輝達「GTC 2025」大會正式登場！執行長黃仁勳於今（19）日台灣時間凌晨1時舉行主題演講，會中揭露全新晶片陣容，更談及AI發展的核心挑戰，主要圍繞在3個基本卻關鍵的問題。
一年一度的輝達GTC大會於美國加州聖荷西盛大舉行，全球科技巨頭齊聚一堂。黃仁勳於主體演講中，聚焦AI代理、機器人技術，以及加速運算的未來發展，更揭露全新晶片陣容。
談及AI發展路徑，從過去的Perception AI（感知型AI）、Generative AI（生成式AI），到下一波浪潮的Agentic AI（代理型AI）以及Physical AI（物理型AI）。黃仁勳強調，Agentic AI的關鍵在於AI不再只是被動的工具，而是能夠主動進行推理與決策，且具有相當能力根據外在與需求變化來行動。
他表示，無論是什麼階段與面向的AI發展，其核心挑戰圍繞3大基本問題：
黃仁勳說明，AI需要大量的數據與經驗學習，其發展來自數據運算的驅動，且AI的訓練的關鍵是要去除人為參與，並達到超越人類能力所及的速度或效率，另外，「過往我們推估錯了，AI的擴展潛力比預期的都要大」，世界對於運算能力的需求也遠超出原先想像，相較去年同期的預期，需求量增加了一百倍。
「人工智慧正在經歷一個轉折點，它變得更加智能，應用更加廣泛，並擁有更多的資源來支援它。」黃仁勳預測，隨著AI和運算需求不斷增長，輝達資料中心的資本支出，將在2028年達到1兆美元以上。
輝達GTC大會於2009年首次舉辦，全名為「GPU Technology Conference」，起初的大會主題聚焦GPU在遊戲和高效能運算中的角色，隨著AI快速興起，GPU被視為AI運算的核心工具，GTC也因此成為全球AI開發者的年度盛會，擴及領域包括深度學習、自動駕駛、機器人與超級計算等。
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談及AI發展路徑，從過去的Perception AI（感知型AI）、Generative AI（生成式AI），到下一波浪潮的Agentic AI（代理型AI）以及Physical AI（物理型AI）。黃仁勳強調，Agentic AI的關鍵在於AI不再只是被動的工具，而是能夠主動進行推理與決策，且具有相當能力根據外在與需求變化來行動。
他表示，無論是什麼階段與面向的AI發展，其核心挑戰圍繞3大基本問題：
- 如何解決數據問題？（How do you solve the data problem?）
- 如何解決AI訓練問題？（How do you solve the training problem?）
- 如何讓AI擴展規模？（How do you scale?）
黃仁勳說明，AI需要大量的數據與經驗學習，其發展來自數據運算的驅動，且AI的訓練的關鍵是要去除人為參與，並達到超越人類能力所及的速度或效率，另外，「過往我們推估錯了，AI的擴展潛力比預期的都要大」，世界對於運算能力的需求也遠超出原先想像，相較去年同期的預期，需求量增加了一百倍。
「人工智慧正在經歷一個轉折點，它變得更加智能，應用更加廣泛，並擁有更多的資源來支援它。」黃仁勳預測，隨著AI和運算需求不斷增長，輝達資料中心的資本支出，將在2028年達到1兆美元以上。
輝達GTC大會於2009年首次舉辦，全名為「GPU Technology Conference」，起初的大會主題聚焦GPU在遊戲和高效能運算中的角色，隨著AI快速興起，GPU被視為AI運算的核心工具，GTC也因此成為全球AI開發者的年度盛會，擴及領域包括深度學習、自動駕駛、機器人與超級計算等。