編按：黃仁勳在CES提出AI雙軌路線，實體（機器人的軀體）與代理（機器人的大腦）分工，讓台灣隊以硬體製造結合AI代理，啟動飛輪效應，搶攻邊緣智慧與全球市場，打造軟硬合擊的新AI出口模式，掌握下一波成長動能。
黃仁勳在CES的演講，最令人印象深刻的並不是某一項單一產品，而是輝達（NVIDIA）在AI發展路線上的清晰策略劃分為：實體AI（Physical AI）與代理AI（Agentic AI）的雙軌並進。
對台灣而言，這象徵AI軟硬體「分進合擊」的時代正式來臨。
在實體AI（機器人的軀體）路線上，NVIDIA透過Cosmos與GR00T，持續鞏固其在機器人與實體世界整合上的領先地位。這正好對應台灣長期累積的硬體與製造供應鏈實力，是我們原本就最擅長、也最具競爭力的「主場優勢」。
相較之下，代理AI（機器人的大腦）則是另一條關鍵戰線。黃仁勳主打的Nemotron與Open Model Universe，為AI產業開啟了一個全新的戰場，也成為台灣系統整合商（SI）與獨立軟體供應商（ISV）轉型的關鍵時刻。
黃仁勳這步棋為何對台灣相當關鍵？
這步棋的核心意義在於：不但打破了過去產官學界容易陷入的「軟硬全包」迷思，更解決因此導致資源分散的痛點；未來的AI生態系更能藉此明確分工，透過軟硬體聯盟的「分進合擊」，打造出具備全球競爭力的「台灣隊」，不僅出口硬體，更賺取「世界財」。這將進一步轉動強大的「飛輪效應」（Flywheel Effect）。
這個飛輪的運轉來自兩股力量：首先是「推力」（The Push），我們可以全力透過Agentic AI開源模型（例如，Nemotron）接軌全球百工百業，協助各國企業打造客製化的「AI代理人」；隨之而來的是「拉力」（The Pull），當這些AI代理人應用實際落地後，自然會帶動對Physical AI邊緣運算硬體的強勁需求，進而發揮台灣供應鏈的製造優勢。
舉例來說，台灣的軟體公司可利用Nemotron開發出「懂《職業安全衛生法》的AI助理」作為推力，銷售給全球的跨國企業。當企業為了讓這個AI助理能隨時隨地在工廠巡視，並即時回報工安問題，就會需要採購搭載高效能晶片的邊緣運算攝影機、巡檢機器人或無人機，這正是來自市場端的強大拉力。此時，台灣擅長的硬體供應鏈便能順勢進場。如此軟硬互惠，同步帶動邊緣AI產業生態系走向國際，便能使飛輪愈轉愈快，成為台灣AI產業特有的「風火輪」。
當台灣的邊緣運算硬體（軀體）搭載了AI代理（大腦）之後，機器人將不再只是執行「自動化」（Automation）的機械手臂，而是進化為能透過推理（Reasoning）實現「自主化」（Autonomy）決策的智慧載體，進而成為能與人類協作、共思共學的「AI同事」，甚至實現機器人之間彼此溝通的智慧工廠願景。
回想過去的自動化機械手臂，就像聽話、但不懂變通的工廠作業員，只會日復一日地將馬克杯放到輸送帶上。如果杯子倒了，往往只能停機求救人類介入處理，或是繼續機械式地放下一個杯子。
反觀未來的自主化機器人，則像一位有遠見的老師傅。看到杯子倒了，它會馬上思考如何調整角度，把杯子扶正後，再抓取下一個；它甚至還會告訴隔壁的機器人或生產線領班：「這批新貨好像比上一批滑，速度要放慢一點，杯子才不會倒。」同時即時通知上游製造產線檢查原料，修正品質。
又或是在數位孿生（Digital Twin）的智慧工廠裡，負責搬運貨物的機器人發現前方路面有油漬，它不會傻傻地開過去打滑，而是立刻通報負責清潔的機器人處理，並自動通知中央指揮系統重新規劃最佳送貨路線。
這就是大腦（Agentic AI）整合進機器人軀體（Physical AI）後，機器人之間或人機之間「用人話溝通」的場景。機器人能即時推理產生判斷力與實務經驗，還能同步傳授給其他AI或真人同事，大幅減少工廠停機頻率，並將生產知識即時水平展開給各產線，昇華思考維度與擘畫短、中、長期應處策略。
透過軟硬整合，以代理AI軟體為邊緣AI硬體「畫龍點睛」，台灣在AI時代將不僅不會是「邊緣人」，反而能憑藉邊緣AI躍上國際舞台的「C位」。
本文章反映作者意見，不代表《遠見》立場
（作者為美國史丹佛大學博士）
