黃仁勳在台北宣告有用的 AI 到來，連 PC 都被重新發明

今天台北有兩場展同時在跑。輝達的 GTC Taipei 在電腦展前一天先登場，黃仁勳上台兩個多小時，端出的不只是一顆新晶片，而是把運算、記憶體、個人電腦到工廠重新排了一次。台北國際電腦展 6 月 2 日接著開幕，主題訂為「AI Together」。

黃仁勳宣告有用的 AI 到來，Vera Rubin 全面量產

黃仁勳在 GTC Taipei 主題演講宣布，次世代 Vera Rubin 平台已全面投入量產，預計今年秋季開始出貨，並把輝達重新定位為「基礎設施公司」。

Vera Rubin 是專為代理型 AI 打造的多機櫃叢集規模超級電腦，整合台積電 3 奈米製程、CoWoS 封裝與 HBM4 記憶體。同步發表的 Vera CPU 則是為 AI agents 量身設計。黃仁勳的理由在運算單位的改變：過去晶片多半為人類使用者設計，但代理型系統裡 AI 代理存取資料的耐心極低，每一次呼叫工具的延遲要求從「秒」縮短到「奈秒」。

他把「有用的 AI」的證據放在 GitHub。程式碼提交量從 2023 年的 3 億次、2024 年的 4 億次、2025 年的 5 億次，到 2026 年的最初幾個月幾乎成長三倍。他進一步換算：全球約 3,000 萬名軟體開發者每年領約 3 兆美元薪資，在 AI 加持下撬動出約 9 兆美元的生產力，並反駁 AI 會減少工作，理由是工程師單位產值提高後企業反而想雇更多人。

硬體的規模也被攤開來講。一套 MGX 超級電腦系統包含 130 萬個零組件、重達兩噸，黃仁勳形容是史上最重也最貴的電腦。為了迎接 Vera Rubin 量產，輝達在台灣製造 AI 超級電腦的產能將翻倍。

演講尾聲他感謝台灣供應鏈的 150 家合作夥伴，並在公開背板名單裡首次列入 PCB 廠臻鼎-KY（4958）與機殼廠可成（2474）。

RTX Spark 把 AI 代理搬進 Windows

輝達這次把戰線拉進個人電腦。黃仁勳發表與聯發科、微軟合作的 RTX Spark 系列晶片，搭載 Arm 架構 CPU、Blackwell GPU 與最高 128GB 統一記憶體，採台積電 3 奈米製程，他稱這是 40 年來第一次重新發明 PC。

新晶片分 N1、N1x 兩大系列，瓦數涵蓋輕薄筆電到電競與桌機等級；首波機種除了微軟自家 Surface，還包括戴爾、宏碁、技嘉等品牌。微軟同步推出一套軟體，讓使用者把多步驟任務交給 AI 代理在自己的 Windows 電腦上在地完成，而不必全部丟到雲端。

高通的反應很乾脆。執行長 Cristiano Amon 在電腦展開幕演講說歡迎輝達加入，同時端出鎖定較低價位的 Snapdragon C 平台，主打在不同價格帶都能提供 AI 功能。Amon 的說法是，2026 年是 AI 代理之年，未來手機、PC 與穿戴裝置都會退居為 AI 代理系統的端點。

如果代理式 AI 真的成為 PC 的預設入口，這場由輝達、聯發科與微軟組成的聯盟，會直接決定下一輪 Windows 筆電的晶片版圖。

台積電把輝達的 AI 搬回晶圓廠

過去談台積電與輝達，多半是台積電替輝達代工最先進的 AI 晶片。這次方向反了過來。

輝達宣布台積電正全面導入它的 CUDA-X 服務與 AI 技術，把 AI 用進半導體設計與製造現場，涵蓋運算微影、電晶體模擬、先進製程控制、晶圓廠營運最佳化與缺陷檢測。台積電董事長魏哲家表示，正用這些技術強化製程控制與檢測；黃仁勳則說雙方合作近 30 年，這次是把輝達的 AI 帶進晶圓廠本身。

在 GTC 的座談會上，台積電共同營運長米玉傑把台積電的核心優勢講得很白：技術領先、生產優勢，以及客戶的信任。面對先進製程與封裝產能供不應求，台積電正在台灣、美國、日本與歐洲大規模擴產，並在主力客戶與新創客戶之間尋求合理的產能分配。

記憶體漲價遇上 AI 伺服器缺料

延續昨天的 Rubin BOM 與記憶體話題，供需這條線今天又被拉緊了一次。

根據 TrendForce 調查，2026 年第一季一般型 DRAM 合約價季增 93 到 98%，帶動記憶體產業整體營收季增 81%、達 970 億美元。第二季因原廠庫存極低，且新增供給會優先給 AI 伺服器用的大容量 RDIMM，難以滿足 PC 與手機客戶，預期一般型 DRAM 合約價仍會季增 58 到 63%。

缺料的感受已經傳到系統廠。美超微執行長梁見後說記憶體短缺是業界共同面臨的挑戰，公司會與長期供應商合作，客戶也願意給足交貨準備期。戴爾營運長克拉克則直接點名，記憶體、CPU 與硬碟下半年仍會處於供應短缺、漲價持續。同一時間，戴爾首季 AI 伺服器營收較去年同期暴增 757%、達 161 億美元，傳統硬體廠在 AI 基建裡的位置越站越前面。

如果原廠把新增產能繼續優先押在 AI 伺服器，PC 與手機這端的記憶體缺口會更難補，下半年的拉貨順序會是觀察重點。

Token 變成新貨幣，也變成新帳單

黃仁勳說 token 從運算單位變成 AI 工廠的收入單位，貿協董事長黃志芳也說，實際用過 AI 代理就會發現運算消耗的 token 數量呈幾何倍數成長。這是樂觀的一面。

帳單的一面同樣真實。Alphabet 執行長提到，才到 5 月就有一些全球最大的公司花光全年的 AI 預算，企業開始呼籲員工把錢花在刀口上。微軟旗下 GitHub 把 Copilot 從固定訂閱改成以 token 用量計費、6 月 1 日上路，用戶抱怨帳單可能爆增數十倍；GitHub 的說法是 Copilot 已從編輯器助理變成能跨整個程式庫迭代的代理人平臺，運算與推論成本大幅推升。

落到企業內部，產值的帳更難算。一位管理約千名工程師的主管觀察到，幾乎所有人都把 Claude Code 納入日常開發，提交的程式碼與 pull request 都變多，但個人效率提升並沒有等比例變成公司層級的成果，出現「1 加 1 加 1 加 1 只等於 1.5」的落差。Uber 營運長也坦言，產品開發速度或許變快，但要證明這些成果直接來自 AI 並量化貢獻，目前仍然困難。

省下時間不等於省下成本。AI 把單一工程師的產出墊高之後，真正的瓶頸會移到決策流程能不能跟著重組。

實體 AI 從展場走進工廠與機器人

代理式 AI 之後，輝達把下一個重點放在實體 AI。研華宣布深化與輝達合作，推出 AI 原生工廠架構，結合 NVIDIA NemoClaw、Jetson Thor 與自家 WISE-Edge 平台，把 AI 導入即時工廠營運。高通則發表 Dragonwing IQ10 機器人參考設計，以人形機器人為核心，並與研華合作多年。

台廠的第一線經驗也搬上了 GTC 座談。鴻海 AI 軟體事業負責人楊秋瑾說，產業界最擔心的不是 AI 導入難度，而是速度夠不夠快，並提到做對三件事能讓產線效能躍升 50%。聯發科副董事長蔡力行則點出台灣的隱憂：過去擅長由下而上的零組件與 IC 設計，但對軟硬體系統面的掌握度還有待加強。

機器人這條線也外溢到海外。黃仁勳本週將訪韓，計劃會晤 LG 集團會長具光謨，討論物理 AI、機器人與智慧製造的合作。曾經的手機霸主 BlackBerry 則靠即時作業系統 QNX 重新切進實體 AI 與機器人市場。

其他值得記一筆的事

中國在美國出口管制下加速自主。當地科技與晶片業者把焦點從找「輝達替代品」轉向更根本的設計選擇，是走通用 GPU 還是專用 ASIC，華為、寒武紀與摩爾線程都在其中。比亞迪則發表中國首款自研 4nm 輔助駕駛晶片 Xuanji A3，三顆合計算力超過 2,100 TOPS，可支援 L3 與 L4 自駕。同一時間，美國商務部發布新指引，要求對總部在中國、設在海外的企業落實先進 AI 晶片管制，堵上子公司採購的漏洞。

算力基建持續往外擴。軟銀宣布將在法國興建電力容量達 5GW 的 AI 資料中心，投資額最高約 750 億歐元，成為它在歐洲最大規模的 AI 基礎設施投資。

本地與開源社群這邊也熱鬧。Reddit 的 StableDiffusion 與 comfyui 板上，LTX 2.3 影片工作流、NVIDIA Cosmos3 在單張 RTX PRO 6000 顯示卡本地跑起來、以及 TripoSplat 的 3D 高斯潑濺獲得 Day-0 支援都有人實測；RTX Spark 的 128GB 統一記憶體也立刻被本地玩家拿來討論能跑多大的模型。

資安的壞消息沒停。生成式 AI 正被伊朗相關駭客用來加速惡意程式開發、釣魚訊息撰寫與漏洞掃描，把網攻變得更快也更便宜。美國聯邦調查局則對律師事務所發出警告，犯罪集團 Silent Ransom Group 結合電話釣魚、假冒 IT 人員，甚至派人實體上門竊取資料。

穿戴裝置的時間表各自挪動。Meta 正開發一款 AI 吊墜，並準備今年底前再推 4 款智慧眼鏡；蘋果則把首款 AI 智慧眼鏡的推出時程順延到 2027 年底，理由是視覺 AI 與新版 Siri 還沒到位。