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算力即國力：輝達 CES 2026 演講精華與「實體 AI」引發的加密貨幣新秩序
算力即國力：輝達 CES 2026 演講精華與「實體 AI」引發的加密貨幣新秩序
$BTC
$USDC
在 2026 年初的拉斯維加斯，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳再次以其標誌性的黑色皮衣與富有感染力的演說，為全球科技產業定調。這場專題演講不僅是一場產品發布會，更是一場關於「實體 AI（Physical AI）」與「工業 AI 革命」的深度佈道。
演講核心整理：AI 走出螢幕，進入實體世界
黃仁勳指出，我們正處於電腦運算史上最重要的「典範轉移」。過去 10 兆美元規模的傳統運算基礎設施，正從以 CPU 為核心的時代，全面轉向以 GPU 為核心的「訓練與生成」時代。
1. Vera Rubin 架構：極致算力的巔峰
演講最受矚目的硬體亮點是 Vera Rubin 平台。這是專為超大規模 AI 訓練與推理設計的系統，包含六款全新設計的晶片。其核心為具備 88 個 CPU 核心的 Vera CPU 以及效能提升 5 倍的 Rubin GPU。透過極致共同設計（Extreme Co-design），Rubin 平台在相同功率下展現了驚人的產出能力。
2. 三階段 AI 進化論
黃仁勳將 AI 的發展劃分為三個階段：
* 生成式 AI：文字與影像的基礎生成。
* 代理式 AI (Agentic AI)：具備推理、規劃、研究並能自主操作軟體的「行動代理人」。
* 實體 AI (Physical AI)：AI 理解物理定律（如重力、慣性、摩擦力），從數位世界走入自動駕駛與機器人領域。
3. Alpameo：會思考的自動駕駛
輝達推出了世界首款具備「推理能力」的自動駕駛 AI——Alpameo。它不僅能操作駕駛任務，還能用語言解釋其駕駛動作背後的邏輯與決策理由，這標誌著自動駕駛進入了「因果推理」的新紀元。
未來展望：黃仁勳的 AI 願景與加密貨幣的交匯
黃仁勳在演講中提到「計算已被根本性重塑，每層架構都在被重新定義」，這種重塑正與 Web3 與加密貨幣生態產生強大的化學反應。
1. 算力的「資產化」與 DePIN 網路
黃仁勳強調算力成本每年前進 10 倍，這將使算力成為如同電力一般的工業基礎資源。隨著 Vera Rubin 平台量產，高效能算力的稀缺性將促使 去中心化實體基礎設施網路 (DePIN) 快速成長。
加密貨幣協議能將分散在全球各地的 GPU 算力整合。當「AI 工廠」成為常態，加密貨幣將成為算力資源最完美的定價、結算與激勵工具。
2. 代理式 AI 的鏈上支付經濟
演講中展示了「代理式 AI」能自主規劃並呼叫各種工具來完成任務。當 AI 代理人需要購買 API 服務、租用頻寬或獲取特定數據時，傳統銀行體系難以適應「毫秒級、超高頻、小金額」的機器人支付。
加密貨幣提供的 智慧合約 (Smart Contracts) 將成為 AI 代理人的「天然錢包」，實現黃仁勳所描繪的「代理人驅動經濟」中的自主支付層。
3. 數據真實性與產權存證
黃仁勳提到未來「每一個像素、每一個 token 都將由 AI 即時生成」。這將帶來嚴重的內容真實性挑戰。區塊鏈的不可篡改與存證技術，將成為驗證 AI 生成內容（AIGC）版權、標記「物理 AI」模擬數據來源的關鍵設施，確保數位資產在 AI 氾濫時代的權屬可追蹤性。
4. 數據激勵機制：Data-to-Earn
實體 AI（如機器人與自駕車）需要海量的現實世界數據來訓練。加密貨幣可以作為激勵機制，鼓勵用戶分享高品質的物理互動數據，透過代幣化激勵（Token Incentives），加速黃仁勳所追求的「物理 AI 之 ChatGPT 時刻」。
結語：算力即貨幣，鏈結即信任
黃仁勳在演講中展示了一個由算力定義的未來。對於加密貨幣產業而言，區塊鏈將成為這場革命中不可或缺的「信任與價值層」。
當 AI 具備了物理世界的行動力與數位世界的推理力，它需要一套去中心化、透明且由程式碼驅動的金融秩序來支持其運作。輝達打造了強大的運算心臟，而加密貨幣則提供了流向全球的數位資產血液。這兩者的結合，將定義下一個十年的數位文明。
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在 2026 年初的拉斯維加斯，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳再次以其標誌性的黑色皮衣與富有感染力的演說，為全球科技產業定調。這場專題演講不僅是一場產品發布會，更是一場關於「實體 AI（Physical AI）」與「工業 AI 革命」的深度佈道。
演講核心整理：AI 走出螢幕，進入實體世界
黃仁勳指出，我們正處於電腦運算史上最重要的「典範轉移」。過去 10 兆美元規模的傳統運算基礎設施，正從以 CPU 為核心的時代，全面轉向以 GPU 為核心的「訓練與生成」時代。
1. Vera Rubin 架構：極致算力的巔峰
演講最受矚目的硬體亮點是 Vera Rubin 平台。這是專為超大規模 AI 訓練與推理設計的系統，包含六款全新設計的晶片。其核心為具備 88 個 CPU 核心的 Vera CPU 以及效能提升 5 倍的 Rubin GPU。透過極致共同設計（Extreme Co-design），Rubin 平台在相同功率下展現了驚人的產出能力。
2. 三階段 AI 進化論
黃仁勳將 AI 的發展劃分為三個階段：
* 生成式 AI：文字與影像的基礎生成。
* 代理式 AI (Agentic AI)：具備推理、規劃、研究並能自主操作軟體的「行動代理人」。
* 實體 AI (Physical AI)：AI 理解物理定律（如重力、慣性、摩擦力），從數位世界走入自動駕駛與機器人領域。
3. Alpameo：會思考的自動駕駛
輝達推出了世界首款具備「推理能力」的自動駕駛 AI——Alpameo。它不僅能操作駕駛任務，還能用語言解釋其駕駛動作背後的邏輯與決策理由，這標誌著自動駕駛進入了「因果推理」的新紀元。
未來展望：黃仁勳的 AI 願景與加密貨幣的交匯
黃仁勳在演講中提到「計算已被根本性重塑，每層架構都在被重新定義」，這種重塑正與 Web3 與加密貨幣生態產生強大的化學反應。
1. 算力的「資產化」與 DePIN 網路
黃仁勳強調算力成本每年前進 10 倍，這將使算力成為如同電力一般的工業基礎資源。隨著 Vera Rubin 平台量產，高效能算力的稀缺性將促使 去中心化實體基礎設施網路 (DePIN) 快速成長。
加密貨幣協議能將分散在全球各地的 GPU 算力整合。當「AI 工廠」成為常態，加密貨幣將成為算力資源最完美的定價、結算與激勵工具。
2. 代理式 AI 的鏈上支付經濟
演講中展示了「代理式 AI」能自主規劃並呼叫各種工具來完成任務。當 AI 代理人需要購買 API 服務、租用頻寬或獲取特定數據時，傳統銀行體系難以適應「毫秒級、超高頻、小金額」的機器人支付。
加密貨幣提供的 智慧合約 (Smart Contracts) 將成為 AI 代理人的「天然錢包」，實現黃仁勳所描繪的「代理人驅動經濟」中的自主支付層。
3. 數據真實性與產權存證
黃仁勳提到未來「每一個像素、每一個 token 都將由 AI 即時生成」。這將帶來嚴重的內容真實性挑戰。區塊鏈的不可篡改與存證技術，將成為驗證 AI 生成內容（AIGC）版權、標記「物理 AI」模擬數據來源的關鍵設施，確保數位資產在 AI 氾濫時代的權屬可追蹤性。
4. 數據激勵機制：Data-to-Earn
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📈 Kāpēc AI akcijas atkal pieaugs
Mikro un nozares vadītāji, kas veicina AI akcijas:
AI izdevumi turpina paātrināties: Prognozes par paplašināmo globālo AI infrastruktūras kapitāla izdevumu liecina par ilgtermiņa izaugsmi līdz pat 2020. gadu beigām.
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