# Michael Kagan  

生成式AI從直接回答問題，進入會拆解任務、反覆檢查並呼叫外部工具的推理與Agent時代，單次工作所需算力也隨之增加。NVIDIA（NASDAQ：NVDA）技術長Michael Kagan 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，推理模型為產生正確回答，投入的運算量約比傳統一次性回答高出兩個數量級，即約100倍；當AI Agent開始執行資料......

機器人不能在真實世界學重力！NVIDIA：Physical AI須先進數位孿生反覆犯錯機器人要進入工廠、道路或大樓工作，不能等到實際部署後才從碰撞、墜落與設備損壞中學習。NVIDIA（NASDAQ：NVDA）技術長Michael Kagan 2日在SEMICON Taiwan 2026大師論壇表示，Physical AI必須先把機器放進具有正確物理定律、感測......