一ＧＷ電力，你會希望把最多的電力分配給ＧＰＵ，而不是ＣＰＵ。原因很簡單：ＧＰＵ負責生成Token，而Token代表ＡＩ的經濟價值；ＣＰＵ並不直接產生Token，因此我們希望把能源優先給ＧＰＵ。

想像一個ＡＩ資料中心：有五百億美元的ＧＰＵ，只搭配十億美元的ＣＰＵ，你絕對不希望ＧＰＵ閒置等待ＣＰＵ。因此，ＣＰＵ的任務是盡快完成工作，讓ＧＰＵ永遠保持運作。這也是為什麼我們的ＣＰＵ設計完全不同。

太空｜攜手合作夥伴 技術延伸地球外

問：輝達在太空運算的進展為何？

黃仁勳：去年十一月，新創公司Starcloud將一顆輝達的H100CPU搭載在衛星上發射升空，使這顆晶片成為首個在太空運作的ＡＩ模型處理器。輝達在這次ＧＴＣ大會上也發表了可適用於太空環境的Space-1VeraRubin模組。

太空運算的時代來了。ＡＩ必須存在於任何能夠生成資料的地方，橫跨太空和地球表面系統的ＡＩ處理能力，可實現即時感測、有助制定決策，把軌道資料中心轉化為探索工具，將太空船轉化成自主導航系統。

我們和合作夥伴共同攜手，把輝達的技術延伸到地球之外，大膽地把ＡＩ帶往過去未能觸及的地方。共同研發可用於軌道資料中心的新型電腦，但仍有一些工程上的關卡待克服；例如，太空中沒有對流，只有輻射，因此必須設法讓系統在太空中冷卻，許多優秀的工程師正在設法解決這個問題。

…本文摘錄自 《財訊》 2026/4月 第760期