去年COMPUTEX開幕前夕，黃仁勳於6月2日在台大體育館發表演講，引爆全台AI熱潮，吸引廣達董事長林百里、鴻海董事長劉揚偉、華碩董事長施崇棠等科技巨頭共襄盛舉。當時他盛讚台灣供應鏈為輝達AI發展的重要夥伴，並展示包括華碩、技嘉、鴻佰、英業達、雲達、和碩、緯創與緯穎等多家台廠Logo。今年1月來台時，他更在宴會上與多家台灣合作夥伴高喊「TEAM TAIWAN」，強調台灣在全球AI供應網的核心地位。
據傳黃仁勳將在12日提前抵台，雖然私人行程沒有公開，但是市場也想知道黃仁勳對於目前關稅政策，或是AI供應鏈動態的看法。
根據法人研究報告指出，黃仁勳在今年GTC大會中首次提出「AI工廠」願景，預料將在COMPUTEX演講中進一步說明。以下為可能聚焦的四大技術亮點：
一、AI GPU架構進程
輝達持續推動全端式（Full Stack）AI平台布局，最新Blackwell Ultra AI工廠平台GB300 NVL72較前代產品效能提升1.5倍。黃仁勳也預告未來AI GPU藍圖，包括2026年Rubin與2027年Rubin Ultra，分別具備50PF與100PF的FP4運算力，搭載288GB HBM4與1TB HBM4e記憶體，並導入全新Vera CPU，效能為Grace CPU的2倍、功耗僅50W。至於下一代架構Feynman，則預計2028年問世，並結合台積電3D堆疊製程打造Spectrum-X光子交換器，加速共同封裝光學（CPO）技術落地，突顯與台積電、鴻海、矽品、波若威等台廠的深度合作。
二、個人超級電腦
針對AI訓練與推理需求日益升高，輝達發表DGX SuperPOD GB300，整合36個Grace CPU與72個Blackwell Ultra GPU，AI效能為Hopper系統70倍。另與聯發科合作開發DGX Spark與DGX Station，打造1PF等級個人超級電腦，主攻桌面型AI推理與微調應用市場。
三、AI工廠軟體基礎
NVIDIA推出Dynamo推理框架，可支援多GPU排程與資料智能卸載，提升Token生成效率達30倍。Halos平台則整合SoC、演算法與資料生成能力，應用於自駕車與模擬場景。CUDA-X與Aerial平台分別聚焦AI開發加速與6G電信基礎建設，與T-Mobile、思科等國際大廠展開合作。
四、實體AI與機器人商機
在人形機器人領域，NVIDIA發表Isaac GR00T N1模型，具備雙系統架構與Omniverse-Cosmos訓練環境，可強化機器人決策與互動能力。TrendForce指出，COSMOS平台將是推進「實體AI」（Physical AI）與機器智慧融合的重要里程碑。
法人指出，輝達憑藉領先的AI推理與系統能力，未來很有可能成為台積電最大客戶。隨著AI工廠逐步落地，資訊將透過「Tokenization」轉化為AI可用資源，有效驅動模型訓練與推理效率提升。
隨著DeepSeek等高效低成本AI模型與ASIC晶片加速競爭，並試圖挑戰輝達地位，黃仁勳則是強調3大縮放定律（Scaling Laws）才是AI發展核心，包括：預訓練擴展（pretraining scaling）、訓練後擴展（post-training scaling）與測試階段擴展（test-time scaling，又稱長思考long thinking），唯有不斷擴大運算規模、持續投入AI晶片，才能打造更強大的AI模型。隨著黃仁勳來台旋風將至，預料將再次掀起AI話題，讓台灣在全球AI供應鏈保持重要地位。