辉达(NVDA-US) 执行长黄仁勋在柏林GTC大会表示，AI正开启新一轮工业革命，企业不仅要使用AI，更应成为AI的生产者。他宣布Vera Rubin全面量产，并介绍模组化AI工厂、AI代理安全平台、自驾车与人形机器人布局，强调辉达已从GPU供应商，发展为提供完整AI工厂平台的企业。

黄仁勋指出，当新技术改变制造方式，以及人类能够创造的事物，工业革命便会发生。AI如同电力，将影响各行各业，并催生新产业，目前仍处于初期阶段。

AI如同电力 欧洲须建立自己的产业

他将AI产业比喻为「五层蛋糕」，由能源、运算、AI基础设施、模型与应用组成。能源驱动电脑，电脑构成AI工厂，模型在工厂中产生token，再将数位智慧融入应用。因此，AI不只是软体，也是一种持续生产智慧的制造业。

黄仁勋表示，辉达过去一年在欧洲投资近100亿美元，涵盖新创企业及合作计划，并已建立超过1.2万项合作关系。他强调，欧洲要建立AI经济，关键在于汽车、制造、医疗与金融等产业全面采用AI，将既有专业转化为竞争力。

Vera Rubin量产 系统整合推升效能

黄仁勋表示，辉达透过晶片、系统、软体与演算法的协同设计，过去十年将AI效能提升100万倍。随着摩尔定律逼近极限，效能进步必须仰赖整套系统共同创新。

他宣布Vera Rubin已全面量产，采用全液冷及无缆线设计，运算节点组装时间由Grace Blackwell的两小时，缩短至不到五分钟，改善制造效率与可靠性。NVLink则可将72个GPU连接为一套大型运算系统。

黄仁勋指出，新平台不只处理语言模型，也涵盖AI代理的执行框架、资料处理及工具运算，支援代理从思考到完成工作的完整流程。

网路方面，辉达展示采用共同封装光学（CPO）技术的Spectrum-X交换器，运用与台积电共同开发的COUPE制程，让光学元件直接连接晶片。黄仁勋表示，产品已全面量产，具备512个连接埠，每埠传输速率为200 Gb/s。

AI工厂模组化 缩短部署与资金闲置

黄仁勋表示，一座1 GW的AI工厂造价约500亿美元，涵盖运算、网路、储存、供电及冷却等设备，仅有高效能晶片并不足够，还必须整合整座工厂的设计与营运。

辉达DSX参考架构从数位孪生出发，在施工前模拟效能、电力、用水与散热。据介绍，DSX Max-Q可动态调配电力，在相同产出下减少30%耗电量。

Vera Rubin的封闭式液冷系统可使用最高摄氏45度的冷却液，在气候适宜地区，透过室外干式冷却器散热，减少蒸发用水。辉达表示，在2 GW规模下，每日可节省5,400万公升水。

新推出的DSX Pod则将设备整合、布线及测试移至工厂完成，再以货柜运送。现场公用设施就绪后，部署时间预计可由数月缩短至数天；黄仁勋另估计，设备到货至正式生产token的整体流程，可由四至五个月缩短至约一个月，降低闲置算力与资本支出的浪费。

AI代理带动需求 安全不能只靠口头要求

黄仁勋表示，AI代理能够推理、反复尝试并使用工具，实用性提高的同时，也消耗更多token，进而带动GPU需求成长。

他将AI代理拆解为模型、执行框架、安全沙箱、知识与工具五个部分。其中，安全是部署自主系统的前提，不能只是要求AI「不要删除资料」或「不要碰金钥」，而须透过工程机制限制权限。

辉达推出的OpenShell，能在系统呼叫、档案存取及网路连线层级执行政策。代理在独立沙箱内运作，对外连线须经外部监管元件检查，金钥也保留在沙箱外，避免代理直接持有。

另一项安全机制Sentry运行于BlueField 4，在与代理隔离的硬体环境中监控活动。依辉达介绍，若发现代理计划执行非预期操作，可在毫秒内切断其模型连线并隔离。黄仁勋也宣布，辉达正与Anthropic合作开发Claude OpenShell代理。

企业价值在知识与工具 软体业将迎更多用户

黄仁勋认为，企业未来将同时使用闭源模型及客制化开放模型，依任务选择最适合的工具，单一模型无法包办一切。

辉达持续提供Nemotron语言模型、Cosmos世界基础模型等开放模型，让企业利用自身资料进行后续训练。他强调，让AI代理具备专业能力的关键，是企业掌握的知识与工具。

例如，Lila Sciences利用BioNeMo及CUDA-X工具设计蛋白质与化合物，将虚拟实验结果送交实体实验室验证；西门子利用AI代理规划生产，再透过数位孪生检验；达梭系统则让代理协助车门设计、模拟及修正，最后由工程师审查方案。

对于AI可能终结软体与工具公司的说法，黄仁勋持相反看法。他认为，AI代理仍须依靠专业工具完成工作，将为工具带来更多使用者，软体公司也将提供擅长操作自家产品的代理服务。

实体AI接棒 自驾车与机器人扩大布局

黄仁勋将能理解物理世界并采取行动的「实体AI」，视为下一波浪潮，应用不仅包括机器人，也涵盖电信基地台及自适应放射治疗。

他表示，辉达与诺基亚经过近八年努力，已在T-Mobile网路完成首次商业通话，后续可在既有运算架构上加入AI，提升频谱效率，并让电信设施逐步成为分散式AI基础设施。

自驾车方面，辉达透过Hyperion参考架构，整合摄影机、雷达、光达及运算系统，让车商与自驾软体业者共同开发，并串接叫车平台。黄仁勋宣布，福斯商旅、捷豹路虎、Volvo及宾士的新车型将加入相关布局。

在人形机器人领域，他认为标准化外型有助扩大产量，形成持续改良的循环。若机器人能透过示范快速学习，中小企业便不必建立完整研发团队，也能导入应用。

辉达并与思灵机器人合作推出Agile One参考机器人，预计于演讲所指的明年第一季上市，预先整合电脑与软体，缩短开发时间。

个人电脑转型 成为能执行任务的助手

黄仁勋表示，个人电脑将逐步成为个人AI助手，除了模型，也须具备执行框架、安全环境，以及存取知识与工具的能力。

他介绍辉达与微软合作四年打造的RTX Spark系列，采用N1X晶片，涵盖桌机、笔电与工作站，提供1 PFLOPS算力及128 GB记忆体；搭载Windows的DGX Station则提供20 PFLOPS算力与754 GB记忆体，预计于演讲所指的年底上市。

演讲最后，辉达展示利用RTX Spark建立机器人训练场景，结合云端平行训练，再将验证后的策略部署到实体机器人。

黄仁勋借此说明，AI代理与实体AI正逐步串接，让个人电脑从操作工具，走向协助使用者规划、设计并完成工作的伙伴。