「AI 的伍德斯托克」: 2025 年 Nvidia GTC 大會黃仁勳主題演講

tenlife2019

3月19日

2025 年 3 月 18 日，Nvidia 執行長黃仁勳於美國加州聖荷西 McEnery 會議中心舉行的 GTC 大會上發表主題演講，闡述了公司在人工智慧（AI）、加速運算及相關領域的最新進展與未來願景。本次演講被譽為「AI 的伍德斯托克」，黃仁勳重點介紹了新一代 AI 晶片架構 Blackwell Ultra 和 Vera Rubin，以及在 AI 軟體、平台、自動駕駛、機器人等領域的創新與合作。儘管發布了多項重大技術突破和戰略合作，Nvidia 的股價在演講期間及之後呈現下跌趨勢。本次 GTC 大會還特別設立了「量子日」，顯示 Nvidia 對量子運算領域的重視。整體而言，本次 GTC 大會鞏固了 Nvidia 在 AI 基礎設施領域的領導地位，但市場對其短期股價表現的反應則較為謹慎。

**黃仁勳詳細介紹了 Blackwell Ultra GB300 AI 晶片平台，預計將於 2025 年下半年推出**

黃仁勳主題演講：人工智慧未來願景

黃仁勳在演講開場便強調，人工智慧正處於一個「轉捩點」。他回顧了過去十年 AI 的發展歷程，從最初的感知和電腦視覺，發展到生成式 AI，如今已邁入具備推理能力的代理式 AI 階段，並預見下一個階段將是能與現實世界互動的物理 AI 。黃仁勳預測，由於對 GPU 的強勁需求，Nvidia 的資料中心基礎設施營收有望在 2028 年達到 1 兆美元。他將本次 GTC 大會比作「AI 的伍德斯托克」，甚至提升至「AI 的超級盃」，突顯了其在 AI 領域的重要性。黃仁勳持續強調 AI 的快速發展及其在各行各業中的核心作用，這顯然旨在強化 Nvidia 作為 AI 革命領導者的地位，並為其未來的成長潛力提供有力支撐。

新一代 AI 架構：Blackwell Ultra 與 Vera Rubin 的亮相

本次演講最受矚目的焦點之一是 Nvidia 新一代 GPU 架構的發布。黃仁勳詳細介紹了 Blackwell Ultra GB300 AI 晶片平台，預計將於 2025 年下半年推出，其記憶體容量將比前代產品增加 50% 以上，效能也將顯著提升。緊隨其後的是 Vera Rubin AI 繪圖處理器，預計於 2026 年底問世，其後繼者 Rubin Ultra 將於 2027 年推出。Nvidia 聲稱，Blackwell 的效能比前一代 Hopper 提升了 40 倍，而 Rubin 的效能更是 Hopper 的 900 倍。值得一提的是，Nvidia 將其未來的架構分別命名為 Vera Rubin（以發現暗物質的著名天文學家命名）和 Richard Feynman（著名物理學家），這顯示了 Nvidia 對科技創新和科學探索的敬意。Nvidia 每年推出新產品線的策略，以及宣稱的顯著效能提升，體現了其在競爭激烈的 AI 晶片市場中保持技術領先地位的決心。

AI 軟體與平台的進展

除了硬體方面的突破，黃仁勳還重點介紹了 Nvidia 在 AI 軟體和平台方面的進展。他宣布推出開源軟體 Nvidia Dynamo，旨在提高 AI 推論的效率並降低成本，據稱能使 Meta 的 Llama 模型在 Nvidia 的 Hopper 平台上實現高達兩倍的效能提升。Nvidia 還發布了 Isaac GROOT N1，號稱是「全球首個開放的人形機器人基礎模型」，並提供相關的開發工具和合成資料生成藍圖。此外，Nvidia 還推出了 Llama Nemotron Reasoning，這是一個用於增強數學、程式設計和決策能力的 AI 模型。黃仁勳亦強調了 CUDA 作為 Nvidia 在加速運算領域的核心優勢。Nvidia 不僅僅專注於硬體，更致力於構建一個全面的軟體和平台生態系統，這進一步鞏固了其市場地位，並提高了競爭對手追趕的難度。透過提供優化的軟體和工具，Nvidia 提升了其硬體的價值，吸引了更多的開發者和研究人員。

合作夥伴關係

黃仁勳在演講中宣布了多項重要的合作夥伴關係。Nvidia 將與通用汽車（GM）合作，將其技術整合到 GM 的新型自動駕駛汽車中，重點是透過 Nvidia HALO 系統提升自動駕駛的安全性。此外，Nvidia 還與 Google DeepMind 和迪士尼研究院合作開發名為 Newton 的新型「開放原始碼機器人模擬物理引擎」，並展示了名為「Blue」的機器人 。在電信領域，Nvidia 與思科和 T-Mobile 合作開發用於 AI 邊緣運算的「全堆疊」6G AI-RAN 解決方案。這些跨足汽車、機器人和電信等不同產業的戰略合作，展現了 Nvidia 將其 AI 領導地位擴展到新興市場的雄心。透過與這些領域的領先企業合作，Nvidia 可以獲得寶貴的資料、領域知識和分銷管道，加速其技術的普及。

機器人與自動駕駛的發展藍圖

黃仁勳在演講中明確指出「機器人的時代已經來臨」，並提到全球正面臨勞動力短缺的問題。他強調「物理 AI」將是下一個發展階段，將驅動人形機器人的發展。在自動駕駛領域，黃仁勳強調 Nvidia 對程式碼安全性的嚴格把關。Nvidia 正將自己定位為未來機器人與自動駕駛領域的關鍵推動者，並將這些領域視為資料中心應用之外的重要成長動力。透過開發專為這些領域設計的硬體和軟體，Nvidia 旨在在這些潛在的巨大市場中佔據領先地位。

黃仁勳在演講中明確指出「機器人的時代已經來臨」(Image: © Nvidia)

資料中心支出預測與運算未來

黃仁勳重申了到 2028 年資料中心支出將達到 1 兆美元的預測 。他認為資料中心正在轉變為專注於生成「tokens」的「AI 工廠」。黃仁勳強調，從通用運算轉向加速運算是未來的主要趨勢 12。他堅信 AI 的持續指數級成長將帶來對加速運算基礎設施的巨大需求，這為 Nvidia 的核心業務提供了強勁的成長前景。透過強調運算模式的根本轉變，黃仁勳進一步鞏固了 Nvidia 的長期投資價值。

美國主要媒體報導分析

各大美國媒體對本次 GTC 大會及黃仁勳的主題演講進行了廣泛報導。彭博社重點關注分析師的評論以及演講後 Nvidia 股價的下跌。路透社和美聯社則著重於報導關鍵的產品發布和合作夥伴關係。華爾街日報的報導則側重於活動前的預期和活動本身的動態。TechCrunch 強調了新的晶片架構以及 DeepSeek 的缺席。The Verge 和 Engadget 以即時部落格的形式記錄了演講的即時反應和主要公告。總體而言，媒體報導普遍關注 Blackwell 和 Rubin 等主要產品的發布、與 GM 及 Google/Disney 等公司的合作，以及黃仁勳對 AI 的樂觀願景。然而，Nvidia 股價最初的負面反應也是媒體討論的重點之一。媒體作為向公眾和投資者傳播活動資訊的主要管道，其報導在很大程度上影響了市場的初步看法和情緒。

分析師評論的彙整與分析

多位產業分析師對黃仁勳的主題演講發表了評論。Wedbush 分析師認為，儘管年初科技股表現不佳，本次 GTC 大會可能成為「科技多頭的覺醒時刻」。美國銀行分析師則認為，Nvidia 近期的股價下跌可能為投資者提供了買入的機會，並指出市場對 AI 硬體的需求依然強勁。Epistrophy Capital Research 的首席市場策略師 Cory Johnson 分析了本次主題演講的主要亮點。部分分析師強調，儘管存在對 AI 支出過度和出口限制的擔憂，市場對 AI 硬體的需求仍然巨大。分析師的評論呈現出複雜的情緒，既對 AI 的長期潛力和 Nvidia 的領導地位表示樂觀，但也對短期市場的不確定性以及 Nvidia 的股值表示關注。分析師的專業意見對投資者的決策和市場的走向具有重要的影響力。

媒體與分析師反應的共同主題與關鍵結論

從媒體和分析師的反應來看，有幾個共同的主題和關鍵結論浮現出來。Blackwell Ultra 和 Rubin 架構被認為是未來成長的關鍵驅動力。Nvidia 不斷擴展的軟體和平台生態系統對於維持其市場主導地位至關重要。AI 在自動駕駛和機器人領域的潛力備受關注。然而，Nvidia 股價最初的負面反應以及潛在的市場波動性也引起了擔憂。將 GTC 比作重要的文化和體育賽事，突顯了其在 AI 領域的重要性。一個反覆出現的主題是，儘管 Nvidia 在技術方面取得了顯著進展，長期前景看好，但短期市場的擔憂也反映在其股價的初步下跌中。這種差異可能表明，投資者可能正在尋找更直接的財務影響，或者正在將更廣泛的宏觀經濟不確定性納入考量。

3 月 18 日股價變動分析

在 2025 年 3 月 18 日黃仁勳發表主題演講後，Nvidia 的股價呈現下跌趨勢。盤中交易顯示，股價一度下跌約 2% 至 3% 。截至當日收盤，股價下跌 3.4% 。值得注意的是，在 GTC 大會前，Nvidia 的股價在 2025 年已下跌約 13% 。

Nvidia 股價在主題演講期間的下跌，可能受到多種因素的影響，包括投資者在重大事件後的獲利了結、更廣泛的市場情緒，以及對 AI 基礎設施支出過度的擔憂。此外，有報導指出亞馬遜正在以更低的價格銷售其 AI 晶片，這可能對 Nvidia 造成了競爭壓力。儘管如此，分析師普遍認為市場對 AI 硬體的需求依然強勁，Nvidia 在該領域的領導地位仍然穩固。

GTC 2025「量子日」的影響

GTC 2025 大會特別安排了 3 月 20 日作為「量子日」，顯示 Nvidia 對量子運算領域的重視。在量子日期間，Nvidia 宣布將在波士頓建立一個名為 NVIDIA 加速量子研究中心（NVAQC）的研究中心，旨在整合領先的量子硬體與 AI 超級電腦，推動加速量子超級運算的發展。Nvidia 將與商業和學術夥伴合作，利用最先進的 NVIDIA GB200 NVL72 機架式系統進行量子系統的複雜模擬，並開發低延遲的量子硬體控制演算法。此外，Nvidia 還推出了 CUDA-Q™ 量子開發平台 。哈佛大學的 HQI 和麻省理工學院的 EQuS 將與 NVAQC 合作，共同推進下一代量子運算技術的研究。黃仁勳也將參與量子運算相關的座談會。Nvidia 對量子運算研究的重大投資和建立專門研究中心的舉措，表明了其對這個新興領域的長期戰略興趣，即使短期內實際應用可能還需要一段時間。

哈佛大學的 HQI 和麻省理工學院的 EQuS 將與 NVAQC 合作，共同推進下一代量子運算技術的研究

舞雲智網股份有限公司