黄仁勋的「Agent工厂」里,装了什么新故事?

marsbit發佈於 2026-06-01更新於 2026-06-01

文章摘要

在COMPUTEX 2026期间,英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲,核心聚焦于“Agent AI”时代的到来。此次发布的关键在于,英伟达正围绕智能体生态,构建从芯片、数据中心到软件平台的全栈技术体系。 硬件层面,专为Agent工作负载设计的Vera Rubin平台已进入量产,其处理Agent任务的效率是上一代Grace Blackwell平台的10倍。该平台引入共封装光学(CPO)网络技术以降低能耗,并强化了机密计算安全能力。同时,英伟达推出了新型处理器“Vera” CPU,这是首款为AI智能体设计的CPU,与Rubin GPU通过高速NVLink互联,优化了Agent任务中的数据传递。 软件与模型方面,英伟达推出“AI工厂运营工具箱”DSX,整合了设计、仿真、建设到运营的全流程。发布了5500亿参数的混合专家模型Nemotron 3 Ultra,以及配套的NemoClaw、OpenShell等工具,旨在帮助企业构建能安全接入业务流程的“数字同事”。此外,面向物理AI的世界基础模型Cosmos 3正式发布,它能统一理解、生成和预测物理世界信息。 在物理AI领域,英伟达联合宇树发布了基于Isaac GR00T平台的人形机器人参考设计H2 Plus,旨在降低开发门槛。还开源了一套物理AI技能工具集,让智能体能直接调用标准化操作。 产品布局上,推出了“DGX Station for Windows”桌面AI超算工作站,让Agent能在企业本地Windows环境中安全运行。并与微软合作推出基于Arm架构的RTX Spark SoC,瞄准AI PC市场。 最后,英伟达升级了AI原生存储架构,在BlueField-4 STX中强化了针对Agent数据访问的安全管控能力。 总结来看,英伟达正通过Vera Rubin、DSX、Nemotron、Cosmos 3、H2 Plus等一系列产品,从算力供给、模型智能、安全管控、物理形态到部署运营,全方位构建服务于Agent的基础设施,宣告一个以智能体为核心的新计算时代已经开启。

原文作者:李海伦 苏扬

原文编辑:徐青阳

原文来源:腾讯科技

2026年6月1日,在COMPUTEX 2026期间举办的NVIDIA GTC Taipei大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表主题演讲。

距离上一场GTC,不过三个月。

当时,英伟达发布了Vera Rubin的“芯片全家桶”,包括:Vera CPU、Rubin GPU、Groq 3 LPU、ConnectX-9、BlueField-4 DPU、Spectrum-6交换机,六颗芯片构成一台机架级AI超算,并宣告训练大型MoE模型所需GPU数量降至四分之一,推理吞吐量每瓦提升10倍,单token成本降至十分之一。

和之前强调“芯片全家桶”、“算力全家桶”这种系统级解决方案不同,三个月后COMPUTEX,黄仁勋把目光投向这些基础设施将服务的目标——Agent。

黄仁勋在演讲中透露:Vera Rubin正式进入量产,Vera CPU开始向全球交付,DGX Station第一次以Windows形态走进企业桌面,Cosmos 3重构物理AI的感知框架,DSX成为AI工厂的运营操作系统。英伟达还联合宇树发布了H2 Plus——首款基于Isaac GR00T的人形机器人参考设计,把Agent的边界从数字世界延伸到物理形态。

英伟达正在围绕Agent生态,重新组织从芯片、数据中心、模型、软件到机器人平台的完整技术体系。

黄仁勋说:“Agent AI和实用型人工智能时代已经到来。现在token(也称‘词元’)是利润单位,AI是GDP‘生成器’,软件工程师的数量正在增加。人们谈论AI减少了工作岗位,这完全是胡说八道,实际上有更多的软件工程师正在被雇用”。

同样的AI工厂,跑出10倍Agent任务

Vera Rubin平台已全面投产。

与过去主要面向大模型训练和推理不同,Vera Rubin从设计之初就把Agent作为重点工作负载。

黄仁勋在演讲中表示,一个Agent任务往往不只是一次模型推理,而是包含推理、搜索、工具调用、代码执行和结果验证等多个环节,背后可能涉及数千个步骤。未来数据中心需要处理的,也不再只是单个模型请求,更多的是大量持续运行、相互协作的Agent任务。

该平台被定义为一个巨大的、统一的计算单元级AI超级计算机,专为处理从推理、检索到工具使用的智能体工作负载而构建。在同样规模的超大型数据中心里,用全新的 Vera Rubin 平台来运行自主 AI 智能体的任务,其处理效率是上一代 Grace Blackwell平台的10倍。

除了计算平台本身,网络也成为Vera Rubin升级的重点之一。

过去数据中心里,GPU之间的数据传输主要依赖传统光模块和交换机架构,但当集群规模持续扩大后,功耗、散热和部署复杂度都会快速上升。为此,英伟达在Vera Rubin平台中引入了Spectrum-X Ethernet Photonics网络系统。

这是英伟达首次将共封装光学(CPO)技术大规模引入AI数据中心网络。

简单来说,传统方案需要把光模块插在交换机外部,而CPO则直接把光学器件集成到交换机内部,从而减少能耗和信号损失。

此外,安全也是此次Vera Rubin平台重点强调的核心能力。

为此,英伟达将机密计算(Confidential Computing)能力扩展到整个Vera Rubin平台。通过可信执行环境、硬件级验证以及端到端加密机制,企业能够在处理私有数据、行业敏感信息和关键模型时获得更高等级的安全保障。

黄仁勋透露,Vera Rubin已经进入量产阶段。作为第三代MGX机架级系统,其背后涉及超过150家合作伙伴、350多座工厂以及覆盖30多个国家和地区的供应链体系。按照英伟达公布的计划,Vera Rubin将于今年秋季开始正式出货。

“为Agent而生”的处理器

英伟达推出了专为智能体时代设计的新型处理器Vera,并已全面投产。

黄仁勋指出,内存系统的进步将推动存储系统进行创新和现代化升级。至今为止的所有CPU都是为人类打造的,而Vera是为AI时代设计的CPU,为智能体打造。

作为Grace的继任者,Vera采用了英伟达自主设计的“Olympus” CPU核心架构,核心数量从72个提升至88个,并大幅提高内存和数据处理能力。据英伟达介绍,在Agent相关工作负载测试中,Vera的任务执行速度达到同期x86服务器CPU的1.8倍。

相比单纯的性能提升,更重要的变化在于Vera与Rubin GPU之间的关系:Vera通过第二代NVLink-C2C与Rubin GPU连接,互联带宽达到1.8TB/s,Agent运行过程中在CPU和GPU之间传递数据的开销进一步降低。

黄仁勋表示,Vera Rubin采用美光、SK海力士和三星的HBM(高带宽内存),供应链规模是上一代Blackwell的“两倍”。不过,部署一个大型Blackwell机架需要两个小时,而Vera Rubin的时间被压缩到5分钟级别。

让AI工厂从“建设”走向“运营”

NVIDIA这次推出的DSX,可以理解为一套“AI工厂建设和运营工具箱”。

过去建设AI数据中心,客户需要分别考虑服务器、网络、电力、冷却、机房设计和运维系统,很多环节依赖不同供应商协同。DSX要做的,是把这些原本分散的环节放到同一个框架里,让客户从设计、仿真、建设到运营,都有一套可参考、可验证的标准方案。

黄仁勋在发布会现场表示:NVIDIA不只是卖芯片,而是要给基础设施建设者一套完整的AI工厂蓝图。

这次DSX最重要的新增能力主要有两个。

第一个是DSX MaxLPS。它解决的是AI工厂最现实的问题:在电力预算固定的情况下,如何放下更多GPU、跑出更多Token。

按照英伟达的说法,MaxLPS结合液冷和机架内功耗优化,可以让运营商在不明显影响性能的情况下,多运行最多40%的GPU。

第二个是DSX OS。它相当于AI工厂的运营软件,负责生命周期管理、智能调度、健康监测、故障恢复、多租户管理等工作。简单来说,如果AI工厂是一座复杂工厂,DSX OS负责让这座工厂持续稳定运转。

在DSX的产品矩阵当中,Reference Design提供AI工厂参考设计,告诉客户机房、机架、网络、电力和冷却系统应该如何搭建;DSX Sim负责仿真,让客户在建设前先验证设计是否可行;DSX Flex把AI工厂和电网连接起来,让数据中心可以根据电价、负荷和需求响应信号调整任务;DSX Exchange则负责打通IT系统、运营系统、能源和冷却系统之间的数据接口。

在生态系统方面,CoreWeave、Crusoe、Lambda等云合作伙伴正部署DSX Sim、MaxLPS和DSX OS以降低风险并提高GPU利用率。戴尔、HPE、联想、Supermicro以及华硕、富士康、技嘉、云达科技等制造商正构建支持DSX的系统。

与Windows和ARM抱团

现场演讲中,黄仁勋官宣“DGX Station for Windows”工作站登台亮相,被英伟达定义为面向Windows生态的桌面级AI超级计算机。

硬件上,它搭载GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip,通过NVLink-C2C连接Blackwell Ultra GPU与72核Grace CPU,最高提供748GB统一内存和20 PFLOPS FP4性能,并配备最高800Gb/s网络能力。

这款产品的重点在于Agent部署方式的变化。

英伟达希望企业能够在本地、安全、可管理的Windows环境中运行多个Agent,并将其接入设计、工程、数据科学、推理和Physical AI等工作流。同步推出的OpenShell负责Agent运行安全,通过隔离沙箱和系统级策略控制,限制Agent越权操作或泄露凭证、私有数据。

除了面向企业桌面的产品,黄仁勋还在会上发了一颗系统级SoC——RTX Spark SoC,把N1X CPU和Blackwell GPU做进了一块芯片上,统一内存架构,专门给轻薄笔记本和小型台式机用。

其中,N1X是英伟达与微软共同打造的首款PC处理器,它基于Arm架构,由联发科定制设计,台积电3纳米工艺制造。今秋首发搭载于微软、戴尔、惠普、华硕、联想和微星的笔记本,首批超过30款机型,主打高端轻薄本。

这是英伟达为AI PC时代准备的“超级芯”,黄仁勋把它视为PC形态的一次重要重构。

Agent的“两个大脑”

这次发布会上,英伟达公布了两条核心模型产品线的最新进展,分别对应Agent的两个场景:一个跑在企业系统里,一个跑在物理世界中。

英伟达发布了一款拥有5500亿参数的混合专家模型Nemotron 3 Ultra,可为代码开发、科研及企业业务流程中的长效智能体提供顶尖智能能力。相较于同级别主流开源前沿模型,该模型推理速度最高提升5倍,使用成本最高降低30%,助力智能体更高效、低成本地完成各项任务。

围绕Nemotron开放模型,英伟达发布了一系列软件、开源模型和合作进展,目标是让企业在工程设计、医疗健康、软件开发和业务运营等场景中,构建能够协助员工工作的“数字同事”。

这套组合里,Nemotron提供基础模型能力,NemoClaw负责把模型组织成Agent,OpenShell负责运行时安全,Agent Toolkit则把CUDA-X等英伟达软件库变成Agent可以直接调用的工具。Agent可以在受控环境中使用工具、调用数据、执行任务,并接入企业现有系统。

黄仁勋表示,全球软件公司正在把AI Agent带入真实工作系统,让它们帮助员工更快完成复杂任务。NemoClaw提供了构建长期运行Agent所需的开放组件,包括编排、上下文、记忆、工具调用和安全控制等能力。

过去企业讨论AI,更多关注模型能回答什么;现在英伟达要解决的是,Agent如何安全地接入工具、数据和业务流程,并在真实工作中持续运行。

还有Cosmos 3,作为Cosmos系列的第三代正式发布,也是一次架构层面的重构。

Cosmos 3是一个面向物理AI的世界基础模型,提供“理解物理世界、预测会发生什么、决定怎么做”的底层能力。

和此前的Cosmos相比,早期版本主要面向机器人和自动驾驶开发者,做的是视频生成和物理世界模拟,本质上是个相对单模态的生成框架。Cosmos 3换了一套架构——混合Transformer,首次把视觉推理、世界生成和动作预测三件事统一到了一个系统里。

它能原生理解并生成文本、图像、视频、环境声音和动作,在物理准确性上达到领先水平,是全球首个完全开放的全能模型。英伟达称,它有望把物理AI的训练和评估周期从过去的数月压缩到数天。

黄仁勋预测,得益于多模态推理语言、视觉和世界模型的突破,物理AI的大爆炸即将来临。

Cosmos 3系列开放的前沿全能模型为开发者提供了代际飞跃的能力,用于构建能够在物理世界中感知、推理、规划和行动的机器人、自动驾驶汽车和视觉AI。

降低Physical AI门槛

英伟达与宇树联合发布H2 Plus——一台为研究和开发者准备的人形机器人样板机。

“样板”的意思是:宇树负责机器人本体,英伟达负责软件和计算平台,两边把硬件和软件预先整合好,开发团队拿到就能直接开始做技能开发,不用自己再花时间解决底层对接问题。它也是全球首款基于NVIDIA Isaac GR00T开发平台构建的开放式人形机器人。

这款样板机瞄准的是人形机器人开发中一个长期存在的痛点:硬件集成、数据采集、仿真、训练、评估、部署,各环节各自为战,整个流程高度碎片化。

英伟达表示,研究团队拿到一个机器人本体,往往要花大量时间在底层拼凑上,真正的技能开发反而被一再推后。H2 Plus尝试做的事,就是把这条路打通,让研究团队跳过底层集成,直接进入技能开发和真实场景验证。

在黄仁勋看来,人形机器人将为全球最大的产业带来物理AI,开启数万亿美元的经济机遇,而H2 Plus就是把前沿研究往工厂、仓库、物流系统这些真实场景推进的起点。

此外,英伟达还宣布,正式开源一套物理AI Skills(技能)工具集,覆盖机器人、自动驾驶、视觉AI和工业数字孪生等核心场景。

所谓“技能”,可以理解为英伟达把自己旗下的Cosmos、Omniverse、Isaac、Metropolis等平台的使用方式标准化之后,写成了智能体可以直接读懂、直接执行的操作指令,这些指令打包开源出来,就是这次发布的工具集。

智能体接到一个任务,比如生成一批检测缺陷的训练数据,它就知道该调用哪个模型、输出什么格式、怎么验证结果,整个过程自动跑完,不需要人一步步去操作每个环节。

升级AI存储:从“跑得快”到“管得住”

在3月份的圣何塞GTC上,英伟达发布了Vera BlueField-4 STX,当时黄仁勋重点讲的是“AI原生存储架构”,核心卖点是为智能体长上下文推理提供高性能KV Cache存储支撑。

现在,英伟达在STX基础上宣布新增一套安全能力,重点从“存储性能”变成了“存储安全”。

这里的核心逻辑和思考,是因为背景是企业AI的使用方式在变化。现在很多企业都积极部署智能体,当Agent接入企业系统,在无人直接监督的情况下持续读写、跨系统共享信息——谁在访问什么数据、有没有越权、有没有泄露,这都是企业头疼的问题。

英伟达的解法是,在加速存储的基础上加了一层安全能力——靠着一套统一的 NVIDIA DOCA 安全软件,以及在 BlueField-4 芯片里直接硬性执行策略,基于 STX 的平台可以实时检查和管控代理、数据和上下文记忆之间的互动,帮企业在 AI 数据路径上实现持续的策略执行。

黄仁勋解释称:“智能体把企业数据变成了一个实时、活生生的系统,而这个系统必须在数据移动之处、上下文存储之处、智能体行动之处都得到保护。Vera BlueField-4 STX要做的,就是用天生安全的设计,在芯片中以AI的速度执行信任”。

与台积电“互为供应商”

这次大会中,非常有意思的一个点是英伟达和台积电的合作——目前,台积电正利用NVIDIA技术提升先进晶圆厂的周转时间、能效、良率与运营生产力。

台积电和英伟达的关系,过去三十年只有一种形态:台积电帮英伟达造芯片。但现在,角色发生了微妙的变化,英伟达开始帮台积电“管工厂”。

黄仁勋表示:“英伟达和台积电已合作近三十年,不断推动计算的极限。台积电正在将英伟达的AI和加速计算引入晶圆厂内部,通过仿真、优化和AI应对全球最复杂的设计和制造挑战,以提高下一代芯片的速度、效率和良率。”

两者的关系,从单向的甲乙方,变成了双向的相互依存。

结语

回看这场发布会,英伟达正在围绕“Agent”拼凑新的蓝图。

Vera CPU为Agent调度任务,Vera Rubin为Agent提供算力,BlueField-4 STX为Agent守住数据安全,Cosmos 3让Agent理解物理世界,Nemotron+NemoClaw+OpenShell让Agent可以被组织、被调用、被约束,DGX Station for Windows让Agent进入企业员工的桌面,H2 Plus让Agent拥有身体,DSX和Skills让这一切可以被批量生产、批量部署。

从这个角度看,黄仁勋试图描绘的是一个新的计算时代。这也呼应了他在开场提到的“Agent AI和实用型人工智能时代已经到来”。

归根结底,黄仁勋这次想讲的就是一件事:当Agent成为AI基础设施,每一层都能有英伟达。

相關問答

Q在2026年COMPUTEX的演讲中,黄仁勋重点推介了什么主题?

A黄仁勋重点推介了围绕“Agent”(智能体)的生态,重新组织了从芯片、数据中心、模型、软件到机器人平台的完整技术体系,宣告了Agent AI和实用型人工智能时代的到来。

Q英伟达推出的Vera Rubin平台相比上一代在运行Agent任务方面有何提升?

AVera Rubin平台是专为处理智能体工作负载而构建的计算单元级AI超级计算机。在同样规模的超大型数据中心里,其处理Agent任务的效率是上一代Grace Blackwell平台的10倍。

Q为Agent时代设计的Vera CPU,相比同期x86服务器CPU有何优势?

AVera CPU在Agent相关工作负载测试中,任务执行速度达到同期x86服务器CPU的1.8倍。它通过第二代NVLink-C2C与Rubin GPU高速互联,带宽达到1.8TB/s,降低了Agent运行中数据传递的开销。

Q英伟达与宇树联合发布的H2 Plus人形机器人主要解决了什么痛点?

AH2 Plus人形机器人样板机主要解决了人形机器人开发流程碎片化的痛点。它将硬件本体与英伟达的软件、计算平台预先整合好,让研究开发者无需耗时于底层集成,可以直接进入技能开发和真实场景验证。

Q文章中提到英伟达与台积电的合作关系发生了怎样的新变化?

A过去近三十年的合作主要是台积电为英伟达制造芯片。而现在,英伟达开始为台积电提供AI和加速计算技术,应用于其先进晶圆厂的仿真、优化等环节,以提升生产效率、良率等。双方的关系从单向的甲乙方,变成了双向的相互依存。

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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。

811 人學過發佈於 2025.01.14更新於 2025.01.14

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1.6k 人學過發佈於 2025.01.15更新於 2026.06.02

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