NVIDIA 创办人暨执行长黄仁勋在 NVIDIA GTC Taipei 2026 主题演讲中指出，AI 产业已正式从「能不能用」迈向「能不能获利、能不能规模化」的新阶段，并将 AI Factory 定义为下一代数位基础建设。随着 Agentic AI、Physical AI、AI-native PC 与边缘运算快速发展，芯片系统对可靠度、可用率与长时间稳定运作的要求正大幅提升。
黄仁勋并提出「Compute is Revenue」观点，认为未来 AI 数据中心不只是运算中心，而是生产 AI Token 的工厂。当运算能力直接对应营收产出时，芯片失效、系统停机或可靠度不足所造成的损失，将直接影响企业获利能力的商业问题。
在此趋势下，专注于内存测试、修复与 DFT 技术的芯测科技（iSTART-TEK）正站上 AI 基础建设升级的重要位置。
近年来，AI 芯片、HPC 芯片与车用 SoC 持续增加 SRAM 容量，在先进制程中，SRAM 面积占比甚至超过芯片总面积的一半。随着 AI 工厂规模扩大，内存缺陷对系统稳定度与运算可用率的影响也更加显著。芯测科技所提供的 START™ v5 平台、SRAM BIST/BISR 解决方案以及 MART （MBIST Algorithm Recommendation Tool）技术，可协助芯片开发团队提升测试覆盖率、强化修复能力，并降低量产阶段的潜在风险。
此外，黄仁勋也特别强调 Agentic AI 将成为下一代运算模式，未来 AI 将能自主规划任务、调用工具并长时间执行工作流程。NVIDIA 更与 Cadence 合作推动芯片设计 Super Agent，预示 RTL 生成、验证、除错与设计流程将逐步导入 AI 工作流。
对此，芯测科技认为，未来 DFT、BIST、BISR、Repair Analysis 及 Diagnosis 所产生的大量测试数据，将有机会成为 AI 辅助设计与 AI 辅助除错的重要基础数据。透过将测试数据与 AI 分析能力结合，不仅能提升芯片开发效率，也能进一步优化产品质量与量产良率。
另一方面，随着 Physical AI、自动驾驶、机器人与边缘AI应用兴起，市场对功能安全（Functional Safety）、长时间稳定运作以及高可靠度验证的需求也快速增加。黄仁勋指出，未来车用AI与机器人系统将需要更完整的测试验证流程，而 DFT、BIST、BISR 及诊断能力的重要性将持续提升。
芯测科技表示，当 AI 产业竞争从单纯追求算力，转向追求系统可靠度、可用率与长期稳定运作时，测试技术的价值也将从成本中心逐渐转变为竞争力来源。未来公司将持续深化内存测试算法、修复分析及先进 DFT 技术布局，协助客户打造符合 AI 工厂、Edge AI 与 Physical AI 时代需求的高可靠度芯片产品。
在黄仁勋描绘的 AI 基础建设蓝图中，芯片毫无疑问是创造营收的核心资产；而确保这些芯片稳定运作的测试与修复技术，也正成为 AI 时代不可或缺的关键基础能力。