黃仁勳表示，過去5年來生成式AI快速發展，讓AI能實現「文字轉文字」「文字轉影像」「影像轉影片」等多模態生成能力。然而，真正的人工智慧不只在於資料回應，更在於能夠推理、規劃與行動，就如同代理式人工智慧（Agentic AI），它能理解指令、推理目標並自動執行計畫，像一個數位機器人。
不過，未來AI不在僅限於在「數位」上的層面，也將慢慢走進真實世界。黃仁勳認為，AI的下一個時代將超越語言與圖像理解，邁向能夠感知並推理物理世界的智慧體系，稱之為「物理AI」，這類AI將能理解慣性、摩擦、因果關係與物體恆存性（Object Permanence），具備如同人類一般的常識推理能力。
黃仁勳接著舉例，如果一顆球滾進車底，取決於球的滾速，以及物理的恆定性，AI能判斷它應該從另一端滾出而非消失；又或是，假使前面有一張桌子，你要越過桌子從A點走到B點，可能要從旁邊繞道，而非直線前行。
要實現這樣的運作行為，AI就必須要能夠推理、了解真實世界的狀況。而這些能力不僅止於模擬訓練畫面，例如AI可依據簡單圖片提示，自動生成多種交通場景影片訓練自駕車系統，更可進一步推進至實體機器人應用。「如同AI可以升成影片，來訓練機器手臂抓取瓶子，未來也能直接指示機器人真的去拿起瓶子。」黃仁勳說道並特別強調，物理AI是實現通用機器人革命的關鍵。
為支撐這類「思考型AI」龐大的推論需求，NVIDIA推出融合GPU與CPU的全新超級運算平台—Grace Blackwell。黃仁勳提到，相較於僅能一次性生成回應的AI，未來的AI必須在腦中模擬多種解法、反覆推敲並評估最佳答案，這對運算力的要求大幅提升。
「Grace Blackwell幾乎打破了所有過去的技術限制。我們正進入一個全新的AI世代，從生成、到思考，到理解現實世界的行動能力，這將改變未來所有產業的運作模式。」黃仁勳特別強調。
最後，黃仁勳開心說道，Grace Blackwell系統已經全面量產，供應給多家雲端服務供應商（CSP），預計今年第三季推出新版Grace Blackwell GB300，在同樣的架構下，升級晶片效能。
