黃仁勳揭示下一波AI浪潮：20歲的我會這樣選 

輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳在北京行期間，被記者問到假如他現是個 2025 年剛畢業、年方 22 歲的應屆畢業生，會專注研究哪個方向？這位人工智慧 (AI) 大咖 CEO 笑說，他可能還是會選擇電腦科學，但或許會更偏向物理科學甚過軟體。

由於 AI 當道，許多應屆畢業生都對 AI 領域感興趣，對於記者的問題黃仁勳如此回答：「對於那位剛畢業的 20 歲年輕黃仁勳來說，他可能會選擇更多與物理科學相關的領域，而不是軟體科學。」

黃仁勳笑著說，其實自己當年 20 歲就提早從大學畢業，比一般人提早兩年。

CNBC 報導，與生命科學相比，物理科學 (physical science) 是一個廣泛的領域，聚焦於對無生命系統的研究，包含物理學、化學、天文學與地球科學等。

根據黃仁勳的 LinkedIn 資料，他在 1984 年取得奧勒岡州立大學電機工程學士學位，接著 1992 年在史丹佛大學取得電機工程碩士學位。

大約一年後、也就是 1993 年 4 月，黃仁勳與兩位工程師 Chris Malachowsky 和 Curtis Priem 在加州聖荷西一家 Denny’s 餐廳吃飯時，共同創辦了輝達。在黃仁勳擔任執行長的領導下，這家晶片製造商已成為全球市值最高的企業。

上周，輝達達到新的里程碑：成為全球首家市值突破 4 兆美元的公司。

從感知、生成到推理 AI

雖然黃仁勳並未明確說明，為何若重新當學生會選擇物理科學，但他一直對所謂的「物理型 AI」(Physical AI) 抱持非常樂觀的看法，稱之為「下一波浪潮」。

今年 4 月，他曾在華盛頓「Hill & Valley Forum」論壇上解釋，過去 15 年來，世界的 AI 發展經歷了多個階段，「現代 AI 真正進入大眾認知，大約是在 12 到 14 年前，也就是 AlexNet 推出、電腦視覺取得重大突破的時候」。

AlexNet 是在 2012 年一場競賽中發表的電腦模型，展示機器透過深度學習辨識圖像的能力，並為現代 AI 的興起奠定基礎。

黃仁勳解釋，這第一波被稱為「感知型 AI」(Perception AI)。

隨後進入第二波「生成式 AI」(Generative AI)，AI 不僅能理解資訊的意義，還能將其轉換為不同語言、圖像、程式碼等形式。

黃仁勳表示，如今人類正處於第三階段：「推理型 AI」(Reasoning AI) 的時代——AI 不僅能理解與生成，還能解決前所未見的問題，辨識新情境。

他補充說，「推理 AI 讓我們能打造出數位機器人，我們稱它們為『AI 代理』(Agentic AI)。」這些 AI 代理相當於數位勞動力機器人，目前已成為微軟、Salesforce 等眾多科技公司的發展重點。

下一波浪潮：物理型 AI

展望未來，黃仁勳表示，下一波浪潮是「物理型 AI」(Physical AI)。

他在華府論壇上說，「這一波浪潮要求我們理解物理法則，例如摩擦力、慣性，以及因果關係」。

他指出，物理推理能力——例如物體恆存性，即物體即使離開視線仍存在的概念——將是 AI 發展在這個階段的核心。

物理推理的應用包括：預測球體會滾向哪裡、判斷需要施加多少力量才能抓握物體卻不損壞它、推斷車後是否有行人存在等。

黃仁勳說：「當你把物理 AI 應用於實體裝置上，就變成了機器人。這對我們來說現在非常重要，因為我們正在美國各地建設新的工廠與產線。」

他說：「希望在接下來 10 年內，這些新世代工廠都高度自動化、由機器人支援，以協助全球各地面臨的勞動力短缺問題。」