黃仁勳表示，過去每10至15年，電腦產業就會迎來一次平台重置，從大型主機到PC、從網際網路到雲端、再到行動裝置，而這一次不同的是，AI不只是新平台，更成為所有應用程式的基礎。軟體不再只是被「寫出來」，而是透過訓練完成；運算核心也從CPU轉向GPU；應用程式不再預先編譯，而是即時理解情境、動態生成內容。
黃仁勳指出，加速運算與AI已徹底改變運算本質，也意味著過去十年、規模約10兆美元的運算投資，正全面轉向新世代AI架構。全球每年數千億美元的創投資金，以及產業研發預算，正快速從傳統方法轉向AI技術，這正是AI產業爆炸性成長的資金來源。
回顧AI發展歷程，黃仁勳形容2025年是「幾乎所有事情同時發生」的一年。他指出，從2015年的BERT、2017年的Transformer，到2022年ChatGPT引爆全球關注，AI正式進入高速成長期。隨後出現的推理模型，引入「測試階段擴展」（test-time scaling）概念，讓模型能在即時運行中進行「思考」，但也同步推升對運算資源的需求。
他指出，代理式系統（Agentic systems）自2024年出現後，於2025年迅速擴散，具備推理、搜尋、研究、規劃與模擬能力，開始解決實際且關鍵的問題，並已改變輝達內部的軟體開發流程。黃仁勳直言，代理式AI將是下一波重要成長動能。
在應用面上，黃仁勳強調，AI不只侷限於語言模型，只要世界中存在資訊與結構，就能訓練模型去理解。他點名「實體AI」與「AI物理」為關鍵方向，後者已被應用於氣候、天氣預測與科學研究。
此外，黃仁勳也強調開放模型的重要性。他指出，具備推理能力的開源模型問世後，引爆全球開放創新浪潮，新創企業、研究人員、學生與各國政府全面投入，「數位智慧不應讓任何人被落下。」
在此趨勢下，輝達近年自建並營運DGX超級電腦，已支撐蛋白質生成、結構生物學、氣候預測、人形機器人與自駕車系統等前沿模型開發。黃仁勳表示，輝達不僅開放模型，也同步開放訓練資料與完整工具鏈，推動產業結構的再次重塑。
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