黄仁勋表示，过去每10至15年，电脑产业就会迎来一次平台重置，从大型主机到PC、从网际网路到云端、再到行动装置，而这一次不同的是，AI不只是新平台，更成为所有应用程式的基础。软体不再只是被「写出来」，而是透过训练完成；运算核心也从CPU转向GPU；应用程式不再预先编译，而是即时理解情境、动态生成内容。
黄仁勋指出，加速运算与AI已彻底改变运算本质，也意味著过去十年、规模约10兆美元的运算投资，正全面转向新世代AI架构。全球每年数千亿美元的创投资金，以及产业研发预算，正快速从传统方法转向AI技术，这正是AI产业爆炸性成长的资金来源。
回顾AI发展历程，黄仁勋形容2025年是「几乎所有事情同时发生」的一年。他指出，从2015年的BERT、2017年的Transformer，到2022年ChatGPT引爆全球关注，AI正式进入高速成长期。随后出现的推理模型，引入「测试阶段扩展」（test-time scaling）概念，让模型能在即时运行中进行「思考」，但也同步推升对运算资源的需求。
他指出，代理式系统（Agentic systems）自2024年出现后，于2025年迅速扩散，具备推理、搜寻、研究、规划与模拟能力，开始解决实际且关键的问题，并已改变辉达内部的软体开发流程。黄仁勋直言，代理式AI将是下一波重要成长动能。
在应用面上，黄仁勋强调，AI不只局限于语言模型，只要世界中存在资讯与结构，就能训练模型去理解。他点名「实体AI」与「AI物理」为关键方向，后者已被应用于气候、天气预测与科学研究。
此外，黄仁勋也强调开放模型的重要性。他指出，具备推理能力的开源模型问世后，引爆全球开放创新浪潮，新创企业、研究人员、学生与各国政府全面投入，「数位智慧不应让任何人被落下。」
在此趋势下，辉达近年自建并营运DGX超级电脑，已支撑蛋白质生成、结构生物学、气候预测、人形机器人与自驾车系统等前沿模型开发。黄仁勋表示，辉达不仅开放模型，也同步开放训练资料与完整工具链，推动产业结构的再次重塑。
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