Jensen Huang Turns Japan into NVIDIA's "Physical AI" Pivot Point: A Life-Saving Favor 30 Years Ago, a Full-Stack Bind 30 Years Later

marsbitXuất bản vào 2026-07-16Cập nhật gần nhất vào 2026-07-16

Tóm tắt

NVIDIA CEO Jensen Huang’s recent visit to Japan signals a strategic push to make the country a core hub for its global “physical AI” ecosystem. During his trip, NVIDIA announced partnerships with Japanese robotics giants Fanuc and Yaskawa Electric, and expanded its collaboration with Toyota across autonomous driving, factory simulation, and smart city applications. Huang emphasized that AI-driven robotics will become intelligent, adaptable, and accessible. The visit also highlighted a historic reunion with former SEGA president Shoichiro Irimajiri, who helped save NVIDIA from bankruptcy in the 1990s with a critical investment. Now, SEGA plans to support NVIDIA’s RTX Spark platform for future game releases. Behind the scenes, Huang hosted a dinner with key Japanese semiconductor and electronics supply chain leaders, including Kioxia, Shin-Etsu Chemical, Tokyo Electron, and Ajinomoto, underscoring Japan’s role in NVIDIA’s hardware roadmap. Beyond robotics and automotive, NVIDIA is deepening ties across Japanese industries. In healthcare, companies like Eisai and Fujifilm are using NVIDIA’s BioNeMo and Blackwell platforms for AI-driven drug discovery and medical imaging. In finance, Mizuho Bank and SMFG are building AI factories powered by NVIDIA systems. In quantum computing, RIKEN’s supercomputers, equipped with Blackwell GPUs, are advancing research. Market speculation also points to a potential partnership with Japan’s state-backed “physical AI” consortium, Noetra. Huang...

Author: Wall Street News

NVIDIA is positioning Japan as a core pivot point in its global Physical AI blueprint.

NVIDIA CEO Jensen Huang made an appearance in Tokyo this week, engaging in a series of intensive partnership signings and business meetings. According to reports, NVIDIA announced on Thursday collaborations with Japanese robotics giants Fanuc and Yaskawa Electric to jointly advance robotics and AI technology development.

Simultaneously, NVIDIA announced the expansion of its partnership with Toyota, covering areas such as autonomous driving, factory simulation, and smart cities. Huang remarked at a Tokyo media event, "With AI, robots will become intelligent, easily adaptable, and accessible."

The strategic intent of this Japan trip is clear: NVIDIA is systematically and deeply binding Japan's manufacturing foundation and semiconductor supply chain with its full-stack AI technologies.

In an interview, Huang dismissed concerns about an AI investment bubble, stating "We are far from an AI bubble, the demand is extremely strong", and emphasized that "we need to build infrastructure for at least ten years." He also indicated that NVIDIA would announce partnership plans related to Japan's sovereign AI later this week.

Additionally, notably, this visit was accompanied by a historically poignant reunion—Huang shared the stage in Akihabara with former SEGA president Shoichiro Irimajiri, who had thrown NVIDIA a lifeline when it was on the brink of bankruptcy 30 years ago, adding an emotional layer to this business trip.

(Video Screenshot: Jensen Huang embracing former SEGA president)

Reunion in Akihabara: The "Life-Saving Favor" 30 Years Ago

Beyond business meetings, the most emotionally charged moment of Huang's trip occurred at the former site of the SEGA Game Center in Tokyo's Akihabara district.

According to SEGA, Huang attended an event hosted by SEGA on July 15 (local time), sharing the stage again after many years with former SEGA president Shoichiro Irimajiri. Huang remarked emotionally at the event: "Without everything that SEGA did, without everything that Shoichiro Irimajiri did, NVIDIA wouldn't be here today."

This connection dates back to around 1996. At the time, NVIDIA, then a newly founded company, was developing a graphics chip for SEGA's next-generation console. A misjudged technological path led to the project's complete failure, pushing NVIDIA to the brink of bankruptcy.

Huang proactively admitted the failure to Irimajiri, then SEGA's vice president. Instead of pursuing accountability, Irimajiri pushed for SEGA to invest approximately $5 million in the cash-strapped startup. Huang once recalled:

"I told Irimajiri that if they invested this money in us, they would likely lose it all; but if they didn't, we would go under... He thought about it for a few days and then told me: We'll invest."

With this capital infusion, NVIDIA, after laying off 60% of its workforce, started anew. It launched the RIVA 128 in 1997, and subsequently established its market position in the GPU field with products like RIVA TNT and GeForce 256.

Somewhat dramatically, after NVIDIA's 1999 IPO at a valuation of around $300 million, SEGA quickly chose to cash out, selling its shares for about $15 million. Today, NVIDIA's market capitalization exceeds $5 trillion.

At this reunion, both parties announced an extension of their cooperation—SEGA's future titles will support NVIDIA's newly released RTX Spark platform, including the upcoming "VIRTUA FIGHTER CROSSROADS." The collaboration between NVIDIA and SEGA began 30 years ago when NVIDIA's NV1 chip provided graphics support for the PC version of the original "Virtua Fighter," one of the world's earliest 3D fighting games.

(Image source: NVIDIA website)

Izakaya Dinner: Wooing the Core of Japan's Semiconductor Supply Chain

On the eve of the formal partnership announcements, Huang completed a collective "public relations" effort with a low-key yet significant dinner gathering for key nodes in Japan's AI supply chain.

According to Singapore's The Straits Times, on the evening of July 15 (local time), Huang appeared at an izakaya in Tokyo's Kanda district, dining with a group of executives from core Japanese supply chain companies for about two hours.

(Image source: The Straits Times, Singapore)

Attendees included:

The CEO of advanced flash memory chipmaker Kioxia; the head of leading global silicon wafer supplier Shin-Etsu Chemical; the chief of chip equipment maker Tokyo Electron; an executive from advanced chip packaging film sole supplier Ajinomoto; and the heads of fiber optic cable maker Sumitomo Electric Industries and advanced capacitor producer Taiyo Yuden. Yuki Kusumi of Panasonic Holdings was also present.

It is reported that Huang's group enjoyed yakitori skewers and motsunabe (offal hot pot), and drank Japanese whisky.

The lineup of this gathering nearly outlines the entire spectrum of Japan's hardware supply chain crucial for NVIDIA's next-generation AI systems. According to attendees, conversations at the table included phrases like "let's work together to promote the prosperity of industries like semiconductors and keep driving up stock prices."

Outside the izakaya, a crowd gathered with smartphones, hoping to catch a glimpse of the AI era icon known on social media as "kawajan-san" (Mr. Leather Jacket). It was reported that a 57-year-old tourist from Taiwan, Chang Hui-Yu, said outside the SEGA event, "I think he is the most influential person on Earth."

Betting on Physical AI: Japan's Manufacturing Industry as a "Natural Ally"

The core strategic narrative of Huang's trip is positioning Japan as a critical battleground for global Physical AI development.

According to Kyodo News, Huang said in an interview in Tokyo, "This is a historic moment for Japan because Japan has traditionally excelled in precision manufacturing and mass production."

He believes AI can help Japan address its severe labor shortage, "Through automation, AI, and robotics, we can enhance the capabilities of the existing workforce and boost the nation's overall productivity."

At the practical collaboration level, the partnerships with Fanuc and Yaskawa directly target the intelligent upgrade of industrial robots. The collaboration with Toyota is more comprehensive:

Toyota is developing next-generation vehicles with L2++ functionality based on NVIDIA's DRIVE AGX platform and DriveOS operating system; it's also using NVIDIA's Megatron-LM to train MISRA-compliant code assistant AI models to accelerate vehicle software engineering; and leveraging NVIDIA's Omniverse and Isaac Sim frameworks to advance factory digital twins and robot simulation.

Toyota subsidiary Woven by Toyota has also developed a multimodal vision-language model for urban traffic intelligence using NVIDIA H100 GPUs.

NVIDIA Vice President Rishi Dhall stated, "Physical AI will bring intelligence to every moving machine, from cars, robots, trucks, to the cities and factories they operate in."

Full-Stack Deployment: From Healthcare and Finance to Quantum Computing

Beyond robotics and automotive, NVIDIA's collaboration map in Japan extends to multiple key industries, demonstrating a systematic full-stack penetration.

In healthcare and life sciences, several Japanese pharmaceutical giants are leveraging NVIDIA's BioNeMo platform to accelerate AI drug discovery, including Eisai, Astellas, Daiichi Sankyo, and Ono Pharmaceuticals. Canon launched Japan's first photon-counting CT system accelerated by NVIDIA. Fujifilm commercialized Japan's first full-body CT system equipped with NVIDIA Blackwell. Kawasaki Heavy Industries plans to use NVIDIA's Holoscan IGX, Isaac GR00T, and Cosmos platforms to develop surgical assistant robots and hospital transport robots. In the financial sector, Mizuho Bank plans to build Japan's largest local AI factory in the financial industry, starting with NVIDIA DGX B200 systems; Japan Research Institute (JRI) under SMBC Group has already deployed an AI factory, using NVIDIA's Nemotron open model to transform financial data into intelligence; Rakuten Bank will leverage NVIDIA's Agent Toolkit to develop trading foundational models. In quantum computing, two supercomputers powered by NVIDIA GB200 at Japan's RIKEN institute have begun operation: RIKYU, equipped with 1,600 NVIDIA Blackwell GPUs, supports open foundational model development; the quantum-HPC system ROQUO integrates 540 Blackwell GPUs, tightly connected with the quantum computer on the RIKEN campus. In collaboration with NVIDIA, institutions including Mitsubishi Chemical, Mizuho Bank, Keio University, and AIST achieved a 13.4x speedup in molecular spectroscopy analysis workflows compared to pure CPU nodes.

Additionally, according to reports, there is market speculation that NVIDIA may announce a collaboration with Japan's "Physical AI Model National Team," Noetra. Noetra is led by SoftBank and brings together 44 Japanese companies including Honda and NEC. The Japanese government has also provided 1 trillion yen in fiscal subsidies for the initiative.

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QWhat was the key emotional moment during Jensen Huang's visit to Japan, and what historical connection did it involve?

AThe key emotional moment was his reunion with Sega's former president Shoichiro Irimajiri at a former Sega game center in Tokyo's Akihabara district. This involved the historical connection from around 1996, when Sega invested about $5 million in a nearly bankrupt NVIDIA, saving it from collapse. Huang credited this act for NVIDIA's survival.

QWhat is the strategic goal behind NVIDIA's recent partnerships and activities in Japan, as described in the article?

AThe strategic goal is to systemically bind Japan's manufacturing base and semiconductor supply chain with NVIDIA's full-stack AI technology, positioning Japan as a core strategic pivot in NVIDIA's global 'Physical AI' blueprint. This involves deepening collaborations across robotics, automotive, industrial manufacturing, and the broader supply chain.

QWhich major Japanese industrial robot companies did NVIDIA announce collaborations with during this visit?

ANVIDIA announced collaborations with the Japanese robotics giants Fanuc and Yaskawa Electric to jointly advance robot and AI technology development.

QHow did NVIDIA's relationship with Sega evolve from its early investment to the present day, according to the article?

ASega's initial ~$5 million investment saved NVIDIA from bankruptcy around 1996. After NVIDIA's successful IPO in 1999, Sega cashed out its shares for about $15 million. Now, 30 years later, the partnership is being renewed, with future Sega titles supporting NVIDIA's RTX Spark platform.

QWhat specific areas does NVIDIA's expanded partnership with Toyota cover?

AThe expanded partnership with Toyota covers autonomous driving, factory simulation, and city intelligence. It involves developing next-generation vehicles with L2++ features, using AI models to accelerate vehicle software engineering, and advancing digital twins and robot simulations for factories.

Nội dung Liên quan

Ví liên kết đội ngũ ONDO chuyển 26 triệu token vào Coinbase – Đợt bán tháo sắp tới?

Một địa chỉ được cho là liên kết với đội ngũ Ondo đã chuyển 26,05 triệu token ONDO (trị giá khoảng 9,79 triệu USD) vào sàn Coinbase. Theo dữ liệu từ Arkham, ba tuần trước, địa chỉ này đã nhận 150 triệu token từ một ví đa chữ ký, và hai tuần sau đó chuyển đi 26,39 triệu token. Hoạt động này phù hợp với mô hình trước đây, khi token được chuyển thường bị bán ra, làm dấy lên lo ngại về áp lực bán trong ngắn hạn. Thị trường ONDO có phản ứng nhẹ với động thái này, giảm từ mức cao cục bộ 0,38 USD xuống 0,36 USD, trước khi giao dịch quanh 0,37 USD. Chỉ số RSI gần 64 và khối lượng mua ròng tích cựp trong 4 ngày liên tiếp cho thấy nhu cầu mua vẫn mạnh, hỗ trợ cấu trúc tăng giá. Tuy nhiên, khối lượng giao dịch giảm 46% và dữ liệu từ CryptoQuant cho thấy hoạt động của "cá voi" tập trung vào bán ra, với Spot Taker CVD âm, báo hiệu sự thống trị của phe bán. Tóm lại, trong khi nhu cầu mua spot đang hỗ trợ giá, nguy cơ bán ra tiếp tục từ các cá voi và đội ngũ có thể khiến ONDO đối mặt với đợt điều chỉnh về vùng hỗ trợ 20 ngày EMA quanh 0,33 USD. Ngược lại, nếu áp lực mua duy trì, ONDO có thể thử thách ngưỡng kháng cự 0,40 USD.

ambcrypto1 giờ trước

Ví liên kết đội ngũ ONDO chuyển 26 triệu token vào Coinbase – Đợt bán tháo sắp tới?

ambcrypto1 giờ trước

Tại WAIC, lần đầu tiên tôi cảm thấy AI không cần phải quá thông minh

Tác giả chia sẻ trải nghiệm tại WAIC khi vô tình phát hiện một không gian âm nhạc trị liệu AI do đội ngũ từ Nhạc viện Thượng Hải phát triển. Trong khi toàn bộ hội nghị tập trung vào trình diễn các mô hình lớn, robot, thiết bị đầu cuối AI và các cuộc chạy đua về hiệu suất, công cụ, thì không gian yên tĩnh này sử dụng AI để tạo ra âm nhạc phù hợp với sóng não và trạng thái cảm xúc của người dùng, giúp họ thư giãn trong 20 phút. Bài viết nêu lên sự tương phản: AI ngày càng mạnh mẽ, hướng tới nâng cao hiệu suất và tích hợp vào mọi thiết bị, nhưng đồng thời cũng đặt ra câu hỏi về mục đích cuối cùng. Liệu cuộc cách mạng hiệu suất có thực sự mang lại hạnh phúc, hay lại khiến con người bị cuốn vào vòng xoáy công việc và thông tin nhanh hơn? Tác giả nhận thấy một xu hướng đang manh nha: các sản phẩm AI hướng đến chăm sóc sức khỏe tinh thần, trị liệu, đồng hành và thấu hiểu cảm xúc. Đây có thể là nền tảng hạ tầng "cảm xúc" mà AI cần xây dựng trong tương lai, bổ sung cho hạ tầng thông tin và kết nối. Kết luận cho rằng giai đoạn phát triển đầu tiên của AI tập trung vào trí thông minh (Intelligence), nhưng khi năng lực mô hình dần trở thành hạ tầng, thách thức thực sự sẽ là khả năng thấu hiểu con người, cảnh cụ thể và các vấn đề cụ thể. Giá trị của AI không chỉ nằm ở sức mạnh, mà còn ở cách nó hòa nhập vào cuộc sống để mang lại sự bình yên và kết nối có ý nghĩa hơn.

marsbit1 giờ trước

Tại WAIC, lần đầu tiên tôi cảm thấy AI không cần phải quá thông minh

marsbit1 giờ trước

Các đề xuất phí giao thức mới của Uniswap có thúc đẩy 'đốt UNI đáng kể' không?

Uniswap đã chính thức đưa ra ba đề xuất quản trị để kích hoạt phí giao thức trên nhiều blockchain và các phiên bản DEX khác nhau. Đề xuất đầu tiên nhắm vào phiên bản V2 và V3 trên mạng Robinhood, trong khi đề xuất thứ hai tìm cách áp dụng phí cho V4 trên Ethereum, Base, Arbitrum và một số mạng khác. Giám đốc điều hành Hayden Adams kỳ vọng các phí mới này sẽ được chuyển trực tiếp vào cơ chế đốt UNI hiện có, tạo ra tác động "đáng kể" đến việc giảm nguồn cung token UNI. Tuy nhiên, đề xuất gặp phải phản ứng trái chiều, đặc biệt từ các nhà cung cấp thanh khoản (LP) như Gamma Strategies, vì họ lo ngại việc giảm phí thu nhập sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận của họ và khiến V4 kém cạnh tranh hơn. Theo số liệu, kể từ năm 2018, các LP đã kiếm được hơn 5 tỷ USD phí tích lũy, trong khi giao thức chỉ thu về 25 triệu USD doanh thu. Nếu được thông qua, đề xuất có thể thúc đẩy tỷ lệ đốt UNI mạnh mẽ hơn. Tính đến nay, đã có 107,49 triệu UNI bị đốt, với tốc độ đốt tăng gấp ba lần trong tuần qua. Về giá cả, UNI đã tăng 41% trong tháng 7, phần lớn nhờ kỳ vọng vào sự phát triển trên Robinhood. Động thái giá tiếp theo có thể phụ thuộc vào đà tăng trưởng trên Robinhood và tác động thực tế từ việc đốt token nếu các đề xuất phí được thực thi.

ambcrypto3 giờ trước

Các đề xuất phí giao thức mới của Uniswap có thúc đẩy 'đốt UNI đáng kể' không?

ambcrypto3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 952Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.9kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片