黃仁勳在GTC 2025宣告人類史上第三次工業革命到來，輝達一次揭示九大核彈級產品，指引未來科技的發展藍圖，依照輝達的規劃，AI算力的追逐還沒見底，儘管華爾街有大老估算依照目前科技廠的AI資本支出與利潤回報，需要84年才能回收成本，但是這場AI科技大廠的FOMO症候群，誰也不敢退出賽局，只能繼續內卷，到底誰會接到最後一棒，只有老天知道，還是來看看輝達這次給市場畫了什麼大餅。
通信與量子融合 推高下一代技術壁壘
(1)6G進入AI原生時代，輝達ARC全球首個AI原生6G無線棧(stack)，基於Ariel平台與Nokia共創下一代通信，構建全球領先的6G技術壁壘。
(2)量子計算邁向實時交互，NVQLink-4微秒延遲，GPU直連量子處理器，CUDA-Q實時調用量子算法，17家量子公司加上幾乎所有DOE實驗室全部接入，Richard Feynman的夢想終於實現了！通信與量子融合推高下一代技術壁壘。
(3)7台超級AI計算機震撼發布，DOE+輝達+甲骨文強強聯手，Argonne國家實驗室的Solstice超算搭載10萬顆Blackwell GPU，可達2,200 ExaFLOPS，全球最大規模的代理AI平台，能源、安全、藥物、氣候模擬，AI將加速人類千年的科學發現，這是全球最強的算力集群，這是人類史上第一次，算力超過科學家試驗速度，科學將不再是試錯，而是AI精準預測，7台超算性能全球領先，黃仁勳說：「我們不是在建計算機，我們是在建AI工廠。」
點燃第三次工業革命的超級引擎
(4)AI工廠可不是普通的機房，是新一代的token印鈔機，從一塊GPU到整排機櫃，靠Spectrum X高速網路串連起來，晶片、系統、軟體、模型、應用，全套一起設計，省錢又省力。Bluefield 4：64核超強CPU，比上一代快六倍。
Omniverse DSX Blueprint一鍵畫出100 MW到幾GW的AI工廠。弗吉尼亞研究中心實測全套功能，完美過關。DSX Flex動態協作電網設計來讓AI工廠能夠配合電網以提高能源效率、可持續性。DSX Boost讓AI工廠在相同功率(瓦特)限制內，可望提升約30%的GPU吞吐量。DXS Exchange將IT系統(運算／資料)與OT系統(電力、冷卻、機房設施)進行統一整合與通訊」的協調平台，讓「設計階段的數位孿生模擬」與「實際營運時的資料反饋」能回饋於彼此，從而提升效率、降低意外、加快迭代。
AI工廠就是未來工業的超級心臟，從晶片到巨型資料中心，輝達一條龍的帶領行業向前衝，黃仁勳說：「我們賣的不是晶片，是AI生產力。」AI工廠是點燃第三次工業革命的超級引擎。
(5)物理AI重塑真實世界，富士康用Omniverse設計休士頓超級工廠，Caterpillar用數字孿生驅動智能製造，Figure 03的宣示「AI人形機器人從原型進入可商用路線」的可能性。Disney用AI訓練生動可愛的機器狗，CrowdStrike用Nemotron實現「代理＋開源模型資安流程」，讓資安團隊用比駭客更快的反擊節奏協作。
物理AI驅動全球智能工業升級
Palantir集成CUDA-X，從「資料整合平台」向「實時 AI 作業平台」轉型，海量數據與即時性要求正在從「離線報表、批次更新」轉向「實時感知、即時決策」，意味著系統可以在極短時間內從海量資料得到結論與行動。Isaac GR00T N1平台訴求支援人形機器人快速學習新任務，3D模擬萬次訓練，7個機器人緩緩升起，端盤、手術、搬箱、跳舞、巡檢、陪伴，真實落地零失誤。
(6)Uber與輝達共建下一代自主叫車網路，2027年部署規模十萬台L4級別的自駕車上路，Drive AGX Hyperion 10包含感測器套件＋車載運算單元＋高度模組化設計的「車用全棧」架構。打造一個「人類駕駛＋機器駕駛」共生的載具網絡(ride-hailing network)，將人、車、駕駛網絡運營整合起來，物理AI正在驅動全球智能工業升級，從虛擬到現實，Omniverse 連接一切可能，黃仁勳說：「我們不是在建機器人，我們在構建物理AI！」六大亮點、九項劃時代突破構成了「第三次工業革命的神經網絡」。
通訊是血脈，算力是肌肉，AI工廠是心臟，物理AI是身體，而這一切的靈魂，就是輝達引領AI本身開始創造世界的新紀元，從6G到量子，從超算到AI工廠，從機器人到無人自駕車，這不僅是技術發表，更是產業未來的藍圖，第三次工業革命已拉開序幕。
Richard Feynman的夢想是什麼？Feynman一生都在追求「讓自然自己說話」的方式。他設計的Feynman diagrams(費曼圖)，就像音符一樣，把複雜的量子場互動變成幾筆線條，讓人第一次「看見」電子與光子的對話。這是他夢想的一部分：用人類的語言畫出宇宙的語法。他在1981年的一場演講中提出：「自然不是經典的，如果你想用電腦模擬自然，那電腦也必須是量子的。」
今天的量子計算、NVQLink、CUDA-Q全都沿著這條軌跡誕生。Feynman的夢想是讓思想成為實驗，讓電腦能理解量子世界本身。因此他想像一台以量子態為基本運算單元的機器，能夠讓物理法則以物理方式被演算，這就是後來的「Feynman 架構」。
Feynman架構 「經典＋量子」協同
在Feynman架構下，算力的成長模式是另一種邏輯：每多一個量子位元(qubit)，整體算力不是加法，而是乘法。若一個系統有Ｎ個qubit，它的理論可表達態數是：2N。
過去幾年，IBM、IonQ、Rigetti等的量子位元成長大約是每12~18個月翻倍。當輝達將GPU與QPU實時鏈接(NVQLink)後，這個成長曲線將疊加GPU的算力曲線，變成：「雙指數曲線」：一條來自qubit，一條來自GPU。
Feynman架構真正可怕的地方，是「經典＋量子」的協同：(1)經典GPU負責矩陣計算、梯度下降、AI訓練；(2)量子處理器處理複雜的波函數疊加、路徑積分、機率塌縮。這兩者透過NVQLink以4微秒延遲對話時，等於「在GPU的神經網路裡，開了一扇通往量子世界的門。」這樣的組合，讓算力成長從「單線成長」變成「互乘成長」：即GPU×QPU=雙重維度的算力爆炸，所以黃仁勳與奧特曼都認為AI算力沒有泡沫。
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