NVIDIA 推出 AI 代理新工具和 Nemotron 3 Ultra
realtime news Jun 01, 2026 06:29
NVIDIA 推出的 AI 代理工具包和 Nemotron 3 Ultra 旨在通过自主代理改变企业工作流程，从工程到网络安全。
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) 发布了一套工具和合作伙伴关系，旨在加速各行业采用自主 AI 代理。在 2026 年 6 月 1 日的 GTC 台北大会上，公司推出了 NVIDIA Agent Toolkit，一个包含开源模型、安全运行时和用于企业 AI 的 CUDA-X 库的开发平台。本次发布的核心是 Nemotron 3 Ultra，这是一款拥有 5500 亿参数的 AI 模型，专为长时间运行和复杂任务设计。NVIDIA 声称，与竞争的开源模型相比，该新模型提供了 5 倍的推理速度和高达 30% 的成本降低。
NVIDIA 首席执行官黄仁勋强调了 AI 代理的变革潜力：“全球的软件领导者正在将 AI 代理引入完成工作的系统中，展示了 AI 同事如何帮助员工更快思考并执行复杂任务，从而解决更大的问题。”
行业采用与合作伙伴关系
一些主要企业已经将 NVIDIA 的 AI 工具整合到他们的工作流程中。Cadence、Siemens 和 Synopsys 使用 NVIDIA 的 NemoClaw 蓝图和 OpenShell 运行时构建自主工程代理。这些代理将数周的模拟和验证任务压缩到数小时内，为人类工程师腾出时间进行更高价值的工作。例如，Cadence 的 ChipStack AI 超级代理由 NVIDIA 提供支持，可自主验证芯片设计，NVIDIA 本身是首批利用此功能的客户之一。
在网络安全领域，CrowdStrike 和 Palantir 正在部署由 Nemotron 提供支持的代理来简化数据分析和运营决策。CrowdStrike 的代理持续识别和缓解漏洞，而 Palantir 的系统则自主执行复杂的企业任务。
NVIDIA 的合作伙伴关系还扩展到 Microsoft、Red Hat 和 Canonical 等平台提供商。这些公司正在将 NVIDIA 的 OpenShell 运行时集成到他们的生态系统中，以实现 AI 代理在 PC、数据中心和云环境中的安全和政策驱动的部署。
Nemotron 3 Ultra：竞争优势
作为 NVIDIA Nemotron 系列的一部分，Nemotron 3 Ultra 模型专为支持长时间运行的自主代理而设计，能够在工程、编码和企业工作流程等多个领域执行多任务。与早期版本相比，Ultra 强调效率，显著降低成本并加速任务执行。这使其成为希望扩展 AI 代理应用但又不希望运营成本激增的企业的一个有吸引力的选择。
其关键能力得益于 NVIDIA 的 CUDA-X 库，这些库为代理提供了如实时决策优化（cuOpt）、高级物理模拟（PhysicsNeMo）和数据分析（cuDF）等专业技能。这些库使 AI 代理能够以前所未有的精度和速度解决行业特定问题。
战略意义
此次发布巩固了 NVIDIA 在代理型 AI 领域的领导地位——这一术语用于描述设计为能够在长时间内自主运行的 AI 系统。公司一直在稳步构建其生态系统，始于 2026 年 3 月发布的 Nemotron 联盟，该联盟汇集了八个人工智能实验室共同开发开放的前沿模型。NVIDIA 的战略依赖于将其芯片技术与 DGX Cloud 和 CUDA-X 等软件平台集成，确保企业在硬件和软件需求上始终依赖其生态系统。
硬件是另一个关键支柱。在 2026 年 5 月 31 日，NVIDIA 推出了专为 AI 代理设计的 Vera CPU，此前在 3 月推出了 Vera Rubin 平台下的七款新芯片。这些芯片旨在将代理型 AI 扩展到从机器人到医疗保健的各个行业。
市场背景
截至 2026 年 5 月 30 日，NVIDIA 的股价为 211.14 美元，市值为 5.15 万亿美元。尽管在过去 24 小时内股票几乎没有波动（-0.01223%），但公司对 AI 代理技术的强力推动可能成为长期增长的催化剂。在竞争对手专注于基于云的 AI 服务时，NVIDIA 的全栈方法——涵盖硬件、开源模型和企业级工具——使其在市场中具有独特的地位。
上市信息
Nemotron 3 Ultra 模型将于 2026 年 6 月 4 日开始通过 Hugging Face、ModelScope 和 NVIDIA 自己的 build.nvidia.com 平台提供。NVIDIA OpenShell 运行时的早期访问版本也开放供企业试用。开发人员和企业可以通过 NVIDIA 的 CUDA-X 市场访问完整的 AI 代理工具和库。
通过最新发布，NVIDIA 不仅仅是在销售芯片；它正在提供一个全面的 AI 生态系统，这可能重新定义企业看待自动化和生产力的方式。
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