🚀 黃仁勳 GTC 2025 演講重點整理 Nvidia GTC 2025 發表會，CEO 黃仁勳帶來 AI 計算、AI 工廠到機器人的全新技術與發展方向。這場演講揭示了 AI 如何影響各產業，並展示 Nvidia 的最新技術布局。以下是關鍵重點。 ⸻ 🎯 AI 為什麼這麼重要？ • AI 的核心概念是 Token，這是 AI 理解世界的語言單位，可應用於天文探索、醫療診斷等領域。 • AI 工廠（AI Factories）正在興起，未來 AI 不只是搜尋資料，而是生成智慧，讓 AI 能夠自主學習與推理。 • AI 不再只是輔助工具，而是能夠獨立思考與決策，具備分析問題、規劃行動的能力，並能從網路學習新知識。 ⸻ 💡 AI 進化的三大階段 1. 感知 AI（Perception AI）：機器具備視覺與聽覺能力，如人臉辨識、語音助理等技術。 2. 生成式 AI（Generative AI）：AI 進入創作階段，能生成文字、圖片、音樂等內容。 3. 推理 AI（Agentic AI）：AI 具備推理與決策能力，能分析問題、規劃解決方案，並自主學習新技能。

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2025-03-18 23:09

🚀 黃仁勳 GTC 2025 演講重點整理 Nvidia GTC 2025 發表會，CEO 黃仁勳帶來 AI 計算、AI 工廠到機器人的全新技術與發展方向。這場演講揭示了 AI 如何影響各產業，並展示 Nvidia 的最新技術布局。以下是關鍵重點。 ⸻ 🎯 AI 為什麼這麼重要？ • AI 的核心概念是 Token，這是 AI 理解世界的語言單位，可應用於天文探索、醫療診斷等領域。 • AI 工廠（AI Factories）正在興起，未來 AI 不只是搜尋資料，而是生成智慧，讓 AI 能夠自主學習與推理。 • AI 不再只是輔助工具，而是能夠獨立思考與決策，具備分析問題、規劃行動的能力，並能從網路學習新知識。 ⸻ 💡 AI 進化的三大階段 1. 感知 AI（Perception AI）：機器具備視覺與聽覺能力，如人臉辨識、語音助理等技術。 2. 生成式 AI（Generative AI）：AI 進入創作階段，能生成文字、圖片、音樂等內容。 3. 推理 AI（Agentic AI）：AI 具備推理與決策能力，能分析問題、規劃解決方案，並自主學習新技能。 —留言續

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2 分鐘內	蘋果99 techapple99	⸻ ⚡ AI 計算能力飆升 • AI 計算需求暴增 100 倍，新一代 AI 需要處理更複雜的推理問題。 • AI 透過「連鎖思維」（Chain of Thought）學習，拆解問題並逐步驗證答案，解決更高難度的問題。 • Nvidia Blackwell 伺服器架構： • MVLink 72 架構提升 AI 運算效率。 • 新型記憶體 HBM3E 提高 AI 計算速度。 • Dynamo 作業系統智能分配計算資源，提高整體效能。 ⸻ 🏭 AI 工廠時代來臨 • 數據中心的角色從儲存資訊轉變為生成智慧，AI 工廠成為未來的核心計算模式。 • 傳統的資訊檢索模式被取代，AI 可即時生成內容，不再依賴預存的數據。 • AI 工廠的核心是 Token 計算，讓 AI 具備更高效的推理與決策能力。 —留言續
4 小時內	羊 ᴇᴠᴀ syuanyang_	也很期待他們硬體推出的Spark 會有怎麼樣的表現