延續 CES 2026 針對影像處理、機器人、自駕車提出的解決方案，NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2026 期間主軸延續到 AI 工廠、代理型 AI、Physical AI，重新定義了 AI 基礎建設、AI 應用的規格與規模，本篇用懶人包的形式，讓大家看一下在 NVIDIA執行長黃仁勳的引導下，NVIDIA 發表的十二件大事。
1. 改善世界的 Olaf 機器人「雪寶」亮相
這是最震撼的一刻，為了解決全球少子化、醫療與照護人力缺乏問題，CES 2026 期間不乏許多照護型租賃機器人相關解決方案的推出，不過在終端運算能力上，NVIDIA 提出了更完善的解決方案，那就是在 GTC 2026 期間活靈活性的「雪寶」。
NVIDIA 與迪士尼雙方合作推進 Physical AI 與機器人開發生態，其背後是透過 NVIDIA 驅動的模擬環境，讓大量虛擬 Olaf 接受強化學習訓練，快速學會更接近角色設定的動作。迪士尼也表示，這代表未來能把更多動畫角色更快地帶進真實世界。順帶一提，GTC 2026 期間，NVIDIA 已宣布 Newton 1.0 GA，朝工業級、可量產部署的方向前進。
後續我看實測，它還是需要有人在背後操控，不過很多對話跟動作是自主即時運算跟回應，速度並不慢。我認為 NVIDIA 這次把 Newton、Isaac、Cosmos、GR00T 整套疊起來，本質上是在定義一條標準開發鏈：先用物理引擎和世界模型做模擬，再用開放模型訓練技能，最後才進入真實部署。
從 Olaf 的案例顯示，角色機器人可以先在模擬中跑大量訓練，再把結果轉到實體機器上，未來這類型能讓人產生情感連結的角色機器人會越來越多，他們將成為 CES 2026 期間大家都在談論的「陪伴型機器人」、「服務型機器人」的基礎，亮點是這些機器人不只會是呆板的搬運、導航、辨識，他們的動作自然度、表情、回應節奏感與幽默感等等，在體驗上將會更被大眾消費者所接受，甚至可被應用在教育領域。
2.全球 AI 工廠進入大規模部署階段
NVIDIA 宣布 Vera Rubin 平台推進代理型 AI 的新階段，並表示已有七款新晶片全面進入量產，涵蓋 GPU 機架、CPU 機架、推論加速器、儲存與乙太網路框架，這也就是說 NVIDIA 提供的是「整座 AI 工廠」的解決方案，這也是他們這幾年來持續不斷發展的方針，基本上只要集團發展方針明確，選擇 NVIDIA 應該就能夠從傳統的企業，迅速轉型為最新的 AI 工廠，它可以相容最新雲端解決方案，可以擁有企業需求的「主權AI」，不再受制於他人，也不用擔心關鍵資料被第三方廠商掌握。
3. Vera CPU 登場
眾所皆知，在過去 NVIDIA 都以發展 GPU 為主，甚至運算 AI 的形式，也都是以 GPU 解決方案為核心，不過在面對 Google、intel、微軟、高通等企業的競爭， NVIDIA 不得不發展其自家 CPU，GTC 2026期間，NVIDIA 推出專為代理型 AI 與強化學習設計的 Vera CPU，官方稱其效率可達傳統機架級 CPU 的 2 倍，速度快 50%，並已與多家雲端業者與系統廠合作導入，這個動作對於 NVIDIA 的客戶來說，或許可以透過更高度協調、調度與資料處理的 CPU，整合現有 NVIDIA GPU 資料中心解決方案，達成最完美的協調運算成果，不過因為這只是剛發表，後續的整合能力是否能與競爭對手提出的 CPU+GPU+NPU 解決方案互相競爭，這還有待觀察。
4. 太空運算來了，AI 被送進軌道
NVIDIA 推出 Space-1 Vera Rubin 模組，並搭配 IGX Thor、Jetson Orin 等平台，把資料中心等級效能與邊緣 AI 推論能力帶進太空場景，鎖定軌道資料中心、地理空間情報與自主太空營運，看起來很高大上，其實在今年 Embedded World 2026 期間，就有許多供應鏈將相關應用放在機器人平台，這一方面說明「AI 基礎設施」的定義就不會只停留在地面雲端，甚至可以放到衛星、國防、遙測、太空通訊等領域，另一方面也說明這類型的高效率 AI 推論能力，正逐漸改變機器人的運算能力。
5. Dynamo 1.0 正式進入生產環境，推論作業系統成形
NVIDIA 發表開源的 Dynamo 1.0，定位為大規模生成式與代理型 AI 推論的作業系統，並強調已進入生產級部署，搭配 Blackwell 平台可提升推論的規模、效率與速度。我認為 Dynamo 是 NVIDIA 對於低成本運算需求的產業，提供另一個解決方案，這也說明 NVIDIA 完全沒有要放過「AI 時代 Linux/OS 層」的位置。
6. Vera Rubin DSX 與 Omniverse DSX 藍圖公開
NVIDIA 發表 Vera Rubin DSX AI 工廠參考設計，以及 Omniverse DSX 數位孿生藍圖，讓業界在建置 AI 基礎設施前，可以先模擬、設計與驗證整座 AI 工廠。
7. 開放式代理開發平台成形，AI 開始進攻知識型工作
NVIDIA 宣布與夥伴以開源軟體打造自主、自我演進的企業級 AI 代理，強調安全、效率與可擴展性，企圖開啟知識型工作的下一場產業革命，這讓企業可透過可信任的代理AI，自己規劃、執行、驗證相關任務，甚至 SaaS 產業的玩法會被重新改寫。
8. NemoClaw 亮相
NVIDIA 也跟上潮流，針對 OpenClaw 社群推出 NemoClaw，讓開發者能用單一指令安裝 Nemotron 模型與 OpenShell 執行環境，並加入隱私與安全控制，降低部署門檻。一旦部署代理型 AI 的難度下降，企業與開發者導入速度會變快，NVIDIA 也更有機會把 Nemotron 生態推成開放代理市場的重要底座。
9. BlueField-4 STX 儲存架構
NVIDIA 推出 BlueField-4 STX 模組化參考架構，主打讓企業與雲端業者更容易部署加速儲存基礎設施，官方稱可帶來高達 5 倍詞元輸送量、4 倍能效與 2 倍資料擷取速度。
10. Adobe 與 NVIDIA 結盟
繼達梭系統之後，Adobe 與 NVIDIA 宣布策略合作，將 NVIDIA 的運算技術與函式庫帶進下一代 Firefly 基礎模型，並共同推動創意、行銷與代理型工作流程，這也說明 NVIDIA 已經逐漸推動過去的數位內容產業進入「AI 原生製作流程」，對於用戶來說，AI 不只是輔助工具，理想的結果將會變成流程中的核心協作角色。
11. T-Mobile、Nokia 與 NVIDIA 把 Physical AI 帶進 AI-RAN
NVIDIA 與 T-Mobile、Nokia 及合作夥伴宣布，把 physical AI 應用整合到 AI-RAN 就緒基礎設施，也就是讓分散式邊緣 AI 網路同時承載通訊與 AI 工作負載。
12.DLSS 5 首波支援遊戲公開、預計秋天推出
NVIDIA 日前於 GTC 宣布推出 DLSS 5，該技術被視為自 2018 年即時光線追蹤問世以來，電腦繪圖領域最重大的突破。DLSS 5 導入即時神經渲染模型，讓像素能呈現出如照片般真實的光照與材質效果。DLSS 5 將於今年秋季推出，並將獲得眾多頂尖發行商與遊戲開發者支持，包括 Bethesda、CAPCOM、Hotta Studio、網易（NetEase）、NCSOFT、S-GAME、騰訊（Tencent）、Ubisoft 和 Warner Bros. Games。此外，DLSS 5 也將支援多款遊戲，包括《AION 2》、《刺客教條：暗影者（Assassin’s Creed Shadows）》、《Black State》、《CINDER CITY》、《三角洲行動（Delta Force）》、《霍格華茲的傳承（Hogwarts Legacy）》、《Justice》、《永劫無間（NARAKA: BLADEPOINT）》、《異環（NTE: Neverness to Everness）》、《影之刃零（Phantom Blade Zero）》、《惡靈古堡9：安魂曲（Resident Evil Requiem）》、《遺忘之海（Sea of Remnants）》、《星空（Starfield）》、《上古卷軸 4：遺忘之都 重製版（The Elder Scrolls IV: Oblivion Remastered）》、《燕雲十六聲（Where Winds Meet）》等。
總結
GTC 2026 期間，NVIDIA CEO 黃仁勳的目標從來不只是打造最強 GPU… 或許在過去電腦時代是如此，如今全球在談的不只是數位轉型、智慧工廠，而是更有效率解決核心問題的 AI 工廠，那麼作為整體核心需求的解決方案提供者 NVIDIA，當然的目標就是要成為未來 AI 工廠、代理型 AI、Physical AI、自駕車與數位內容產業背後不可取代的核心基石。
GTC 2026 期間，黃仁勳進一步把 AI 的落地路線切得非常清楚：代理型 AI 負責知識工作，Physical AI 負責真實世界，神經渲染則持續鞏固內容與遊戲產業。 前者透過開放模型、代理平台與 NemoClaw 等工具降低部署門檻，後者則藉由 Isaac、Cosmos、GR00T 與 Newton 這條開發鏈，把機器人、自駕車與實體世界的訓練流程標準化；至於 DLSS 5 和 Adobe 合作，則說明 NVIDIA 也不打算放掉創作者與數位內容這條高附加價值市場。
從 Vera Rubin、Vera CPU、Dynamo 1.0、BlueField-4 STX，到 DSX AI 工廠參考設計，NVIDIA 正試圖把運算、網路、儲存、推論作業系統與數位孿生全部整合起來，讓企業不是選擇買斷單一晶片，而是直接導入一整座可擴展、具備長遠發展性的 AI 工廠。這也代表 NVIDIA 與其他老牌巨型企業，包括 Intel、AMD、Google、高通的競爭基礎。