Nvidia chief Jensen Huang said AI robotics is a “once-in-a-generation” opportunity for Europe at Davos on Wednesday.……
英偉達執行長黃仁勳週三在達沃斯表示，人工智慧機器人技術是歐洲「千載難逢」的機會。
Jensen Huang lists AI's 3 biggest advances of 2025
黃仁勳列出了人工智慧在2025年可能取得的三大進展
We’re heading to Davos tomorrow!
NVIDIA CEO Jensen Huang joins BlackRock CEO Larry Fink at the World Economic Forum Annual Meeting to discuss how AI is driving economic growth — creating new jobs and boosting productivity across the global economy. #wef26
January 21, 2026 at 11:30–12:00CET
Mark your calendars: https://nvda.ws/3YKiEzT
黃仁勳
黃仁勳希望他的工程師們將編寫程式碼的時間完全排除在外。在最近做客 No Priors AI 播客節目時，黃仁勳透露，這家市值 3 兆美元的晶片製造商的每一位工程師現在都會在日常工作中使用 Cursor——一款人工智慧編碼助手。
Nvidia CEO #JensenHuang wants his engineers to spend exactly zero percent of their time writing code. In a recent appearance on the No Priors AI podcast, #Huang revealed that every engineer at the $3 trillion chipmaker now uses Cursor, an AI coding assistant, throughout their workday.
Details here 🔗http://toi.in/kCJklZ
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BREAKING: China has restricted purchases of Nvidia's H200 AI chips and will only approve purchases of the chips "under special circumstances," per The Information.
感謝 NVIDIA Live 的主持人和嘉賓們在 CEO 黃仁勳演講前進行了精彩的「開場白」。他們探討了開放模型的力量、實體 AI 和機器人技術的崛起，以及正在重塑醫療保健、金融等領域的重大突破。
這些對話凸顯了在 AI 原生時代採取策略性行動的重要性。
錯過了直播？ ▶️ 觀看重播：https://nvda.ws/4qFPkq0
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NVIDIA CEO 黃仁勳表示，下一代晶片已全面投產
These conversations underscore how critical it is to move strategically in the AI-native era.
Missed it? 
Watch the replay: https://nvda.ws/4qFPkq0
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Nvidia CEO Huang says next generation of chips is in full production
Ben CHEN
這段來自 Bloomberg Podcasts 的影片（發布於 2026 年 1 月 6 日）是一場由輝達（NVIDIA）執行長 黃仁勳 與西門子（Siemens）執行長 博樂仁（Roland Busch） 共同參與的訪談。
以下是影片的摘要與重點整理：
* 加速工業數位轉型： 兩家公司宣布一項重大合作，將輝達的 AI 技術（物理 AI 與代理 AI）整合到西門子的工業軟體平台（如 EDA、Teamcenter 和工廠自動化系統）中 [02:17]。
* 數位孿生（Digital Twin）： 西門子利用輝達的技術來優化產品與製造過程。黃仁勳提到，輝達也使用西門子的軟體來設計其先進晶片，並在「AI 工廠」中模擬熱力學等物理特性 [02:43]。
* 應用實例： 目前技術已應用於如晶片製造、飲料生產甚至能源新創公司，旨在提高產量、節能並解決勞動力短缺問題 [01:42, 06:01]。
2. 下一代 AI 硬體與效能
* Vera Rubin 平台： 黃仁勳介紹了新發表的 Vera Rubin 系統。該系統整合了 6 個晶片，能源效率與成本效率均比上一代提升了 10 倍 [03:31]。
* 突破物理限制： 黃仁勳強調，隨著系統變得極度複雜，透過數位孿生進行「一次就做對」的模擬設計至關重要 [04:14]。
3. 能源與基礎設施挑戰
* 能源限制： 兩位執行長均承認，能源始終是工業發展的瓶頸。黃仁勳提到，川普政府的能源增長議程對於美國新興 AI 產業的成長至關重要 [09:15]。
* 供應鏈需求： 西門子看到電力基礎設施（如變壓器、燃氣輪機）的強勁需求，這反映了 AI 發展對能源供應鏈的巨大壓力 [10:32]。
4. 全球佈局與中國市場
* 中國市場： 關於 H200 等產品進入中國，黃仁勳表示他直接觀察企業的需求，若政策允許，需求依然強勁 [12:14]。
* 人才與稅收： 針對矽谷討論的「富人稅」，黃仁勳表示他並不擔心，並直言「我完全沒想過這件事」，他更看重的是矽谷的人才聚集 [20:39, 21:09]。
5. 未來技術與太空工廠
* 太空 AI 工廠： 討論到 SpaceX 在太空建立數據中心的可能性，黃仁勳認為這在技術上是可行的，因為太空有豐富的能源與冷卻條件，而「智能代幣（tokens）」比實體硬體更容易傳回地球 [16:24, 17:15]。
* 自動駕駛（AV）： 黃仁勳讚揚特斯拉的自動駕駛架構是世界上最先進的之一，並表示輝達與特斯拉在視覺 AI 領域的路線有許多相似之處 [18:06, 18:56]。
核心訊息： 這次對話強調了 AI 從雲端走入「物理世界」的趨勢，特別是透過輝達的運算能力與西門子的工業經驗結合，推動工業 AI 的「ChatGPT 時刻」到來 [07:14]。
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NVIDIA執行長黃仁勳在CES 2026期間舉行主題演講，前段關於AI模型和車用電子、機器人的內容結束後，後段針對Vera Rubin系統全面介紹，不僅指出Vera Rubin已在量產階段準備大量出貨，同時在設計端，也是NVIDIA少有的全面改版。
在CES展前專講上，輝達（NVIDIA）創辦人暨執行長黃仁勳以「新年第一場主題演講」開場，指出電腦產業每10到15年會出現一次重大平台轉移（platform shift），而當前正同時發生兩個平台轉移：應用將建立在AI之上，以及軟體開發與運行方式的根本改變。他強調，產業正從「寫程式」走向「訓練程式」，從 CPU 走向 GPU，並由 AI 即時生成內容，推動整個運算堆疊重新被定義。
英偉達執行長黃仁勳預計將於本月訪問台灣，該公司正準備在台北設立新總部，進一步擴大在該地區的業務版圖。這次訪問正值人工智慧晶片需求持續攀升，全球半導體供應鏈（尤其是亞洲）面臨越來越大的壓力之際。
當地報道稱，黃仁勳將與台北市府官員會面，並可能簽署協議，正式確立英偉達在台北的總部。該項目目前正在進行規劃和分區審查，台北市政府官員稱英偉達的投資計畫是對其信心的強大體現。
另有傳言稱，黃仁勳還將與台灣最大的科技和製造企業的高管舉行私人晚宴。據報道，出席晚宴的嘉賓包括台積電、富士康、廣達、緯創等公司的領導人，這凸顯了英偉達在人工智慧生態系統中的核心地位。
英偉達的崛起堪稱奇蹟。隨著對其人工智慧晶片、軟體和資料中心系統的需求爆炸性成長，該公司市值已超過4兆美元。分析師表示，即使競爭對手正大力推動客製化晶片設計，英偉達?在訓練工作負載領域仍佔據主導地位。
中國正在助推這一趨勢。近期政策調整允許英偉達新款晶片有限度地進入中國市場，中國企業紛紛搶購。這波訂單激增可能會提振營收，但也可能增加緊張的產能。
Local reports say Huang will meet city officials and may sign an agreement formally establishing Nvidia’s Taipei base. The site is moving through zoning and planning reviews, while Taipei leaders describe Nvidia’s investment plans as a major show of confidence.
Huang is also rumored to host a private dinner with top executives from Taiwan’s biggest tech and manufacturing firms. The guest list reportedly includes leaders from TSMC, Foxconn, Quanta, Wistron and others, underscoring how central Nvidia has become to the AI ecosystem.
Nvidia’s rise has been extraordinary. The company is now worth more than $4 trillion as demand for its AI chips, software, and data center systems explodes. Analysts say Nvidia still dominates training workloads, even as competitors push into custom chip designs.
China is adding to the momentum. Recent policy shifts have allowed limited shipments of Nvidia’s newer chips into the country, and Chinese firms have rushed to place orders. That surge could lift revenue, but it may also stretch already tight production capacity.
公佈全新人工智慧晶片及與梅賽德斯合作的自動駕駛汽車專案詳情
在CES消費電子展上，英偉達執行長黃仁勳表示，這款更有效率、更強大的晶片將於今年稍晚開始出貨。
黃仁勳說：“我們的願景是，未來每一輛汽車、每一輛卡車都將實現自動駕駛。”
Nvidia Details New A.I. Chips and Autonomous Car Project With Mercedes
At the CES conference, Jensen Huang, the company’s chief executive, said the more efficient and powerful chip would begin shipping later this year.
“Our vision is that someday, every single car, every single truck, will be autonomous,” Mr. Huang said.
黃仁勳表示，人工智慧已發展到能夠理解意義而非僅僅理解數據的階段
在史丹佛商學院的活動上，英偉達執行長黃仁勳解釋說，人工智慧最大的轉變並非規模，而是理解。幾十年來，人類將從基因、胺基酸到文字、聲音、圖像和視訊等一切事物數位化。難點從來不在於儲存這些數據，而是要理解這些數據的真正意義。
黃仁勳表示，人工智慧的最新突破使得軟體能夠透過學習大量資料集中的模式和關係來理解意義。更重要的是，這些系統能夠在不同形式的資訊之間進行轉換，例如將文字轉換為圖像，將圖像轉換為程式碼，或將生物數據轉換為洞見。
在他看來，這種理解和轉換意義的能力正是現代人工智慧與早期計算時代的區別所在，也是開啟科學、醫學和工業領域全新可能性的關鍵。
Jensen Huang Says AI Has Reached the Point Where It Understands Meaning, Not Just Data
Speaking at a Stanford Graduate School of Business event, Nvidia CEO Jensen Huang explained that the biggest shift in AI is not scale, but understanding. For decades, humans digitized everything from genes and amino acids to words, sounds, images, and video. The hard part was never storing that data. It was knowing what it actually meant.
Huang said recent breakthroughs in AI now allow software to understand meaning by learning patterns and relationships across massive datasets. Even more importantly, these systems can translate between different forms of information, like turning text into images, images into code, or biological data into insights.
In his view, this ability to understand and translate meaning is what separates modern AI from earlier computing eras, and it is what unlocks entirely new possibilities across science, medicine, and industry.
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: StanfordGSB/YouTube-
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