Nvidia 執行長表示，代理式 AI 正快速擴展並創造實際價值

該公司首席執行官黃仁勳，本質上是在每場人工智慧淘金熱中販賣鏟子的人，提出了大膽主張：具代理能力的人工智慧已從技術示範進化為實際產生收益的工作。這項技術允許人工智慧系統在無需持續人工協助的情況下自主規劃、推理與執行任務，目前正以應引起投資者與開發者關注的速度在各行業擴散。

黃的主張很直接。未來不久，每一套軟體都將整合代理功能。這不是一個溫和的預測，而是一項宣告：整個軟體產業即將圍繞著能夠行動而非僅僅提供建議的 AI 代理進行重組。

將傳統 AI 視為一位非常聰明的實習生，能夠回答問題，但需要被明確告知下一步該做什麼。代理式 AI 則更像一位初級員工，能夠接受目標、將其分解為步驟、使用各種工具、在過程中做出決策，並交付最終成果。從技術上講，這些是具備多步驟決策、工具使用和自主執行能力的 AI 系統。

這個區別至關重要。能為您摘要郵件的聊天機器人很有用，但能閱讀您的郵件、識別待辦事項、安排會議、撰寫回覆並標記您日曆中的衝突的 AI 代理，則是完全不同的產品類別。這正是黃所描述的轉變。

Nvidia 已經用行動支持黃仁勳的言論。公司推出了 Nemotron 模型系列，專為複雜的代理式 AI 任務設計。這些模型旨在處理代理式工作流程所需的多步推理與工具使用，為開發者提供在 Nvidia 生態系統上構建自主系統的基礎。

關於代理式人工智慧，與以往人工智慧浪潮的不同之處在於：它不僅僅是關於智慧，更是關於自主性。這種人工智慧不會等待提示，而是具備一定程度的自主性，使其在企業環境中真正高效，尤其適用於重複性高、多層次且時效性強的任務。

每當一種新的 AI 模式開始流行，同一間公司往往會受益。代理式 AI 工作負載的運算強度極高，遠超簡單的推論任務。當 AI 代理需要進行多步推理、調用外部工具、評估結果並調整策略時，這需要強大的 GPU 計算能力。

隨著代理式人工智慧工作負載在各行業中不斷增加，對 GPU 和高頻寬記憶體的需求急劇上升。已經主導資料中心 GPU 市場的英偉達，有望捕獲大部分這類支出。這是一套熟悉的策略：新的 AI 功能出現，所有人都需要更多運算能力，英偉達的買賣盤不斷增長。

但黃並不想將代理式人工智慧限制在資料中心內。英偉達正將這些功能擴展至消費級個人電腦，特別是 Windows 機器。目標是讓代理式人工智慧超越企業環境，從而大幅擴大英偉達硬體在整個計算堆疊中的潛在市場。

這種消費者推動力意義重大。如果代理式人工智慧成為個人電腦的標準功能，它將把電腦從您操作的工具，轉變為代表您運作的系統。這是一場等待發生的硬體升級週期，而英偉達希望成為背後的動力。

代理式人工智慧與加密貨幣的交匯點，對本刊物的讀者來說尤其有趣。隨著人工智慧代理從回答問題轉向執行交易，它們不可避免地開始與金融基礎設施互動。能夠管理投資組合、執行交易或與去中心化金融協議互動的自主代理，代表了一種自然的融合點。

你看，我們已經見過 AI 代理在加密貨幣中的早期實驗，從自主交易機器人到 AI 驅動的治理參與。黃所描述的世界是，這些不再是實驗，而是涵蓋所有行業（包括金融和數碼資產）的標準作業程序。

隨著代理技術發展為交易應用，人工智慧與加密貨幣市場之間的互動日趨明顯。一個能夠推理、規劃和執行的AI代理，在以可程式化貨幣和智能合約為基礎的生態中具有明顯的實用價值。無論具體哪種應用勝出，Nvidia 所處的基礎設施層都將受益。

對於投資者而言，這項計算相對直接，但蘊含實際的細微差別。英偉達的投資邏輯取決於代理式人工智慧能否創造足夠的企業價值，以證明持續大規模投資 GPU 基礎設施的合理性。如果黃仁勳的觀點正確，即每一家軟體公司都將轉變為代理式，那麼這將為計算需求帶來數年的強勁推動力，其規模遠超單單聊天機器人時代所見的水平。

與 Nvidia 的前瞻性聲明一樣，風險在於時機。「每一家軟體公司都將具備自主性」是一種願景，而非季度財報預測。從引人注目的演示到企業廣泛採用，歷史上通常需要以年為單位，而非數月。微軟、谷歌和亞馬遜等公司都在構建競爭性的 AI 基礎設施，隨著自主框架的成熟，競爭格局可能發生變化，並可能降低每項任務所需的原始計算資源。

值得關注的是，代理式 AI 工作負載是否真的能推動 GPU 需求增長超越當前預期，還是模型架構的效率提升會抵消複雜性的增加。黃仁勳押注於前者，而市場到目前為止傾向於同意他的觀點。