MoneyDJ新聞 2026-05-25 11:20:48 黃立安 發佈
今年AI產業發展主軸進一步走向實體AI(Physical AI)。隨COMPUTEX即將登場，輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳再度來台，並將發表主題演講，市場預期人形機器人、AI工廠與Physical AI仍將是焦點。事實上，黃仁勳早在今年CES便點出Physical AI將成為下一波AI關鍵浪潮；而AMD董事長暨執行長蘇姿丰上週來台時，也直言「下一波最大的浪潮會是Physical AI」，包括機器人、邊緣AI與各類實體系統都將迎來龐大商機，全球AI產業已邁向AI走入真實世界的新階段。
相較過去AI多半停留在聊天機器人、內容生成與雲端模型等虛擬應用，Physical AI更強調AI能真正理解現實世界的物理規則、空間關係與即時環境變化，進一步驅動人形機器人、自駕車、智慧工廠與各類自主系統落地。
黃仁勳在CES演講時即點出，AI演進將歷經三大階段包括推理型模型(Reasoning Model)、代理式AI(Agentic AI)，以及最終的Physical AI。其中，Physical AI被視為最具顛覆性的下一步，因為AI不再只是理解文字與影像，而是能理解物理世界、因果關係與自然法則，進而真正與現實環境互動。
細看NVIDIA的布局，其核心主軸圍繞在完整的「模擬＋訓練＋推論」架構。黃仁勳認為，Physical AI最關鍵的一環在於模擬，因為機器人與自駕系統需要在虛擬世界中反覆學習與驗證，才能降低真實世界訓練成本與風險。因此，NVIDIA近年積極建立完整平台，包括Omniverse數位分身平台、Cosmos世界基礎模型，以及機器人基礎模型Groot與Alpamayo，希望透過虛擬環境生成大量合成資料，讓AI能在數位世界中學習物理規則與動作邏輯，再導入真實世界應用，加速機器人與自駕車發展。
相較NVIDIA強調大規模模擬與平台生態，AMD則更聚焦於「即時運算(Real-time Computing)」與邊緣端整合能力。蘇姿丰指出，Physical AI應用除了需要高效能CPU與AI算力外，更重要的是低延遲與即時反應能力，而這也是AMD近年透過併購Xilinx後的重要布局方向。
AMD目前已具備CPU、GPU、自適應運算(Adaptive Computing)與FPGA等完整能力，並已廣泛應用於醫療、車用、航太與國防等領域。蘇姿丰指出，尤其在Physical AI情境下，包括機器人控制、自主設備與邊緣AI系統，都高度依賴即時決策與低延遲反應，而FPGA與嵌入式系統正是關鍵。
NVIDIA與AMD同樣看好Physical AI將成為下一個AI核心戰場，但兩者切入角度略有差異。NVIDIA主攻AI模型訓練、模擬平台與機器人生態系，希望建立Physical AI的底層世界模型；AMD則更著重即時運算、邊緣控制與異質整合能力，強化實體設備端的即時反應與系統整合。
隨著AI逐步從雲端走向實體世界，未來包括人形機器人、自駕車、智慧工廠、智慧城市與國防等領域，皆有望成為Physical AI的重要落地場景，也讓NVIDIA與AMD兩大晶片廠的新一輪AI戰局，正式從資料中心延伸至真實世界。
