那我們今天就開始吧，今天的文章會回答這些問題:
① GTC 是什麼？這場大會的真正目的
② 運算需求暴增百倍？黃仁勳如何論證
③ 從手寫程式到 AI 驅動，運算平台的重大轉變
④ AI 運算需求的四大推力
⑤ GTC 透露的投資啟示：如何判斷趨勢，而非關注短期股

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摘要
本集科技一週 Jeff 針對黃仁勳最新財報會議內容進行深度分析，重點在於 AI 算力需求的未來趨勢。首先闡述 AI 訓練只是第一步，推理才是最大算力消耗來源，並以律師生涯為例說明算力需求的持續增長。接著，他分析輝達的競爭優勢，在於其可程式 GPU 和 CUDA 軟體平台能適應多樣化且變動的演算法。最後，Jeff 探討市場對 AI 的集體意識，以及 AI 在語音、視覺等領域的發展，並以 Google 收購 HTC XR 部門為例，預測 AR/VR 眼鏡將進入量產階段，點燃市場想像力。(以上感謝AI小夥伴的總結)


大綱
引言：黃仁勳財報會議重點整理
00:04:07
AI 算力需求的持續增長與 Nvidia 的優勢
00:14:02
Nvidia 的產品策略與護城河
00:18:04
市場的集體意識與投資者疑慮
00:22:45
AI 的未來發展與應用：從語音 AI 到實體 AI

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本期科技一週節目以谷歌為核心，透過分析五位關鍵人物（投資長 Ruth Porat、AI 掌門人 Demis Hassabis、硬體負責人 Rick Osterloh、首席科學家 Jeff Dean 和執行長 Sundar Pichai）的職位和言論，闡述谷歌在 AI 2.0 時代的佈局和戰略。節目指出谷歌正積極投資全球資料中心，並將 AI 應用於各個領域，例如智慧城市和科學研究，預測未來並提升效率。最後，節目建議聽眾關注谷歌的發展，並積極使用 Gemini Advanced 中的個人化 AI 服務 GEMGEM，以體驗 AI 2.0 的應用。

本集重點》
① 集團投資長手握150billion 現金 Ruth Porat
② Demis Hassabis Google AI 掌門人
③ Rick Ostelo 所有的安卓chrome 的硬體 (所有喔)
④Jeff Dean 谷歌的首席科學家，號稱比電腦還強的人腦
⑤ Sundar Pichai CEO 

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本集重點》
① 2025 最大的轉機，電動車的自駕行。
② 能做雜事的家用機器人，才是真正的聖杯
③ 科技的進展回饋GDP的成長，你的工作成果以及影響力，放大了嗎?

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重點心得

• Ark Investment 在 2021 年 2 月就已預測人工智慧將成為主要趨勢，比 2022 年底 GPT 爆發早了一年多。
• Ark Investment 預測 2025 年 10 月，特斯拉自駕車的安全係數將超越人類駕駛，屆時事故發生間隔里程數將超過 70 萬英里。
• Ark Investment 估算家用機器人潛在市場規模達 13 兆美元，相當於全球 GDP 的 10% 以上。
• 家用機器人市場的關鍵在於其能處理家庭中的「無償工作」，例如摺衣服、清潔等，這些工作具有巨大的潛在價值。
• 機器人發展分為硬體製造、動作控制和認知能力提升三個階段，目前仍處於硬體成本高昂、缺乏業界標準的早期階段。
• 特斯拉 2024 年交付量首次下滑，與其他品牌相比，其增長率為負，顯示電動車市場競爭日益激烈。
• Ark Investment 預測，人工智慧、自駕車和人形機器人將在未來五年內推動經濟增長，GDP 增長率可能達到 10%。
• 根據 Ark Investment 的分析，電動車與自駕系統的結合，將帶來電動車市場的重大轉機。



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本期科技一週探討 NVIDIA CEO 黃仁勳的訪談，分析 AI 2.0 時代的產業趨勢及 NVIDIA 的競爭優勢。節目首先針對「在推論時代，NVIDIA 的護城河是否依然存在」以及「ASIC 的興起對 NVIDIA 的威脅」等問題，闡述黃仁勳的觀點，並以「訓練即大規模推論」和「通用性 vs. 專用性」等概念進行解讀。接著，節目探討 AI 產業是否面臨過度投資風險，並分析 NVIDIA 作為一家加速運算平臺公司的定位和商業模式，重點提及 NVIDIA 的 GPU、CUDA 和 cuDNN 等技術。最後，節目總結 AI 投資持續增長，並以 NVIDIA 與聯發科的合作案例，說明建立長期競爭優勢的重要性，強調公司對自身定位的清晰理解將直接體現在產品上。


大綱》
00:00:00
節目開場與 NVIDIA CEO 訪談介紹
本章節介紹了本集科技新聞節目將探討的主題：基於 NVIDIA CEO 三個月前的訪談，分析 AI 2.0 時代的贏家以及 NVIDIA 的未來策略。節目主持人說明了選擇此訪談的原因，並點明了訪談內容的持續適用性，以及其與其他科技新聞的關聯性。此外，主持人也提及近期 DeepSeek 的出現，以及其對 AI 投資市場的影響。

00:03:06
推論時代，NVIDIA 的護城河
本章節探討在 AI 推論時代，NVIDIA 的競爭優勢是否依然存在。黃仁勳以「訓練即大規模推論 (Training is inference at scale)」的觀點，闡述訓練模型的本質是一種大規模推論過程。他進一步說明，在 NVIDIA 平臺上訓練的模型，也將在 NVIDIA 的 GPU 上運行最佳，體現了「在 NVIDIA 上構建，將在 NVIDIA 上運行 (Build on NVIDIA, will run on NVIDIA)」的策略。

00:06:54
ASIC 興起下的 NVIDIA 競爭優勢
本章節分析了 ASIC (特殊應用積體電路) 的興起對 NVIDIA 的影響。主持人列舉了多家科技巨頭自行開發 ASIC 晶片的案例，並探討了 ASIC 與 GPU 在應用上的差異。黃仁勳則認為，GPU 作為一個通用的加速運算平臺，適用於各種應用場景，而 ASIC 則專注於特定功能，在演算法高度變動的 AI 領域，GPU 的通用性更具優勢。

00:12:08
AI 投資過熱與光纖泡沫的比較
本章節探討了目前 AI 領域是否存在投資過熱的問題，並將其與 2000 年的光纖泡沫進行比較。黃仁勳認為，AI 代表著一種全新的運算方式 (a new way of computing)，與過去的軟體程式設計有著根本性的區別。他指出，AI 的發展需要大量的平行運算能力，因此無論是新舊資料中心，都將大量運用 GPU，所以目前並不存在過度投資的問題。

00:15:47
NVIDIA 的公司定位與核心競爭力
本章節深入探討 NVIDIA 的公司定位和核心競爭力。主持人回顧了 NVIDIA 早期發展的經驗，以及黃仁勳對公司定位的清晰闡述：「我們加速一切 (We accelerate everything)」以及「NVIDIA 是一家演算法公司 (NVIDIA is an algorithm company)」。 NVIDIA 的核心競爭力在於其 GPU、CUDA 和 cuDNN 等技術，以及對演算法的深入理解，這些技術共同構成了完整的運算週期 (computing cycle)。

00:21:27
AI 投資趨勢與 NVIDIA 的未來展望
本章節總結了節目內容，並對 AI 投資趨勢和 NVIDIA 的未來發展進行了展望。主持人引用了大型雲端服務供應商 (CSP) 在 2025 年將投資 3200 億美元於 AI 的消息，以及 Sam Altman 的觀點，說明 AI 投資並不會停止。 此外，主持人還分析了 NVIDIA 與聯發科合作開發車用晶片的案例，說明 NVIDIA 的策略是「無處不在 (let's be everywhere)」，並強調公司對自身定位的清晰理解是成功的關鍵。 最後，節目主持人總結了 AI 作為一種新的運算方式，以及 NVIDIA 在 AI 2.0 時代的持續優勢。

精彩回顧》
「訓練就是大規模的推論」(Training is inference at scale.)

「在 NVIDIA 上構建，將在 NVIDIA 上運行」(Build on NVIDIA, will run on NVIDIA.)

「這間公司所做的 GPU，存在的目的是替全人類的各種應用打造一個可以普及化的加速運算平臺。」

「AI 其實我們正確的理解，來理解它，它是一個新的運算方式」(AI is a new way of computing.)

「我們加速一切 (We accelerate everything). 輝達是一家演算法公司 (NVIDIA is the algorithm company).」

「2025 年，大型雲端服務供應商將投資 3200 億美元。」(In 2025, major cloud service providers will invest $320 billion.)

「谷歌、Meta、微軟和亞馬遜之間的競爭，都是『一點之隔』(One Click Away).」

「一家公司對其真正業務的看法會體現在其產品中」(A company's perspective about what you're really doing manifests itself into the product.)

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本集重點
👉① 流程自動化，有個東西叫做Copilot Actions.
👉② Agent in Microsoft 365
👉③ Agent 直接與你熟悉的資料庫溝通
👉④ 替代的倍數關係

文檔下載
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