推理成本Plummet 90%。Nvidia与LangChain合作定义代理标准，争夺新的人工智能应用切入点

7月8日，NVIDIA（NVDA）和人工智能开发框架LangChain联合发布了NVIDIA NeMoClaw Deep Agents蓝图。此举标志着英伟达从单纯的人工智能算力提供商全面拓展为定义企业级Agent开发标准的生态系统平台，为其软件业务开辟了新的增长空间。

该蓝图为企业提供了一个开放的，可定制的，可治理的AI代理参考架构，旨在解决企业在代理部署中面临的可控性，治理和持续进化等核心挑战。

该蓝图不仅仅是提高模型能力，而是更加强调企业级代理的软件工程能力。官方数据显示，该解决方案不仅在多个基准测试中实现领先性能，而且还将Agent推理成本降低了10倍以上。它与Blackwell推理平台形成了硬件与软件的协同作用，进一步降低了人工智能应用的部署成本。

随着生成性人工智能从内容生成发展到自主任务执行，代理正在成为企业人工智能应用的核心形式。然而，企业在部署过程中一直面临挑战，例如安全性、可控性以及与业务流程集成的困难。

新推出蓝图的核心不是构建新的Agent框架，而是提供完整的企业级参考架构。该蓝图基于与LangChain的合作，采用开放式架构设计，使企业能够完全控制底层系统，自定义Agent能力，并随着业务的发展而持续进行调试，而不是依赖于封闭的平台。

英伟达这次推出的解决方案没有强调“代理可以完成哪些任务”，而是更多地关注如何治理、监控、审计和持续优化代理。这种能力对于金融、医疗保健和政府等高度监管的行业尤其重要，它还降低了企业大规模部署代理的门槛。

LangChain联合创始人兼首席执行官Harrison Chase表示：“打造更好代理的关键在于不断改进围绕该模型的系统。当团队能够同步调整内存、工具使用、评估和模型行为时，这些功能就会产生协同效应。我们与英伟达的合作表明，企业不仅可以通过开放堆栈实现强大的性能，还可以保持对其构建的代理系统的控制。"

随着代理承担越来越高的风险任务，从问答助理演变为能够在核心系统内采取行动的执行实体，企业对人工智能系统的可控性和安全性的要求正在上升。

NeMo Claw蓝图提供的开放架构使企业能够端到端拥有完整的技术栈，使他们能够根据其独特的专业优势进行定制和持续改进，并在任何环境中运行，包括自己的基础设施、私有云和专有治理框架。

成本控制一直是人工智能大规模商业化的核心瓶颈，NeMoClaw蓝图在这方面展现了显着优势。

根据LangChain发布的评测数据，配备Deep Agents套件的Nemotron 3 Ultra型号获得了0.86的综合得分，单任务推理成本仅为4.48美元，而最接近的竞争型号的成本高达43.48美元-约降低了90%。这一成就不是由重新训练模型本身驱动的，而是通过优化工具调用策略，上下文管理机制和中间推理工作流来实现的。

在硬件层面，英伟达的Blackwell架构已经通过架构升级，将每个token的推理成本降低到上一代平台的1/35左右，显著提升了推理吞吐效率。

NeMoClaw蓝图从软件层面进一步挖掘硬件潜力。通过对Agent任务规划、工具调用、上下文管理和推理路径的系统优化，让相同的计算能力支持更多任务，最大限度地发挥硬件和软件之间的协同作用。

该版本是Nvidia完善NeMo软件生态系统、解决Agent开发层缺陷的关键一步。近年来，Nvidia围绕CUDA、TensorRT、NIM和NeMo构建了完整的人工智能软件栈，旨在成为涵盖模型训练、推理部署和企业应用开发的端到端平台。

随着代理成为人工智能应用的核心载体，开发框架正在成为生态系统的新门户。与LangChain的合作使Nvidia能够通过主流框架将其功能嵌入到企业AI工作流程中，在Agent时代争夺主导地位，而不仅仅是基础设施。

对于资本市场而言，这一战略布局意义重大。随着人工智能基础设施的竞争日趋成熟，单纯依靠GPU销售难以维持估值扩张，而软件和平台服务则提供了更高的毛利率和客户粘性。

通过完善NeMo生态系统并扩展到Agent标准，Nvidia正在从硬件提供商发展为全栈人工智能生态系统平台，为未来获取更多软件收入和生态系统溢价奠定基础。

目前，Abridge、Amdocs和Box等企业已将专业代理嵌入到其平台中，安永等系统集成商正在围绕NeMoClaw蓝图扩展Nvidia技术部署能力，以帮助客户定制、评估和管理高价值工作流程中的代理。

从长远来看，英伟达的布局不仅是为了在Agent时代夺取市场份额，更是为了建立不可动摇的人工智能生态屏障。

通过具有硬件与软件协同作用的全栈解决方案，英伟达正在将客户牢固地绑定到其技术生态系统中，巩固其在人工智能产业链中的核心地位，并为即将到来的人工智能应用的爆炸式增长做好充分准备。