演講上半集內容：https://uanalyze.com.tw/articles/8951119017
企業級 AI 平台與新生態系
Dell、Hitachi、IBM、NetApp 等都是世界領先的 AI 平台與儲存供應商。IBM 正與我們合作打造 AI 資料平台，NetApp 也在建構自家的 AI 平台。如果你要打造 AI 平台，Nvidia Nemo 是全球最佳語義查詢 AI，為企業級運算和儲存提供堅強基礎。
AI Ops：企業 IT 的未來核心
AI Ops 就像供應鏈和人力資源的營運系統一樣，未來 IT 將有 AI Ops，負責整理資料、微調模型、評估與保護模型。我們有大量函式庫和模型與合作夥伴整合進 AI Ops，包括 CrowdStrike、Data IQ、DataRobot、DataStax、Elastic、Nutanix、Red Hat、趨勢科技，以及 Weights and Biases。這套生態系統協助企業將 AI 融入既有 IT，不會淘汰現有運作，而是無縫新增 AI 能力。
我們與生態系夥伴（像 Dell 等）合作，把這些 AI 平台帶給全球企業 IT。
代理 AI 與數位機器人
代理 AI 其實就是數位機器人，能感知、理解、計劃。我們也在推動實體機器人的發展。學習成為機器人，必須從虛擬世界開始，我們與 Google DeepMind、Disney Research 合作開發了 Newton 物理引擎，將於 7 月開源。Newton 完全 GPU 加速，可高保真模擬剛體和軟體，讓機器人在真實感模擬下學會技能。
模擬環境已整合進 MuJoCo、Nvidia Isaac Sim。你能想像這些小機器人在家裡追逐狗狗嗎？這些畫面不是動畫，而是模擬實際物理狀況的結果。
AI 驅動機器人產業發展
我們在自動駕駛系統上投入多年，架構分為三層：用 GB200、GB300 等平台訓練 AI，利用 Omniverse 進行模擬，再把模型部署到自駕車。所有模組都完全開放，合作夥伴可依需求選用。希望讓每個人都能輕鬆整合 Nvidia 技術，不論選用多少。
這套邏輯同樣用在機器人系統。Isaac Groot 平台模擬環境為 Omniverse，訓練系統一致。訓練好的模型部署到 Jetson Thor（全新 AI 處理器），並搭配 Nvidia Isaac OS 執行時期，處理神經網路和感測器資料。我們的機器人預訓練模型和工具現已開源，下載數超過 6000 次。
機器人學的資料策略與規模
最大挑戰在於資料策略。像教孩子一樣，用遠端操作示範給機器人看，AI 能從中泛化學習。若想教很多技能，光靠人類操作員不夠，所以我們利用 AI 放大示範效果，加速資料收集，提升訓練效率。為了機器人學發展，必須靠 AI 來教 AI，需要大量合成資料、強化學習和運算力。
人形機器人特別關鍵，因為它幾乎可在任何「棕地」直接部署於現有世界，並執行人設計的任務。由於現有多數機器人體量太小，難以達到規模經濟，只有人形機器人有機會變成數萬億美元新產業。
分析師認為2026年EPS可能超預期
EPS驚喜驚嚇預測，這是統計預估較準確的分析師平均，與普遍預估的平均，之間的差異，若正數代表預估較準的分析師更看好，可能有超預期的機會，反之負數則代表預估較準的分析師較為看壞，可能有劣於預期的機會。
(資料來源：優分析產業資料庫)
工廠的數位分身與機器人化未來
未來所有會動的東西都將機器人化。工廠也正朝完全機器人化、軟體定義發展。舉例，台達已著手機器人化生產線；未來工廠的每個設備、每位機器人都有數位分身。台達、緯穎、和碩、鴻海、技嘉、廣達、緯創、台積電等企業都在建數位分身，預備五兆美元新工廠的興建熱潮。
就連 Nvidia AI 工廠和高雄地區也有數位分身。這樣的數位分身，將協助機器人學習團隊協同作業，提升新工廠效率，準時又有效率。
新辦公室：Nvidia Constellation
台灣是世界最先進產業的核心，AI 和機器人學發展也將以台灣為中心。台灣電子產業、製造產業將迎來翻天覆地的改變。AI 曾由 GeForce 帶給世界，如今 AI 將回過頭來徹底改變台灣產業。
我們正建造 Nvidia Constellation，全新台灣辦公室，選址在北投士林。感謝台北市民與市長的支持。這是我們的最大新建設，也象徵我們在台灣的持續投入與擴展。
AI 時代的新產業
感謝大家多年來的合作。我們正站在千載難逢的時刻，這是我們第一次不只在創造新一代 IT，而是在創造全新產業。這將帶來巨大機會。期待與大家一起打造 AI 工廠、企業代理、機器人，和所有偉大的合作夥伴攜手共創生態系統。
祝大家 Computex 愉快！謝謝大家。
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