Pidato GTC Taipei 2026 Huang Renxun: Era Agen AI Tiba, Komputasi adalah Pendapatan

marsbit發佈於 2026-06-03更新於 2026-06-03

文章摘要

Dalam pidato GTC Taipei 2026, CEO NVIDIA Jensen Huang mengumumkan bahwa AI telah memasuki era **"agen"** — sistem AI yang dapat melakukan tugas nyata dan menghasilkan nilai ekonomi. Ia menekankan bahwa **"Token adalah unit pendapatan,"** dan permintaan komputasi untuk menghasilkan Token akan meledak, yang disebut sebagai **"Pabrik AI."** Huang memperkenalkan **Vera Rubin**, bukan sekadar chip, tetapi sistem infrastruktur komputasi ujung-ke-ujung yang dirancang khusus untuk menjalankan agen AI. Ia juga memperkenalkan **Vera CPU**, prosesor pertama yang dibuat untuk agen AI, yang mengutamakan latensi rendah dan bandwidth tinggi karena agen "tidak sabar." NVIDIA meluncurkan **Toolkit Agen AI Perusahaan** yang mencakup model (seperti Nemotron 3 Ultra terbuka), framework, alat, dan runtime untuk membantu bisnis membangun agen mereka sendiri. Bersama Microsoft, mereka memperkenalkan **generasi baru PC** yang dapat menjalankan agen AI secara lokal. Dalam domain AI fisik, Huang mengumumkan **Cosmos 3** (model dasar untuk robotika), **Alpamayo 2** (untuk kendaraan otonom), dan platform referensi robot humanoid **Isaac GR00T**. Pola komputasi agen—model, framework, alat, runtime—akan menjadi standar di cloud, enterprise, PC, robot, dan perangkat tepi. Intinya, Huang menyatakan **"Komputasi adalah pendapatan,"** dan NVIDIA bertransisi dari perusahaan sistem menjadi **perusahaan infrastruktur** untuk membantu klien membangun pabrik AI yang menghasilkan keuntungan.

Disusun & Dikompilasi: TechFlow

Tamu: Huang Renxun, CEO Nvidia

Sumber Podcast: Bonnie Blockchain

Judul Asli: 7 Poin Inti Pidato GTC Taipei 2026 Huang Renxun, Paket Pemalas untuk Strategi Terbaru Nvidia!【Bonnie Blockchain】

Tanggal Tayang: 2 Juni 2026

Ringkasan Poin

Dalam pidato GTC Taipei 2026, Huang Renxun memusatkan strategi tahap berikutnya Nvidia pada satu penilaian inti: AI telah berpindah dari menghasilkan konten ke era agen yang mampu bekerja. Token tidak lagi sekadar indikator teknis, melainkan unit produksi pendapatan, laba, dan PDB. Terkait perubahan ini, Nvidia meluncurkan Vera Rubin, CPU Vera, toolkit agen tingkat perusahaan, PC generasi baru hasil kolaborasi dengan Microsoft, serta Cosmos 3, Alpamayo 2, dan Isaac GR00T untuk AI fisik. Huang Renxun menekankan bahwa model komputasi satu dekade mendatang akan dibentuk bersama oleh model, kerangka kerja agen, keterampilan alat, dan runtime, dan akan menyebar dari cloud, perusahaan, PC lokal, hingga robot, pabrik, satelit, dan perangkat edge. Bagi rantai pasok Taiwan, ini berarti bahwa pabrik AI, efisiensi daya, kecepatan pengiriman infrastruktur, dan kemampuan kolaborasi full-stack akan menjadi kunci pertumbuhan industri pada gelombang berikutnya.

Kutipan Pandangan Menarik

Kedatangan Era Agen AI

  • "AI yang berguna telah tiba. AI sekarang adalah generator laba dan juga generator PDB. Di baliknya bukan hanya model bahasa besar, melainkan sebuah model komputasi baru: agen."
  • "Agen terdiri dari model bahasa besar dan kerangka kerja agen. Kerangka kerja menghubungkan memori, alat, penalaran, perencanaan, dan tindakan seperti sistem operasi."
  • "Terobosan sistem agen berasal dari kemampuan model bahasa besar untuk berpikir, bernalar, merencanakan, dan menggunakan alat, serta dari kemampuan kerangka kerja agen untuk mengelola memori, mengoordinasikan proses, dan menjadwalkan alat."
  • "Setiap perusahaan akan menjadi perusahaan agen. Di dalam setiap perusahaan akan berjalan agen, dan setiap perusahaan akan membutuhkan sistem operasi agennya sendiri."

Token, Pabrik AI, dan Ekonomi Infrastruktur

  • "Token sekarang adalah unit pendapatan yang menghasilkan laba. Perusahaan AI yang ingin memproduksi lebih banyak Token akan membangun lebih banyak pabrik AI, inilah alasan lonjakan permintaan komputasi Taiwan."
  • "Komputasi adalah pendapatan, komputasi adalah laba. Tanpa pendapatan dan laba, itu adalah kerugian."
  • "Jika sebuah pabrik AI hanya memiliki daya listrik 1 gigawatt, maka batas atas daya adalah 1 gigawatt. Dalam premis ini, throughput per watt adalah pendapatan, karena setiap Token memiliki nilai."
  • "Memilih arsitektur yang salah hanya karena chipnya lebih murah tidak akan diterjemahkan menjadi keuntungan nyata. Anda perlu memastikan pendapatan per watt. Semakin banyak Anda beli, semakin banyak Anda untung."

Vera Rubin dan Transformasi Infrastruktur Nvidia

  • "Vera Rubin bukan sebuah chip, bukan hanya GPU, melainkan sebuah sistem lengkap yang dibangun dari ujung ke ujung."
  • "Nvidia dulunya adalah perusahaan GPU, kemudian menjadi perusahaan sistem, dan sekarang lebih lanjut berubah menjadi perusahaan infrastruktur, membantu klien membangun pabrik AI."
  • "Vera Rubin adalah proyek rekayasa paling ambisius dalam sejarah Nvidia. Seluruh 40.000 insinyur perusahaan terlibat di dalamnya, dan rantai pasok Taiwan juga berpartisipasi dalam penciptaan sistem ini."
  • "Grace Blackwell dibuat untuk menangani AI, terutama inferensi. Vera Rubin dibuat untuk menjalankan agen."

CPU Vera dan Kebutuhan Komputasi Agen

  • "Semua CPU sebelumnya dibuat untuk manusia. CPU ini dibuat untuk agen."
  • "Agen tidak sabar. Dunia mereka bukan diukur dalam detik, melainkan dalam nanodetik. Saat agen menggunakan alat, mereka ingin respons secepat mungkin; saat mengakses database, mereka ingin hasil segera kembali."
  • "CPU Vera dibuat untuk agen. Ia menekankan kinerja single-thread, instruksi per clock cycle, bandwidth per inti, dan bandwidth total sistem."
  • "Pasar ini pasti akan lebih besar dari pasar sebelumnya karena jumlah agen akan jauh melebihi jumlah manusia, dan agen sangat tidak sabar. Inilah NVIDIA Vera CPU."

Komputer Pribadi Generasi Berikutnya

  • "Model komputasi agen masa depan akan berjalan di cloud AI, di dalam perusahaan, dan juga di PC Anda."
  • "Sistem operasi baru akan menjadi sistem operasi tradisional ditambah model bahasa besar. Dalam banyak hal, model bahasa besar adalah versi modern DirectX, ekstensi kecerdasan komputer."
  • "Aplikasi akan digantikan oleh runtime agen. Aplikasi modern akan menjadi sebuah agen."
  • "Nvidia dan Microsoft sedang menciptakan ulang PC, dan meluncurkan mesin Windows generasi baru yang mencakup desktop, laptop, dan workstation."

AI Fisik, Kendaraan Otonom, dan Robot

  • "Model bahasa dilatih dengan data dari perspektif manusia, tetapi robot perlu memahami dunia dari perspektif robot itu sendiri. Masalah terbesar AI fisik adalah data."
  • "Cosmos 3 adalah model dasar terdepan untuk AI fisik. Ia dapat memahami, bernalar, menghasilkan, simulasi loop tertutup, bahkan menjadi strategi itu sendiri."
  • "Setelah ada AI, komputasi itu sendiri juga akan menjadi data. Cosmos 3 dapat digunakan untuk melatih lebih banyak model AI, dan meningkatkannya menjadi model khusus sendiri."
  • "Baik itu agen cloud, agen PC, sistem kendaraan otonom, atau robot humanoid, model komputasi di baliknya adalah sama: model, kerangka kerja, keterampilan alat, dan runtime."

Jajanan Taiwan Pilihan Huang Renxun Menjadi Rantai Pasok AI

Huang Renxun:

Ekosistem Taiwan berkembang hingga skala seperti sekarang ini, benar-benar sulit dipercaya. Kebanyakan orang, ketika membicarakan ekosistem, pertama-tama memikirkan tumpukan perangkat lunak kami, memikirkan ekosistem pengembang di atas sistem komputasi Nvidia. Tetapi ekosistem Nvidia tidak berhenti di situ. Ekosistem ini membentang ke atas hingga rantai pasok Taiwan, tempat semuanya dimulai; dan membentang ke bawah hingga pusat data, akhirnya mencapai pengguna akhir.

Hari ini, kami hampir akan membicarakan setiap bagian dari ekosistem ini. Ada terlalu banyak orang yang patut diucapkan terima kasih. Saya mencintai ekosistem di sini. Ada sangat banyak perusahaan, dan juga banyak mitra ekosistem favorit saya. Taiwan memiliki ekosistem yang sangat kaya. Ini adalah ekosistem rantai pasok terbaik di dunia.

Era Agen AI Tiba

Huang Renxun:

Dua tahun lalu ketika saya datang ke sini, saya mulai berbicara dengan semua orang tentang bagaimana AI berkembang dari AI generatif ke gelombang berikutnya, yaitu AI agen. Hari ini kami dapat mengatakan, AI agen telah tiba, AI yang berguna telah tiba.

Dari perspektif industri, ini berarti permintaan Token menjadi sangat tinggi. Karena jika AI benar-benar dapat melakukan pekerjaan, orang akan ingin memproduksi lebih banyak kemampuan seperti itu. Token sekarang adalah unit yang menghasilkan laba, unit yang dapat menghasilkan pendapatan. Karena dapat menghasilkan uang, perusahaan AI akan ingin membangun lebih banyak Token, menghasilkan lebih banyak Token, membangun lebih banyak pabrik AI, dan inilah alasan lonjakan permintaan komputasi Taiwan.

Inilah alasan semua orang sangat sibuk, dan kinerja bisnis sangat baik. Bahkan, ini tampaknya tercermin dalam harga saham beberapa perusahaan Anda. Model komputasi telah berubah, segalanya berubah.

Poin pertama: AI yang berguna telah tiba. AI sekarang adalah generator laba dan juga generator PDB. Di baliknya, ada model komputasi yang sama sekali baru. Ini bukan hanya model bahasa besar, melainkan agen. Hampir semua yang kami bicarakan hari ini akan dibangun di atas dasar ini.

Izinkan saya meluangkan sedikit waktu untuk menjelaskan apa yang saya maksud. Di sini ada sebuah agen, sebuah aplikasi agen. Dulu, di sini akan ada aplikasi, adalah kode, adalah sistem operasi. Kode dalam aplikasi berjalan di atas sistem operasi. Hari ini, ia adalah agen, terdiri dari satu atau lebih model bahasa besar, dan ditempatkan dalam sebuah kerangka kerja agen. Kerangka kerja ini akan membantunya mengoordinasikan pekerjaan, membuatnya benar-benar menyelesaikan tugas yang produktif.

Saat input masuk ke sistem, agen harus memahami, mengamati, bernalar, bertindak, dan menggunakan alat. Alat bisa berupa spreadsheet, browser web, mesin pemrosesan data, atau juga mesin database. Setiap aliran informasi, apakah memproses konteks, memahami apa yang sedang terjadi, menalar apa yang harus dilakukan selanjutnya, atau membentuk rencana yang dapat dieksekusi, perlu dikoordinasikan oleh suatu perangkat lunak.

Jadi, inti dari agen adalah sistem seperti ini. Ia memproses memori jangka pendek, yaitu memori kerja, juga memproses memori jangka panjang, seperti manusia. Sistem manajemen memori menjadi sangat penting. Seluruh sistem ini disebut agen. Model bahasa besar bertanggung jawab untuk berpikir, kerangka kerja agen menghubungkan semuanya, seperti sistem operasi.

Ini adalah model komputasi baru, dan juga alasan agen dapat menyelesaikan tugas-tugas yang menakjubkan. Ini adalah terobosan besar: model bahasa besar sudah dapat berpikir, bernalar, merencanakan, dan menggunakan alat dengan baik; pada saat yang sama, kami juga memiliki kerangka kerja agen yang dapat mengelola memori, mengoordinasikan proses, dan memanggil alat. Oleh karena itu, kami sekarang dapat melakukan banyak hal yang tidak dapat dilakukan sebelumnya.

Apakah Token dari Pabrik AI Itu?

Huang Renxun:

Token, DSX, GPU, CPU, Vera... Kami telah menciptakan sistem generasi berikutnya Vera Rubin. Vera Rubin bukan sebuah chip, bukan hanya GPU. Dimulai dari GPU, tetapi jauh lebih dari GPU. Sistem lengkap dari ujung ke ujung, itulah Vera Rubin.

Ia mencakup GPU, NVLink 72 Vera Rubin, dan dikoordinasikan oleh CPU Vera yang akan saya perkenalkan nanti. Ia juga mencakup sistem penyimpanan Vera yang revolusioner, CX9, tumpukan perangkat lunak kami DOCA, serta prosesor keamanan bawaan. Semua data dalam sistem, baik yang disimpan secara statis, selama transmisi, atau sedang digunakan, akan dienkripsi. Seluruh sistem aman karena model AI sangat berharga. Inilah alasan seluruh sistem mengikuti komputasi rahasia.

Salah satu dari sistem ini saja, jika diambil secara terpisah, sudah cukup menjadi revolusi lengkap. Vera Rubin adalah proyek rekayasa paling ambisius dalam sejarah Nvidia. Seluruh 40.000 insinyur perusahaan terlibat dalam pekerjaan Vera Rubin, apalagi semua yang hadir di sini juga berpartisipasi dalam penciptaan seluruh sistem. Vera Rubin benar-benar sebuah keajaiban. Ia bukan hanya sebuah chip, melainkan sistem yang terdiri dari banyak komponen.

Bahkan lebih dari itu. Dahulu kala, Nvidia adalah perusahaan GPU; dalam beberapa tahun ini, kami secara bertahap berkembang menjadi perusahaan sistem. Yang Anda lihat sekarang adalah sistem paling kompleks yang pernah kami desain dari nol. Namun pada akhirnya, klien dan mitra kami tidak ingin membeli komputer, mereka ingin membangun pabrik AI.

Inilah alasan Nvidia sekali lagi mulai bertransformasi. Semua orang dapat melihat bahwa banyak teknologi kami telah berkembang hingga skala infrastruktur lengkap. Mitra kami juga berada pada skala infrastruktur: pembangkit listrik, sistem pendingin, pemasok jaringan listrik, dan banyak perusahaan industri, sekarang menjadi bagian dari ekosistem kami. Pada akhirnya, kami ingin membangun tumpukan teknologi lengkap, seperti saat membangun GPU, Grace Blackwell, NVLink 72; sekarang, kami ingin membangun sistem full-stack, memungkinkan klien membangun infrastruktur AI yang luar biasa.

Melakukan ini dengan baik, membantu klien membangun dan menerapkan pabrik AI, menjadi sangat penting. Alasannya sederhana: Komputasi adalah pendapatan, komputasi adalah laba. Tanpa pendapatan dan laba, itu adalah kerugian.

Semua orang perlu memahami satu hal: ketika satu set infrastruktur AI diluncurkan, ia dapat diluncurkan dengan cepat, atau memakan waktu lama; throughput dapat tinggi, atau rendah; elastisitas dan keandalan dapat baik, atau buruk; masa pakai efektif dapat panjang, atau pendek. Karena ini mewakili investasi sebesar 50 miliar, 60 miliar, bahkan 100 miliar dolar, kurva ini sangat penting.

Inilah alasan Nvidia adalah mitra yang baik. Kami memiliki kemampuan integrasi lengkap. Bukan hanya membuat satu slide presentasi, melainkan benar-benar menciptakan seluruh infrastruktur, menghubungkan segalanya, dan membangun sendiri dalam skala besar, memastikan sistem dapat berjalan dengan baik. Oleh karena itu, waktu Token pertama kami, waktu inferensi pertama kami, waktu peluncuran pelatihan kami lebih cepat.

Kedua, throughput per watt kami, jumlah Token per watt kami adalah kelas dunia. Alasannya adalah kami mengintegrasikan segalanya, mendesain segalanya dari nol, mensimulasikan seluruh sistem, dan mengadopsi desain bersama yang ekstrem. Seperti rak Vera Rubin yang baru saja ditampilkan, semuanya dirancang untuk mencapai throughput yang menakjubkan.

Jika pusat data Anda, pabrik Anda memiliki daya listrik 1 gigawatt, maka tidak akan ada lagi lebih dari itu, ini adalah seluruh kapasitas pembangkit listrik yang dapat Anda peroleh. Dengan daya 1 gigawatt, throughput per watt adalah pendapatan, karena setiap Token dapat menghasilkan laba, setiap Token adalah pendapatan.

Inilah masa depan. Komputasi adalah pendapatan, kinerja per watt adalah pendapatan Anda. Memilih arsitektur yang salah hanya karena chipnya lebih murah tidak akan diterjemahkan menjadi keuntungan nyata. Anda perlu memastikan pendapatan per watt. Semakin banyak Anda beli, semakin banyak Anda untung.

Saya sekarang berdiri di hadapan semua orang, dapat mengatakan kepada semua orang: Vera Rubin telah memasuki produksi penuh. Skala rantai pasok yang kami bangun untuk Vera Rubin adalah dua kali lipat dari Grace Blackwell. Dulu merakit satu rak Grace Blackwell membutuhkan dua jam, sekarang hanya perlu lima menit. Jadi tidak hanya kapasitas produksi lebih tinggi, throughput produksi juga jauh lebih cepat, dan kami membutuhkan semua ini untuk memenuhi permintaan.

Ekosistem ini luar biasa. Untuk mendukung Grace Blackwell, dan mempersiapkan peningkatan Vera Rubin, jutaan kaki persegi kapasitas telah diluncurkan. Saya ingin mengucapkan terima kasih kepada semua orang. Vera Rubin telah memasuki produksi penuh. Terima kasih.

Pengenalan Sistem Vera Rubin

Huang Renxun:

Vera Rubin tidak hanya dibangun untuk AI. Vera Rubin tidak hanya dibangun untuk menjalankan AI, ia dibangun untuk menjalankan agen. Ini adalah sistem agen. Bayangkan kompleksitas di dalamnya. Dan justru karena itu, agen adalah terobosan terakhir dalam ilmu komputer. Dibutuhkan waktu bertahun-tahun untuk akhirnya mewujudkan potensinya dan menjadi berguna. Komputer yang dapat menjalankannya seharusnya juga yang paling maju di dunia.

Inilah Vera Rubin. Mari kita lihat. Tolong bawakan Vera Rubin.

Ini Vera Rubin, NVLink 72 Vera Rubin. Ini adalah bagian dari sistem generasi berikutnya. Di GTC berikutnya, saya akan berbicara lebih banyak dengan semua orang; hari ini masih banyak konten yang harus dibicarakan. Ini adalah rak CPU Vera, 256 CPU, semuanya pendingin cair. Saya akan memperkenalkan Vera nanti. Ini adalah sistem pemrosesan penyimpanan BlueField Vera, juga sistem keamanan. Tentu saja, ada jaringan Mellanox kami, ini adalah CPO pertama di dunia. Inilah Vera Rubin, kombinasi teknologi yang menakjubkan.

Saat kami menciptakan Hopper dulu, itu untuk pra-pelatihan. Pra-pelatihan adalah aplikasi terpenting saat itu, dan juga beban kerja terpenting yang kami hadapi. Kemudian saat menciptakan Grace Blackwell, semua orang berkata: "Jensen, Nvidia sangat ahli dalam pra-pelatihan, inferensi sederhana." Ingatkah semua orang? Saat itu banyak orang berkata: "Inferensi sederhana, kami juga bisa melakukannya."

Tapi semua orang tahu, inferensi sama dengan uang. Model sangat kompleks, sangat sulit untuk mencapai keunggulan secara bersamaan dalam kecepatan respons yang sangat tinggi, interaksi cepat, dan throughput tinggi. Inilah alasan kami menciptakan NVLink 72.

Hari ini, biaya Token Nvidia adalah yang terendah di dunia. Bukan 10% lebih rendah, melainkan beberapa kali lipat lebih rendah, bahkan perbedaan orde besarnya. Semua ini karena kami melakukan desain bersama yang ekstrem, karena kami memahami model komputasi dan pola komputasi inferensi, dan menciptakan NVLink 72.

Sampai Vera Rubin, hal ini telah melampaui inferensi. Sekarang adalah inferensi dalam sistem agen. Inilah Vera Rubin. Tanpa kabel, tanpa selang, tanpa kipas. Terakhir kali saya menunjukkannya kepada semua orang, kabel ada di mana-mana.

CPU VERA: CPU untuk Agen AI

Huang Renxun:

CPU Vera, dibuat untuk era AI. Sampai saat ini, semua CPU dibuat untuk manusia. Kami dulunya adalah pengguna, juga penyewa. Cara manusia menggunakan CPU adalah hidup dalam dunia yang diukur dalam detik. Kami menyewa CPU di cloud, semakin banyak inti CPU, semakin banyak sumber daya yang dapat disewakan. Skenario penggunaan dan ekonomi CPU lama, sangat berbeda dengan agen.

Agen tidak sabar. Dunia mereka bukan diukur dalam detik, melainkan dalam nanodetik. Saat agen menggunakan alat, mereka ingin respons secepat mungkin; saat mengakses database, mereka ingin hasil segera kembali. Setiap agen menunggu sebentar, akan terhambat untuk melangkah ke tahap berikutnya, dan seterusnya. Oleh karena itu, kami harus membuat CPU dengan latensi serendah mungkin, dengan interaktivitas setinggi mungkin.

Inilah alasan kami menciptakan CPU Vera untuk era AI. Dalam sistem kami, ia memiliki tiga kegunaan. Pertama tentu saja untuk berpikir di dalam Vera Rubin. Di dalam rak Vera Rubin, sudah ada dua CPU. Semua orang tahu, kami sedang memproduksi dan menjual jutaan Vera Rubin, dan juga telah menjual jutaan Grace Blackwell. Nvidia sudah menjadi salah satu produsen CPU terbesar di dunia.

Dua CPU di rak Vera Rubin, salah satunya digunakan untuk mengoordinasikan dan mengelola GPU, mengelola cache KV, dan memproses berbagai perangkat lunak yang berjalan di rak. Kami juga memiliki Grace BlueField, untuk keamanan dan isolasi. Bagian komputasi Vera digunakan untuk kerangka kerja agen, bertanggung jawab atas koordinasi model AI, penggunaan alat, dan akses database.

Server data di sini adalah BlueField Vera, ini adalah server penyimpanan dan sistem penyimpanan tercepat di dunia. Sangat penting karena agen akan mengakses memori dengan kecepatan sangat tinggi. Server penyimpanan dan CPU sekarang berada di jalur kritis bagian paling mahal dari pusat data.

Alasan mengapa ini paling mahal, ada alasan yang kuat. Inti ekonomi pabrik AI adalah Token, dan Token diciptakan di sini. Jadi, tentu saja Anda ingin memproduksi dan menghasilkan Token sebanyak mungkin. Nilai ekonomi terkonsentrasi di sini, dan CPU serta sistem penyimpanan tidak boleh menjadi hambatan.

Oleh karena itu, CPU Vera memberikan tekanan besar pada arsitektur CPU, dan inilah alasan kami membangun arsitektur baru dari nol. Ini adalah CPU yang belum pernah dilihat dunia sebelumnya, kami menyebutnya Vera. Ini adalah CPU yang dibuat untuk agen. Semua CPU sebelumnya dibuat untuk manusia, CPU ini dibuat untuk agen.

Pertama, instruksi per clock cycle Vera harus sangat kuat, karena kami perlu memperpendek latensi, memperpendek waktu pemrosesan. Yang kami inginkan adalah kinerja single-thread, bukan sekadar throughput. Kinerja single-thread harus kelas dunia, harus yang terbaik. Jadi IPC Vera sangat tinggi, level tertinggi di dunia: mengambil, mendekode, dan mengeksekusi 10 instruksi per clock cycle.

Kedua, bandwidth yang dibutuhkan CPU untuk masuk dan keluar data harus mencapai kelas dunia. Di sini termasuk bandwidth per inti, juga bandwidth total. Seperti yang saya katakan sebelumnya, sistem agen pada dasarnya terpisah dan terdistribusi. Saat komputasi terpisah dan diterapkan secara terdistribusi, jaringan menjadi masalah. Oleh karena itu, kami harus memindahkan data secepat mungkin antar inti CPU, antara CPU dan penyimpanan, antara CPU dan GPU.

Bandwidth di sekitar sistem dan di dalam inti CPU harus mencapai kelas dunia, karena inti CPU saling berkomunikasi dengan bandwidth sangat tinggi. Mereka tidak disewakan satu per satu inti, melainkan semua bekerja sama. Bandwidth penampang Vera sangat menakjubkan. Ini adalah sistem pertama yang mendukung PCI Express Gen 6, juga pertama dilengkapi LPDDR5, bandwidth mencapai 1,2 hingga 2 TB per detik, 2 hingga 3 kali lipat dari CPU kinerja tertinggi.

Ini adalah CPU yang dibuat untuk agen. Pasar ini pasti akan lebih besar dari pasar sebelumnya karena jumlah agen akan jauh melebihi jumlah manusia, dan agen sangat tidak sabar. Inilah NVIDIA Vera CPU.

Model Komputasi Terpenting Sepuluh Tahun Mendatang

Huang Renxun:

Ini benar-benar slide terpenting. Kesimpulan inti di sini adalah: inilah model aplikasi sepuluh tahun mendatang, juga model komputasi sepuluh tahun mendatang. Agen, kerangka kerja agen, dan model bahasa besar yang dikoordinasikan oleh kerangka kerja, setiap perusahaan akan menjalankannya. Setiap perusahaan akan menjadi perusahaan agen, di dalam setiap perusahaan akan berjalan agen, setiap perusahaan akan menemukan bahwa agen membutuhkan sistem operasinya sendiri.

Setiap perusahaan bertanya kepada kami: Bagaimana menjalankan agen dengan aman? Bagaimana membangun agen untuk beban kerja sendiri? Jadi, kami memiliki Toolkit Agen AI Perusahaan NVIDIA. Sebenarnya, semua orang telah melihat saya secara terbuka membangunnya langkah demi langkah.

Hampir semua yang dilakukan Nvidia, semua orang tahu, jika melihat kembali pidato GTC saya 5 atau 10 tahun yang lalu, Anda akan melihat saya selama bertahun-tahun membicarakan hal-hal hari ini, karena kami selalu mempersiapkan diri untuk momen ini.

Perusahaan yang ingin membangun agen sebagai layanan, atau membangun agen untuk operasi, membutuhkan empat hal. Pertama, membutuhkan model. Tentu saja, semakin cerdas model bahasa besar semakin baik, semakin murah semakin baik, semakin cepat semakin baik. Kedua, membutuhkan kerangka kerja untuk mengoordinasikan seluruh sistem. Ketiga, model-model ini ingin menggunakan alat, dan alat-alat ini memiliki keterampilan. Saya baru saja menunjukkan pustaka CUDA-X, mereka akan menjadi alat kuat untuk agen di masa depan. Keempat, membutuhkan runtime, yaitu sistem operasi yang menghubungkan segalanya.

Inilah Toolkit Agen NVIDIA. Ia mencakup model yang dapat dimodifikasi, yaitu model sumber terbuka kelas dunia NVIDIA. Saya juga ingin menunjukkan lebih banyak. Anda dapat menjalankan agen dari mana saja, dapat menjalankan agen kuat seperti Claude Code, juga dapat menjalankan agen kuat seperti Codex. Anda dapat memasukkannya ke dalam kerangka kerja bernama Open Shell, berjalan dengan keamanan tinggi di dalam perusahaan.

Shell ini akan melindungi agen, membuatnya selalu terikat oleh kebijakan keamanan. Privasi dilindungi, hak akses dan hak istimewa ditetapkan dengan jelas, identitas juga dilindungi. Oleh karena itu, Open Shell sedang diadopsi secara global. NVIDIA Open Shell adalah sumber terbuka, Anda akan melihat banyak perusahaan mengadopsinya, termasuk Red Hat, Canonical, dan Microsoft. Ia akan diadopsi di mana-mana.

Ini adalah runtime penting, dan runtime ini sepenuhnya dioptimalkan untuk platform AI NVIDIA yang ada di mana-mana. Anda dapat menjalankan Open Shell di cloud apa pun, di lingkungan lokal, bahkan di perangkat. Sekarang, Anda memiliki alat dan pustaka yang dapat digunakan agen, memiliki model yang dapat dimodifikasi atau digunakan langsung, juga memiliki kerangka kerja agen. Kerangka kerja agen ini sekarang dapat berjalan secara lokal atau di tempat lain.

Salah satu kasus penggunaan agen favorit saya adalah perancang chip. Ini adalah salah satu pekerjaan terpenting Nvidia. Oleh karena itu, tentu saja kami harus bekerja sama dengan Cadence, membangun super agen desain chip. Ia dikoordinasikan oleh Codex atau Claude Code, mengambil RTL, diagram arsitektur, skema, atau spesifikasi sebagai input, membantu Anda memperbaiki konten yang perlu diperbaiki. Kami bersama-sama menciptakan beberapa super agen, dan mengoptimalkan Nemotron untuk runtime NVIDIA.

Nvidia berkomitmen untuk membangun model terbuka bagi dunia, memungkinkan Anda, kami semua, menciptakan agen kami sendiri. Hari ini, kami mengumumkan Nemotron 3 Ultra, ini adalah model terbuka generasi berikutnya kami, dan sangat cerdas. Model Nemotron tidak hanya memberi Anda model, tetapi juga semua data yang kami gunakan untuk melatih model.

Karena kami memiliki aliansi mitra yang kuat, semua orang dapat melihat semua mitra yang tercantum di sini. Kami bekerja sama, saling berkontribusi data. Melalui kemitraan hebat ini, dari model hingga skrip pelatihan, hingga data, semuanya akan sepenuhnya terbuka untuk Anda. Ini adalah bentuk kebijakan sistem model terbuka terbaik di dunia. Tujuannya sederhana: Anda dapat mengambil semua konten, terus menambahkannya, membuatnya lebih baik, dan menjadikannya model Anda sendiri.

Nemotron 3 Ultra 5 kali lebih cepat, biaya juga turun 30%, dan sepenuhnya terbuka. Kami sangat teguh tentang ini. Ini adalah Nemotron 3, kami sekarang juga sedang mengembangkan Nemotron 4. Justru toolkit lengkap yang terdiri dari model, kerangka kerja, keterampilan alat, dan runtime ini, memungkinkan setiap perusahaan di dunia menciptakan agen mereka sendiri, seperti Cadence menggunakan super agen.

Komputer Pribadi Generasi Baru NVIDIA

Huang Renxun:

Microsoft dan NVIDIA akan menciptakan ulang PC. Ini akan menjadi PC baru. Besok malam, seharusnya besok malam waktu kami di sini, saya akan bersama Satya, membicarakan lebih banyak pekerjaan yang telah kami lakukan bersama selama tiga tahun terakhir. Microsoft dan NVIDIA menghabiskan waktu begitu lama, sepenuhnya memikirkan ulang cara kerja PC, untuk bersiap menyambut momen ini.

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, model komputasi agen ini akan berjalan di cloud AI, akan berjalan di dalam perusahaan, juga akan berjalan di PC Anda. Ketika PC memiliki agen otonom, apa yang akan terjadi? Ia akan membantu Anda, memahami Anda. Anda dapat berbicara dengannya, ia dapat melihat Anda. Anda dapat memintanya membaca file, membantu Anda melakukan penelitian. Ia juga dapat melakukan lebih banyak hal, nanti saya akan tunjukkan.

Sistem operasi baru, tentu saja sistem operasi lama ditambah model bahasa besar. Dalam banyak hal, model bahasa besar adalah versi modern DirectX. Ia memiliki input dan output, memahami petunjuk, memahami visi komputer, dapat menghasilkan video, juga dapat menghasilkan suara. Ia adalah ekstensi kecerdasan modern PC, juga komputer.

Di atas ini, seperti yang saya katakan sebelumnya, aplikasi akan digantikan oleh runtime agen, dan aplikasi modern adalah agen.

Semuanya, laptop NVIDIA RTX Spark. Terima kasih. Terlalu banyak barang di saku saya. Oke, ini adalah chip paling menakjubkan di dunia. Ini adalah N1X yang kami buat bekerja sama dengan MediaTek. Saya tadi sepertinya melihat Rick. Ini adalah N1X, sebuah chip yang indah. Sejujurnya, ini adalah chip yang membutuhkan 33 tahun untuk dibuat.

Alasannya adalah, 100% tumpukan perangkat lunak NVIDIA dapat berjalan di sini. Anda ingin melakukan biologi digital, tidak masalah; ingin melakukan pemrosesan gempa, tidak masalah; ingin melakukan astrofisika, tidak masalah. Semua yang terkait dengan CUDA, semua fisika, semua biologi, semua genomik, semua AI, tidak ada masalah. Semua grafik komputer, juga tidak masalah.

Setiap aplikasi yang pernah dibuat Nvidia, dan setiap aplikasi yang pernah dijalankan Windows, Microsoft dan NVIDIA telah mengoptimalkannya dengan teliti, membuat komputer ini benar-benar dapat menjalankan semua yang pernah diciptakan dunia. Selain itu, ia sekarang juga dapat menjalankan agen. Ini adalah komputer yang luar biasa, saya sangat bangga dengannya.

Komputer ini dapat memiliki model Nemotron 3 Ultra lokal, atau model super Nemotron 3; juga dapat terhubung ke Claude Code, Codex, atau model lain di cloud; juga dapat terhubung ke model di jaringan. Ia akan bekerja, dan menyelesaikan hal-hal yang menakjubkan. RTX Spark adalah penciptaan ulang laptop, tetapi sebenarnya, Microsoft dan NVIDIA sedang menciptakan ulang seluruh PC.

Hari ini, kami mengumumkan sebuah lini produk baru: tiga mesin Windows revolusioner, mencakup desktop, laptop, dan workstation. Mereka 100% kompatibel dengan Windows, 100% mendukung CUDA, 100% dilengkapi NVIDIA AI Tensor Core. Segala sesuatu yang dapat Anda lihat berjalan di berbagai platform NVIDIA di seluruh dunia, dapat berjalan di sini.

Kami telah menyiapkan roadmap untuk ini. Ini adalah keluarga produk baru. Setiap generasi arsitektur, kami akan memiliki desktop, laptop, workstation; generasi berikutnya masih akan memiliki desktop, laptop, workstation. Saya sangat senang, juga sangat terhormat bahwa 100% industri PC global bergabung dengan kami, bersama-sama menciptakan ulang PC. Ini adalah lini produk baru, juga awal yang baru.

Cosmos 3: Model Dasar untuk AI Fisik

Huang Renxun:

Dalam skenario model bahasa, bahasa Inggris dan berbagai bahasa yang kami latih di internet, semuanya berasal dari perspektif manusia. Mereka ditulis oleh kami, juga dibaca oleh kami. Namun, jika ingin menciptakan data untuk robot AI, harus berasal dari persepsi dan perspektif robot itu sendiri. Mayoritas data video di dunia adalah perspektif orang ketiga, bukan perspektif orang pertama.

Oleh karena itu, untuk sistem agen, sistem robot, dan AI fisik, data adalah masalah paling sulit. Semua orang telah melihat kami mendaki tangga ini. Kami mulai dari teleoperasi, pada dasarnya adalah demonstrasi manusia. Ini tidak berbeda dengan terobosan umpan balik manusia dalam pembelajaran penguatan. Kemudian, kami menggunakan simulasi, di sinilah Omniverse berperan. Ini juga mirip dengan hadiah yang dapat diverifikasi dalam pembelajaran penguatan.

Kami menggunakan sistem ini untuk meluncurkan model AI, meluncurkan model AI fisik. Pada akhirnya, kami dapat belajar dari perspektif orang ketiga, dan memproyeksikannya kembali ke perspektif orang pertama. Melalui proses peluncuran ini, kami akhirnya memiliki model dasar dunia, yang dapat memahami dunia fisik dari perspektif apa pun yang Anda inginkan. Orang ketiga, orang pertama, dari luar ke dalam, dari dalam ke luar, semuanya bisa. Ini benar-benar terobosan besar.

Hari ini, kami mengumumkan Cosmos 3. Cosmos 3 adalah garis depan AI fisik. Kami berada di garis depan dalam model bahasa, banyak orang juga meneliti model bahasa. Tetapi dalam AI fisik, kami pasti yang terkuat di dunia. Saya sangat bangga tim dapat melakukan ini.

Ini adalah model dasar untuk semua pekerjaan Anda. Apakah Anda ingin menciptakan robot, robot pabrik, atau robot yang bekerja di pabrik, selama melibatkan dunia fisik, Anda sekarang memiliki mitra: Cosmos 3. Ia dapat memahami dan bernalar, dapat menghasilkan, dapat mensimulasikan dalam loop tertutup, bahkan dapat menjadi strategi itu sendiri. Ia berada di posisi terdepan di berbagai daftar peringkat global. Saya sangat bangga dengan Cosmos. Hari ini, kami mengumumkan Cosmos 3.

Dulu adalah data ditambah komputasi menghasilkan AI. Sekarang kami memiliki AI, komputasi juga akan menjadi data. Jadi, gunakan Cosmos 3, latih sejumlah besar model AI. Cosmos adalah sistem model terbuka yang sangat luar biasa, sepenuhnya sama dengan Nemotron. Kami membuka model, membuka data, bahkan membuka metode pelatihan, memungkinkan Anda meningkatkannya untuk diri sendiri, dan mengubah Cosmos menjadi model khusus Anda.

Alpamayo 2: Inferensi Kendaraan Otonom

Huang Renxun:

Hari ini, kami mengumumkan Alpamayo 2, ini adalah model terbuka untuk mobil self-driving. Kami sedang bekerja sama dengan perusahaan mobil global. Jika melihat merek-merek yang telah bergabung dengan NVIDIA Hyperion, sedang membangun mobil NVIDIA Hyperion, mereka mewakili sekitar 80% mobil global. Artinya, produsen ini mencakup sekitar 80% mobil global.

Akan ada banyak sistem NVIDIA Hyperion di masa depan, mereka dapat menjalankan Alpamayo, juga dapat menjalankan tumpukan teknologi self-driving lainnya. Kami juga terhubung ke layanan mobilitas. Sekitar 97% layanan mobilitas global sedang terhubung dengan kami. Oleh karena itu, ketika kami menempatkan Alpamayo di runtime Hyperion dan sistem operasi Halos, kami dapat terhubung dengan layanan-layanan global ini.

Isaac GR00T: Robot Humanoid

Huang Renxun:

NVIDIA Isaac GR00T adalah tumpukan teknologi robot humanoid kami, mencakup model, pembuatan data, simulasi, runtime, serta sistem operasi. Ia mewakili platform GR00T, yaitu platform Isaac GR00T.

Semua orang dapat melihat, setiap sistem kami mengikuti pola yang persis sama: apakah itu sistem agen di cloud, sistem agen di PC, sistem robot mobil self-driving, atau sistem robot humanoid, semuanya adalah pola yang sama.

Tentu saja, dalam setiap kasus, kami akan membangun segalanya dengan lengkap. Kami melakukan integrasi vertikal, melakukan integrasi menyeluruh, mengadopsi desain bersama dan desain bersama ekstrem, kemudian membukanya, memungkinkan setiap orang menggunakan bagian mana pun sesuai kebutuhan mereka. Anda ingin menggunakan apa, kami bahkan akan membantu Anda memodifikasinya.

Tapi sekarang masih kurang satu hal: sistem robot membutuhkan platform referensi. Sistem robot ini terlalu kompleks, memiliki banyak motor dan sensor, juga sangat rapuh. Namun, kami membutuhkan cara untuk mengirimkan platform referensi ini. Seperti yang kami lakukan untuk PC, DGX, cloud, dan mobil self-driving, sekarang kami juga akan melakukannya untuk robot.

Hari ini, kami mengumumkan NVIDIA Isaac GR00T, ini adalah platform referensi robot humanoid yang sepenuhnya terintegrasi. Ia memiliki 25 derajat kebebasan di setiap tangan, 31 derajat kebebasan di badan robot, tinggi 6 kaki, berat 150 pon. Seperti saya, hanya angka pertama lebih kecil dari saya, angka kedua lebih besar dari saya, selain itu kurang lebih sama.

Platform ini menjalankan Thor baru, serta tumpukan perangkat lunak lengkap kami, tumpukan pembuatan data, tumpukan simulasi data, dan runtime. Semuanya diintegrasikan ke dalam satu platform robot, untuk digunakan semua orang. Kami membuatnya untuk pendidikan tinggi dan peneliti universitas, karena bagi mereka, membangun platform seperti ini sendiri terlalu sulit.

Ringkasan Tinjauan

Huang Renxun:

Enam bulan terakhir, industri komputer telah benar-benar berubah. Alasan perubahan terjadi adalah karena agen akhirnya diwujudkan, dan bertemu dengan model terdepan terbaru, membuat AI sekarang dapat benar-benar melakukan pekerjaan yang berguna.

Model komputasi ini akan berulang lagi dan lagi: sebuah agen terdiri dari model dan kerangka kerja, menggunakan alat dengan keterampilan, dan berjalan di atas runtime tertentu. Runtime tergantung pada apakah ia berada di cloud, lingkungan perusahaan lokal, PC, atau robot. Tetapi model komputasi persis sama.

Anda akan menggunakan kerangka kerja berbeda sesuai preferensi Anda, juga akan menggunakan model berbeda sesuai preferensi Anda. Anda akan memperbaikinya untuk penggunaan khusus Anda sendiri. Anda akan menciptakan super agen, menyewakannya kepada orang lain, membantu orang lain menyelesaikan pekerjaan. Platform agen ini, pola agen ini, persis yang didukung oleh Toolkit AI Perusahaan NVIDIA. Bagi Anda, ini adalah cara yang baik untuk berpartisipasi dalam AI; bagi kami, ini juga adalah peluang pertumbuhan yang besar.

Vera Rubin telah memasuki produksi penuh. Grace Blackwell dibuat untuk menangani AI, terutama inferensi; Vera Rubin dibuat untuk menjalankan agen. Ia telah memasuki produksi penuh. Ia jauh lebih dari sekadar GPU, melainkan seluruh sistem pemrosesan agen yang terpisah dan terdistribusi.

Nvidia telah benar-benar menjadi perusahaan infrastruktur. Bukan hanya perusahaan GPU, bukan hanya perusahaan sistem, melainkan perusahaan infrastruktur. Tujuan kami adalah membantu Anda menciptakan pendapatan terbesar, laba terbesar, dan melakukannya secepat mungkin.

Dalam dunia agen, cara komputasi baru ini berarti CPU juga harus dibangun untuk agen, bukan untuk manusia. CPU yang dibangun untuk agen memiliki kebutuhan khususnya sendiri. NVIDIA Vera kami adalah sebuah revolusi. Saya senang melihat peningkatan dan pesanannya, ia akan menjadi peluncuran produk tercepat dan paling sukses dalam sejarah Nvidia.

NVIDIA dan Microsoft telah menciptakan lini produk PC baru. Ini adalah awal baru. Tentu saja, pola pemrosesan agen yang sama, model komputasi agen yang sama yang saya jelaskan tadi, juga akan berjalan di berbagai perangkat. Saya menyebutkan PC, tetapi di masa depan ia akan muncul di robot, satelit, stasiun pangkalan, pabrik, cloud, lokal, perangkat edge. Sistem AI agen dan model komputasi agen ini akan terus direplikasi di berbagai komputer. Pemahaman kami tentang komputer pribadi kemungkinan akan berubah.

相關問答

QApa inti dari era AI Agen yang dipresentasikan oleh Jensen Huang di GTC Taipei 2026?

AIntinya adalah AI telah berkembang dari sekadar menghasilkan konten menjadi agen yang dapat melakukan pekerjaan nyata. Token tidak lagi hanya metrik teknis, tetapi unit produksi untuk pendapatan, keuntungan, dan PDB. Setiap perusahaan akan menjadi perusahaan agen, menjalankan agen internal dengan sistem operasi agennya sendiri.

QMengapa Jensen Huang menekankan bahwa 'komputasi adalah pendapatan' dan apa kaitannya dengan Pabrik AI?

AKarena dalam era AI Agen, setiap Token yang dihasilkan oleh agen AI memiliki nilai ekonomi langsung sebagai pendapatan dan keuntungan. Pabrik AI adalah infrastruktur untuk menghasilkan Token ini. Dengan daya listrik yang terbatas (contohnya 1 Gigawatt), throughput per watt menjadi pendapatan, sehingga efisiensi arsitektur komputasi sangat krusial untuk memaksimalkan keuntungan.

QApa perbedaan utama antara Vera Rubin dan sistem Blackwell sebelumnya menurut Jensen Huang?

AGrace Blackwell dirancang untuk menangani AI, khususnya inferensi (kesimpulan). Sementara Vera Rubin dirancang secara khusus untuk menjalankan sistem AI Agen. Vera Rubin bukan hanya chip GPU, tetapi sistem ujung ke ujung yang lengkap, terintegrasi, dan terdesain bersama untuk menangani kompleksitas kerja agen yang melibatkan pemikiran, perencanaan, dan penggunaan alat.

QApa yang membuat CPU Vera berbeda dari CPU konvensional, dan mengapa hal itu diperlukan?

ACPU Vera adalah CPU pertama yang dirancang khusus untuk AI Agen, bukan untuk manusia. Agen sangat tidak sabar dan beroperasi dalam satuan nanodetik, bukan detik. CPU Vera mengutamakan kinerja single-thread, instruksi per clock (IPC) yang sangat tinggi, dan bandwidth per inti serta sistem yang luar biasa untuk meminimalkan latensi saat agen mengakses alat, database, atau memori.

QBagaimana pola komputasi AI Agen akan diterapkan di berbagai perangkat dan platform ke depan?

APola komputasi dasar yang sama — terdiri dari Model, Kerangka Kerja Agen, Alat/Keterampilan, dan Runtime — akan direplikasi di mana-mana. Ini akan berjalan di cloud AI, di dalam perusahaan (lokal), di PC baru (seperti RTX Spark), dan juga di perangkat fisik seperti robot (Isaac GR00T), pabrik, satelit, sistem otonom (Alpamayo 2), dan perangkat edge. Microsoft dan NVIDIA sedang menciptakan ulang PC untuk mendukung era ini.

你可能也喜歡

解读Agent商业、支付与基础设施的真相

作者基于一年来为Agent经济构建基础设施的经验,指出当前Agent商业尚未形成真实、规模化的市场需求,初创公司面临结构性挑战。 文章分析了四个关键场景: 1. **Agent对商户**:目前电商体验中,聊天界面在视觉比价购物上逊于传统界面,商户接入多出于防御性“优化”心态。对话式商业在如外卖等高頻、低决策场景有潜力,但受限于平台开放性和成本。 2. **Agent对API**:开发者现有支付方式(如预付)已能处理低频、小额的API调用成本问题。真正的机会在于服务长尾、小众的供应商市场,但规模有限。 3. **Agent对Agent**:这是长期的愿景,涉及机器间的自动交易与结算,需求真实但当前市场几乎为零,需要专用的基础设施。 4. **Agent对金融**:这是唯一存在现成需求和付费客户的领域。将AI嵌入金融工作流是自然演进,但竞争激烈,老牌机构优势明显。 文章认为,行业巨头因资金充足和战略防御而持续投入,但对初创公司而言,真正的机会并非单纯构建支付层。支付只是更宏大问题——**Agent与人类的协同工作、验证与结算**——的一部分。未来,解决协同问题的公司将主导市场,而非支付服务商。作者团队已转向一个存在真实需求、快速增长且未被充分服务的领域。

marsbit4 小時前

解读Agent商业、支付与基础设施的真相

marsbit4 小時前

交易

現貨
合約

熱門文章

什麼是 $S$

理解 SPERO:全面概述 SPERO 簡介 隨著創新領域的不斷演變,web3 技術和加密貨幣項目的出現在塑造數字未來中扮演著關鍵角色。在這個動態領域中,SPERO(標記為 SPERO,$$s$)是一個引起關注的項目。本文旨在收集並呈現有關 SPERO 的詳細信息,以幫助愛好者和投資者理解其基礎、目標和在 web3 和加密領域內的創新。 SPERO,$$s$ 是什麼? SPERO,$$s$ 是加密空間中的一個獨特項目,旨在利用去中心化和區塊鏈技術的原則,創建一個促進參與、實用性和金融包容性的生態系統。該項目旨在以新的方式促進點對點互動,為用戶提供創新的金融解決方案和服務。 SPERO,$$s$ 的核心目標是通過提供增強用戶體驗的工具和平台來賦能個人。這包括使交易方式更加靈活、促進社區驅動的倡議,以及通過去中心化應用程序(dApps)創造金融機會的途徑。SPERO,$$s$ 的基本願景圍繞包容性展開,旨在彌合傳統金融中的差距,同時利用區塊鏈技術的優勢。 誰是 SPERO,$$s$ 的創建者? SPERO,$$s$ 的創建者身份仍然有些模糊,因為公開可用的資源對其創始人提供的詳細背景信息有限。這種缺乏透明度可能源於該項目對去中心化的承諾——這是一種許多 web3 項目所共享的精神,優先考慮集體貢獻而非個人認可。 通過將討論重心放在社區及其共同目標上,SPERO,$$s$ 體現了賦能的本質,而不特別突出某些個體。因此,理解 SPERO 的精神和使命比識別單一創建者更為重要。 誰是 SPERO,$$s$ 的投資者? SPERO,$$s$ 得到了來自風險投資家到天使投資者的多樣化投資者的支持,他們致力於促進加密領域的創新。這些投資者的關注點通常與 SPERO 的使命一致——優先考慮那些承諾社會技術進步、金融包容性和去中心化治理的項目。 這些投資者通常對不僅提供創新產品,還對區塊鏈社區及其生態系統做出積極貢獻的項目感興趣。這些投資者的支持強化了 SPERO,$$s$ 作為快速發展的加密項目領域中的一個重要競爭者。 SPERO,$$s$ 如何運作? SPERO,$$s$ 採用多面向的框架,使其與傳統的加密貨幣項目區別開來。以下是一些突顯其獨特性和創新的關鍵特徵: 去中心化治理:SPERO,$$s$ 整合了去中心化治理模型,賦予用戶積極參與決策過程的權力,關於項目的未來。這種方法促進了社區成員之間的擁有感和責任感。 代幣實用性:SPERO,$$s$ 使用其自己的加密貨幣代幣,旨在在生態系統內部提供多種功能。這些代幣使交易、獎勵和平台上提供的服務得以促進,增強了整體參與度和實用性。 分層架構:SPERO,$$s$ 的技術架構支持模塊化和可擴展性,允許在項目發展過程中無縫整合額外的功能和應用。這種適應性對於在不斷變化的加密環境中保持相關性至關重要。 社區參與:該項目強調社區驅動的倡議,採用激勵合作和反饋的機制。通過培養強大的社區,SPERO,$$s$ 能夠更好地滿足用戶需求並適應市場趨勢。 專注於包容性:通過提供低交易費用和用戶友好的界面,SPERO,$$s$ 旨在吸引多樣化的用戶群體,包括那些以前可能未曾參與加密領域的個體。這種對包容性的承諾與其通過可及性賦能的總體使命相一致。 SPERO,$$s$ 的時間線 理解一個項目的歷史提供了對其發展軌跡和里程碑的關鍵見解。以下是建議的時間線,映射 SPERO,$$s$ 演變中的重要事件: 概念化和構思階段:形成 SPERO,$$s$ 基礎的初步想法被提出,與區塊鏈行業內的去中心化和社區聚焦原則密切相關。 項目白皮書的發布:在概念階段之後,發布了一份全面的白皮書,詳細說明了 SPERO,$$s$ 的願景、目標和技術基礎設施,以吸引社區的興趣和反饋。 社區建設和早期參與:積極進行外展工作,建立早期採用者和潛在投資者的社區,促進圍繞項目目標的討論並獲得支持。 代幣生成事件:SPERO,$$s$ 進行了一次代幣生成事件(TGE),向早期支持者分發其原生代幣,並在生態系統內建立初步流動性。 首次 dApp 上線:與 SPERO,$$s$ 相關的第一個去中心化應用程序(dApp)上線,允許用戶參與平台的核心功能。 持續發展和夥伴關係:對項目產品的持續更新和增強,包括與區塊鏈領域其他參與者的戰略夥伴關係,使 SPERO,$$s$ 成為加密市場中一個具有競爭力和不斷演變的參與者。 結論 SPERO,$$s$ 是 web3 和加密貨幣潛力的見證,能夠徹底改變金融系統並賦能個人。憑藉對去中心化治理、社區參與和創新設計功能的承諾,它為更具包容性的金融環境鋪平了道路。 與任何在快速發展的加密領域中的投資一樣,潛在的投資者和用戶都被鼓勵進行徹底研究,並對 SPERO,$$s$ 的持續發展進行深思熟慮的參與。該項目展示了加密行業的創新精神,邀請人們進一步探索其無數可能性。儘管 SPERO,$$s$ 的旅程仍在展開,但其基礎原則確實可能影響我們在互聯網數字生態系統中如何與技術、金融和彼此互動的未來。

85 人學過發佈於 2024.12.17更新於 2024.12.17

什麼是 $S$

什麼是 AGENT S

Agent S:Web3中自主互動的未來 介紹 在不斷演變的Web3和加密貨幣領域,創新不斷重新定義個人如何與數字平台互動。Agent S是一個開創性的項目,承諾通過其開放的代理框架徹底改變人機互動。Agent S旨在簡化複雜任務,為人工智能(AI)提供變革性的應用,鋪平自主互動的道路。本詳細探索將深入研究該項目的複雜性、其獨特特徵以及對加密貨幣領域的影響。 什麼是Agent S? Agent S是一個突破性的開放代理框架,專門設計用來解決計算機任務自動化中的三個基本挑戰: 獲取特定領域知識:該框架智能地從各種外部知識來源和內部經驗中學習。這種雙重方法使其能夠建立豐富的特定領域知識庫,提升其在任務執行中的表現。 長期任務規劃:Agent S採用經驗增強的分層規劃,這是一種戰略方法,可以有效地分解和執行複雜任務。此特徵顯著提升了其高效和有效地管理多個子任務的能力。 處理動態、不均勻的界面:該項目引入了代理-計算機界面(ACI),這是一種創新的解決方案,增強了代理和用戶之間的互動。利用多模態大型語言模型(MLLMs),Agent S能夠無縫導航和操作各種圖形用戶界面。 通過這些開創性特徵,Agent S提供了一個強大的框架,解決了自動化人機互動中涉及的複雜性,為AI及其他領域的無數應用奠定了基礎。 誰是Agent S的創建者? 儘管Agent S的概念根本上是創新的,但有關其創建者的具體信息仍然難以捉摸。創建者目前尚不清楚,這突顯了該項目的初期階段或戰略選擇將創始成員保密。無論是否匿名,重點仍然在於框架的能力和潛力。 誰是Agent S的投資者? 由於Agent S在加密生態系統中相對較新,關於其投資者和財務支持者的詳細信息並未明確記錄。缺乏對支持該項目的投資基礎或組織的公開見解,引發了對其資金結構和發展路線圖的質疑。了解其支持背景對於評估該項目的可持續性和潛在市場影響至關重要。 Agent S如何運作? Agent S的核心是尖端技術,使其能夠在多種環境中有效運作。其運營模型圍繞幾個關鍵特徵構建: 類人計算機互動:該框架提供先進的AI規劃,力求使與計算機的互動更加直觀。通過模仿人類在任務執行中的行為,承諾提升用戶體驗。 敘事記憶:用於利用高級經驗,Agent S利用敘事記憶來跟蹤任務歷史,從而增強其決策過程。 情節記憶:此特徵為用戶提供逐步指導,使框架能夠在任務展開時提供上下文支持。 支持OpenACI:Agent S能夠在本地運行,使用戶能夠控制其互動和工作流程,與Web3的去中心化理念相一致。 與外部API的輕鬆集成:其多功能性和與各種AI平台的兼容性確保了Agent S能夠無縫融入現有技術生態系統,成為開發者和組織的理想選擇。 這些功能共同促成了Agent S在加密領域的獨特地位,因為它以最小的人類干預自動化複雜的多步任務。隨著項目的發展,其在Web3中的潛在應用可能重新定義數字互動的展開方式。 Agent S的時間線 Agent S的發展和里程碑可以用一個時間線來概括,突顯其重要事件: 2024年9月27日:Agent S的概念在一篇名為《一個像人類一樣使用計算機的開放代理框架》的綜合研究論文中推出,展示了該項目的基礎工作。 2024年10月10日:該研究論文在arXiv上公開,提供了對框架及其基於OSWorld基準的性能評估的深入探索。 2024年10月12日:發布了一個視頻演示,提供了對Agent S能力和特徵的視覺洞察,進一步吸引潛在用戶和投資者。 這些時間線上的標記不僅展示了Agent S的進展,還表明了其對透明度和社區參與的承諾。 有關Agent S的要點 隨著Agent S框架的持續演變,幾個關鍵特徵脫穎而出,強調其創新性和潛力: 創新框架:旨在提供類似人類互動的直觀計算機使用,Agent S為任務自動化帶來了新穎的方法。 自主互動:通過GUI自主與計算機互動的能力標誌著向更智能和高效的計算解決方案邁進了一步。 複雜任務自動化:憑藉其強大的方法論,能夠自動化複雜的多步任務,使過程更快且更少出錯。 持續改進:學習機制使Agent S能夠從過去的經驗中改進,不斷提升其性能和效率。 多功能性:其在OSWorld和WindowsAgentArena等不同操作環境中的適應性確保了它能夠服務於廣泛的應用。 隨著Agent S在Web3和加密領域中的定位,其增強互動能力和自動化過程的潛力標誌著AI技術的一次重大進步。通過其創新框架,Agent S展現了數字互動的未來,為各行各業的用戶承諾提供更無縫和高效的體驗。 結論 Agent S代表了AI與Web3結合的一次大膽飛躍,具有重新定義我們與技術互動方式的能力。儘管仍處於早期階段,但其應用的可能性廣泛且引人入勝。通過其全面的框架解決關鍵挑戰,Agent S旨在將自主互動帶到數字體驗的最前沿。隨著我們深入加密貨幣和去中心化的領域,像Agent S這樣的項目無疑將在塑造技術和人機協作的未來中發揮關鍵作用。

823 人學過發佈於 2025.01.14更新於 2025.01.14

什麼是 AGENT S

如何購買S

歡迎來到HTX.com!在這裡,購買Sonic (S)變得簡單而便捷。跟隨我們的逐步指南,放心開始您的加密貨幣之旅。第一步:創建您的HTX帳戶使用您的 Email、手機號碼在HTX註冊一個免費帳戶。體驗無憂的註冊過程並解鎖所有平台功能。立即註冊第二步:前往買幣頁面,選擇您的支付方式信用卡/金融卡購買:使用您的Visa或Mastercard即時購買Sonic (S)。餘額購買:使用您HTX帳戶餘額中的資金進行無縫交易。第三方購買:探索諸如Google Pay或Apple Pay等流行支付方式以增加便利性。C2C購買:在HTX平台上直接與其他用戶交易。HTX 場外交易 (OTC) 購買:為大量交易者提供個性化服務和競爭性匯率。第三步:存儲您的Sonic (S)購買Sonic (S)後,將其存儲在您的HTX帳戶中。您也可以透過區塊鏈轉帳將其發送到其他地址或者用於交易其他加密貨幣。第四步:交易Sonic (S)在HTX的現貨市場輕鬆交易Sonic (S)。前往您的帳戶,選擇交易對,執行交易,並即時監控。HTX為初學者和經驗豐富的交易者提供了友好的用戶體驗。

1.7k 人學過發佈於 2025.01.15更新於 2026.06.02

如何購買S

相關討論

歡迎來到 HTX 社群。在這裡,您可以了解最新的平台發展動態並獲得專業的市場意見。 以下是用戶對 S (S)幣價的意見。

活动图片