Computex 2025將在20日至23日舉行，為期四天，主題為“AI Next”，預計將有來自全球29個國家約1400家企業(yè)參展。隨著人工智能的爆發(fā)式增長，以及英偉達、AMD、臺積電等企業(yè)在此發(fā)布與展示新品與技術成果，Computex成為業(yè)界觀察人工智能產業(yè)發(fā)展趨勢的重要窗口。

展會未開，大咖已紛紛亮相

Computex始于1981年，最初是中國臺灣地區(qū)計算機制造和組裝公司展示零部件的活動。近年來，全球半導體和IT企業(yè)紛紛聚集，推出AI技術和解決方案，使Computex成為國際最具影響力的展會之一。特別是去年的Computex上，英偉達、AMD、高通、英特爾等多家公司高管紛紛參展參會，發(fā)表主題演講。本屆Computex同樣大咖云集，吸引了業(yè)內外的廣泛關注。

5月19日，開幕前一天，英偉達CEO黃仁勛與高通公司總裁兼CEO安蒙即將發(fā)表主題演講，揭示對AI的愿景。16日，黃仁勛還與臺積電董事長魏哲家進行了一對一會談。英特爾新任CEO陳立武也將參觀臺北國際電腦展，并與英特爾主要高層一同出席英特爾在臺“40周年慶典”。此外，富士康、聯(lián)發(fā)科、恩智浦等企業(yè)也將發(fā)表主題演講，并舉辦生成式人工智能、機器人、邊緣人工智能等專題論壇。

演講中，黃仁勛推出下一代GB300系統(tǒng)。黃仁勛表示，基于HGX主板的Blackwell系統(tǒng)自去年以來已全面投入生產，并于2月開始交付。英偉達計劃在本季度升級到Grace Blackwell GB300版本，GB300配備了升級版Blackwell芯片，其推理性能提升了1.5倍，HBM內存容量增加了1.5倍，網絡連接能力翻倍，增強了整體系統(tǒng)性能。

安蒙在主題演講中探討AI如何重塑PC體驗，人工智能將從根本上改變各種設備。去年，高通在Computex推出驍龍X系列平臺，加深對PC行業(yè)的滲透，今年高通進一步加大對PC生態(tài)的塑造。

聚焦邊緣，展示下一代產品

去年Computex以Connecting AI為主題，強調AI在C端的應用，聚焦端側AI芯片的發(fā)展，CPU+GPU+NPU異構架構的開發(fā)，AI PC的到來等議題。今年的Computex則以AI NEXT為主題，重要聚焦于AI的未來應用發(fā)展，如AI機器人、次世代科技和未來移動等，重點關注AI與機器人技術的融合，VR、MR、AR等C端產品的發(fā)展，以及自動駕駛、基礎設施數(shù)字化升級等。

黃仁勛表示，機器人將成為下一個價值數(shù)萬億美元的產業(yè)。英偉達正在與汽車行業(yè)并行推進機器人系統(tǒng)，專為機器人應用而設計的Isaac Groot平臺，以Jetson Thor處理器驅動，適用于從自主車輛到人機系統(tǒng)。黃仁勛還表示，正在將其AI模型應用于自動駕駛汽車，與梅賽德斯在全球范圍內推出一支車隊，使用英偉達端到端自動駕駛技術，今年即可實現(xiàn)。

英特爾在Computex上發(fā)布全新Arc Pro系列顯卡，搭載最新的Battlemage圖形架構，并專為AI運算和內容創(chuàng)作等專業(yè)工作負載打造。在AI與專業(yè)圖形計算日益增長的需求背景下，通過Battlemage架構的持續(xù)擴展，Arc GPU正從消費級市場逐步拓展到工作站和企業(yè)級領域，形成更完整的產品生態(tài)。

高通則繼續(xù)強化在PC領域的發(fā)展。高通面向新一代PC專門打造了驍龍X系列平臺，目前該系列包含12核版的驍龍X Elite、10核版和8核版驍龍X Plus，以及驍龍X，覆蓋從頂級到高端、中端和入門級市場，滿足不同價位段的用戶需求。作為面向AI PC時代的處理器，它們均有著45TOPS算力的NPU，能很好地應對在端側運行的各類AI運算，減少對云端的依賴，提升響應速度與數(shù)據(jù)隱私性。

應用帶動，有望迎新一代高速成長

AI在邊緣端的應用有望迎來一輪高速的發(fā)展，有人將2025年定義為邊緣生成式AI的應用元年。據(jù)調研機構Gartner預測，到2026年80%的全球企業(yè)將使用生成式AI，50%的全球邊緣部署將包含AI。

隨著技術的發(fā)展，邊緣AI在安全隱私、實時響應、能源效率等領域也展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，成為推動智能化變革的關鍵力量。在安全隱私層面，邊緣AI將數(shù)據(jù)處理從云端下沉至本地設備或邊緣節(jié)點，數(shù)據(jù)無需長途傳輸至遠程服務器，有效降低了數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲、篡改或泄露的風險。尤其在醫(yī)療、金融等對數(shù)據(jù)保密性要求極高的領域，敏感信息可在本地完成分析處理，數(shù)據(jù)的安全性更高。

在實時要求方面，邊緣AI無需等待數(shù)據(jù)往返云端，直接在邊緣側完成分析與指令輸出，極大縮短了延遲，對即時響應要求更高的場景，如人形機器人、VR/AR、智能交通等領域，可以確保任務的高效執(zhí)行，滿足對實時性的苛刻要求。

在能源效率與可持續(xù)發(fā)展方面，邊緣AI減少了數(shù)據(jù)的長距離傳輸與云端大規(guī)模計算，可以降低能耗。數(shù)據(jù)中心的冷卻、服務器運行等環(huán)節(jié)均需消耗大量電力，邊緣AI分布式處理數(shù)據(jù)的模式，減少了對高能耗云端計算資源的依賴。