在生成式AI與代理AI快速成熟之後，「實體AI」正被視為下一個顛覆級浪潮。實體AI不只是一個新名詞，而是一場橫跨機器人、自駕車AI與資料中心架構的全面變革。對企業與投資人而言，理解這波實體AI與機器人AI趨勢，不再是前瞻選項，而是生存條件。 實體AI是什麼？從雲端大模型走向機器人夥伴 過去幾年，AI的突破多集中在「數位世界」：聊天機器人、圖像生成、辦公自動化等。實體AI則把AI的能力延伸到「真實世界」，讓機器能夠： 看懂複雜環境（感知） 做出接近人類的判斷（推理） 以適當方式行動（控制與操作） 換句話說，實體AI是讓AI長出「眼睛、手腳與大腦」，在工廠、物流中心、城市道路、家庭與門市裡，直接與人類並肩工作。 生成式AI解決的是「資訊與內容」問題；實體AI解決的，則是「勞動與現場」問題。這也是為什麼「機器人AI」、「自駕車AI」、「物理AI」會在今年同時成為關鍵字——因為它們共同指向同一個現實：AI不再只活在螢幕裡。 Vera Rubin等新一代運算平台：為實體AI建造大腦與心臟 要支撐實體AI與機器人AI，背後離不開更強大的資料中心平台與AI專用晶片架構。最新一代的運算平台，正走向以下幾個關鍵方向： GPU 與專用 CPU 深度整合，針對AI推理與訓練最佳化 在單一機櫃內塞進數十顆GPU與CPU，以應付多機器人與多模型併行 拚命提升晶片間與伺服器間的頻寬，降低延遲與能耗 對外提供雲端服務，讓企業不必自建昂貴AI資料中心 以某最新世代平台為例，一個機櫃就整合數十顆Rubin GPU與Vera CPU，透過第六代NVLink交換器與高速網路晶片協同運作，形成高度一體化的AI算力樞紐。 6款晶片協作：AI推理成本壓到更低 在這類平台上，至少有六種關鍵晶片扮演不同角色： Vera...