在Computex 2026期間的GTC Taipei，NVIDIA執行長黃仁勳不僅回顧在GTC 2026介紹的Vera Rubin系統，更花費相當時間介紹Vera CPU以及闡述在Vera CPU在Vera Rubin系統及代理式AI的重要。而；看到NVIDIA執行長黃仁勳對NVIDIA研發的CPU侃侃而談、且是在冠上GTC的NVIDIA重要活動，是認識NVIDIA幾十年、過往把重心聚焦在GPU的認知之下難以想像的光景。

從GPU技術公司、軟體定義公司轉型AI基礎設施公司

NVIDIA雖然以GPU技術為核心，但隨著NVIDIA CUDA GPU異構運算儼然成為當前驅動產業技術發展的重要技術，並引領AI從模型研究到推論落地，並在機器學習、生成式AI到代理式AI持續引領風騷，NVIDIA現在不再僅聚焦於GPU，更是強調提供完善的系統，而Vera強調不同於傳統CPU為人的操作而生，Vera是因應AI代理浪潮的顛覆性CPU，不僅在性能、能耗效率對比當今頂尖的x86資料中心CPU更優秀，更是針對代理式AI的前瞻架構。

為代理式AI而生的Olympus架構及介面

NVIDIA Vera CPU基於Arm指令集的NVIDIA自研Olympus架構，有著優於x86架構的出色單執行緒以及包含分支預測、針對AI運算的嶄新架構，首創支援空間超執行緒技術，相對傳統時間超執行緒可因應真實工作負載適時進行超執行緒，可更有效把CPU運算資源用好用滿，此外內部核心還具備高達3.4TB/s的核心對核心頻寬，以及針對關鍵的記憶體具備1.2TB/s的LPDDR5x ECC記憶體頻寬，還率先支援PCIe Gen 6等先進介面，同時亦具備NVIDIA的NVLink技術。

以三種型態貫串Vera Rubin系統

Vera CPU對於Vera Rubin系統不僅僅只是單純的CPU，更是以三種不同的形態貫串在Vera Rubin系統，在負責AI與HPC運算的Vera Rubin機架，Vera扮演與Rubin GPU協作的樞紐，並透過Grace BlueField DPU負責隔離與加密處理；在Vera CPU機架，則負責統籌整套Vera Rubin超級系統的各項資源調度的重責大任；在網路管理則以Vera CPU搭配BlueField DPU，為Vera Rubin系統龐大的網路流量提供高性能、即時且安全的網路內資料傳輸。

高通執行長Cristiano Amon在Conputex主題演講聚焦在代理式AI將重塑日常生活，並未介紹新產品，不過先預告將以Dragonfly作為資料中心產品線的新品牌，並與消費產品的Snapdragon品牌、工業及機器人的Dragonwing品牌區隔。

更多細節將在投資者日公開

不過Cristiano Amon並未進一步介紹Dragonfly的細節，包括產品類型及目標市場都仍籠罩在神秘的面紗，預告將在2026年6月下旬的投資者日公布更多消息；然而從會場展示的裝置示意，以及高通在2026年宣布攜手HUMAIN在沙烏地阿拉伯部署推論加速器系統，以及在宣布加入Nvidia NVLink生態系、透過Oryon CPU進軍資料中心CPU市場等，想必Dragonfly就是先前計畫的具體產品組合。

高通執行長Cristiano Amon在2026年的首場Conputex大會主題演講聚焦在代理式AI對人類下一步的影響，直言代理式AI將取代現行以手機為核心的日常生活體驗，透過AI跨裝置、跨軟體進行自然的交互操作，而高通則以全方位的AI產品因應在後手機世代的代理式AI浪潮。

代理式AI將取代手機成為日常中心

Cristiano Amon表示，智慧手機在問世近20年來成為許多人生活不可或缺的一部分，也是日常行為的核心，舉凡最原始的溝通、影音娛樂都脫離不了手機，然而在基本的行為操作仍需由人去主動控制，要進行不同的行為就需要進行跨軟體應用的操作。

不僅跨軟體更是跨裝置的一站式服務

但隨著代理式AI的出現，透過AI的感知及推論，將理解使用者的目的，並自動進行跨應用程式的操作，甚至實現跨裝置硬體的操作，手機將從日常的關鍵主角成為代理式AI的載體之一，各式具備代理式AI的裝置可透過網路連貫，不再只是圍繞於個人，更涵蓋居家及工作，進一步把使用者的意圖透過跨設備、軟體的方式實現。

已做好準備迎接代理式AI挑戰

Cristiano Amon提到，高通也為代理式AI做好準備，除了廣為人知的手機，現在也早已布局智慧穿戴、車載、機器人、智慧城市等領域，並即將跨足專為代理式AI而生的資料中心。涵蓋自裝置端到雲、多種運算層級的領域，為即將產生的轉型提前布局迎接轉型挑戰，此外也同樣與許多台灣產業夥伴攜手，。

NVIDIA執行長黃仁勳在2026年Computex開展首日舉辦全球媒體問答，聚焦在甫正式公布的RTX Spark，包括合作夥伴聯發科副董事長暨執行長蔡力行也親自到場，宣示RTX Spark的核心也是繼GB10之後雙方再度攜手的成果，在問答環節也多聚焦在RTX Spark，黃仁勳亦親口證實許多在發表會及新聞稿並未提及的細節。

約莫2.5年前就開始與微軟合作打通WOA任督二脈

黃仁勳表示，RTX Spark能夠問世，與微軟合作打通Windows on Arm的任督二脈相當重要，在RTX Spark發表的2年半前，NVIDIA就已經與微軟合作，確保RTX Spark裝置在推出時可確保100%的Windows相容性，同時也驗證許多在Windows環境能夠以RTX及CUDA技術加速的應用程式可以100%執行，確保裝置在推出後保有完整的Windows PC體驗。

在既有PC體驗提供更多附加價值

在活動中黃仁勳被問及既然RTX Spark旨在重塑PC體驗，為什麼NVIDIA並未賦予全新的名稱仍稱其為PC，黃仁勳表示，PC的概念及功能在日常生活已經根深蒂固，故即便增加嶄新支援代理式AI的能力，RTX Spark仍需滿足使用者對於PC的基本需求，故NVIDIA定位RTX Spark是建立在完整的Windows體驗，諸如基本功能，RTX娛樂及內容創作的基礎，並具備裝置端代理式AI能力的更多價值。

親口證實DGX Spark有至少兩種晶片

在正式發表RTX Spark前，業界廣傳NVIDIA有N1X及N1兩款晶片，不過目前公布的官方資訊並未提及N1X及N1的名稱，而是聚焦在RTX Spark，黃仁勳在問答親口證實N1X是開發代號，之所以後面有個「X」，是因為RTX Spark還有更低階的N1晶片存在，不過更多細節會在秋季RTX Spark裝置正式發表前提供更多資訊。

不會有創始版RTX Spark、暫無PC掌機計畫

由於NVIDIA消費級RTX顯示卡的創始版(Founders Edition)產品已經行之有年，當場媒體也問及RTX Spark是否會有創始版裝置，黃仁勳斬釘截鐵的表示RTX Spark不會有創始版，因為這次首波裝置的品牌夥伴已經提供高品質的產品。

另外近期PC掌機是熱門議題，由於RTX Spark提供Windows環境的支援，也有媒體問到NVIDIA是否有PC掌機的計畫，黃仁勳先是表示NVIDIA已是掌機最強大的晶片供應商，因為兩代的任天堂Switch都是使用NVIDIA技術，然而NVIDIA認為當前的當務之急是以RTX Spark重塑，尚未有進軍開放式作業系統(包括Windows、Linux或Android)的PC掌機計畫。

Arm執行長Rene Haas在Conputex 2026的主題演講聚焦在甫於上半年發表的Arm首款實體晶片產品Arm AGI，看好隨著代理式AI需求增長，CPU需求同步激增，不僅是Arm AGI，其它使用Arm CPU技術的夥伴產品，無論是資料中心或個人電腦，Arm CPU皆是更適合代理式AI世代的最佳架構。

Arm與台灣共同成長、Arm伺服器CPU 100%台灣製造

Rene Haas開場回顧Arm與台灣的淵源，自1993年，就有第一家台灣客戶設計Arm架構晶片，1995年台積電首度生產Arm架構的晶片，後續Arm也與台灣共同經歷MP3播放機的革新、智慧手機的崛起，當前全球採用Arm架構的CPU、無論是微軟、亞馬遜、NVIDIA以及Arm首款實體晶片Arm AGI等更是100%在台灣製造，當前累計有超過2,500億的Arm晶片是在台灣製造，Arm一路走來都與台灣共榮。

從邊際AI、實體AI到雲端AI都有Arm參與其中

當產業從手機為核心演進至以AI為核心，Arm晶片技術也在多元的AI領域發光發熱，從包括智慧穿戴、個人電腦的邊際AI，機器人、自駕車即無人機的實體AI，到雲端AI基礎設施等，都能看到Arm的晶片技術貫串其中，尤其在代理AI熱潮，CPU的需求激增；Rene Haas表示，Arm架構具備節能、高效率的優勢，輔以彈性設計，並提供自IP、子系統到實體晶片，是代理式AI的最佳架構選擇。

下一代Arm AGI將更強化、Arm PC有獨一無二的能耗效能比與支援代理式AI特質

Rene Haas表示，Arm AGI不會是一次性產品，將隨著Neoverse IP與CSS子系統一起計畫，表示下一代的AGI CPU 2將會以Arm CSS V4為基礎，相較第一代Arm AGI處理器具備更多核心、更好的效能但同時更為省電。

另外Rene Haas也提到，Arm在PC也具備與x86截然不同的獨特性，是市面上唯一在輕薄畸形提供兼具節能及效能的架構，但同時在極致性能則能提供x86 PC仍未具備的纖薄代理式AI運算設備。無論是資料中心或PC，Rene Haas表示Arm架構都滿足代理式AI世代對於CPU的需求。

微軟在Build大會宣布新一代拓樸量子晶片Majorana 2，採用新一代材料堆疊設計，使量子位元可靠度提升至前一代的一千倍，將把微軟實現可擴展量子電腦目標縮減一半，有望提前至2029年；Majorana 2除了導入新材料堆疊以外，也是微軟代理式AI技術的突破，透過微軟為科學研究流程與協作Microsoft Discovery代理式AI協助設計，使其獲得突破性的表現。

較前一代大幅提升可靠性

Majorana 2借助代理式AI參與設計以及使用新一代材料堆疊，使量子位元可維持其量子型態時間較前一代提升1,000倍，進而具備更可靠的運算；同時其壽命以衡量量子位元的微秒計算，可達到平均20秒的量子位元壽命、甚至特定情況可達1分鐘；在突破性的表現下，Majorana 2帶來更出色的可靠性、運算速度與極小的量子位元尺寸，加速微軟實現可擴展量子運算商用的目標，解決全球健康、糧食供應、永續發展、能源生產等關鍵問題。

Microsoft Discovery協助實現新超導體材料的實用化

第一代Majorana之所以具備突破性的表現及革命性意義，就在於導入特殊材料拓樸超導體(topological superconductor)，能夠創造全新的物質狀態，使量子運算更加穩定，而在Majorana 2，將超導體由鋁改為鉛，鉛是在醫療與工業環境常用於避免人體及設備受輻射影響的材質，理論上在量子電腦可協助保護脆弱的量子位元不受不穩定的宇宙干擾影響。

這項材料的研究早在代理式AI出現前就已經啟動，不過研究團隊早已運用Microsoft Discovery協助管理新裝置的製造流程；Majorana的關鍵組件是以原子為單位逐一設計，為了確保每個原子都在正確位置，研究人員需嘗試在晶體結構中添加另一種材料作為雜質，但比例難以掌控並可能使結構被破壞，借助Microsoft Discovery則省卻大量實驗過程，甚至在理想情況下進行一次的實驗；微軟預計後續Microsoft Discovery將更廣泛的應用在未來Majorana材料相關的研究。

Microsoft Discovery透過代理式AI大規模分析資訊

量子運算專案牽涉軟體、架構、設計、材料堆疊、製造流程、量測，每個環節變動都會環環相扣造成在其他地方做出相對補償，Microsoft Discovery則透過代理式AI追蹤這些複雜且交錯的關聯性；同時微軟在量子專案發展20年的歷程累積多種不同形式的龐大資料，在導入AI前都難以整合，透過代理式AI則可把這些資料重新統合並建立人類觀點無法察覺的宏觀關聯性，且更具備跨領域專家的理解能力，進而為開發者省卻大量時間彙整資訊。

代理式AI加速實驗過程

在建立拓樸開始進行執行量子運算關鍵步驟的量測前，需要設定數百個參數，以往透過人工操作，每個流程往往需要耗費數周，且量測過程極為困難且費時，雖然過去微軟團隊使用早期的機器學習試圖將流程自動化，但卻未能得到理想的結果；但以嶄新代理式AI的Microsoft Discovery則顛覆了可能性，團隊以Microsoft Discovery建構一個專門負責工作的代理式AI，自主執行包括判定量子位元所處狀態、偵測半導體線上數十億級的電子是奇數與偶數，達到單一科學家無法完成的任務。

代理式AI可抑制量子運算雜訊

由運算系統產生的資料並不等同於資訊，資料需經過篩選、分析與放入情境才能產生意義，舉例來說，開發團隊開發一個可結合物理、裝置與內部經驗知識的代理式AI，作為篩選量子團隊在製造過程產生的原始數據，並從中檢測出一個未經校準、發出異常讀數的溫度感測器，這是導致結果偏差的主因，就如同代理式AI在進行摘要時略過不重要的環節、僅列出關鍵重點一樣。

Microsoft Discovery全面開放

作為Majorana 2功臣之一的Microsoft Discovery是專為科學研究流程與協作的代理式AI，微軟也宣布全面開放給希冀在科學或工程能夠突破的研究者，並強調具備企業級的安全、治理及透明度；對於希望在本地裝置使用Microsoft Discovery的團隊，微軟也透過GitHub 釋出具有核心功能的Microsoft Discovery的早期預覽版，僅需使用GitHub Copilot帳號即可下載到裝置端離線使用。