一年一度的NVIDIA GTC 2026於美西時間16日在矽谷聖荷西正式登場。輝達執行長黃仁勳的主題演講尚未開始，會場外早已出現排隊人潮，早在上午8點30分前就有人提前入場卡位，有人甚至苦等數小時，只為親眼看看黃仁勳今年又將端出哪些AI新武器。
接下來，就跟著《遠見》記者現場直擊，一起看看今年GTC黃仁勳的主題演講釋出了哪些關鍵亮點與產業訊號。
「今天Peter也有來！」在數萬名開發者齊聚的聖荷西會場，黃仁勳特別點名了一位專家。這位被點名的焦點並非科技巨頭執行長，而是AI代理人開源專案「OpenClaw」的靈魂人物彼得‧史坦伯格（Peter Steinberger）。
黃仁勳在台上直言，OpenClaw在短短幾週內就掀起全球「養龍蝦」風潮，成為史上成長最快的開源專案之一，其產業地位甚至被拿來與Linux相提並論。他有感而發地表示，「我不知道Peter是否意識到這會有多成功，但它的影響力極其深遠。」
OpenClaw「養龍蝦」幕後推手也來了
在NVIDIA的願景藍圖中，OpenClaw不僅是一套工具，更是連接大型語言模型（LLM）、外部工具與雲端服務的核心神經系統。它具備自主拆解任務的能力，開發者只需輸入一行指令，就能建立專屬的AI Agent（AI代理），讓AI自動化執行複雜的跨平台任務。
「未來每一家公司，都需要一套Agent策略（Agentic System Strategy），」黃仁勳斬釘截鐵地說道。他形容OpenClaw就像是「開源界的Agent作業系統」；正如Windows讓個人電腦走進千家萬戶，OpenClaw將讓企業與開發者擁有定義「數位員工」的主導權。
他強調，企業過去必須掌握Linux或Kubernetes策略，而現在，邁向Agent架構已是必然，「因為這是一場全新的電腦架構革命。」
五層蛋糕理論中的24位明星、194家供應商出列，台廠占21家
這位皮衣AI教主也持續他的「五層蛋糕」理論，認為AI不只是單一技術，而是一個有五層架構的龐大生態系，包含能源、晶片、基礎設施、模型與應用等層面。
黃仁勳在台上也再次展示供應商背板，由194家企業與機構組成，被他視為「AI大霹靂」後的全球AI權力新版圖，涵蓋晶片、雲端算力、到生成式AI應用的供應商戰力。其中，台廠就占了超過10％、共21家。這些台廠包括護國神山台積電，鴻海、緯創、和碩、廣達與英業達等伺服器與組裝大廠，值得注意的是，國立清華大學是台灣唯一上榜的學術機構。
而他也秀出另一套背板點將錄，上面有他親自挑選的24位AI產業幕後VIP的全明星團隊（All-Star Team），他們的專業橫跨了資本、模型、基礎設施與終端應用，是驅動全球100兆美元產業的關鍵力量。其中，最上層的三位是Conviction創辦人Sarah Guo、紅杉資本管理合伙人Alfred Lin（林君叡）以及Atreides Management創辦人Gavin Baker。
黃仁勳指出，出身台灣的林君叡是NVIDIA的第一位風險投資人，雙方伙伴關係已超過20年。
（延伸閱讀：AI基建架構怎麼看？黃仁勳妙喻「五層蛋糕」，這些台廠塞滿滿）
Groq 3 LPX架構登場：解決「低延遲」的最後一哩路
為了支撐AI Agent隨時待命、即時回應的運算需求，黃仁勳在台上同步展示Groq 3 LPX系統架構。這套架構將Groq的LPU（語言處理單元，Language Processing Unit）與NVIDIA自身的GPU系統整合，形成新一代AI推論平台。
黃仁勳指出，大型語言模型在運作時，其實包含兩種不同的運算需求。第一種是模型在理解使用者輸入內容時，需要大量運算與記憶體頻寬來處理整段上下文；第二種則是在生成回應的過程中，AI必須一個Token（詞元）一個Token地往外產生內容，這個過程對回應速度非常敏感。
因此NVIDIA在系統架構上採取「分工設計」。Vera Rubin NVL72 GPU負責處理大量計算與上下文分析，而Groq LPX系統則專門負責高速生成回應內容。
Groq的核心技術是LPU，與依賴HBM記憶體的GPU不同，LPU採用SRAM架構，可提供高達1,200 TB／s的記憶體頻寬，能大幅降低AI生成文字時的延遲。
黃仁勳表示，這種GPU與LPU協同運作的架構，可以同時兼顧高吞吐量與極低延遲。
據悉，最新一代LPU晶片將採用三星先進製程代工生產，並預計於今年下半年開始出貨，未來將逐步導入AI資料中心的推論工作負載。
「在未來的AI工廠裡，不同工作負載需要不同處理器，」他說。「Rubin負責吞吐量，而Groq提供極低延遲。當兩者結合，我們就能把AI工廠的性能曲線推向全新的高度。」
實體AI落地，雪寶驚喜現身！
隨著演講逐漸進入尾聲，現場氣氛也從硬核技術展示轉為輕鬆互動。一位意想不到的特別嘉賓突然登場，電影《冰雪奇緣》中的人氣角色雪寶（Olaf）緩緩從舞台下方的升降台升起，成為全場驚喜彩蛋。
看著雪寶邁著活靈活現的步伐走向自己，黃仁勳臉上綻放出孩子般的笑容，打趣地說，「這個傢伙真的動起來了！Omniverse真的做到了！」
這不僅是一場視覺饗宴，背後更隱藏著 NVIDIA 佈局已久的實體AI（Physical AI）野心。黃仁勳向觀眾解釋，雪寶能在現實中行走與互動，是因為它早已在Omniverse虛擬世界中完成了無數次訓練。而克服物理限制、讓動作如生物般流暢的關鍵，正是由NVIDIA、迪士尼與DeepMind共同開發的「Newton Solver」（牛頓求解器）。這套技術讓數位角色能在虛擬環境中預先適應真實世界的物理法則，實現了虛擬訓練、現實落地的終極目標。
接著，演講以一段充滿戲劇感的音樂表演作為結尾。隨著音樂響起，大螢幕畫面轉為一片夜晚的森林場景，一台台機器人隨著旋律陸續現身，用歌聲唱出實體AI的未來想像。
畫面中，有機器人坐在樹林裡彈著吉他，四周螢火蟲點點閃爍；也有更多機器人從森林深處慢慢走出來，圍繞著營火。隨著音樂逐漸推向高潮，小小的「黃仁勳分身」也加入演出，站在一旁吹起口琴。
伴隨著音樂的最後一句歌詞Welcome all to GTC！（歡迎大家來到GTC！)，整場GTC 2026的主體演講，在全場掌聲與歡呼聲中畫下句點。
