在此次Computex 2023期間接受媒體訪談時，NVIDIA 執行長黃仁勳 認為未來人工智慧 將無所不在，甚至未來許多人都要向人工智慧學習知識，而加速運算結構也可能因為需求目的不同而異。

人工智慧將無所不在，但主要還是取決如何使用

黃仁勳表示，未來人工智慧應用發展，將會建立在穩定、可被理解，同時也更安全的基礎上，並且應用在各類領域。

因此，相比現行多半透過單一處理器產品所對應運算模式，將會逐漸分散到不同運算需求，其中可能透過小規模人工智慧運算模型、加速設備完成特定領域的運算需求，而更大規模運算需求則會透過更龐大運算效能裝置或雲端等型態完成

對於人工智慧的看法，黃仁勳將其視為自動化服務、產品，或是工具，認為不需要因此對此類技術感到畏懼，但也強調人工智慧發展過程一定會帶來許多改變，同時也會影響人們互動體驗，甚至也將使現有運算模式重新洗牌。

而重點還是在於人們怎麼利用此類資源改變生活。

例如現在的手機已經整合許多人工智慧技術，讓使用者無須具備專業知識，僅需按下快門就能捕捉比單眼相機拍攝更精緻的影像，同時也能更快在眾多照片理透過影像識別方式找到特定人物留影，甚至未來自動生成式人工智慧技術更加成熟時，使用者也能與手機中的數位助理服務盡情聊天。

使用者不一定需要知道人工智慧如何運作，但未來一定會需要知道如何使用人工智慧，甚至向人工智慧學習知識，黃仁勳認為人工智慧在日後將會無所不在，同時也預期會推動更多改變，其中也包含人們互動模式，以及當前的運算架構。

不認為NVIDIA主宰人工智慧發展，強調軟體仍是重要核心

同時，黃仁勳也預期人工智慧將帶動更多產業發展，例如藉由人工智慧打造能與玩家有更多互動的遊戲角色，或是大幅縮減程式編寫門檻，讓更多創新應用服務可以直接透過描述想法，即可由人工智慧代勞產生程式原始碼，甚至更多跨語言的溝通互動都能藉由人工智慧消除隔閡，進而激發更多市場發展機會，進而改善當前數位落差問題。

另一方面，黃仁勳也認為雖然當前人工智慧運作背後都是透過CPU、GPU 等運算元件加速，但演算法、模型框架等軟體設計依然十分重要，否則光有硬體仍無法推動人工智慧，因此強調即便台灣市場普遍看重硬體發展的情況，未來也會同樣重視軟體技術發展，並且帶動更多產業轉型。

至於針對目前以加速為基礎的人工智慧發展市場，其背後多半是以NVIDIA推動的GPU加速方式為主，黃仁勳則說明實際在市場仍有Google Cloud的TPU，以及AWS的Graviton在內硬體加速器參與競爭，加上GPU加速部分主要用於縮短訓練時間、提高執行效率，並不涉及影響軟體端的模型訓練等結果，藉此再次強調軟體發展的重要性，同時也說明不會因此主宰市場人工智慧發展方向。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》