6 月 1 日，黃仁勳在台北流行音樂中心開講，第一句「回到家真好」，就先炒熱氣氛。

但這場演講真正重要的，不是他講了多少新品，而是他把 NVIDIA 的定位又往前推了一大步：它不只是晶片公司，而是 AI 時代的基礎設施供應商。

整場下來，我整理了幾個值得分享的重點。

》AI 開始不只會回答，還會幫你把活幹完

重點就是：AI 不再只是回你問題，而是開始替你把事情做完。

黃仁勳一直在講 agentic AI，白話一點就是 AI 代理人。

你給它一個目標，它自己拆任務、找工具、跑流程，最後把結果交回來。這跟以前那種「你問我答」的 AI，不是同一個等級。

這個轉變影響很大，以前算力比較像成本，現在它慢慢變成生產力；以前你買算力，是為了省時間，現在你買算力，是為了多做事、多產出。

這也是他一直強調 tokens、throughput 和 token cost 的原因，因為在他的世界裡，AI 工廠不是燒錢機器，而是生產結果的地方。

》Vera Rubin：把 AI 工廠的 ROI 直接放到檯面上講

Vera Rubin 是這次的主菜，而且黃仁勳不是只講規格，他是直接把經濟效益攤開。

NVIDIA 說這個平台已經進入 full production，而且供應鏈規模比 Grace Blackwell 還大，組裝效率也明顯提升。

更具體一點，Vera Rubin 跟上一代 Blackwell 比起來，訓練同一個模型所需要的晶片數少了四分之三，推論成本砍到十分之一，整體效能則拉高了 3.5 倍。

NVIDIA 官方的說法是，Vera Rubin 這一代可以把 agent throughput 提升到前一代 Grace Blackwell 的 10 倍。

這也是它最有說服力的地方。不是單純跑得快一點，而是同樣一筆電力、同樣一座資料中心，能吐出更多 token、做更多工作、賺更多錢。

黃仁勳想傳達的不是「新晶片比較強」而已，而是同一座 AI 工廠，換上他的設備後，產出效率更高。

對客戶來說，這就不是要不要升級的問題，而是你如果不升級，別人的效率比你高一截，最後差距就會越拉越大。

》連 CPU、連你的筆電，他都自己做了

NVIDIA 過去專心做 GPU，這次往兩邊都伸了手。

一邊是 Vera CPU，延遲比 x86 低四成。AI Agent 最怕卡頓，一個停頓整條流程就斷。

NVIDIA 的意思很清楚：AI 時代的 CPU，它也要自己掌握，不能再完全交給 Intel、AMD。

另一邊更貼近你：NVIDIA 找上聯發科，做出 RTX Spark 這顆 Windows PC 用的新晶片。

官方說法是，它把 Blackwell RTX GPU、20 核心 Grace CPU、最高 128GB 統一記憶體塞進輕薄筆電和小型桌機；聯發科參與客製 CPU 設計，補的是功耗效率、效能和連接能力。

他說這是「40 年來 PC 第一次被重新設計」。

產品叫 RTX Spark，華碩、微星、Dell、HP、Lenovo、微軟 Surface 第一波就上，2026 秋天開賣。

》別擔心，AI 不是來搶你飯碗的

這段他講得很白：「AI 會消滅工作」是錯的。

例子很具體：全球軟體工程師薪資加起來約 3 兆美元，但在 AI 幫忙下，他們做出來的東西已經值近 9 兆，同一批人，產出三倍。

GitHub 也證明，程式提交從 2023 的 3 億、2024 的 4 億、2025 的 5 億，到 2026 年初直接暴衝。

他的意思不是 AI 完全不會取代任何工作，而是至少在軟體工程這個例子裡，AI 先把人的產出放大了。

》Cosmos 3：讓機器人先在虛擬世界練好再上場

機器人這塊，他推出物理 AI 平台 Cosmos 3，能模擬重力、摩擦、光影、天氣，讓自駕車和工業機器人先在虛擬世界裡練；搭配 Isaac GR00T，人形機器人甚至能看著人類動作直接學。

機器人公司最缺的就是訓練資料，Cosmos 3 等於幫它們開了一個練不完的練習場。

而你一旦在這套系統裡把機器人練起來，要搬走就很難，這才是他真正想埋的護城河。

》台灣：他說「我們一起做的」

講到最後，他說了一句：「We did this with Taiwan.」

他多次提到台灣供應鏈，甚至強調這次 Vera Rubin 的供應鏈規模比上一代更大。

台積電負責先進製程與 CoWoS 封裝，聯發科參與 NVIDIA 的 PC 晶片設計，鴻海、廣達做系統組裝，台達電供電，連可成、臻鼎這些新面孔也出現在名單裡。

台灣從以前的「接單、代工、景氣循環」，這次被放到「共同創造者」的位置。

對台灣來說，這件事的意義不只是「又拿到大單」，而是台灣在 AI 基礎建設裡的位置越來越關鍵。

》結論

我覺得這裡才是整場最值得追的地方。

NVIDIA 找聯發科做 RTX Spark，重點不只是多一顆 AI PC 晶片，而是它走 Arm 架構，打進長期由 Intel、AMD 壟斷的 Windows PC CPU 市場。

這件事如果成形，PC 市場原本很穩的 x86 格局，就會開始鬆動。

過去四十年，Windows PC 幾乎都繞著 x86 轉；但 NVIDIA 現在把 Blackwell GPU、Grace CPU、AI 軟體生態，加上聯發科的低功耗 SoC 能力一起放進 PC，等於是替 AI PC 開了一條新路。

對聯發科來說，這也不是普通合作案。它等於拿到高階 Windows AI PC 的入場券。

如果這條線成功，市場對聯發科的評價，就不會只停在手機晶片，而會開始把它放進 AI PC 與 Arm PC 的平台競爭裡。

所以這場演講不能只看 Vera Rubin，也不能只看 NVIDIA 又發了什麼新晶片。

更值得看的，是 NVIDIA 正在把 AI 從資料中心推到個人電腦，再從個人電腦推向機器人和物理世界。

它真正想賣的不是單一產品，而是一套運算規則。誰能被放進這套規則裡，誰就有重新被市場定價的機會。

聯發科這次，就是最值得觀察的。

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