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整理包／黃仁勳 CES 專講說了什麼？最新 Rubin 晶片亮點、臺鏈哪些受惠股？八大重點一次看

黃仁勳出席2026CES舉行演說，他解釋新一代Vera Rubin一臺（Tray）可以5分鐘組合好，要垂直整合的原因是AI產業快速變化，如五層蛋糕。圖／取自官網截圖

在CES展前專講上，輝達（NVIDIA）創辦人暨執行長黃仁勳以「新年第一場主題演講」開場，指出電腦產業每10到15年會出現一次重大平臺轉移（platform shift），而當前正同時發生兩個平臺轉移：應用將建立在AI之上，以及軟體開發與運行方式的根本改變。他強調，產業正從「寫程式」走向「訓練程式」，從 CPU 走向 GPU，並由 AI 即時生成內容，推動整個運算堆疊重新被定義。此外，《經濟日報》也整理相關資訊，帶讀者一同瞭解黃仁勳專講內容。

黃仁勳形容，2025 年代理AI快速普及，且逐步具備推理、查找資料、使用工具、規劃、模擬結果等能力。同時，舉例稱某些代理式工具改變了輝達內部軟體開發方式。此外，黃仁勳提及「與世界互動的AI」（physical AI）與「理解物理定律的AI」（AI physics），並稱其爲下一波重要方向。

黃仁勳還表示，過去平臺轉移的路徑從「大型主機到PC」、從「網際網路到雲端」，最後，再到行動裝置；而這一次不同之處在於：

1.應用將建立在 AI之上：一開始人們以爲AI本身就是應用，但接下來「會在AI之上再建立應用」

2.軟體開發方式改變：不再以傳統方式程式化，而是以訓練方式獲得能力；不在CPU上跑，而是在GPU上跑

3.內容生成模式改變：應用不再是「預先編譯、固定輸出」，而是理解情境後每次重新生成「每一個像素、每一個token」

黃仁勳以此推論，過去十年累積的龐大運算產業資本正在被「現代化」到 AI 新架構；資金來源包括：既有運算現代化、創投投入，以及各產業研發預算從傳統方法轉向AI方法。

黃仁勳提到，輝達近年建置並運行自家AI超級電腦（DGX cloud），目的不是要「經營雲端業務」，而是用來開發自家開放模型。他列舉多個領域的模型工作，包括生物、氣候／天氣預測、長文本推理速度等，並強調這些模型與工具「開放給世界」，讓企業可基於開放模型做衍生版本，同時提供涵蓋資料處理、生成、訓練、評估、護欄到部署的整套AI生命週期管理函式庫。

他也補充，輝達的模型在多個排行榜上名列前茅，並特別提到文件（PDF）解析、語音辨識、語意／AI 搜尋等能力，核心目的在於支援「AI 代理」應用。

黃仁勳表示，AI代理的關鍵在於推理與「先研究再回答」，並指出AI不可能記住「未來」與「當下」的所有資訊，因此必須透過工具與研究讓回答有依據。

他提出對未來AI應用架構的描述：

多模態（multimodal）：同時理解語音、影像、文字、影片、3D等。

多模型（multi-model）：不同任務用最合適的模型；必要時同時調用多個模型。

多雲（multicloud）與混合雲（hybrid cloud）：模型與資料分佈在不同雲、企業端或邊緣端，應用必須天然支援跨環境運行。

模型路由器（router）：用意圖導向的路由器決定任務該用哪個模型；需要隱私的工作留在本地開放模型，其餘可呼叫前沿模型。

談到物理AI，黃仁勳指出AI若要從螢幕走進真實世界，必須理解常識物理（如物體恆常、因果、摩擦、重力、慣性），而真實世界資料既昂貴又不足，必須靠模擬與合成資料來補足。

他提出物理AI的基本系統需要「三臺電腦」：

訓練電腦：用來訓練模型

推論／邊緣電腦：部署在車、機器人、工廠等現場

模擬電腦：用於仿真世界反應，以評估 AI 行爲是否合理

他提及多個支撐物理 AI 的關鍵堆疊與平臺：Omniverse（數位分身與物理模擬）、Cosmos（世界基礎模型）、Isaac Sim／Isaac Lab（機器人模擬）、以及機器人相關模型（如 Groot 等）。

輝達執行長黃仁勳宣佈，輝達推出自動車平臺率先導入賓士的CLA系列，全球首輛L2++（自動駕駛等級）的自駕車本季首先在美國上路。特派記者簡永祥／攝影

黃仁勳宣佈輝達推出Alpamayo自駕車平臺，攜手賓士等車廠，宣告完成已完成開發會「思考」的Alpamayo模式平臺，推進自駕技術和機器人自主技術。

黃仁勳並以賓士將輝達此平臺率先導入CLA車列，推出全球第一臺L2++全自駕的轎車，預定本季於美國正式上路、歐洲將緊接著於第2季上路；第3、第4季進入亞洲市場。

黃仁勳表示，Alpamayo具備高度自主決策能力。每輛車皆配備多樣化、冗餘設計的感測器，並採用雙軌安全架構：主系統由Alpamayo執行，輔以完全可追溯、可驗證的傳統自動駕駛軟體堆疊作爲安全防護。策略與安全評估系統會動態判斷路況，必要時自動切換至保守模式，確保駕駛安全。這套設計使Mercedes-Benz CLA成爲全球唯一從晶片、系統到每行程式碼均通過安全認證的車款。

他並強調這項開放架構，還採用專爲機器人與自動駕駛設計的雙ORIG與雙FOUR處理器，並整合端到端模擬、合成資料生成及訓練流程。這套方法同樣適用於其他機器人系統，包括移動型機器人、機械手臂甚至人形機器人。

輝達表示，潛在用戶可以用Alpamayo模型自行再訓練。這項免費提供的工具旨在創造出能自行設法擺脫突發狀況的汽車，例如交通號誌故障。

他說：「想像有一天路上會有10億輛車都能自動駕駛。」

黃仁勳在今年在CES，首度亮相全新開源AI模型家族「Alpamayo」，這是輝達專爲自駕車開發的全新開放式平臺。記者簡永祥／攝影

黃仁勳公佈包括Boston Dynamics、Caterpillar、Franka Robotics、Humanoid、LG 電子與NEURA Robotics等全球產業領導者，正運用NVIDIA機器人技術平臺首次推出新的AI驅動機器人。

黃仁勳並透過高解析度螢幕器秀出十多款機器人時說：「機器人技術的 ChatGPT時刻已然到來！」。

輝達正在打造開放式模型，讓開發人員繞過得消耗大量資源的預訓練，並專注於打造新一代AI機器人與自主機器，包括讓智慧機器在物理世界像人類一樣看見、理解並採取行動。另也運用NVIDIA Isaac GR00T N1.6的開放式推理視覺語言行動模型（VLA），專爲人形機器人設計，可解鎖全身控制，並使用NVIDIA Cosmos Reason實現更佳的推理與脈絡理解。

輝達發佈全新物理 AI 模型，並攜手全球合作伙伴揭曉新一代機器人。圖／輝達提供

黃仁勳並羅列包括Franka Robotics、NEURA Robotics與Humanoid正使用運用GR00T的工作流程來模擬、訓練及驗證機器人的新行爲；Salesforce正運用Agentforce、Cosmos Reason 和 NVIDIA Blueprint進行影片搜尋與摘要，以分析機器人拍攝的影片片段，將事件解決時間縮短二倍。

另外，LEM Surgical也正運用NVIDIA Isaac for Healthcare與Cosmos Transfer，訓練採用NVIDIA Jetson AGX Thor與Holoscan的Dynamis手術機器人上的自主手臂。XRlabs正運用Thor與Isaac for Healthcare，讓Olympus的ORBEYE外視鏡得以利用即時AI分析爲外科醫生提供指導。

黃仁勳指出，測試時間擴展（test-time scaling）使每年所需token數量平均增長5倍，同時上一代AI token成本每年下降約10倍。NVIDIA強調，推進運算技術每年都不能落後，這正是Vera Rubin誕生的核心原因。

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在CES上介紹Rubin GPU 與 Vera CPU。法新社

黃仁勳指出，Rubin是輝達最新一代加速器，在訓練AI軟體方面，其效能比前一代Blackwell晶片提升3.5倍，在執行AI軟體時則快 5 倍。此外，新的中央處理器（CPU）擁有88個核心，效能是原先的兩倍。

不僅如此，黃仁勳說明，Vera Rubin AI超級電腦，採用六顆晶片架構，由Vera CPU與Rubin GPU共同設計，可雙向、低延遲共享資料，並以17000個元件精密組裝而成。系統可提供100 petaflops的AI運算能力，是前一代的五倍。

ConnectX-9提供每顆GPU 1.6 Tbps的擴展頻寬，BlueField-4 DPU負責卸載儲存與資安工作，確保運算資源專注於AI。

全新Vera Rubin計算模組無纜線、無風扇、無水管設計，整體系統包括一顆BlueField-4 DPU、八張 ConnectX-9網卡、兩顆Vera CPU與四顆Rubin GPU。

在資料互聯方面，Vera Rubing導入第六代NVLink交換器，可連接18個運算節點，支援最多72顆Rubin GPU同步運作，資料傳輸量超過全球網際網路總和。配合全球首款512通道、200Gb共封裝光學乙太網路交換器Spectrum-X，能將數千機櫃組成完整的AI工廠。

輝達新一代AI晶片Vera Rubin 以提出暗物質觀測的科學家 Vera Rubin 命名，象徵突破性的探索精神與技術前沿。記者簡永祥／攝影

Rubin GPU在記憶體規格上首度推出HBM4記憶體。其中，HBM4頻寬達每秒22TB，較上一代Blackwell的8TB/s 提升2.8倍。單顆Rubin GPU整合8個HBM4堆棧，總容量達288GB，並搭配NVLink 6互聯技術，使GPU間通訊頻寬達3.6TB/s。

在系統層級，72顆GPU組成的Vera Rubin NVL72機架，總記憶體頻寬可達1.6PB/s，較Blackwell平臺提升近兩倍。至於算力表現，Rubin GPU的NVFP4推理性能達50 PFLOPS、訓練性能達35 PFLOPS，分別爲Blackwell的5倍與3.5倍。

晶片製程

傳出輝達電力革命將再進化，力推AI伺服器電源管理IC升級，未來800V的高壓直流（HVDC）元件將成市場趨勢，整合元件（IDM）大廠爲搶攻這波新商機，將導入當前先進製程正熱的晶背供電（BSPD）製程。

臺廠「晶背供電四強」中砂（1560）、昇陽半（8028）、天虹（6937）、頌勝（7768）將成爲主要大贏家，另還有漢磊（3707）、嘉晶（3016）等有望成爲相關IDM大廠將擴大委外代工需求、釋單的首選。此外，晶片製造核心臺積電（2330）；封測京元電（2449）、日月光投控（3711），以及電源與散熱的臺達電（2308）、雙鴻（3324）、奇𬭎（3017）；記憶體羣聯（8299）等廠都有望成爲核心受惠對象。

機器人

輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳在CES 2026前夕重磅宣告「機器人的GPT時代來臨」，並揭露L4自動駕駛平臺正式落地，點燃市場對實體AI想像空間，有望激勵臺股機器人概念股，包含：羅升（8374）、穎漢（4562）、全球傳動（4540）、廣明（6188）、盟立（2464）、所羅門（2359）、亞光（3019）、昆盈（2365）、嘉聯益（6153）、高鋒（4510）、凌華（6166）等。

自駕車

輝達執行長黃仁勳看好機器人、自駕車將是未來AI兩大關鍵的終端應用，業界認爲，輝達打造自駕車，感測元件與鏡頭應用最關鍵，同欣電（6271）、亞光（3019）等臺廠受惠大。研華（2395）、益登（3048）、宜鼎（5289）等臺灣三家代理商也有望跟着吃香喝辣。

伺服器

AgenticAI及實體AI（Physical AI）時代來了！輝達（NVIDIA）預告Rubin平臺已經量產中，創辦人黃仁勳透露第三代機櫃是跟80家以上夥伴協同設計，除了營邦（AIC）（3693）外，過去持續與輝達合作的PCB廠臻鼎-KY（4958）、欣興（3037）；以及川湖（2059）、南俊國際（6584），還有鴻海（2317）、廣達（2382）、緯創（3231）、仁寶（2324）、技嘉（2376）等組裝廠。

（資料來源：特派記者蘇嘉維、簡永祥、記者李慧蘭、陳昱翔、李孟珊、蕭君暉、編譯葉亭均、季晶晶；AI協助制稿）