仁勳把拔演講怎麼可能只會說到晶片、伺服器和 AI 供應鏈？現在連豬腳、熱炒、肉粽都變輝達概念股了！像他的愛店富霸王豬腳、花娘小館、王記府城肉粽，一個都不放過！除了美食之外，這次 NVIDIA GTC Taipei 2026 Keynote 由仁勳爸爸演講，嘻嘻幫大家整理出三個最值得注意，也最跟我們未來生活有關的亮點哦～
(圖片來源：NVIDIA)
Agentic AI 來了！讓 AI 幫你做事
第一個亮點，就是黃仁勳特別強調的 Agentic AI，這個詞聽起來有點硬，但其實可以簡單理解成，以前 AI 比較像是你問一句，它回一句的聊天機器人，現在的 AI 則開始變成你交代任務，它會理解目標、拆解步驟，最後幫你把事情完成的數位工作夥伴，黃仁勳也直接說，Agentic AI 已經來了，真正有用的 AI 已經來了！
(圖片來源：NVIDIA)
他用 GitHub 當例子，因為軟體開發是 Agentic AI 最早也最重要的應用之一，GitHub 上的程式碼提交數，從 2023 年約 3 億次，2024 年 4 億次，2025 年 5 億次，到了 2026 年前幾個月更出現接近三倍成長，代表 AI 真的正在幫工程師提升效率，像是寫程式、找錯誤、整理邏輯，甚至協助完成部分開發流程～
不過黃仁勳也提到，這不代表軟體工程師或軟體公司會被 AI 取代，反而可能是軟體產業最好的時代，因為未來世界會充滿大量 AI Agent，這些 Agent 在工作時也需要使用各種工具和軟體，所以軟體需求可能不是變少，而是變更多，只是未來的軟體不只要給人用，也要讓 AI 看得懂、用得了！
(圖片來源：NVIDIA)
從產業角度來看，這也代表 Token 的需求正在暴增，過去 Token 比較像是 AI 運算中的單位，但當 AI 開始幫企業創造實際價值，Token 就變成可以帶來收入和利潤的生產單位，這也是為什麼企業會想要生產更多 Token、建造更多 AI Factory、部署更多算力，黃仁勳甚至形容，AI 已經不只是技術展示，而是 profit generator，也是 GDP generator，簡單講，AI 已經開始從好玩的工具，變成真的會賺錢的生產力引擎
(圖片來源：NVIDIA)
RTX Spark 登場，筆電變成隨身 AI 超級電腦
第二個亮點，就是很多人期待很久的 RTX Spark，這可以說是 NVIDIA 想要重新定義未來筆電的一步，因為它不是只讓筆電變得更會打遊戲或���會剪片，而是要讓筆電變成一台真正可以跑 AI 的隨身超級電腦
這次 NVIDIA 推出的 RTX Spark，是一款把 CUDA、RTX 系統和 Windows 深度整合的超級晶片，採用台積電 3 奈米製程，搭載 Blackwell RTX GPU，擁有 6144 個 CUDA 核心，AI 效能達到 1 petaFLOP，大約可以想成接近筆電版 RTX 5070 顯卡的等級，另外它也整合了 NVIDIA 和聯發科合作開發的 20 核心 Grace CPU，透過 NVLink 把 CPU 和 GPU 整合在一起，連接速度可以達到 600GB/s，並支援最多 128GB LPDDR5X 統一記憶體
但對一般使用者來說，最有感的不是這些規格數字，而是它可能讓 AI 更靠近我們每天使用的電腦，以後你在筆電上做 AI 創作、生成圖片、剪影片、跑 AI 助理，可能不一定每件事都要丟到雲端，而是可以直接在自己的電腦上完成，速度更快、延遲更低，也更適合處理一些比較私人的資料
NVIDIA 也表示，RTX Spark 是專為 Agent 設計的 Windows 平台，會提供新的代理式 AI 服務，還支援 12K 4:2:2 影片剪輯、100fps 1440p 光線追蹤加 DLSS 遊戲、運行 120B 模型，也會和 Adobe 合作，讓 Premiere、Photoshop 這類創作者常用軟體中的 AI 功能、剪輯、調色、特效處理速度提升到 2 倍，簡單講，以前買筆電可能看 CPU、GPU、記憶體，未來可能還要多看一件事，這台筆電能不能成為我的 AI 工作夥伴！
RTX Spark 之後也會包含筆電和桌電產品，預計今年秋季會和華碩、Dell、HP、聯想、微軟、微星、宏碁、技嘉等品牌推出相關產品，尺寸會有 14 到 16 吋選擇，主打整天續航、14mm 輕薄機身，還有堆疊式 OLED G-SYNC 面板技術，所以這不只是工程師會關心的晶片，而是創作者、玩家、上班族，甚至一般消費者都可能會開始期待的新一代 AI 電腦～
(圖片來源：NVIDIA)
Physical AI 走出螢幕啦！進入真實世界
第三個亮點，就是 Physical AI，如果前面的 Agentic AI 是 AI 開始在電腦裡幫你做事，Physical AI 講的就是 AI 要走出螢幕，進入真實世界，像自駕車、機器人、智慧工廠，甚至未來各種裝置，都會需要 AI 不只會回答問題，還要看懂環境、判斷狀況，最後實際做出動作～
黃仁勳也提到，語言模型可以從網路文字中學習，因為那些文字本來就是人寫給人看的，但機器人要學習真實世界就困難很多，因為它要理解空間、物體、動作、碰撞、路徑和因果關係，最好還要從機器人自己的視角去理解世界，所以 NVIDIA 發表了 Cosmos 3，定位為 Physical AI 的開放基礎模型，它可以理解真實場景，也可以生成符合物理情境的合成影片，還能作為模擬器，用來訓練和評估機器人的策略
這裡有一個很有趣的概念，就是對 Physical AI 來說，compute 可以變成 data，意思是透過大量運算產生模擬資料，補足真實世界資料難以取得的問題，像自駕車不可能每天故意去遇到危險路況，機器人也不可能���直在現實裡摔倒撞牆慢慢學，所以先在虛擬世界裡練習，反而變成一種更安全、更大量、更有效率的訓練方式
在自駕車方面，NVIDIA 也宣布 Alpamayo 2，作為開放的自駕車模型，大會示範中，自駕車不只是自己開，還會一邊行駛，一邊說明自己的判斷，例如為什麼要避開前方障礙物、為什麼要禮讓行人、為什麼要和前車保持距離、為什麼要調整車身位置，黃仁勳也把 Alpamayo 稱為會推理的自駕車，這代表未來的自駕車不只是照規則移動，而是要能理解狀況並做出判斷
在人形機器人方面，NVIDIA 也發表 Isaac Groot Reference Design Robots，這是一套給機器人研究者使用的參考平台，因為人形機器人真的很難做，研究團隊常常要自己整合模擬器、遠端操作系統、資料管線、訓練工具和硬體，光準備工作就會花掉很多時間，Isaac Groot 的目的，就是把開放模型、模擬訓練工具、資料生成、機器人電腦、Omniverse、Cosmos、Isaac ROS 和 Jetson Thor 這些工具先整合好，讓研究者可以更快進入開發階段～這也呼應整場演講的重點，AI Agent 不只會在雲端和 PC 裡運行，未來也會進到車子、機器人、工廠設備和各種真實世界的裝置裡
小結
這次黃仁勳演講，真的不是只有科技圈或投資圈需要關注，從 Agentic AI 開始幫人完成任務，RTX Spark 讓筆電有機會變成隨身 AI 工作夥伴，再到 Physical AI 讓自駕車和機器人開始看懂世界，這些都在指向同一件事，AI 不只是變得更會聊天，而是開始變得更會工作、更會創作、更會判斷，甚至真的走進我們的生活
這場演講最重要的訊號就是，AI 時代已經正在用很快的速度，從雲端、筆電、產業鏈，一路走進我們的日常
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