【GTC 2026】黃仁勳：這是我最棒的一頁 PPT
Token 是新大宗商品、輝達路線圖公佈、發佈NemoClaw、組建Nemotron 聯盟🔥
輝達 GTC 2026 主題演講落幕。
黃仁勳發佈 Vera CPU、Groq LPU、Vera Rubin 系統與 DLSS 5。
黃仁勳公佈未來 12 個月 AI 藍圖。
黃仁勳GTC演講直播略有推遲，開場輝達播放大量鄉村音樂，意外出圈。（疑似AI生成）。
開場倒計時5分鐘
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:18 正式開始！
雖然晚了幾分鐘，但演講正式啟動。
開場播放短片，講述 AI Token 以及我們用它在醫療、航天、建築等領域所做的一切。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:21
主角登場：CEO 黃仁勳 黃仁勳身著標誌性皮夾克登台——抱歉，今年沒有特別款夾克。
他開場感謝了預熱環節的嘉賓。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:24
“我們深耕 CUDA 已有 20 年”
CUDA 是輝達今天地位的核心原因之一，本屆 GTC 正值 CUDA 20 周年。
“最難的一件事，是建立起我們的使用者基數——我們進入了每一朵雲、每一家電腦公司、每一個行業。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:26
雲端 Ampere 價格反而在上漲
CUDA 的普及形成了輝達所謂的“飛輪效應”：
吸引開發者 → 開發者基於 CUDA 開發 → 更多人採用輝達硬體 → 循環持續。
正因如此，黃仁勳表示，老舊 Ampere 架構 GPU 在雲端的價格反而上漲。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:28
“GeForce 是輝達最成功的行銷”
黃仁勳表示：“GeForce 是輝達最棒的行銷活動。”
他回顧：25 年前輝達創造了首個可程式設計著色器，最終發展出 CUDA，並以 GeForce 作為普及載體。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:30
輝達公佈下一代電腦圖形技術：DLSS 5
首個重磅發佈：DLSS 5。
輝達在《生化危機：安魂曲》《霍格沃茨之遺》《星空》中進行展示。
大家都在期待 DLSS 5 的具體細節，而對比畫面已極具說服力。
DLSS 5 是什麼？
輝達將可控 3D 圖形、結構化資料與生成式世界結合。
“結構化資料與生成式 AI 融合的理念，將在一個又一個行業重演。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:34
“這是我最棒的一頁 PPT”
黃仁勳開玩笑說，他要用整場剩下的時間講解這頁關於結構化資料的 PPT。
這是企業計算的“基本事實”。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:36
AI 可以處理非結構化資料
黃仁勳強調 AI 對非結構化資料的重要性：這類資料佔全球資料的 90%，但過去因為無法檢索、查詢而“毫無用處”。
SQL 的發明者 IBM，正通過 cuDF 加速框架為 WatsonX 資料提供加速。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:41
再談摩爾定律
黃仁勳再次談到摩爾定律已失效： “摩爾定律已經動力耗盡，加速計算讓我們實現巨大飛躍。”
他以Google雲為例，展示輝達加速方案如何在各公司、各行業複製。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:43
輝達今年將把 OpenAI 引入 AWS
“眾所周知，OpenAI 完全受算力限制。”
黃仁勳表示，OpenAI 今年將登陸 AWS，有望緩解其巨大的基礎設施壓力。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:47
“垂直整合，但水平開放” ：我們別無選擇
黃仁勳將輝達定位為“垂直整合、水平開放”，這可能會引起 FTC（美國聯邦貿易委員會）的關注。
但輝達表示，在加速計算領域，別無選擇，必須為客戶提供全端方案。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:51
輝達稱需要領域專用庫滿足不同行業需求
AI 應用廣泛，但黃仁勳表示，不能簡單粗暴地把生成式 AI 套用到所有場景。
“我們必須擁有領域專用庫，解決每一個垂直行業的問題。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:54
回歸 CUDA “我們是一家演算法公司。”
在花 10 分鐘講解軟體棧在各行業的應用後，黃仁勳再次回歸核心。
一切都回到輝達的 CUDA-X 庫，他稱之為公司的“皇冠明珠”。
cuDNN 引爆了 AI“大爆炸”
輝達稱，cuDNN（CUDA 深度神經網路庫）是公司史上最重要的庫之一，引爆了現代 AI 的“大爆炸”。
現場播放 CUDA-X 各類庫的演示視訊，包含一段高度逼真的全模擬畫面。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:02
輝達“重新發明了計算”
黃仁勳談到眾多 AI 原生公司，它們之所以存在，正是因為輝達“重新發明了計算”。
我們正處在新一輪平台變革的起點，堪比當年 PC 革命。 過去兩年，ChatGPT 開啟了生成式 AI 時代。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:07
AI 加速時間線
近幾年 AI 發展極快：
- 2023：ChatGPT
- 2024：推理模型，如 o1
- 2025：超大上下文窗口模型，如 Claude Code（首個“智能體模型”）
輝達全員都在使用 Claude Code 及其他模型。
- 2026：輝達稱，我們迎來推理的拐點。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:10
輝達預計未來一年需求將翻倍
去年，輝達稱到 2026 年 Blackwell 與 Rubin 體系的高確定性需求與訂單達 5000 億美元。
“我預計到 2027 年，這一數字至少達到 1 兆美元。”
“這合理嗎？”黃仁勳表示，這正是他本場演講要解釋的內容。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:13
輝達是唯一覆蓋全領域 AI、全模型的公司
黃仁勳稱，輝達是唯一一家覆蓋全領域 AI、全模型的廠商。
輝達、Anthropic、Meta SL 三者加起來，佔據全球 AI 算力的 1/3。
黃仁勳表示，已充分證明：作為 AI 基礎設施廠商，“你可以完全放心地基於我們建構”。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:17
輝達稱 Grace Blackwell 是“一場豪賭”
黃仁勳表示，NVL72 是一場“巨大豪賭”，並感謝合作夥伴的支援。
“對所有人來說都不容易……推理是終極難題。” 而這場賭局，輝達贏了。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:21
每瓦性能提升 50 倍，成本降低 35 倍 “當時沒人相信我。”
黃仁勳表示，NVL72 最初宣稱每瓦性能提升 30 倍，實際做到了 50 倍。
他再次提及摩爾定律：其每年性能提升大約只有 1.5 倍。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:24
“資料中心現在是生產 Token 的工廠”
黃仁勳說：資料中心過去是儲存檔案的地方，現在是生成 Token 的工廠。 推理是核心工作負載，Token 是新大宗商品。 （點選看：剛剛！阿里 All in Token，吳泳銘親自掛帥！）
隨後播放一段短片，回顧發展歷程。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:30
Vera Rubin 亮相舞台
Vera Rubin NVL72 是“驅動智能體 AI 時代的超級引擎”。
新增 Groq 3 LPX 模組。
輝達稱，過去十年算力提升達到 4000 萬倍。
黃仁勳在台上展示完整 Vera Rubin：它是“一個巨型系統”。
他表示，Vera CPU 專為高單核性能設計，與機架配合用於智能體處理。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:32
Vera CPU 詳細資訊
88 核 Vera CPU，單個機架可搭載 256 顆晶片，全部採用液冷。
這款面向 AMD、英特爾的最新競品。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:35
Groq 3 LPU 與 Groq LPX 登場
系統新增 Groq LPX 機架，這在 GTC 之前已有消息。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:37
黃仁勳展示 Rubin Ultra 的 NVLink
黃仁勳講解 Rubin Ultra 的 NVLink 工作方式：計算單元在前，擴展互聯架構在後。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:42
黃仁勳：這是企業“最重要的圖表”
輝達表示：Token 是新的大宗商品。
對企業而言，同等功耗下 AI 工廠的吞吐能力，將“被研究很多年”。
更多 Token 意味著更智能的模型，模型越智能，就越需要更高的 Token 吞吐。
輝達稱，在每一個層級，Vera Rubin 都提供了更高得多的吞吐性能。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:47
低延遲與高吞吐本是“天敵”
Groq 對輝達至關重要，因為它突破了 NVL72 的極限。
借助 Groq LPX，輝達稱可讓使用 Vera Rubin 的企業收入提升最高 10 倍。
它解決了低延遲與高吞吐難以兼得的問題——黃仁勳稱二者本是“天敵”。
輝達通過解耦推理（disaggregated inference），將高吞吐晶片與低延遲晶片合二為一。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:51
Vera Rubin 樣品進展“極其順利”
黃仁勳坦言，Grace Blackwell 樣品階段曾遇到一些問題，但 Vera Rubin 的樣品推進非常順利。
事實上，首台 Vera Rubin 系統已在微軟 Azure 雲端運行。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:53
Vera Rubin：橫跨 5 個機架、整合 7 顆晶片
Vera Rubin 無疑是輝達迄今為止最具野心的系統： 橫跨 5 個機架系統，內建 7 顆晶片。
輝達稱，對比 x86 與 Hopper： - Vera Rubin：7 億 Token/秒- 傳統架構：僅 200 萬 Token/秒
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:56
輝達路線圖公佈
黃仁勳預告下一代 Feynman 系統： 包含全新 GPU、全新 LPU、名為 Rosa 的全新 CPU、Bluefield 5，以及支援銅互連與 CPO 規模化的 Kyber。
Feynman 系統計畫 2028 年推出，今年會陸續公佈更多資訊。 明年 GTC，我們大機率會像今年談論 Vera Rubin 一樣，密集討論 Feynman。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:59
在 Omniverse 會面
輝達打造 Omniverse，用於與供應商虛擬會面，實現資料中心更大規模的協同設計。
目標是“不浪費一絲功耗”。 這些是 AI 工廠的藍圖，輝達稱之為 DSX 平台。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:04
資料中心要上天了
輝達正在研發名為 Vera Rubin Space-1 的系統，將成為首個太空資料中心。
目前仍處於早期階段，但輝達表示“有大量頂尖工程師”參與該項目。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:06
NemoClaw 讓 OpenClaw 變得簡單易用
輝達簡化了基於 OpenClaw 搭建 AI 智能體的流程： 只需輸入兩行 Shell 命令，即可啟動一個 AI 智能體。
之後只需交給它任務，讓智能體自主運行即可。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:09
OpenClaw 是什麼？黃仁勳定義：一個作業系統
黃仁勳現場解釋 OpenClaw——其實在場觀眾早已熟知。
簡單說：它是一個可連接雲端系統的智能體，能建立子智能體、任務調度、拆解問題等。
黃仁勳將其定義為作業系統： “這和當年 Windows 讓個人電腦普及的邏輯一模一樣。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:13
輝達與 OpenClaw 合作，打造企業級安全方案NemoClaw
具備企業級安全能力，可保護敏感資訊。 AI 智能體可對外通訊並自主執行，這顯然存在安全風險。
NemoClaw 為企業提供參考軟體棧，讓 OpenClaw 安全可用。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:19
輝達組建 Nemotron 聯盟
輝達表示，Nemotron 3 Ultra 將成為全球最強基座模型。
為規模化推進 Nemotron，輝達將為 Nemotron 4 組建聯盟，成員包括： Black Forest Labs、Perplexity、Mistral、Cursor 等。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:24
將智能體帶入物理世界
輝達在 GTC 現場展示了 110 台機器人，展示其“物理 AI”實力。
輝達宣佈多家新合作夥伴，包括 4 家自動駕駛計程車合作夥伴：比亞迪、現代、日產。
同時與優步（Uber）合作，在部分城市將自動駕駛計程車接入優步網路。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:31
《冰雪奇緣》雪寶 Olaf 登台，與黃仁勳同框
在一場毫不尷尬的互動中，《冰雪奇緣》的 Olaf 登上舞台。
黃仁勳介紹了生成 Olaf 所用到的各類 AI 模型。
總之，Olaf 參與了本次 keynote 的收尾環節。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:34 演講正式結束
發佈會正式落幕。
輝達在演講結尾播放了一段動畫：多台機器人（連同黃仁勳）圍坐在篝火旁，演唱一首關於本次 keynote 的鄉村歌曲。
這首歌大機率由 AI 生成。
彩蛋：
黃仁勳致美光CEO：致我在美光的各位朋友。我們的合作改變了世界。業界速度最快的HBM4視訊記憶體已交付給輝達。
美光已向輝達大規模交付 HBM4 視訊記憶體，用於 Vera Rubin AI 平台
頻寬超 2.8TB/s，能效大幅提升
鎖定輝達下一代 AI 晶片量產訂單，直指 AI 算力核心瓶頸
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