圖片源：MAEIL Business Newspaper
當(dāng)論壇的話題轉(zhuǎn)向OpenClaw時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)的氛圍被推至高潮。這個(gè)由奧地利開發(fā)者Peter Steinberger在2025年1月發(fā)布的開源項(xiàng)目，在短短幾周內(nèi)就成為GitHub史上最受歡迎的開源項(xiàng)目之一——讓AI能夠像人類一樣操作計(jì)算機(jī)，自主完成復(fù)雜任務(wù)。
黃仁勛評(píng)價(jià)道：“ChatGPT曾經(jīng)讓生成式AI走進(jìn)大眾視野，OpenClaw正在做同樣的事，它讓AI從‘只會(huì)回答問題’，變成‘能親自采取行動(dòng)’。”
Misha Laskin用一個(gè)形象的比喻，道出了OpenClaw的核心意義：“模型本身就像沒有身體的大腦，只能思考，無法行動(dòng)，而OpenClaw，就是給這個(gè)大腦裝上了四肢。”他回憶，早年間就有AutoGPT等各類智能體項(xiàng)目，但始終未能普及，核心原因是“模型能力沒跟上，圍繞模型的‘馬具’也沒校準(zhǔn)好”。而現(xiàn)在，大模型的能力實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，OpenClaw終于讓智能體從概念變成了真正可用的產(chǎn)品。
Michael Truell則將OpenClaw的出現(xiàn)，定義為AI發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)：“它是一個(gè)標(biāo)志性案例，說明去年開始在專業(yè)軟件工程師身上發(fā)生的變化，現(xiàn)在正在發(fā)生在更多人身上——AI從‘回答你提出的問題’，變成‘為你完成指定的任務(wù)’。”
Harrison Chase則從產(chǎn)品特性的角度，總結(jié)了OpenClaw的三大核心亮點(diǎn)：第一個(gè)是“永遠(yuǎn)在線”，主動(dòng)給用戶發(fā)消息；第二個(gè)是“智能體身份”，企業(yè)會(huì)為智能體創(chuàng)建獨(dú)立“賬號(hào)座位”；第三個(gè)是“記憶能力”，能記住互動(dòng)內(nèi)容，還能通過代碼編輯自己的指令。
黃仁勛對(duì)著LangChain創(chuàng)始人Harrison拋出了一個(gè)尖銳的問題：“LangChain的核心業(yè)務(wù)是幫別人做智能體，現(xiàn)在OpenClaw已經(jīng)是一個(gè)成熟的開源智能體了，開發(fā)者為什么還要用LangChain？”
Harrison坦誠回應(yīng)：“未來會(huì)有做法律、銷售、代碼的各類智能體，它們需要不同的‘馬具’和工具，LangChain做的就是讓定制這些‘馬具’變得簡(jiǎn)單的工具。”黃仁勛隨即進(jìn)行了補(bǔ)充：“OpenClaw是強(qiáng)大的通用智能體，但企業(yè)更需要專業(yè)智能體，LangChain能編排這些智能體系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)串行、并行等多種協(xié)作模式。”
這場(chǎng)“客廳聊天”的下半場(chǎng)，黃仁勛請(qǐng)出了第二波嘉賓——Mistral CEO Arthur Mensch、OpenEvidence CEO Daniel Nadler、AMP PBC創(chuàng)始人Anjney Midha、Black Forest Labs CEO Robin Rombach等，話題轉(zhuǎn)向了智能體技術(shù)的產(chǎn)業(yè)級(jí)影響。
從企業(yè)治理、數(shù)據(jù)隱私，到視覺智能的新前沿，再到AI在醫(yī)療等垂直行業(yè)的落地，一個(gè)核心結(jié)論逐漸清晰：AI的“苦澀教訓(xùn)”正在應(yīng)驗(yàn)，收入隨計(jì)算規(guī)模線性縮放。
Mistral CEO Arthur Mensch首先從企業(yè)落地的角度，提出了智能體技術(shù)面臨的核心挑戰(zhàn)：“在個(gè)人層面，OpenClaw這樣的智能體能解決很多問題，但到了企業(yè)層面，就必須面對(duì)數(shù)據(jù)治理、權(quán)限管理等復(fù)雜問題。”黃仁勛隨即為他做了更通俗的解讀：“智能體能做三件事——訪問敏感信息、執(zhí)行代碼、對(duì)外溝通。為了企業(yè)安全，應(yīng)該讓智能體同時(shí)只能做其中兩件，除非它是CEO。”
Black Forest Labs CEO Robin Rombach則打開了一個(gè)新的維度——視覺智能：“現(xiàn)在大家都被模型在代碼領(lǐng)域的進(jìn)展所吸引，但AI還有很多其他前沿領(lǐng)域，比如我們正在做的視覺AI。機(jī)器人或智能體與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)，本質(zhì)上是視覺互動(dòng)，理解圖像、視頻是全新的前沿。”
AMP PBC創(chuàng)始人Anjney Midha則拋出了核心判斷——AI的“苦澀教訓(xùn)”正在應(yīng)驗(yàn)：“4年前，Anthropic的創(chuàng)始人找投資時(shí)，21個(gè)人里20個(gè)都拒絕了，沒人相信‘算力即生產(chǎn)力’。但現(xiàn)在，我們不僅證明了‘苦澀教訓(xùn)’成立，還發(fā)現(xiàn)計(jì)算投入與企業(yè)收入之間存在線性縮放曲線——你買的算力越多，賺的錢就越多。”黃仁勛立刻插話強(qiáng)調(diào)：“大家一定要記住這句話，收入隨計(jì)算線性縮放，這是AI行業(yè)的新商業(yè)規(guī)則。”
OpenEvidence CEO Daniel Nadler則用醫(yī)療行業(yè)的實(shí)際案例，讓所有人看到了AI智能體的產(chǎn)業(yè)落地價(jià)值：“醫(yī)生為病人申請(qǐng)藥物時(shí)，需要寫事先授權(quán)信給保險(xiǎn)公司，被拒絕后還要寫申訴信，這些繁瑣工作占據(jù)了醫(yī)生大量時(shí)間。而AI智能體可以完美處理這些任務(wù)——保護(hù)病人隱私、按模板填寫內(nèi)容，甚至在醫(yī)生睡覺時(shí)自動(dòng)行動(dòng)，為病人爭(zhēng)取救命的藥物。”
黃仁勛在這場(chǎng)討論的最后，梳理出了AI發(fā)展的三個(gè)階段：“第一個(gè)階段是生成式AI；第二個(gè)階段是推理時(shí)代，以O(shè)1模型為代表；第三個(gè)階段，就是現(xiàn)在的智能體系統(tǒng)時(shí)代。”他同時(shí)透露，2026年將成為AI商業(yè)經(jīng)濟(jì)的拐點(diǎn)：“過去大家總問‘過去三年AI的ROI是什么’，但今年，所有人都會(huì)問‘AI的ROI是什么’。從編碼開始，AI會(huì)逐步滲透到幾乎所有工作中，真正的商業(yè)價(jià)值落地即將到來。”
值得一提的是，GTC 首日英偉達(dá)就官宣成立了Nemotron Coalition聯(lián)盟——全球首個(gè)聚焦開放前沿基礎(chǔ)模型的跨國協(xié)作平臺(tái)，Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity、Reflection AI、Sarvam、Thinking Machines Lab 這 8 家頂尖機(jī)構(gòu)成為了創(chuàng)始成員。
聯(lián)盟將在 NVIDIA DGX™ Cloud上聯(lián)合訓(xùn)練開源模型，成員們各展所長(zhǎng)：Black Forest Labs貢獻(xiàn)多模態(tài)生成能力（涵蓋圖像、實(shí)時(shí)視頻及動(dòng)作預(yù)測(cè)模型），Cursor提供真實(shí)世界性能需求與評(píng)估數(shù)據(jù)集，LangChain專注 AI 智能體的可靠工具使用與長(zhǎng)周期推理技術(shù)研發(fā)，Mistral AI輸出高效可定制且能實(shí)現(xiàn)完全控制的模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，Perplexity貢獻(xiàn)前沿模型開發(fā)專長(zhǎng)以搭建適配海量用戶的 AI 平臺(tái)基礎(chǔ)，Reflection AI專注構(gòu)建可靠安全的開放系統(tǒng)，Sarvam深耕主權(quán)語言 AI 開發(fā)（打造語音優(yōu)先、語言包容且貼合本地文化的模型），Thinking Machines Lab則通過其Tinker平臺(tái)提供數(shù)據(jù)協(xié)作與可訪問性支持。
最終產(chǎn)出的模型將完全開源，為NVIDIA Nemotron 4 系列開放模型奠定基礎(chǔ)，讓全球開發(fā)者和企業(yè)能按需定制行業(yè)專屬 AI 系統(tǒng)。黃仁勛強(qiáng)調(diào)：“開放模型是創(chuàng)新生命線，聯(lián)盟要讓更多人接觸 AI 智能，確保 AI 的未來由世界共創(chuàng)、為世界服務(wù)。”
這場(chǎng)由黃仁勛主導(dǎo)的“客廳聊天”，持續(xù)了近兩個(gè)小時(shí)，讓全球AI行業(yè)看到了最真實(shí)的行業(yè)思考。從重新定義開放模型，到解讀OpenClaw的智能體革命，再到探討AI的產(chǎn)業(yè)級(jí)落地，貫穿始終的核心，就是“開放”。
在黃仁勛的眼中，AI的未來不是少數(shù)幾家大公司的“獨(dú)角戲”，而是全球開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)共同參與的“交響樂”。閉源模型打造出標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品，滿足大眾的通用需求；而開放模型則憑借其透明性、定制性和成本優(yōu)勢(shì)，成為底層的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，讓每個(gè)行業(yè)、每個(gè)企業(yè)都能打造出屬于自己的AI產(chǎn)品。
從技術(shù)層面來看，OpenClaw的爆火，標(biāo)志著AI正式從“認(rèn)知階段”進(jìn)入“行動(dòng)階段”。而未來的智能體，必將朝著“通用+專業(yè)”的方向發(fā)展，通用智能體解決大眾的日常需求，專業(yè)智能體深耕垂直行業(yè)。從產(chǎn)業(yè)層面來看，AI的“苦澀教訓(xùn)”已經(jīng)成為行業(yè)的商業(yè)規(guī)則，算力的規(guī)模化投入將直接帶來收入的增長(zhǎng)。
這場(chǎng)盛會(huì)告訴我們，AI的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)，從技術(shù)研發(fā)到產(chǎn)業(yè)落地，從單一模型到智能體系統(tǒng)，從閉源主導(dǎo)到雙軌并行，行業(yè)的每一個(gè)變化，都在推動(dòng)著AI真正走進(jìn)千行百業(yè)。而開放，正是這場(chǎng)AI革命的底層宿命。就像Misha Laskin所說，知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)，就是渴望開放。AI的未來，不被少數(shù)人掌控，而需要所有人共創(chuàng)。
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