這次的演講核心傳達了一個關鍵訊息：人工智慧 (AI) 不僅是技術的進步，更是一場正在引領全球產業迎向「兆元規模」新時代的巨大轉型。台灣，憑藉其在電腦生態系統和先進製造業的中心地位，在這場轉型中扮演著至關重要的角色。輝達和鴻海作為產業的領導者，透過他們的演講，展示了各自在這個 AI 新紀元中的戰略、技術和貢獻，並強調了彼此間的緊密合作關係。
輝達演講重點：
1.公司的再造與新產業的開創： 輝達強調自身已從最初的晶片公司 演變為 「必要的 AI 基礎設施公司」。他們認為 AI 正開創一個全新的、將以兆美元計量的 AI 工廠及 AI 基礎設施產業 。未來的工廠將以生產「tokens」為核心，衡量生產力的方式將會是每小時生產多少 tokens。
2.技術核心與全棧創新： 輝達成功的基石在於 加速運算與 AI 的融合，特別是其獨特的 CUDA X 函式庫 (libraries)。他們在整個技術堆疊進行深度創新，包括晶片、系統、資料中心作業系統乃至模型。
3.關鍵產品與平台細節：
Blackwell 運算平台 (GB200/GB300)： 設計用於 推論和 思考，其效能相較前代 Hopper H100 有顯著提升 (GB300 推論效能快 1.5 倍，Deepseek R1 模型在其企業伺服器上推論速度比 H100 快 4 倍)。Blackwell 系統目前已進入 全面量產。
MVLink： 被譽為 「世界最快的交換器」。MVLink Spine 提供極高頻寬 (130 TB/s)，能使機架中的所有 GPU 同時相互溝通，將一個機架 (rack) 變成一個巨大的虛擬主機板 (one giant GPU)。這使得整合大量 Blackwell 晶片成為一個 巨大的虛擬 GPU (massive virtual GPU) 成為可能。
RTX Pro Enterprise 與 Omniverse Server： 這款伺服器專為 企業 IT 環境 設計，能夠運行傳統 IT 軟體 (如 x86、虛擬化平台) 並同時新增 AI 能力。特別適用於 AI 代理人 (agentic AI) 的應用，這些代理人可扮演「數位員工」來解決勞動力短缺的問題。RTX Pro 伺服器正由合作夥伴大規模量產 (volume production)。
NVIDIA AI Data Platform (IQ)： 針對 非結構化數據進行語義搜尋 的平台。未來儲存伺服器前端將配置 GPU 運算節點來處理數據的嵌入、索引、搜尋和排序。NVIDIA Nemo Retriever 在 IQ 藍圖中，可將檢索速度提升 15 倍，查詢結果改善 50%。IQ 藍圖也已開源。
Isaac Groot / Jetson Thor： 用於 機器人平台 的核心技術。Jetson Thor 是機器人處理器，Isaac 作業系統是運行時環境。Isaac Groot N1.5 已開源，並提供預訓練模型和工具。
Omniverse： 作為 數位分身作業系統 ，用於建立 工廠、城市等場所的數位分身。同時也是 訓練機器人 的虛擬世界或「機器人健身房 (robot gym)」。Omniverse 與各種設計和模擬軟體整合。
MVLink Fusion： 允許客戶 建構「半客製化」的 AI 基礎設施。可將第三方 ASIC 或 CPU 整合到輝達的 MVLink 生態系統中，提供必要的擴展能力。輝達提供晶片對晶片介面 (chiplet) 和相關 IP 協助整合。
DGX Spark / DGX Station： 分別是面向 AI 原生開發者/研究者的桌上型 或個人 AI 超級電腦，提供強大效能和記憶體容量，能夠運行大型 AI 模型。
4.生產製造與生態系統合作： 輝達與台灣的技術生態系統有著超過 350 家合作夥伴的深厚關係，涵蓋從晶片製造到系統組裝 的整個供應鏈。輝達強調台灣生態系統能夠以 「前所未有的速度」製造複雜的超級電腦系統，甚至可以「每小時」製造一台。Blackwell 系統的製造被譽為台灣技術生態系統的奇蹟。5.對於台灣產業的建議與未來展望： 黃仁勳建議台灣的製造業公司轉型為技術公司 ，擁抱 AI 和軟體能力。他認為 AI 理解英文但不理解物理世界，需要發展物理理解能力，並將其融入 Omniverse 等平台。他強調 AI 系統更容易使用 (教導而非編寫程式碼)，這為傳統工業公司跨越「軟體鴻溝 」提供了機會。未來看到了 AI 代理人 (解決勞動力短缺) 和 實體 AI (結合 AI 和機器人技術，理解物理世界，解決低附加價值工作的勞動力挑戰) 的巨大潛力。輝達也宣布將在台北北投士林設立 新的 NVIDIA Taiwan 辦公室 ，以支持日益增長的團隊和夥伴關係。同時，輝達將與 Foxconn, Taiwan government, TSMC 合作，在台灣建置 第一個大型 AI 超級電腦，為台灣的 AI 基礎設施和生態系統提供算力。
鴻海 演講重點：
1.以 AI 為核心的轉型戰略： 鴻海董事長劉揚偉強調，鴻海正經歷一場將 AI 置於成長策略核心 的顯著轉型。目標是從製造商轉變為 「智慧製造的全球推動者」。
2.「3+3+3」策略與 AI 工廠： 鴻海的核心策略包含 AI 優化製造、智慧電動車 (EV) 和智慧城市。他們認為 AI 工廠是驅動這三大智慧平台的核心要素。
3.未來工廠願景： 由三個部分組成：實體工廠、Omniverse 數位分身工廠和 AI 工廠。數位分身用於模擬、優化和產生數據。AI 工廠則利用這些數據建立基礎模型，進而驅動實體工廠的運作。
4.AI 應用與重要發現：
智慧製造： 鴻海的研究發現，生成式 AI 代理人可以捕捉專家知識，處理約 80% 的日常工作 (如缺陷解決、設備調整)，讓技術人員專注於更複雜的 20%。這些代理人能學習、適應和協調生產，可將週期時間縮短 10% 以上。透過 Omniverse 訓練的下一代機器人，可實現 零人為接觸的實體 AI 。工廠數位分身是訓練這些機器人的「健身房」。
智慧電動車： 鴻海提供智慧 EV 平台 (包含車載與非車載應用) 作為 MIH 成員的「參考設計 」。與 Mitsubishi 的合作案例顯示，使用鴻海的參考模型可以為客戶 節省約 80% 的工作，顯著加快上市時間並降低成本。
智慧城市： 鴻海發現大多數智慧城市應用各自為政 (work in silo)。因此，他們推出的平台旨在解決應用程式孤島問題，連接政府、企業和市民，促進數據和知識共享。此平台正在高雄及台灣其他城市實施。
5.建構「Foxconn AI Platform」的核心原因 (Fastcon brand/Foxconn Brain)： 鴻海體認到 通用的基礎模型無法充分理解製造業和電動車等特定領域的高度垂直整合數據 (例如，不同機器的數字意義不同；特定模組的訊號預示故障)。如果沒有經過特別訓練或處理，通用模型可能會產生不準確或錯誤的「幻覺 」。因此，鴻海決定建構自己的 「Foxconn Brain」或稱「Fastcon brand」AI 模型。這個模型建構於開源模型 (如 Llama 3/4) 之上，但 專注於特定領域應用的「推論能力 」。鴻海計畫將這個模型開源 給社群。
6.基礎設施建設： 為了支援龐大的 AI 運算需求，鴻海正在建置 NCP AI 資料中心，目標電力容量達 100 MW。這將分階段於高雄及台灣其他地點建置。這也將使鴻海成為 「世界級的區域 AI 雲端服務供應商」。
7.生態系統合作與開放： 鴻海在過去 18 個月與 BCG、輝達及其他夥伴共同建構生態系統。其平台建構在 輝達的 AI 軟體堆疊和硬體 之上。鴻海也與 Tech Orange 合作建立台灣領先的 機器人社群，以應對低附加價值工作勞動力短缺的挑戰。鴻海計劃將其 AI 能力和平台開放給台灣生態系統 (研究人員、學生、新創公司、產業)。
8.應對勞動力短缺的社會挑戰： 劉揚偉指出，已開發國家面臨低 GDP 工作勞動力短缺的問題。他認為 GenAI 結合機器人技術 是填補這個空缺的「真正挑戰和巨大機會」。
輝達與鴻海的合作及台灣的角色：
演講中多次強調了輝達與鴻海及整個台灣生態系統之間 長達數十年的深厚夥伴關係。劉揚偉展示了 Jensen Huang 手繪的 AI 工廠概念圖，象徵雙方合作的起點。輝達複雜的超級電腦系統製造，例如 GB200/GB300，其組裝涉及台灣眾多夥伴，包括 Foxconn 在內，並達到 「每小時製造一台」 的驚人速度。鴻海積極採用輝達的全套技術，包括 Metropolis (用於智慧城市/工廠)、Isaac Groot (用於機器人)、Drive (用於自駕車) 和 Omniverse (用於數位分身)。鴻海正利用這些技術在內部進行智慧化轉型。黃仁勳讚揚鴻海是 「世界最先進的技術公司之一」，並將其應用於製造業。劉揚偉也認為，鴻海透過使用 AI 轉型自身，從一個傑出的技術公司變成了 「非凡的技術公司 」。雙方都看到了台灣作為全球 AI 產業生態系統 「震央 (epicenter)」 的重要性，以及將 AI 和機器人技術帶回台灣產業進行再造的巨大機遇。
總結來說，兩場演講共同描繪了 AI 驅動下產業重塑的藍圖。輝達提供了核心的 AI 基礎設施和全棧技術，開創並推動 AI 工廠時代。鴻海則將 AI 深度應用於其龐大的製造業體系以及智慧電動車和智慧城市領域，透過建構領域特定模型和大型資料中心，成為 AI 製造和區域 AI 雲服務的領導者。雙方緊密的合作，以及台灣整個科技生態系統的共同努力，是這場全球 AI 浪潮中不可或缺的力量。
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