黃仁勳 Computex 2026 主題演講全紀錄：斥 AI 奪工作論「完全是無稽之談」，代理式 AI 時代正式降臨

一、台北盛況：搖滾巨星等級的科技演講

2026 年 6 月 1 日上午 11 時，台灣台北流行音樂中心，座無虛席。這不是一場演唱會，而是全球科技界最受矚目的年度主題演講——NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳（Jensen Huang）站上 COMPUTEX 2026 的舞台，以一貫的黑色皮衣造型，向全球幾十萬名同步觀看直播的觀眾，宣告 AI 新紀元的降臨。

這是黃仁勳連續多年在 Computex 發表主題演講，但今年的規格前所未有。NVIDIA 將此次演講與 GTC Taipei 活動聯動，形成涵蓋主題演講、技術論壇、實作坊與生態系交流的完整 AI 盛會，場地橫跨台北流行音樂中心與台北國際會議中心。 台灣，這個黃仁勳口中「AI 革命的心臟」，再次成為全球科技版圖的焦點。

二、最強金句：「完全是無稽之談」

演講一開始，黃仁勳便直接切入最受爭議的話題：AI 是否正在奪走人類的工作？

他毫不猶豫地以英文說出：「People are talking about AI reducing job openings. That's complete nonsense（人們在說 AI 減少了工作職缺，這完全是無稽之談）。」 他隨即拋出一組資料佐證：全球有 3,000 萬至 4,000 萬名專業開發者，AI 輔助程式編寫的使用次數從 2023 年的 3 億次，到 2024 年的 4 億次，2025 年的 5 億次，而 2026 年前幾個月已暴增至接近 14 億次。

「實際上，有更多軟體工程師正在被僱用。」黃仁勳強調，GitHub 的程式碼提交量（commit）持續飆升，正是 AI 提升開發者生產力、同時帶動更多人才需求的最佳佐證。

這句話迅速成為全球媒體頭條，彭博社的 Facebook 官方帳號第一時間轉發，並補充 NVIDIA 官方的英文說明：「AI Is Great Equaliser（AI 是偉大的均等化器）——真正讓你失業的，不是 AI，而是比你更會用 AI 的人。」

三、一個月的反駁之旅：從米爾肯到 Computex

事實上，黃仁勳早在 Computex 登台之前，便已在多個場合密集發表相同論調。

5 月初，米爾肯全球論壇（Milken Global Conference）

黃仁勳接受 MSNBC 主持人 Becky Quick 的訪問時表示，AI 正在「像瘋了一樣創造工作（creating jobs like crazy）」，並稱 AI 是美國最好的「重新工業化（re-industrialize）」機遇。 他指出，AI 新創企業去年吸引超過 1,000 億美元的投資，這些資金直接轉化為軟體工程、資料中心建設、半導體製造等大量就業需求。

他也在會中點名批評業界的「唱衰派」——對於那些預言 AI 將消滅大量白領工作的企業領袖，黃仁勳直言他們患有「神明情結（god complex）」，並稱這類預言「毫無建設性（not helpful）」。

5 月，ServiceNow Knowledge 2026 大會（拉斯維加斯）

黃仁勳與 ServiceNow 執行長 Bill McDermott 同台，他們共同主張：代理式 AI 不是來搶工作的，而是來填補全球人口老化帶來的勞動力缺口。黃仁勳說出一句令人印象深刻的話：「只要你的野心大過公司目前的能力，AI 現在扮演的角色只有創造工作。」 他進一步描繪未來工廠的樣貌：整條生產線由機器人操作，由更多機器人管理，整座工廠本身就是一個機器人。

5 月下旬，新加坡 CNA 專訪

在這場受到廣泛關注的採訪中，黃仁勳批評將裁員歸咎於 AI 的企業主管「太懶惰」，並以一句話總結他的核心立場：「你不會因為 AI 失去工作，但會輸給比你更會用 AI 的人。」（You will not lose your job to AI, but to someone who uses AI better.）

四、Computex 大秀：代理式 AI 時代的五大重磅發布

黃仁勳的就業論點，只是 Computex 主題演講的序幕。他在台上花費大量篇幅，展示 NVIDIA 如何以技術實現他所宣稱的「AI 創造就業」願景。

1. 代理式 AI（Agentic AI）：AI 革命的下一階段

黃仁勳宣告，AI 正式從「生成式 AI」進化為「代理式 AI（Agentic AI）」的新階段。

他解釋代理式 AI 的兩層結構：第一層是大語言模型，負責推理與規劃，如同大腦；第二層是外部編排引擎，如同作業系統，將 AI 模型與各種工具連接起來。過去我們需要開啟軟體、點擊按鈕；未來我們只需向 AI 描述想要的結果，AI 就會自動完成工作。「操作的主體，從人變成了 AI。」

黃仁勳還提出了「Token 經濟學（Token Economics）」概念，主張 Token（詞元）本身就是可產生利潤的資產，AI 公司將建造更多「Token 工廠」。 他甚至大膽提議，未來年薪 50 萬美元的工程師，應該每年消耗至少 25 萬美元的 AI Token 算力——否則就是創造力的浪費。

2. Vera Rubin 平台：量產在即，黃仁勳稱「最具雄心的計畫」

黃仁勳在台上確認，下一代 AI 計算平台 Vera Rubin 已全面進入量產階段，並稱這是「NVIDIA 歷史上最具雄心的計畫」，全公司 4 萬名工程師參與打造。

Vera Rubin 的核心產品 Vera Rubin NVL72，是一台以機架為單位設計的 AI 超級電腦，整合了 36 顆 NVIDIA Vera CPU 與 72 顆 Rubin GPU，透過第六代 NVLink Switch 技術相連，可協同運作，專攻兆級參數模型訓練、後訓練、推論與長情境工作負載。 這個系統的每瓦推論效能是前一代的 10 倍，並可將每個 Token 的成本降低達 10 倍，具備 100% 液冷架構，可在攝氏 45 度高溫環境下穩定運作，徹底顛覆傳統資料中心的設計邏輯。

微軟（Microsoft）、戴爾（Dell）與 CoreWeave 已率先完成 Vera Rubin 工程樣品的部署；大規模出貨預計於 2026 年秋季啟動。

3. Vera CPU：NVIDIA 首款獨立資料中心處理器，直搗 Intel、AMD 腹地

黃仁勳在台上宣布，Vera CPU 是 NVIDIA 首款獨立的資料中心微處理器，搭載 88 顆自研 Arm v9.2「Olympus」核心，記憶體頻寬高達 1.2 TB/s，完成任務的速度比 x86 CPU 快 1.8 倍，將直接與 Intel 和 AMD 競爭。 黃仁勳表示：「AI 代理將成為運算的最大用戶，Vera 正是為這一未來而設計的第一款 CPU。」首批客戶包括 Anthropic、OpenAI 及 SpaceX。

4. RTX Spark：NVIDIA 首款 AI PC 晶片，劍指蘋果 M5

NVIDIA 與聯發科（MediaTek）合作，發布了 RTX Spark AI PC 晶片，這是 NVIDIA 首次以自研晶片形式進軍 AI PC 市場。 採台積電 3 奈米製程，高階版本配備 20 核 CPU 與 6,144 個 CUDA 核心，提供約 200 TOPS 的端側 AI 算力，支援 128GB 統一記憶體，對標規格為蘋果 M5 Pro 與 M5 Max。戴爾、華碩、聯想等廠商已確認將推出搭載 RTX Spark 的 Windows 電腦，主打高階企業與 AI 創作者市場。

5. Nemotron 3 Ultra 與多款 AI 新模型

除硬體外，NVIDIA 也在 Computex 發布多款軟體模型。旗艦開放模型 Nemotron 3 Ultra 專攻複雜推理與代理工作流程；Alpamayo 2 是自駕車開放平台的最新版本；Isaac GR00T 面向機器人學習；Cosmos 3 則是物理世界 AI 模擬平台。 黃仁勳藉此強調，NVIDIA 已從晶片製造商，全面進化為涵蓋能源、晶片、基礎建設、模型、應用的 AI 全棧平台公司。

五、「五層蛋糕」架構：理解 AI 如何創造工作

要理解黃仁勳為何如此篤定 AI 能創造就業，必須從他一再闡述的「五層蛋糕（Five-Layer Cake）」架構說起。

黃仁勳將 AI 基礎設施比喻為一塊分層的蛋糕，由下至上分別是：

1. 能源（Energy）：AI 即時生成智慧需要即時生產的電力，是所有算力的第一基礎。
2. 晶片（Chips）：將能源轉化為運算的處理器，效能進步決定 AI 擴展的速度。
3. 基礎設施（Infrastructure）：包含土地、電力輸送、冷卻、網路及資料中心建設——黃仁勳稱之為「AI 工廠」。
4. 模型（Models）：理解語言、生物、物理、金融等各類知識的 AI 模型。
5. 應用（Applications）：創造真實經濟價值的最終產品，如藥物研發、工業機器人、自駕車。

黃仁勳強調，AI 工廠需要的不只是博士，而是電工、水管工、鋼鐵工人、網路技術員、安裝工和操作員——這些都是技術性、高薪的工作，而且目前供不應求。 「每一個成功的應用，都拉動了其下所有層次的需求，一直拉到支撐它的發電廠。」他說道。

六、另一面的現實：AI 就業數據的兩面性

黃仁勳的樂觀論述，並非毫無挑戰。現實的就業市場正在上演一幕更複雜的圖景。

高盛（Goldman Sachs）的最新分析顯示，AI 每個月正在淨減少約 1.6 萬個就業機會；而展望 2026 年，部分估算甚至預測每月淨失業人數可達 2 萬人。 高盛經濟學家在一份研究報告中更以 40 年的個人層級數據發現，被科技取代的工人在失業後的 10 年間，薪資成長比從未被取代的工人低了整整 10 個百分點，比同樣被裁員但原因不同的工人也低了 5 個百分點。

目前受 AI 衝擊最深的五大職業族群，依序是客服人員、法律助理（paralegal）、初階程式設計師、行銷文案人員，以及後台會計人員——全是過去支撐美國中產階級的白領工作。

Anthropic 執行長 Dario Amodei 預測，AI 最終可能消滅多達一半的初階白領工作；另一方面，世界經濟論壇（WEF）的《2025 年就業未來報告》則預測，AI 到 2030 年將催生 1.7 億個新職位，淨增約 7,800 萬個就業機會——這個數字偏向支持黃仁勳的論點。

然而，高盛的研究也發現了一個結構性警示：被科技取代的工人，往往並非轉向 AI 相關的新職業，而是向下流動至薪資更低的服務業。職業的消失，並不等於另一份好工作的自動誕生。

七、台灣：AI 革命的基礎設施核心

在整場演講的最後，黃仁勳獻上了對台灣的高度肯定。他宣布，NVIDIA 計劃每年在台灣投資多達 1,500 億美元，並稱台灣是 NVIDIA 生態系「最重要的起點」。

路透社分析指出，台灣在 AI 產業中的角色，正從「半導體製造」向「AI 基礎設施全棧建置」快速進化。 這不只是誰來製造晶片的問題，而是「誰能把晶片變成一個可冷卻、可連網、可維運的完整 AI 系統」——而台灣的供應鏈生態在全球無可取代。台積電也宣布，正將 NVIDIA 的 CUDA-X 軟體庫與 AI 模型導入晶圓廠，用於加速運算微影、電晶體模擬與製程控制，實現 AI 驅動的製造業升級。

AMD 執行長蘇姿丰也在 Computex 前宣布將向台灣 AI 產業注入超過 100 億美元，顯示台灣已成為全球 AI 供應鏈無可爭議的核心。受此利多刺激，台股在 Computex 開幕前後一度創下歷史新高。

八、黃仁勳的終極論點：語言才是 AI 時代的程式語言

黃仁勳在演講前接受 Podcast 節目《All-In Podcast》採訪時，還說出了一句顛覆傳統 STEM 教育觀的話：「語言，是 AI 的終極程式語言。」

他認為，過去工程師需要學習 C++、Python 等複雜語法；但在 AI 代理時代，人們將直接以自然語言指揮 AI、組織團隊、定義架構。因此，英文系或具備深厚語言能力的人才，在 AI 時代天生就掌握了最重要的工具。這個觀點直接挑戰了「工程師才是 AI 時代贏家」的主流敘事。

他給出了一個具體的職場建議標準：一位年薪 50 萬美元的工程師，每年應至少消耗價值 25 萬美元的 AI Token；若消耗的 Token 不足 5,000 美元，「我會抓狂」，他說。 這個說法背後的邏輯是：AI 算力就是思考能力的延伸，不充分使用 AI，就是在浪費人才的潛力。

黃仁勳相信，AI 的普及將使「超人類能力」不再是少數精英的專利，而是每一個願意學習、願意與 AI 協作的工作者都可以獲得的資源。這才是他說「AI 是偉大的均等化器」時，真正想表達的深層意涵。