ChatGPT非終點！輝達黃仁勳親談AI四階段，贏家全解析
ChatGPT會寫、會答、還會圖片生成，但你知道這只是AI發展的「第二階段」嗎？輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳上週參與美國當地論壇，現場用大白話說明人工智慧的四階段，從感知、生成、推理到實體，逐步推進人類與AI的深度整合。第四階段——「實體AI」，正是他看好的下波大趨勢。當外媒爆料，輝達仍積極為中國業者設計不違反美國晶片限制的晶片，深諳中美晶片競爭的黃仁勳，到底怎麼看AI四階段贏家？輝達供應鏈有切入嗎？人類職場如何質變中？一文詳解。
【目錄】
● AI四大階段
─ 感知AI/輝達GPU
─ 生成AI/ChatGPT
─ 推理AI/AI Agent
─ 實體AI/機器人與邊緣AI
● 黃仁勳預測中美AI競爭
● AI會改變職場？贏家與隱憂
AI四階段：ChatGPT只走到第二步
上週，難得穿上西裝的輝達執行長黃仁勳，在美國華盛頓特區展現超強的溝通能力，淺顯易懂地解釋人工智慧，當場收服川普總統。他僅用4分鐘就說清楚電腦運算的演變與AI的價值，難怪川普稱他聰明人。 在4月30日舉辦的2025年國會山與矽谷論壇（Hill and Valley Forum）中，黃仁勳與副國務卿赫爾柏格（Jacob Helberg）對談，進一步用最白話的方式解析AI發展的四個階段，驚人的是，目前火紅的ChatGPT，其實還停留在第二階段而已。
黃仁勳強調：「這場AI革命才剛開始。」真正能改變世界的，是AI全面進化與落地整合的能力。他也指出，在這場AI浪潮中，誰會成為贏家、誰將被淘汰？對職場帶來的質變又會有哪些？以下是完整解析，值得所有還沒搞懂AI趨勢與供應鏈的讀者一探究竟。
感知AI：輝達GPU是贏家
黃仁勳首先回顧AI的起點——感知階段，認為2012年電腦視覺的突破，例如AlexNet是一大里程碑。他指出，當時AI真正受到關注，正是因為AlexNet的出現，使電腦具備「看見」世界的能力，包括圖像、聲音、振動與溫度等，現在AI甚至能理解這些感官資訊的意義，並加以運用。
2012年也是黃仁勳親自標記的「AI關鍵年」。當年由「深度學習之父」辛頓（Geoffrey Hinton）領頭組成團隊，利用兩張NVIDIA GTX 580 GPU訓練出的AlexNet模型，在李飛飛主辦的「ImageNet」競賽中擊敗Google與微軟勇奪冠軍。AlexNet的成功證明GPU在平行運算方面遠勝CPU，也奠定了輝達成為AI硬體霸主的基礎。
生成式AI：ChatGPT與多模態是贏家
接著是AI的第二階段——生成式人工智慧（Generative AI），這正是近幾年最火紅的主題。從OpenAI推出的ChatGPT，到Google的Gemini、Anthropic的Claude與中國的Deepseek，生成式AI已蔚為主流。
黃仁勳表示，生成式AI的本質是一種「通用翻譯器」，它能理解資訊，並將語言、圖像等轉化為人類可接受的輸出。例如GPT─4o這類多模態模型，不只聽懂語言，還能生成圖像。
這波生成式AI的崛起，也讓NVIDIA H100晶片大量應用於OpenAI、Google與Meta的訓練與推論工作，下一代產品則是Blackwell架構。NVIDIA不僅掌握GPU硬體，還搭建CUDA軟體生態系，成為AI時代最強霸主。而台廠也因應Blackwell打造的GB200 AI伺服器，成為供應鏈新星。
推理AI：AI Agent重新定義職場
第三階段，則是2025年方興未艾的「推理AI」。黃仁勳指出，AI正在從單純生成進化為能理解並解決問題。
他說：「我們需要AI具備推理能力，能理解規則、原則與法律，進而一步步協助人們解決前所未見的問題。」這類AI便是所謂的Agentic AI，也就是具有代理功能的數位機器人。
AI Agent可以學習使用工具，如計算機、瀏覽器與試算表，也能串接SAP、Workday等企業軟體，幫助處理供應鏈與人資作業。因此黃仁勳直言，「從今年起，人人都是CEO」，因為職場不僅要管理人類同事，還得管理AI Agent。
事實上，在2025年3月的GTC大會中，他已展示輝達的AI Agent，能擔任研究助理、實驗室助手、軟體安全專家與影像分析師。
擁抱AI Agent的不只輝達，吳恩達也相當早就看好這趨勢。詳見這篇文章。
實體AI：智慧機器人與邊緣AI崛起
最後第四階段是2025年正在發生的實體AI趨勢。黃仁勳指出，現在AI雖然看起來很聰明，但對現實世界的理解仍有限。例如，一顆球滾過廚房檯面後不見了，AI可能就無法判斷它掉到哪裡，但小孩或狗卻知道去哪裡找。
這正是實體AI的挑戰：讓模型理解物理定律、摩擦、慣性與因果關係。為此，NVIDIA推出了Cosmos AI，透過真實與合成數據來訓練AI模型理解現實世界。
實體AI的重要性也體現在製造業。隨著美國政府推動製造回流，未來工廠將高度自動化與機器人化，彌補勞動力短缺問題。同時，無人駕駛技術也正蓬勃發展，包括特斯拉與Waymo等都加碼投資。
黃仁勳甚至預言：「10年後，汽車公司不只賣車，還會生產運行在車上的詞元（Tokens）」，AI將成為車廠新的獲利來源。
其實，近期DeepMind科學家，也提出「經驗時代」論文，對於實體AI同樣看好。而在第四階段，機器人、邊緣運算與無人駕駛都有機會成為新贏家。一些台廠已與輝達合作積極進駐。
美國能贏中美AI競賽嗎？
面對中美AI競爭，黃仁勳也點出美國要勝出的兩大關鍵挑戰：人才與能源。他指出，全世界有一半的AI研究人員來自中國，若美國繼續收緊移民政策，可能會自限發展潛力。
此外，AI革命倚賴龐大的電力需求，美國的能源政策是否能支撐如此龐大的運算力，也將決定AI發展的成敗。
不過，他依然看好美國的應用能力。他強調：「歷次工業革命的贏家，從來都不是發明國，而是最會應用的國家。」過去美國在鋼鐵與能源上的應用速度稱霸全球，只要這次也能善用AI，美國仍有可能勝出。
AI會取代人類嗎？職場新贏家分析
許多人最擔心的問題仍是：AI會不會取代人類？黃仁勳坦言，「有些工作會消失，也會有新的工作誕生。但每一份工作都會被AI改變！」
在美國製造回流與智慧製造的雙重驅動下，未來將增加的工作機會包括：
─ 機械工程師
─ 電機工程師
─ 鋼鐵工人
─ 木工與水電工
─ 智慧製造作業員
他指出，未來的製造業不再是低階勞力，而是需要能與機器人與AI協作的技術工人。
至於將被大幅改變的職業，包括：
─ 軟體工程師：現在輝達的工程師都需與AI Agent協作寫程式，生產力大幅提升。
─ 金融與醫療專業人員：也將仰賴AI Agent來完成工作，改變工作形態。
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