黃仁勳：AI下一階段將由「代理AI」主導，真正的限制其實係記憶體

他亦指出，這些AI未必會讓人變得更閒，反而可能讓人更忙——因為團隊能更快完成項目，也會嘗試更大規模的計劃。

關於「個人使用AI」的說法

網上有部分說法指黃仁勳曾提到自己會在工作中使用Anthropic的Claude，甚至提到家人用AI代理管理家務。

不過在主流媒體對其訪台報導中，並沒有可靠來源確認這些具體例子，因此較合理的做法是把它們視為未經證實的轉述，而非確定的公開發言。

AI發展的真正瓶頸：記憶體

很多人以為AI的限制只是GPU算力，但黃仁勳指出，未來更大的限制其實是記憶體容量與頻寬。

隨着AI模型變得更大、需要即時推理與推論，系統對高速記憶體（例如HBM）的需求正在急速增加。

他指出，AI模型需要極高速度去「思考、回應與推理」，這意味著整個產業都需要更大的記憶體系統與更高頻寬架構。

換句話說，未來AI競爭不只是誰有更快GPU，而是誰能打造完整的系統架構。

台灣在AI供應鏈中的關鍵地位

黃仁勳此行亦再次強調台灣在全球AI產業中的核心角色。

Nvidia最先進的晶片，大多依賴台積電（TSMC）製造。隨着AI需求爆炸式增長，他甚至預測：

未來十年台積電產能可能需要增加超過一倍，才能滿足全球需求。

這也解釋了為何他每次訪台都會與多家供應鏈企業會面，並稱台灣是AI產業不可或缺的一部分。

中國仍然是重要市場

儘管中美科技競爭與出口管制仍然存在，黃仁勳對中國市場的看法相對長遠。

他表示，中國政府最終需要在「保護本土產業」與「擴大AI算力」之間取得平衡，因此他預期中國市場最終仍會逐步重新開放AI晶片進口。

同時，他亦強調，台灣會繼續是Nvidia最先進晶片的重要製造基地。

AI未來將走向「異構運算」

在硬件架構上，黃仁勳亦不認同未來只會由單一晶片架構主導。

他認為未來AI系統會採用異構運算（heterogeneous computing）：

不同類型處理器在大型系統中協同運作，例如：

• GPU負責訓練
• 不同晶片處理推理
• 專用硬件管理記憶體
• 分散式系統協調AI代理

這種架構特別適合大量AI代理同時運作的環境。

大方向：AI革命其實才剛開始

綜合黃仁勳在台灣期間的多次發言，可以看到一個很清晰的產業敘事：

• AI基礎設施仍在早期階段。
• AI代理將成為下一波軟件革命。
• 記憶體與晶片產能正成為主要瓶頸。
• Nvidia希望成為整個AI經濟的底層平台。

如果他的判斷成立，未來十年AI產業真正的變化，可能不只是更強的模型，而是整個數碼經濟基礎設施的重建。