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根據黃仁勳說明，量子電腦運算模式是為了同時解決「0」、「1」的大規模分析問題，相較現階段的運算模式其實有點「殺雞焉用牛刀」的感覺。舉例來說，量子運算模式可以同時針對大量資料趨勢成長進行預測分析，卻無法細至判斷單一區塊內的特定位置應由誰坐下，後者比較需要藉由深度學習的人工智慧運算方式做判斷。
因此就NVIDIA的角度來看，確實量子電腦發展相當重要，但並非是現階段主要任務，雖然目前包含Intel、IBM等廠商已經開始投入此項領域發展，NVIDIA認為將傳統CPU運算模式以深度學習的人工智慧運算模式銜接，才是當前更應發展模式。
對於其他廠商同樣投入人工智慧技術應用處理器發展，黃仁勳則強調NVIDIA目前主要著重特定領域應用，確實在部分細分領域未能深入布局，因此也看好諸如Google等廠商開始投入自主研發處理器，進而推動更廣泛的人工智慧技術成長。至於針對越來越多廠商投入結合人工智慧技術的行動處理器，NVIDIA目前並未有布局計畫，認為此類需求藉由雲端協同運算，搭配終端裝置運算即可滿足多數需求，甚至能以此改善整體演算遲滯問題。
另外，對於自動駕駛技術所帶動的自動化應用發展，NVIDIA將以開放架構形式提供使用，例如藉由Jetson開發模組對應多元機器人發展，未來更計畫進一步擴展到智慧化城市發展規模。就NVIDIA的發展規劃，未來將能藉由自動化方式解決絕代多數的工作需求，例如並非每個人都擅長編寫程式，但在教導人工智慧如何編寫程式之下，將能協助人編寫更複雜的編碼內容。
而與科技部合作部分，黃仁勳也表示除了此次投資更多人工智慧技術發展資源，未來也將進一步協助培育人工智慧技術人才，並且推動在地團隊以人工智慧技術打造更多創新服務。黃仁勳強調，由於台灣地區有包含台積電、廣達、富士康、華碩、技嘉、泰安等重點合作廠商，因此未來將會持續投資台灣地區在人工智慧技術領域的發展。
雖然台灣地區確實在人工智慧領域發展布局較慢，但黃仁勳認為目前還不算太晚，未來將會持續與台灣產業持續合作，藉此擴展更多人工智慧技術成長機會。
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