推理成本Plummet 90%。Nvidia與LangChain合作定義代理標準，爭奪新的人工智能應用切入點

7月8日，NVIDIA（NVDA）和人工智能開發框架LangChain聯合發佈了NVIDIA NeMoClaw Deep Agents藍圖。此舉標誌着英偉達從單純的人工智能算力提供商全面拓展為定義企業級Agent開發標準的生態系統平臺，為其軟件業務開闢了新的增長空間。

該藍圖為企業提供了一個開放的，可定製的，可治理的AI代理參考架構，旨在解決企業在代理部署中面臨的可控性，治理和持續進化等核心挑戰。

該藍圖不僅僅是提高模型能力，而是更加強調企業級代理的軟件工程能力。官方數據顯示，該解決方案不僅在多個基準測試中實現領先性能，而且還將Agent推理成本降低了10倍以上。它與Blackwell推理平臺形成了硬件與軟件的協同作用，進一步降低了人工智能應用的部署成本。

隨着生成性人工智能從內容生成發展到自主任務執行，代理正在成為企業人工智能應用的核心形式。然而，企業在部署過程中一直面臨挑戰，例如安全性、可控性以及與業務流程集成的困難。

新推出藍圖的核心不是構建新的Agent框架，而是提供完整的企業級參考架構。該藍圖基於與LangChain的合作，採用開放式架構設計，使企業能夠完全控制底層系統，自定義Agent能力，並隨着業務的發展而持續進行調試，而不是依賴於封閉的平臺。

英偉達這次推出的解決方案沒有強調「代理可以完成哪些任務」，而是更多地關注如何治理、監控、審計和持續優化代理。這種能力對於金融、醫療保健和政府等高度監管的行業尤其重要，它還降低了企業大規模部署代理的門檻。

LangChain聯合創始人兼首席執行官Harrison Chase表示：「打造更好代理的關鍵在於不斷改進圍繞該模型的系統。當團隊能夠同步調整內存、工具使用、評估和模型行為時，這些功能就會產生協同效應。我們與英偉達的合作表明，企業不僅可以通過開放堆棧實現強大的性能，還可以保持對其構建的代理系統的控制。"

隨着代理承擔越來越高的風險任務，從問答助理演變為能夠在覈心繫統內採取行動的執行實體，企業對人工智能系統的可控性和安全性的要求正在上升。

NeMo Claw藍圖提供的開放架構使企業能夠端到端擁有完整的技術棧，使他們能夠根據其獨特的專業優勢進行定製和持續改進，並在任何環境中運行，包括自己的基礎設施、私有云和專有治理框架。

成本控制一直是人工智能大規模商業化的核心瓶頸，NeMoClaw藍圖在這方面展現了顯着優勢。

根據LangChain發佈的評測數據，配備Deep Agents套件的Nemotron 3 Ultra型號獲得了0.86的綜合得分，單任務推理成本僅為4.48美元，而最接近的競爭型號的成本高達43.48美元-約降低了90%。這一成就不是由重新訓練模型本身驅動的，而是通過優化工具調用策略，上下文管理機制和中間推理工作流來實現的。

在硬件層面，英偉達的Blackwell架構已經通過架構升級，將每個token的推理成本降低到上一代平臺的1/35左右，顯著提升了推理吞吐效率。

NeMoClaw藍圖從軟件層面進一步挖掘硬件潛力。通過對Agent任務規劃、工具調用、上下文管理和推理路徑的系統優化，讓相同的計算能力支持更多任務，最大限度地發揮硬件和軟件之間的協同作用。

該版本是Nvidia完善NeMo軟件生態系統、解決Agent開發層缺陷的關鍵一步。近年來，Nvidia圍繞CUDA、TensorRT、NIM和NeMo構建了完整的人工智能軟件棧，旨在成為涵蓋模型訓練、推理部署和企業應用開發的端到端平臺。

隨着代理成為人工智能應用的核心載體，開發框架正在成為生態系統的新門户。與LangChain的合作使Nvidia能夠通過主流框架將其功能嵌入到企業AI工作流程中，在Agent時代爭奪主導地位，而不僅僅是基礎設施。

對於資本市場而言，這一戰略佈局意義重大。隨着人工智能基礎設施的競爭日趨成熟，單純依靠GPU銷售難以維持估值擴張，而軟件和平臺服務則提供了更高的毛利率和客户粘性。

通過完善NeMo生態系統並擴展到Agent標準，Nvidia正在從硬件提供商發展爲全棧人工智能生態系統平臺，為未來獲取更多軟件收入和生態系統溢價奠定基礎。

目前，Abridge、Amdocs和Box等企業已將專業代理嵌入到其平臺中，安永等系統集成商正在圍繞NeMoClaw藍圖擴展Nvidia技術部署能力，以幫助客户定製、評估和管理高價值工作流程中的代理。

從長遠來看，英偉達的佈局不僅是爲了在Agent時代奪取市場份額，更是爲了建立不可動搖的人工智能生態屏障。

通過具有硬件與軟件協同作用的全棧解決方案，英偉達正在將客户牢固地綁定到其技術生態系統中，鞏固其在人工智能產業鏈中的核心地位，併爲即將到來的人工智能應用的爆炸式增長做好充分準備。