Agentic AI 时代：NVIDIA 的技术革命与雄心

在人工智能领域，技术的进步往往以惊人的速度重塑我们的世界。如今，我们正站在一个新的技术革命的风口浪尖——Agentic AI 时代的黎明。在这场革命中，NVIDIA 不仅是参与者，更是引领者。黄仁勋在 CES 2025 上的演讲^[1]如同一场技术盛宴，不仅展示了 NVIDIA 最新的产品和技术, 更预示了 AI 未来发展的方向。让我们揭开 NVIDIA 的技术蓝图，一探其如何通过 Agentic AI 重新定义 AI 的未来，并巩固其在全球 AI 行业的领导地位。

黄仁勋的 CES 惊艳亮相：AI 新时代的序幕

2025 年的 CES 展会上，NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋的演讲令全球科技界为之震撼。这不仅仅是一次新产品发布，更是 AI 新纪元的开篇宣言。黄仁勋的演讲内容主要围绕三个方面: Blackwell GPU, Cosmos 世界模型和 Project Digits。

Blackwell GPU：性能的极致飞跃

黄仁勋首先揭晓了 NVIDIA 最新的 GPU 系列——RTX Blackwell。这款 GPU 的性能参数令人瞠目结舌：92 亿晶体管，4,000 TOPS 的 AI 算力，比上一代 Ada 架构提升了 3 倍。更令人惊叹的是，Blackwell 不仅仅是一块图形处理器，它更是一个 AI 超级引擎。根据NVIDIA 官方新闻稿^[2]，Blackwell 架构的性能是 Ada 架构的 3 倍，比 Hopper 架构提升了约 100%。

通过集成神经网络处理能力，Blackwell 实现了神经纹理压缩和神经材质着色，这意味着它能够生成前所未有的逼真图像。黄仁勋在演讲中展示了由 Blackwell 驱动的实时渲染场景，展现了 AI 驱动的计算机图形学的惊人潜力。在性能方面, Blackwell 架构的 RTX 5090 游戏性能比 RTX 4090 提升了 35-50% (来源^[3])。

上图展示了 Blackwell GPU 相比前代架构的性能提升。其中绿色部分代表 Ada 架构, 蓝色部分代表 Hopper 架构, 橙色部分代表 Blackwell 架构。我们可以清楚地看到，Blackwell 架构的性能是 Ada 架构的 3 倍，比 Hopper 架构提升了约 100%。这一飞跃性的进步为 Agentic AI 的发展提供了强大的硬件基础。

Cosmos 世界模型：物理 AI 的里程碑

紧接着，黄仁勋公布了 NVIDIA Cosmos——世界首个世界基础模型。这个模型经过 2000 万小时的真实世界视频训练，专注于理解物理世界的动态性质。这些视频数据包含 9000 万亿个标记, 涵盖了人类互动, 环境, 工业, 机器人和驾驶等多个方面(来源^[4])。

Cosmos 的意义在于，它为 AI 提供了理解和模拟真实世界的能力。无论是自动驾驶汽车的测试，还是机器人的训练，Cosmos 都能生成物理上精确的模拟场景。这一突破性技术将大大加速 AI 在物理世界应用的发展。

NVIDIA 的官方博客^[5]详细介绍了 Cosmos 的工作原理和潜在应用。例如，在自动驾驶领域，Cosmos 可以生成无数种复杂的交通场景，帮助自动驾驶系统更好地应对各种可能的情况。在机器人技术方面，Cosmos 可以模拟各种物理环境，加速机器人的学习过程。根据该博客提供的信息, 开发者可以使用 NVIDIA Omniverse 平台构建物理上精确的仿真场景, 并将这些场景的渲染数据输入到 Cosmos 模型中, 从而生成逼真的合成数据。

Project Digits：AI 超算的"口袋版"

演讲的高潮是 Project Digits 的发布——一台桌面级 AI 超级计算机。这个小巧的设备内置了 NVIDIA 最新的 GB110 芯片，能够运行完整的 NVIDIA AI 软件栈。

Project Digits 的意义在于，它将企业级 AI 计算能力带到了个人桌面。这意味着，未来每个工程师、研究人员，甚至是创意工作者，都可能在自己的办公桌上拥有一台 AI 超级计算机。据报道^[6]，Project Digits 的性能达到了 1 petaflop 的 AI 计算能力，可以运行高达 2000 亿参数的 AI 模型。这种级别的计算能力过去只有在大型数据中心才能获得，现在却可以放在办公桌上，这无疑将大大加速 AI 创新的步伐。根据 NVIDIA 官方新闻稿^[7], Project Digits 的起售价为 3000 美元, 预计将在 2025 年 5 月正式发布。

Agentic AI：将 Test Time Scaling 发挥到极致

Agentic AI 是 NVIDIA 在这次 CES 上重点强调的概念。它代表了 AI 发展的新阶段，将 Test Time Scaling 的理念发挥到了极致。根据 NVIDIA 官方博客^[8], Agentic AI 指的是一种能够自主理解、推理、规划并执行复杂任务的 AI 系统。

Test Time Scaling：AI 的"动态烹饪术"

Test Time Scaling 可以被比喻为 AI 的"动态烹饪术"。传统 AI 模型在推理时通常采用固定的计算资源分配方式，就像按照固定食谱烹饪。而 Test Time Scaling 允许 AI 根据任务的复杂度动态调整资源分配，就像一个灵活的厨师根据不同菜品调整烹饪方法。根据 Forbes 的一篇报道^[9], Test Time Scaling 通过在测试阶段投入更多计算资源, 可以显著提升模型的性能。

NVIDIA 通过 Agentic AI 将这一概念推向了新的高度。Agentic AI 能够自主分析问题，制定多步计划，并在执行过程中不断调整策略。这就像一个能够根据食材、用餐者口味和当前厨房条件，灵活调整烹饪计划的顶级厨师。

上图展示了 Test Time Scaling 的工作流程。当系统接收到一个任务时，它首先评估任务的复杂度。对于简单任务，系统会进行标准推理。而对于复杂任务，系统会重新分配资源，进行多次推理，然后融合结果。这种动态调整的能力使 AI 系统能够更高效地处理各种复杂度的任务, 具体来说, 在简单任务上可以节省计算资源, 在复杂任务上可以投入更多资源以提升准确性。

NVIDIA Nemo：实现 AI 资源的智能分配

为了支持 Agentic AI 的发展，NVIDIA 推出了 Nemo 框架。Nemo 不仅仅是一个开发工具，更是 AI 资源分配的智能管家。根据 NVIDIA 官方文档^[10], Nemo 框架专门针对构建大型语言模型和生成式 AI 模型进行了优化。

Nemo 采用了多种并行化策略，包括数据并行、张量并行和流水线并行等。这些策略使得 AI 模型能够根据任务需求和可用硬件资源，自动优化计算资源的分配和利用。

更重要的是，Nemo 支持动态张量并行，能够在训练过程中动态调整张量并行度，以适应不同层的计算需求。例如，在模型的某些层，可能需要更多的并行计算来加速处理，而在其他层，则可能需要更少的并行度来节省资源。Nemo 框架可以根据这些需求自动调整并行策略。这种灵活性使得 Agentic AI 能够在处理复杂任务时，达到前所未有的效率。根据该文档, Nemo 框架还支持混合精度训练, 激活重计算等内存优化技术, 从而可以训练更大规模的模型。

突破 AI 天花板：Agentic AI 引爆新一轮革命

Agentic AI 的出现，标志着 AI 技术突破了传统模型的局限性，开启了一个全新的发展阶段。

传统 AI 的"固定菜单"困境

传统 AI 模型在处理复杂任务时面临诸多挑战。它们往往依赖预定义的规则和算法，难以应对动态变化的环境。就像一份固定的菜单，无法根据食客的实时需求和口味偏好进行调整。根据 Dataversity 的一篇文章^[11], 传统 AI 模型通常在具有明确规则和模式的任务上表现良好, 但在需要创造力, 适应性和对动态环境理解的任务上则存在局限性。

例如，在自动驾驶领域，传统 AI 模型可能在处理复杂路况时表现不佳。当遇到罕见的交通状况或意外情况时，这些模型可能无法做出适当的反应，因为它们缺乏灵活调整策略的能力。

Agentic AI：为每个任务量身定制的"私人厨师"

相比之下，Agentic AI 就像一位能够为每位客人量身定制菜单的私人厨师。它具备以下革命性特征：

1. 自主决策：Agentic AI 能够自主分析情况、制定计划并执行行动，无需持续的人工监督。
2. 复杂任务处理：它可以将复杂任务分解为可管理的步骤，并系统地执行这些步骤。例如, 它可以自主规划一条从 A 地到 B 地的路线, 并根据实时交通状况动态调整。
3. 持续学习：通过经验不断学习和改进，Agentic AI 能够随时间优化其决策过程。这意味着它可以通过不断地试验和反馈, 逐渐掌握更高效的解决方案。
4. 目标导向：具有明确的目标导向性，能够主动寻求实现特定目标。例如, 它可以设定一个目标, 比如 “在最短时间内将货物送到目的地”, 然后自主寻找最佳路径。
5. 情境感知：能够理解复杂的上下文信息，并在此基础上进行决策。这意味着它可以根据当前的具体情境, 做出最合适的决策。

这些特性使得 Agentic AI 能够适应各种复杂的场景和任务，大大扩展了 AI 的应用范围。

革命性应用：自动驾驶、机器人、药物研发的新范式

Agentic AI 的潜力在多个领域得到了充分展现：

在自动驾驶领域，NVIDIA 与 Toyota 的合作就是一个典型例子。他们正在共同开发下一代自动驾驶系统。Agentic AI 能够更好地应对复杂的交通场景，实时调整决策，提高安全性和效率。例如，在遇到道路施工或突发事故时，Agentic AI 可以迅速评估情况，制定替代路线，并与其他车辆协调，确保交通的顺畅和安全。根据 Toyota 的官方新闻稿^[12], Toyota 计划使用 NVIDIA DRIVE AGX Orin 平台开发其下一代自动驾驶汽车。

在机器人技术方面，NVIDIA 的 Isaac Groot 平台展示了 Agentic AI 的强大潜力。通过这个平台，机器人能够从少量人类示范中学习，并通过合成数据生成技术大幅扩展训练数据集。这意味着机器人可以更快速地学习复杂任务，并在实际应用中展现出更高的灵活性和适应性。例如, 机器人可以通过观察人类如何组装家具, 快速学会这项任务, 并能适应不同类型的家具组装。

在药物研发领域，Agentic AI 正在改变传统的研发流程。它可以自主分析海量数据，预测药物-靶点相互作用，并优化筛选策略。这不仅大大加速了新药研发进程，还提高了成功率。例如，在新冠疫情期间，Agentic AI 系统能够在短时间内分析大量潜在药物化合物，快速识别出有希望的候选药物，大大缩短了研发周期。根据 Akira AI 的一篇文章^[13], Agentic AI 可以将药物发现过程从几年缩短到几个月, 甚至几天。

这些应用不仅展示了 Agentic AI 的强大能力，更预示着它将彻底改变这些行业的运作方式和创新速度。我们可以期待在不久的将来，看到更多由 Agentic AI 驱动的突破性创新。

重塑人机交互：当 AI 成为你的数字分身

Agentic AI 的出现不仅仅是技术的进步，更是一场深刻的人机交互模式的变革。它将彻底改变我们与 AI 系统的互动方式，使 AI 从被动的工具转变为主动的合作伙伴。

告别被动响应：AI 主动出击的新时代

传统的 AI 助手通常只能被动地响应用户的指令。而 Agentic AI 则具备主动性和预测能力，能够提前预见用户的需求。

在零售领域，Agentic AI 展现出了令人惊叹的主动性。例如，根据 CXTODAY 的报道^[14]，一家领先的电商平台利用 Agentic AI 技术开发的智能购物助手，能够主动识别到客户放弃购物车的行为。系统会分析客户的浏览历史、购买模式和当前市场趋势，自动生成个性化的提醒邮件，并提供针对性的折扣优惠。这不仅提高了转化率，还大大增强了客户满意度。

在医疗保健领域，Agentic AI 的主动性更是体现得淋漓尽致。根据 Itechnotion 的一篇文章^[15]，一家知名医疗科技公司开发的 AI 健康管理系统能够主动监控患者的健康记录。它不仅仅是简单地提醒常规体检，而是基于患者的病史、生活方式和最新的医学研究，预测可能出现的健康风险，并提供个性化的预防建议。例如，对于一位有糖尿病家族史的中年患者，系统可能会建议更频繁地检测血糖水平，并推荐适合的饮食和运动计划。

个性化到极致：AI 如何真正"读懂"你

Agentic AI 的一个关键特性是其强大的个性化能力。它不仅能理解用户的即时需求，还能洞察用户的长期偏好和行为模式。根据 Zingly AI 的一篇博客^[16], Agentic AI 可以通过分析用户的历史交互数据, 构建用户画像, 从而提供更加个性化的服务。

在旅游行业，Agentic AI 正在重新定义个性化服务的标准。一家国际知名的在线旅游平台利用 Agentic AI 技术开发了一个智能旅行规划系统。这个系统不仅能根据客户的旅行历史和偏好推荐目的地，还能考虑到客户的个性特征、当前心情和社交媒体上的互动。例如，对于一位刚经历工作压力的客户，系统可能会推荐一个宁静的海滩度假胜地，而不是繁华的都市；对于一位美食爱好者，系统会特别关注目的地的特色餐厅和烹饪课程。

在工作场景中，Agentic AI 展现出了惊人的适应性。一家领先的生产力工具公司开发的 AI 工作助手能够学习用户的工作习惯，自动调整任务优先级。它不仅仅是一个简单的日程管理工具，而是一个真正理解用户工作方式的智能伙伴。例如，它能识别出用户在什么时间段工作效率最高，并安排最重要的任务在这个时间段完成。它还能预测可能出现的问题，提前准备解决方案，大大提高了工作效率。

未来场景：智能家居、个人助理、办公协作的颠覆性变革

Agentic AI 将为我们的日常生活带来颠覆性的变革：

在智能家居领域，AI 将不再仅仅是执行简单指令的工具，而是家庭的"智能管家"。想象一下，你家中的 AI 系统能够根据天气预报、你的日程安排和身体状况，自动调节家中的温度、照明和音乐氛围。它甚至可以预测你的心情，在你回家时准备好你最喜欢的放松方式，无论是一杯热茶，还是一场电影。根据 Daffodil 的一篇博客^[17], 未来的智能家居将由 Agentic AI 驱动, 实现全面的自动化和个性化。

个人助理方面，未来的 AI 助手将成为我们的"数字分身"。它不仅能处理日常琐事，如安排会议和筛选邮件，还能代表我们做出初步决策。例如，它可能会根据你的偏好和日程自动回复不太重要的邮件，或者在你忙碌时代你参加某些线上会议，然后为你总结关键点。

在办公协作中，Agentic AI 将成为团队成员的得力助手。它可以自动分配任务，协调团队成员的工作，甚至参与创意讨论，提供新的思路和见解。例如，在一个产品开发会议中，AI 助手可能会根据市场趋势和竞争对手分析，提出创新的产品特性建议。

上图展示了 Agentic AI 在日常生活中的三个主要应用领域：智能家居、个人助理和办公协作。这三个领域紧密相连，共同构成了我们未来生活的智能生态系统。在这个系统中，Agentic AI 将无缝地连接我们的家庭、个人和工作生活，提供前所未有的便利和效率。

这种变革不仅提高了效率，更重要的是，它将使我们能够将更多精力集中在真正需要人类智慧和创造力的任务上。Agentic AI 的目标不是取代人类，而是增强人类的能力，让我们能够更好地发挥自己的潜力。

NVIDIA 的技术护城河：从芯片到云端的全栈布局

NVIDIA 的成功不仅仅源于其卓越的硬件技术，更在于其独特的全栈方法。从芯片到软件，再到云服务，NVIDIA 构建了一个完整的 AI 生态系统，为其在 Agentic AI 时代的领导地位奠定了坚实基础。

Scaling Laws 如何指导 Blackwell 架构设计

NVIDIA 的 Blackwell GPU 架构设计深受 AI 扩展定律（Scaling Laws）的影响。这些定律揭示了模型规模、数据量和计算能力之间的关系，指导着 AI 硬件的发展方向。根据 NVIDIA 官方新闻稿^[18]，Blackwell 架构在多个方面体现了对扩展定律的深刻理解：

1. 计算能力大幅提升：单个 Blackwell GPU 可提供高达 20 petaFLOPS 的 FP4 精度 AI 计算能力, 2,500 TFLOPS 的 FP16/BF16 计算能力，是上一代 Hopper 架构的 5 倍。这种巨大的计算能力提升，使得训练和运行更大规模的 AI 模型成为可能。

2. 内存容量和带宽的显著增加：每个 GPU 的 HBM3e 高带宽内存容量高达 192GB，是上一代的 2.4 倍, 内存带宽高达 8 TB/s。这种增强解决了大规模 AI 模型的内存瓶颈问题，使得处理更复杂的任务成为可能。

3. 创新的多芯片设计：采用双芯片设计，通过 10 TB/s 芯片间互连形成单一统一 GPU，突破了单芯片的物理限制。这种设计为未来更大规模的 AI 系统铺平了道路。

这些设计考虑反映了 NVIDIA 对 AI 模型规模、计算需求和系统复杂度持续增长的认识。通过这种前瞻性的设计，NVIDIA 不仅满足了当前 AI 应用的需求，还为未来更复杂、更大规模的 AI 系统做好了准备。根据 Anandtech 的一篇文章^[19], Blackwell 的双芯片设计通过 NVLink-C2C 技术实现了极高的芯片间通信带宽。

Nemo 框架：将 Agentic AI 变为现实的魔法棒

NVIDIA 的 Nemo 框架是实现 Agentic AI 的关键工具。它不仅提供了开发 AI 代理所需的各种功能，还通过多种创新技术优化了资源分配和性能：

1. 多样化的并行策略：Nemo 支持数据并行、张量并行、流水线并行等多种并行计算方式。这种灵活性使得开发者可以根据具体任务和硬件资源，选择最优的并行策略，充分利用可用的计算资源。

2. 动态张量并行：能够在训练过程中动态调整张量并行度，适应不同层的计算需求。这种动态调整能力大大提高了模型训练的效率，特别是在处理复杂的、层次结构多变的模型时。

3. 内存优化技术：包括混合精度训练、激活重计算等，有效降低内存占用。这些技术使得在有限的硬件资源上训练更大规模的模型成为可能，大大提高了硬件利用率。

4. 分布式优化器：如完全共享数据并行（FSDP），优化大规模模型训练的效率。这种技术特别适合训练超大规模的语言模型，可以显著减少训练时间和资源消耗。

这些特性使得 Nemo 成为开发复杂、自主的 AI 代理系统的理想框架。通过 Nemo，开发者可以更轻松地构建和优化 Agentic AI 系统，加速从概念到实际应用的过程。

硬件、软件、云服务的完美协同

NVIDIA 的全栈方法还体现在其硬件、软件和云服务的无缝集成：

1. 硬件基础：从 GPU 到 DGX 系统，NVIDIA 提供了全面的硬件解决方案。这些硬件不仅性能强大，还专门为 AI 工作负载优化，为 Agentic AI 的发展提供了坚实的计算基础。

2. 软件生态：CUDA 平台、AI Enterprise 套件、NGC 目录等，构成了完整的 AI 软件栈。这个软件生态系统大大简化了 AI 开发和部署过程，使得开发者可以更专注于创新和应用开发。根据 NVIDIA 开发者博客^[20], NVIDIA 提供了超过 150 个针对不同行业的 SDK, 极大地丰富了其软件生态。

3. 云服务：DGX Cloud 提供即时可用的云端 AI 超级计算机服务，与主要云提供商的深度合作，使 NVIDIA 的技术无处不在。这种云服务使得即使是小型企业和个人开发者也能轻松获得强大的 AI 计算资源。

这种全方位的布局不仅为客户提供了高度优化和集成的 AI 解决方案，还大大降低了开发和部署的复杂性。通过这种全栈方法，NVIDIA 创造了强大的网络效应和客户粘性，为自己在 Agentic AI 时代建立了难以撼动的竞争壁垒。

上图展示了 NVIDIA 的全栈布局。从硬件到软件，再到云服务，NVIDIA 构建了一个完整、协调的 AI 基础设施。这种全面的生态系统不仅为 NVIDIA 提供了强大的技术优势，也为开发者和企业提供了一站式的 AI 解决方案，大大加速了 AI 创新和应用的进程。

Agentic AI 重塑产业版图：赢家通吃还是百花齐放？

Agentic AI 的崛起不仅仅是技术的进步，更是一场深刻的产业变革。它将重塑就业市场，催生新的商业模式，并可能改变整个科技行业的竞争格局。

新兴领域：AI 代理训练师、AI 系统工程师等新职业

随着 Agentic AI 的普及，我们将看到一系列全新的职业出现：

AI 代理训练师成为了一个炙手可热的新兴职业。这些专业人士负责训练和优化 AI 代理系统的性能和决策能力。例如，在一家领先的自动驾驶公司，AI 代理训练师需要设计复杂的训练场景，模拟各种极端道路条件和交通状况，以确保自动驾驶系统能够应对现实世界中的各种挑战。根据 Forbes 的一篇报道^[21], AI 代理训练师将成为未来十年最热门的职业之一。这些训练师需要具备深厚的机器学习知识，特别是强化学习的专业技能，同时还需要对特定应用领域有深入的了解，例如自动驾驶、机器人控制或客户服务。

AI 系统工程师的角色也变得至关重要。在大型企业中，这些专家负责 AI 代理系统的质量保证和监督。他们需要确保 AI 系统的稳定运行，监控其性能，并在必要时进行干预。想象一个全球物流公司，AI 系统工程师需要负责设计和维护复杂的 AI 代理系统, 确保货物追踪、路线优化和客户服务等多个 AI 系统能够协同工作, 确保整个供应链的流畅运作。这个职位不仅需要 AI 方面的专业知识，还需要系统工程和项目管理的经验。

AI 伦理专家的需求也在迅速增长。随着 Agentic AI 在各行各业的广泛应用，确保这些系统的道德性和公平性变得越来越重要。这些专家不仅需要深入理解 AI 技术，还要具备哲学、法律和社会学等多学科知识，以评估 AI 系统的社会影响并制定相应的伦理准则。他们将负责制定 AI 系统的使用规范，确保其决策过程的公正性和透明度，避免潜在的偏见和歧视问题。

人机协作专家成为了连接人类员工和 AI 系统的关键角色。在医疗行业，这些专家可能需要设计一个系统，使医生和诊断 AI 能够无缝协作，既发挥 AI 在数据分析方面的优势，又保留医生的临床经验和直觉判断。这个角色需要深入理解人机交互原理，以及特定行业的工作流程，以设计出高效、自然的人机协作模式。

AI 解释性专家的工作是确保 AI 系统的决策过程透明可解释。在金融行业，这一角色尤为重要。当 AI 系统做出贷款决策或投资建议时，AI 解释性专家需要能够清晰地解释这些决策的依据，以满足监管要求并赢得客户信任。这一职位要求专家不仅精通 AI 算法，还需要具备出色的沟通能力，能够将复杂的技术原理转化为通俗易懂的解释。

这些新兴职业不仅需要深厚的技术背景，还要求跨学科的知识和洞察力。它们代表了人类在 AI 时代的新角色：不是被 AI 取代，而是与 AI 协作，发挥人类独特的创造力、判断力和道德感。

传统巨头的命运：适者生存还是破旧立新？

Agentic AI 的出现对传统科技巨头提出了严峻的挑战。它可能颠覆现有的业务模式和产品线：

软件公司面临着重新定义其产品的压力。传统的 SaaS 产品可能被更灵活、智能的 AI 代理所取代。例如，一家老牌的客户关系管理（CRM）软件公司，可能需要将其产品转变为一个由 Agentic AI 驱动的智能平台，不仅记录客户数据，还能主动预测客户需求，提供个性化的销售策略。根据 Forbest 的一篇报道^[22], 传统 SaaS 公司正在积极探索如何将 Agentic AI 融入其产品中。

云服务提供商需要快速适应 AI 原生的计算需求。这可能意味着对基础设施进行重大改造，以支持大规模的 AI 训练和推理工作负载。亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云等巨头正在竞相推出专门针对 Agentic AI 优化的服务，如专用的 AI 加速器和 AI 模型市场。

硬件制造商面临着为 Agentic AI 优化硬件架构的压力。传统的 CPU 厂商如英特尔，正在加大对 AI 芯片的投资，以应对 NVIDIA 等公司在 AI 计算领域的强势地位。同时，我们也看到了像 Graphcore 这样的 AI 芯片初创公司崛起，它们专注于为下一代 AI 工作负载设计全新的处理器架构。

然而，这场变革也带来了巨大的机遇。那些能够快速适应并创新的公司将在新时代中脱颖而出。我们已经看到，像微软、谷歌等公司正在积极拥抱 Agentic AI，将其整合到现有产品中。微软与 OpenAI 的深度合作，以及谷歌推出的 Gemini 模型，都展示了这些巨头在 AI 时代转型的决心。

这场变革不仅仅是技术的更新迭代，更是商业模式和组织结构的彻底重塑。传统巨头需要重新思考他们的核心竞争力，可能需要进行大规模的组织重构，甚至完全颠覆自己的业务模式。

NVIDIA 在新格局中的战略定位

在这场变革中，NVIDIA 正在巧妙地定位自己：

技术引领者：通过持续创新，如 Blackwell GPU 和 Cosmos 世界模型，NVIDIA 保持着技术领先地位。这不仅体现在硬件性能上，更重要的是 NVIDIA 对 AI 发展趋势的前瞻性判断和布局。例如，Cosmos 世界模型的推出，展示了 NVIDIA 在物理 AI 领域的远见卓识，为自动驾驶、机器人技术等领域的发展铺平了道路。

生态系统构建者：通过 Nemo 框架和 NGC 目录，NVIDIA 正在培育一个强大的开发者社区。这个生态系统不仅提供了丰富的工具和资源，还创造了一个创新的平台，让开发者可以更容易地开发和部署 Agentic AI 应用。NVIDIA 的 NGC 目录^[23]提供了大量预训练模型和 SDK，大大降低了 AI 开发的门槛。

战略合作伙伴：NVIDIA 与 Accenture、ServiceNow、SAP 等公司的合作，正在将 Agentic AI 技术渗透到各个行业。这种合作模式不仅扩大了 NVIDIA 技术的应用范围，还为 NVIDIA 提供了宝贵的行业洞察，有助于其技术的进一步优化和发展。根据 Accenture 的官方新闻稿^[24], 他们将与 NVIDIA 合作, 帮助企业客户开发和部署 Agentic AI 解决方案。

行业标准制定者：通过开源项目和技术规范，NVIDIA 正在影响 Agentic AI 的发展方向。例如，NVIDIA 的 CUDA^[25] 已经成为 GPU 计算的事实标准，而其在 Agentic AI 领域的努力，很可能会塑造这个新兴领域的技术标准。

NVIDIA 的目标不仅是成为 Agentic AI 时代的技术提供者，更是要成为这个新时代的塑造者。通过其全面的技术布局和战略眼光，NVIDIA 正在构建一个围绕 Agentic AI 的完整生态系统，从硬件到软件，从开发工具到应用平台，全面覆盖。

这个图表清晰地展示了 NVIDIA 在 Agentic AI 时代的多维度战略定位。从技术创新到生态系统构建，从战略合作到标准制定，NVIDIA 正在全方位地塑造 Agentic AI 的未来。这种全面的战略不仅巩固了 NVIDIA 在 AI 行业的领导地位，还为其在 Agentic AI 时代的持续成功奠定了坚实基础。

NVIDIA 的"野心"并不仅仅局限于自身的发展，更在于推动整个 AI 产业的进步。通过开源 Nemo 框架等举措，NVIDIA 正在积极促进 Agentic AI 技术的普及和应用。这种开放合作的态度将加速 AI 创新的步伐，使更多企业和开发者能够参与到这场技术革命中来。

然而，NVIDIA 也面临着来自其他科技巨头和新兴 AI 芯片公司的竞争。例如，AMD 推出的 MI300 系列 AI 芯片^[26]，以及 Google 等公司自研的 AI 加速器，都在挑战 NVIDIA 在 AI 硬件领域的统治地位。同时，在软件和生态系统方面，NVIDIA 也需要不断创新，以保持其竞争优势。

在 Agentic AI 领域, NVIDIA 的主要竞争对手包括:大型科技公司^[27]如 Microsoft, Google, Meta, Amazon 和 OpenAI, 他们都在积极投资和开发自己的 Agentic AI 技术和平台; 还有像 Groq^[28] 这样的专注于快速 LLM 推理的 AI 初创公司。

面对激烈的市场竞争，NVIDIA 需要继续发挥其在硬件、软件和生态系统方面的综合优势，不断推动 Agentic AI 技术的创新和应用。同时，NVIDIA 还需要积极应对 Agentic AI 带来的伦理和社会问题，与各方合作，确保这项技术的健康发展。

结语：站在 AI 新纪元的起点

Agentic AI 的出现标志着我们正站在 AI 发展的一个重要转折点。这不仅仅是技术的进步，更是一场思维的革命。它将改变我们对 AI 的认知，重新定义人机交互的方式，并可能重塑整个社会的运作模式。

NVIDIA 通过其前瞻性的技术布局和战略眼光，正在积极塑造这个新时代。从 Blackwell GPU 到 Cosmos 世界模型，从 Nemo 框架到 Project Digits，NVIDIA 正在为 Agentic AI 时代构建全方位的基础设施。这些创新不仅推动了技术的边界，还为各行各业的数字化转型提供了强大的工具和平台。

然而，技术的进步也伴随着巨大的责任。如何确保 Agentic AI 的发展方向符合人类的利益，如何平衡效率和伦理，如何在保护隐私的同时推动创新，这些都是我们需要认真思考的问题。NVIDIA 以及整个科技行业都需要在推动技术进步的同时，积极参与到这些重要议题的讨论中来, 并需要积极与各国政府^[29]和监管机构合作, 制定合理的政策和法规。

Agentic AI 时代的到来，不仅是对技术工作者的挑战，也是对每个人的召唤。我们需要以开放、包容的心态拥抱这场变革，同时保持警惕和批判性思考。只有这样，我们才能真正把握 Agentic AI 带来的机遇，创造一个更智能、更人性化的未来。

在这个激动人心的新时代，NVIDIA 无疑将扮演关键角色。但最终，Agentic AI 的未来将由我们所有人共同塑造。让我们携手前行，在这场技术革命中书写人类智慧的新篇章。

Agentic AI 不仅仅是一项技术，它是一个新时代的开端。它代表了人类智慧的延伸，是我们探索认知边界的新工具。在这个充满无限可能的未来，每个人都有机会成为创新者和塑造者。让我们以好奇心和责任感迎接这个 AI 新纪元，共同创造一个更美好的世界。