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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2026-09-13 16:33:18
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作者 obrag (歐布拉)
標題 [新聞] AI 代理推高運算需求　黃仁勳：半導體產
時間 Sun Sep 13 11:23:12 2026

AI 代理推高運算需求　黃仁勳：半導體產業將持續擴大

https://news.tvbs.com.tw/tech/4020652

記者：林惠雯｜責任編輯：新聞中心
發佈時間：2026.09.11

AI 晶片一代比一代強，全球科技公司卻還在蓋更多資料中心、採購更多晶片。為何運算
效能持續提升，半導體需求反而愈滾愈大？輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳認為，答案與生
成式 AI 帶來的新運算模式，以及摩爾定律紅利減弱有關。


原因不只在於模型變得更複雜。黃仁勳在 9 月 10 日 Goldman Sachs Communacopia +
Technology Conference 2026 與高盛（Goldman）分析師 Jim Schneider 對談中，以過
去數十年的電腦發展解釋這項轉變。



他認為，電腦正在經歷兩個同時發生的變化：一邊是生成式 AI 把運算從「找出已經存在
的答案」，改成即時產生答案；另一邊則是摩爾定律過去持續壓低運算成本的紅利正在減
弱。需求加速、成本下降速度卻不如從前，最後就會需要更多晶片與更大的運算系統。


過去電腦負責「找資料」，AI 現場算出答案
黃仁勳把上一代電腦稱為以「檢索」（retrieval）為基礎的運算。過去使用手機、搜尋
引擎或網路服務時，多數內容早已儲存在某個地方。使用者送出要求後，系統負責找到幾
個可能的結果，再依照個人偏好推薦其中一項。


生成式 AI 的運作方式不同。如果使用者希望什麼都能問，而且立即得到符合當下情境的
回答，電腦就不能只是把既有資料找出來，而必須根據問題、上下文與個人需求，現場「
生成」結果。


這也讓支撐 AI 的基礎設施從以儲存、檢索既有資料為主，進一步轉向需要大量即時運算
來生成結果。

黃仁勳以推薦系統作比喻。過去大型網路平台可以用一套推薦引擎服務大量使用者；到了
生成式 AI 時代，情況更像每個人背後都有一套專屬系統，持續根據不同情境產生結果。

從十億人用電腦，變成數千億個 AI 代理持續運算
AI 代理又把這項需求往上推了一層。黃仁勳指出，過去主要是人類使用電腦工具，而且
人會睡覺、會停止工作；未來則可能出現數以千億計的 AI 代理持續執行任務。

這些代理也不是像早期聊天機器人一樣，收到一個問題、產生一次答案就結束。較複雜
的 AI 工作需要反覆推理、修正與執行，因此同一項任務可能持續消耗運算資源。

換言之，未來增加的不只是使用 AI 的人類，也可能是持續執行任務、反覆推理的 AI 代
理數量。這也是黃仁勳判斷半導體需求仍有成長空間的重要原因。

摩爾定律過去幫忙降成本，現在這項紅利正在變小
黃仁勳指出，半導體產業多年來的需求一直在成長，但過去還有另一股力量同時作用：摩
爾定律。

過去隨電晶體密度持續提高，同樣面積能容納更多電晶體，並長期推動運算效能與成本效
益改善。黃仁勳把這種效果形容為一種「通縮」（deflationary）力量。

也就是說，即使全世界需要更多運算，晶片本身進步帶來的成本下降，也會抵銷部分需求
成長。

但他認為，這項模式正在改變。當電晶體無法再像過去一樣快速縮小，如果產業仍希望每
隔幾年大幅提高 AI 運算能力，就不能只依靠單顆晶片本身的進步，而必須把更多晶片連
在一起，從封裝、互連到整個系統一起設計。


黃仁勳也因此提到台積電 CoWoS 與自家的 NVLink。前者讓多顆晶片能在封裝層級更緊密
整合，後者則讓更多運算晶片可以高速連結。對輝達而言，當單顆晶片無法單靠製程微縮
持續取得過去幅度的成長，就必須把擴充範圍從「一顆晶片」拉到「整套電腦」。


他直言：如果需要兩倍的電晶體，就得想辦法使用更多晶片。

AI 把半導體成長邏輯改成「需求加速、成本紅利減弱」
生成式 AI 把電腦從檢索工具變成持續產生答案的運算系統，大量 AI 代理又進一步增加
運算次數；另一方面，摩爾定律過去替產業持續降低單位運算成本的效果正在減弱。

當兩件事同時發生，新增的 AI 需求就更可能轉化成更多晶片，以及對記憶體、先進封裝
與大型運算系統的需求。

黃仁勳因此預期，半導體產業規模會持續擴張。

這套論點的重點，並不是每一代 AI 模型都一定比上一代消耗更多晶片，而是整個電腦產
業正在改變使用運算資源的方式。

過去是人類需要時才打開工具、尋找既有資訊；未來則可能是大量 AI 代理全天候產生答
案、反覆思考與執行工作。依黃仁勳的推論，當 AI 代理數量增加，且複雜任務需要反覆
推理與執行，整體運算需求仍可能持續增加。


在黃仁勳的論述中，AI 與過去網路時代不同之處，在於它帶來的不只是另一套軟體應用
，而是建置新一層運算基礎設施的需求。


心得評論:

黃仁勳認為，AI 正把半導體需求從「晶片效能提升即可滿足」轉向「運算量本身快速膨
脹」，因此即使晶片愈來愈強，全球仍需要更多晶片、資料中心與先進封裝。

AI 晶片雖然愈來愈快，但 AI Agent 創造運算需求的速度，可能比晶片效率提升更快；
加上摩爾定律放緩，最終只能靠「更多晶片＋更大的系統」滿足需求。


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※ 作者: obrag 2026-09-13 11:23:12
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推 apolloapollo: 好了啦1F 09/13 11:30
推 onekoni     : https://i.mopix.cc/hhsmFp.jpg2F 09/13 11:31
→ onekoni     : 奧特曼達理歐：慢一點 老黃：加速
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噓 s1612316    : 沒有喔 兩巨頭說要放緩了4F 09/13 11:32
推 strlen      : 前高都沒過 老黃這輩子就這樣了5F 09/13 11:34
推 soome       : 放緩發展，明年年減了吧6F 09/13 11:34
推 takeda3234  : 該回頭顧民生消費端了吧 老黃7F 09/13 11:40
推 immence     : 炒股天王黃仁勳  炒到你買不起8F 09/13 11:43
推 A80211ab    : 等你借錢9F 09/13 11:43
→ NexusPrime  : 穩了10F 09/13 11:48
推 FatFatQQ    : 明年翻倍11F 09/13 11:53
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推 jason168    : 前兩大ai公司叫大家放緩腳步，就像書券獎的人叫大家19F 09/13 12:12
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推 HardyJJ     : 老黃：賣更多 賺爛！22F 09/13 12:22
→ HiuAnOP     : 老黃這輩子就這樣了！23F 09/13 12:30
推 joe0934     : 老宋都說不能單壓半導體了24F 09/13 12:31
推 nineflower  : 多少人也想這輩子就這樣25F 09/13 12:32
→ TaiwanHero  : PC顯卡末日26F 09/13 12:33
推 aimgel      : 老黃跟阿法狗就是年線買 穩賺27F 09/13 12:34
推 trogtor     : 今年賺爛是一定的，但明年證明獲利能持續維持高檔28F 09/13 12:35
→ trogtor     : 才是關鍵
推 oldntu      : n卡賺到錢滿出來30F 09/13 12:36
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推 WusoAiwen   : 現在看借錢發展AI 的什麼時後發生財務危機了33F 09/13 12:52
推 a94037501   : ai公司的錢都拿去做前沿模型了賣token很賺34F 09/13 12:55
→ rexwis      : 好 週期往下 了解35F 09/13 13:02
推 kimimaro    : 大家慢一點 我才能連留給你們的湯都一起喝36F 09/13 13:03
→ fallinlove15: 模型商沒錢沒資源 發展太快只能被別人綁架37F 09/13 13:12
推 w08445566   : 看那種爛營收就知道明年一定年增38F 09/13 13:14
→ peter8543   : 老黃好了啦，給顯卡ㄧ條生路走會怎樣39F 09/13 13:16
推 transcend789: 老黃要他不炒股應該很難受吧？40F 09/13 13:31
推 ben108472   : 老黃繼續炒作AI，AI永遠不可能平價了41F 09/13 13:37
推 popo123456  : 沒錢買，就借錢給你買啊42F 09/13 13:47
→ ly102530    : 吹起來43F 09/13 13:47
推 wwh         : 對呀，其他人先緩我先衝謝謝44F 09/13 14:11
推 dowcher     : 急了，他做莊45F 09/13 14:18
推 dowcher     : 老黃心想，以前跪著求我買，現在換我做莊求你買
推 unwisdom    :  AI都快吹爆了 急了47F 09/13 14:35
→ CYL009      : 現在就體驗歷史上的人有大膽地有多大產www48F 09/13 15:09
推 ducamao     : 我一直很在意一個問題就是，當沒有人願意在網路上免49F 09/13 15:12
→ ducamao     : 費產出新問題的答案時，他說的搜尋轉回答的這一塊要
→ ducamao     : 怎麼支撐下去...
→ curlymonkey : 大者恆大，現代資金已經都壓在AI了52F 09/13 15:20
推 lan3695120  : 白話文：快來找我借錢53F 09/13 15:30
推 panzerbug   : 軍事AI無底洞54F 09/13 15:48
推 ibanes      : 比記憶體還貪婪的其實是輝達55F 09/13 16:00

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