今年 NVIDIA 在 Computex 的主題演講雖非由執行長黃仁勳親自主持，不過在稍早 NVIDIA 執行長黃仁勳仍特地為了 Computex 以線上會議的方式舉辦問答，黃仁勳更選擇在 NVIDIA 新總部" Voyager "進行直播，黃仁勳表示者也是 Voyager 自設計即是使用 NVIDIA GPU 進行設計與包括光線追蹤模擬所打造的綠建築，以建築中的城市為理念，內部為大型開放空間，並透過預先的光線模擬減少空調的使用。
支援 Arm 是為複雜的運算需求提供更多選項，收購 Arm 旨在提供 Arm 更多研發資源促進產業發展
▲黃仁勳認為沒有一種架構是完美到能滿足各種新型態運算需求
提到當前 NVIDIA 為何選擇增添對 Arm 架構的資源、 Arm 架構能否打敗 x86 、發展 Grace 處理器與收購 Arm ，黃仁勳表示，日前日益複雜的運算需求，當前沒有任何一款處理器或是架構能夠滿足所有類型的運算所需，而 Arm 架構近年持續展露頭角，自行動運算、數據中心到超級運算，皆有出色的表現。
但黃仁勳認為 Arm 架構能否擊敗 x86 的問題不會有答案，就如同 GPU 能否取代 GPU 一樣，不同的架構在不同的運算領域各有所長，像是 Marvell 的 Arm 架構 CPU 在 5G 基礎建設有出色的表現， Ampere 正積極提供超算級的 Arm 架構 CPU ，而富士通的 A64FX 展現 Arm 架構在超算的可能性；但另一方面， TOP 500 仍有許多系統是採用 x86 架構，如 NERSC 的 Perlmutter 採用的即是 AMD 的 EPYC CPU ，當今最優秀的遊戲筆電仍為 x86 。
NVIDIA 認為支援 Arm 架構是為了滿足更多元的運算需求， NVIDIA 本身也有長久的 Arm 架構發展經驗，當前也仍在自動駕駛、嵌入式 AI 等領域使用 Arm 架構；至於布局 Grace 處理器，亦非全面在超算放棄對 x86 的架構支援，黃仁勳表示 Grace 的設計目的是針對兩大種類的 AI 應用，即認知系統與自然語言理解， Grace 具備高速通道、大量記憶體支援與對 NVIDIA 下一代加速運算架構的最佳化，使 Grace 能與下一代 GPU 加速技術在需要大量記憶體的 AI 應用發揮，但另一方面下一代 GPU 仍能搭配 x86 架構在通用運算、科學運算等領域發揮極大的效果。
至於提到 NVIDIA 收購 Arm ，黃仁勳認為是使雙方雙贏的政策，雖然 Arm 的 IP 架構是當前業界相當知名的， Arm 本身的規模也不小，但相對當前的 NVIDIA 卻是個小公司，為了因應日益複雜的運算需求， Arm 需要投入更多的研發資源，而在 NVIDIA 收購 Arm 後， Arm 能夠取得更多的資源發展新技術，同時 NVIDIA 也能將部分技術投入 Arm 的 IP 陣容，使業界能夠有更豐富的 IP 選擇，但黃仁勳也強調， NVIDIA 不會因為收購 Arm 就破壞 Arm 與既有合作夥伴的關係，但希望透過收購 Arm 能使 Arm 獲得更多的資源促進產業發展。
希望藉由分離礦卡產品線使旗下產品能用在原本設定的應用領域
▲黃仁勳希望藉由推出 CMP 礦卡能使真正的玩家、科學家買到合適的產品
去年底開始，終端市場出現一波零組件缺乏的情況，除了遊戲娛樂市場需求增加以外，更因為挖礦導致大量 GeForce 消費級產品被挪作他用，後續就連專業產品 Quadro 、 Tesla 也不能倖免於難，故 NVIDIA 在今年宣布透過限制 GeForce RTX 新產品的挖礦性能、推出 CMP 礦卡產品的雙管齊下政策，試圖讓使用者能夠買到合適的產品。
黃仁勳強調， CMP 產品是專為數位挖礦規劃，無法挪作一般遊戲顯卡使用，但同時使用的晶片也非當前 GeForce RTX 30 的晶片，故不會影響 RTX 30 的供貨，另一方面 NVIDIA 也藉由限制 GeForce 的挖礦效能降低礦工購買 GeForce 的意願，希望慢慢使玩家能夠買到想要的產品，同時接下來 RTX 30 也推出更平易近人的產品，讓更多玩家能享受包括光線追蹤、 DLSS 等新技術。
不過提到挖礦產業最近的波動，黃仁勳提出他個人的看法，黃仁勳表示挖礦產業應該不會消失，畢竟挖礦技術當中的去中心化技術的有其獨特性，但整個產業將會持續有所波動，只是黃仁勳個人希望挖礦產業仍不要過度膨脹發展。
另外有媒體提問 NVIDIA 是否會為了解決產能問題考慮投資晶圓生產，黃仁勳當下就以強烈且簡潔的" No "做出回應，黃仁勳認為委由晶圓代工跟自行設置晶圓廠猶如專業餐廳與家庭廚房的差別，而 NVIDIA 過去並未涉及晶圓生產，但當前晶圓生產技術的複雜度實在不是新入者能夠快速發展，與其冒風險重新布局晶圓生產，黃仁勳仍選擇繼續與專業合作夥伴如台積電進行深度合作。
藉由高速連接通道、雲技術解決晶圓面電晶體容納極限問題
▲黃仁勳認為電晶體結構的發展速度遠快於晶圓技術的發展
有媒體提到，黃仁勳是否認為電晶體體積似乎越來越大， NVIDIA 如何解決問題。黃仁勳提到，若以製程的發展，確實先進製程有助於在同樣的面積具備更多的電晶體，但卻也由於運算需求的複雜度越來越高，製程發展能夠容納的電晶體速度跟不上業界對於單一晶片內電晶體總數的成長速度，以至於縱使製程越來越先進，但高階晶片的晶圓面積卻越來越大。
不過 NVIDIA 很早就開始設法解決問題，其中 NVLink 就是 NVIDIA 的積極手段之一，透過高速的互聯通道使多個 GPU 之間的溝通無礙，彷彿一顆大型 GPU 一樣，後續再度藉由收購 Mellanox 取得高速連接技術，使資料中心、超算系統多個節點能夠透過如 InfinityBand 高速連接，解決單一晶片效能與發熱限制問題。
黃仁勳認為，縱使邊際運算技術逐步提升，不過雲端運算與高速行動網路終究是解決大規模運算的關鍵，使用者將透過具備一定邊際運算能力的設備，搭配超高效能的 AI 數據中心獲得良好的使用體驗，而這樣的概念也同樣適用於娛樂， NVIDIA 的 GeForce Now 技術，即可透過雲運算與高速行動網路的結合，使玩家能夠透過手機、平板、文書電腦、電視等設備遊玩頂級 PC 的 AAA 級遊戲體驗，另外在協作應用， NVIDIA 也具備虛擬化技術、 Oniverse 平台等方式，以雲端資料中心的概念為基礎，提供便利的虛擬化與雲運算體驗。
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