当前，人工智能发展正经历范式重构的关键阶段。随着Scaling Law受限于高质量数据、知识的日益短缺，全球AI产业开始将战略重心从单纯扩展基础模型规模，转向开发具备高阶认知能力的推理模型体系。
这一转型的核心在于，推理模型能通过认知能力升级、数据效率重构和技术路径创新，突破了传统基础模型的天花板。
反之，基础模型则需要万亿级token训练才能达到基准性能。相比之下，面对高质量训练数据枯竭的困境，推理模型显著降低了对数据量的依赖，正如DeepSeek-R1可以在1/10训练数据量下，仍能在STEM领域超越通用模型表现。
事实上，在制造业、医疗、教育等诸多垂直领域，推理模型展现出远超基础模型的场景渗透力。
例如，在工业、制造业领域，推理模型可以以代理式 AI的方式，通过融合设备日志、传感器时序数据及物理机理，实现故障预测准确率的提升，降低产线能耗；在医疗行业，基于临床决策链构建的模型（如MedFound-DX），可通过捕捉医生推理路径，在MedR-Bench评测中简单诊断准确率达85%；在教育行业，基于推理模型的自适应学习系统，可以通过错题归因建模与认知负荷分析，动态生成分层学习路径，使知识点复测正确率大幅度提升......
其实，在全球人工智能技术迭代的关键阶段，推理模型的突破性进展引发产业高度关注。多领域交叉验证表明，当前模型能力已超越基础数据拟合阶段，正朝着领域知识内化与动态决策优化的方向演进。
正如NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋所言：“推理和代理式 AI的采用速度非常惊人。”
这或许揭示了一个核心竞争逻辑——构建“数据-场景-推理-代理式 AI”的闭环赋能体系，将成为下一代智能生态的核心竞争力。
Scaling Law“撞墙”后的范式转移：NVIDIA推出开源模型Llama Nemotron
这一技术演进路径在AI产业的“风向标”——NVIDIA的最新布局中，得到有力的解释与佐证。2025年3月18日，NVIDIA正式发布开源的Llama Nemotron系列推理模型，该产品矩阵通过模块化架构设计，为企业开发者提供开箱即用的智能基座。
截取自NVIDIA网页
在技术革新层面，该系列着重强化了多智能体协同推理能力，支持分布式任务分解与动态策略优化，为复杂业务场景的智能化升级提供了工程化解决方案，通过突破性训练框架显著增强AI智能体的复杂任务处理能力。
此外，NVIDIA 依托NVIDIA DGX Cloud平台，采用自主生成的合成数据与开源数据集构建混合训练体系。经过多阶段强化训练，在数学推演、代码生成等核心场景，让NVIDIA Llama Nemotron模型实现与基础模型相比，20%的精度突破，推理速度较主流开源模型提升5倍。
此次推出的NVIDIA Llama Nemotron包括 Nano、Super 和 Ultra 三种规模，每种规模都针对不同部署需求进行了优化。
- Nano版本：适配边缘设备，保持边缘计算场景下的超强推理精度。
- Super版本：单GPU实现精度与吞吐量的双优平衡。
- Ultra版本：多GPU并行架构支持，攻克企业级复杂决策任务。
面对企业的部署需求，NVIDIA在NVIDIA AI Enterprise 软件平台推出了全新的代理式 AI 工具与软件。其中包括用于整理数据源和实现 AI 智能体自动化的开源工具NVIDIA AI-Q Blueprint；还有全新NVIDIA NIM 微服务，其作用在于优化智能体应用程序的推理能力，确保 Meta、微软及 Mistral AI 等最新 AI 模型得以稳定部署。
而对于企业的多样化需求，NVIDIA也将用于开发模型的工具、数据集和后训练优化技术全面开放，为企业提供灵活性，以构建自己的自定义推理模型。
目前，诸多云计算及AI应用厂商纷纷集成了NVIDIA Llama Nemotron 模型，为客户提供代理式 AI服务，其中涵盖微软、SAP、ServiceNow 等。
据了解，微软 Azure AI Foundry计划集成NVIDIA Llama Nemotron模型与NIM 微服务，以便开发能够集成在Microsoft 365中的AI Agent。
SAP 已将NVIDIA Llama Nemotron 模型整合至其软件平台，借此强化 SAP Business AI 解决方案以及自家的 AI 助理 Joule。同时，SAP ABAP 程序语言模型还将运用NVIDIA NIM 和NVIDIA NeMo，进一步提高程序代码的完成度。
软件企业 ServiceNow，也正借助NVIDIA Llama Nemotron 模型开发适用于各类产业的代理式 AI。
当越来越多的企业开始利用NVIDIA Llama Nemotron这台现代的“认知印刷机”，批量生产智能时代的“思想副本”，将智能体的协作能力注入千万行业时，我们或许正在见证康德所谓“启蒙运动”的技术等价物——一场让机器挣脱确定性牢笼、让人类重新定义智能本质的认知觉醒。而隐藏在token吞吐量背后的真正革命，或许是技术从"工具隐喻"到"共生本体论"的范式转移。
“AI 工厂的操作系统”：30倍吞吐优化 击穿AI“成本墙”
如果说NVIDIA Llama Nemotron 模型是构建代理式AI的“印刷机”，那么号称是“AI工厂的操作系统”的NVIDIA Dynamo开源库便是能让标准 Llama 模型在现有 Hopper 架构上性能翻倍的“加速器”。
随着AI模型参数规模突破万亿级，推理成本已成为企业落地AI应用的“隐形天花板”。面对AI推理规模化部署的算力与成本挑战，在发布NVIDIA Llama Nemotron同期，NVIDIA再次放出“大招”，推出开源推理加速库NVIDIA Dynamo，为行业提供了“性能与成本”兼得的方案。
NVIDIA Dynamo是NVIDIA Triton 推理服务器的后续之作，这款全新的 AI 推理服务软件，专为部署推理 AI 模型的 AI 工厂而打造，目标是最大化其 token收益。
具体而言，NVIDIA Dynamo作为一款精心打造的开源推理服务框架，以其独特的优势在大规模分布式环境中崭露头角。它具备高吞吐量与低延迟的显著特点，专门为生成式人工智能与推理模型的部署而设计，是行业内不可多得的利器。
Dynamo 在技术创新方面有着诸多亮眼之处。在推理流程上，它创新性地将推理阶段进行解耦，使整个推理过程更加灵活高效。在硬件资源利用上，通过动态调度 GPU，充分发挥了 GPU的强大算力，提升了资源的使用效率。
此外，Dynamo 还具备大语言模型（LLM）感知能力，能够实现智能的请求路由，让数据的传输和处理更加合理有序。为了进一步提升性能，它加速了 GPU 间的异步数据传输，大大减少了数据传输的等待时间。同时，Dynamo 还实现了键值（KV）缓存的卸载，将缓存合理分配，减轻了系统的负担。
从架构组成来看，NVIDIA Dynamo包含了NVIDIA Dynamo 规划器、智能路由器、分布式键值缓存管理器以及NVIDIA推理传输库（NIXL）等核心组件。这些组件协同工作，共同发挥着重要作用。NVIDIA Dynamo 规划器能够对推理任务进行智能规划，确保任务的高效执行。智能路由器则负责精准的请求路由，优化数据传输路径。分布式键值缓存管理器可以有效管理缓存，减少键值缓存的重新计算，提升系统的响应速度。NVIDIA推理传输库（NIXL）则为低延迟通信提供了有力保障，实现了 GPU 之间的快速数据交互。
通过这些优化措施，Dynamo 不仅能对 GPU 资源进行高效优化，还能将缓存卸载到经济存储中，在降低成本的同时，显著提升了系统的性能和稳定性，为生成式人工智能与推理模型的大规模应用提供了坚实的基础。
实际测试数据显示，NVIDIA Dynamo在NVIDIA Blackwell 上的推理优化将 DeepSeek-R1 上的吞吐量提高了 30 倍。
值得期待的是，Dynamo的后续版本将通过 NVIDIA AI Enterprise软件平台的全面支持，这一支持保证了Dynamo在生产级环境中的安全性、稳定性。这种强大的后盾，必将让Dynamo在企业级应用中发挥其极致的价值。
AI-Q Blueprint：“多智能体端到端系统”创变智能协作工作模式
在突破AI推理的“成本墙”与算力瓶颈后，如何将分散的AI能力整合为跨系统协同的智能体，成为企业解锁AI代理系统，构建规模化生产力的关键一跃。
在这一次的GTC 2025上，NVIDIA更是发布了全新的NVIDIA Blueprint - AI-Q，打造更智能的代理式 AI 系统，为企业铺就一条从“单点智能”到“多智能体端到端系统”智能的跃迁之路。
Agent IQ工具包是AI-Q的“中枢神经”， 目前已经以开源的形式在GitHub发布。
Agent IQ工具包可在智能体、工具和数据之间实现无缝的异构连接。支持跨框架、跨工具的智能体协作，集成LangGraph、CrewAI、微软Semantic Kernel等主流开发框架和工具。企业可灵活调用现有系统（如Salesforce Agentforce、Atlassian Rovo）中的AI功能，无需重构即可实现任务流程贯通。
同时，Agent IQ工具包通过实时监控与性能分析，企业可追踪代理系统的每个决策节点，识别效率瓶颈并优化资源分配。结合NVIDIA NIM与NVIDIA Dynamo开源库，系统能动态调整算力分配，实现成本与性能的最佳平衡。
该工具包还具备多模态扩展能力，在集成NVIDIA Metropolis视觉服务蓝图后，Agent IQ可赋能AI代理融合视觉感知、语音交互与实时翻译。
作为一款企业级AI代理系统的核心架构，AI-Q旨在打破传统代理式孤岛，通过集成NVIDIA的全栈技术加速复杂任务处理。其核心能力体现在技术融合、协作突破、行业适配等方面。
技术融合方面，AI-Q无缝整合NVIDIA加速计算、存储平台，以及Llama Nemotron等先进推理模型，为多模态数据处理与高效检索提供支持。通过集成到NVIDIA NeMo Retriever与NIM微服务，可实现跨文本、图像等多类型数据的精准提取与分析。
协作突破方面，AI-Q让不同职能的AI代理（如数据分析、客户服务、网络安全等）实现跨系统协作，通过构建“数字劳动力”，将原本需要数天的任务响应缩短至几小时。
行业适配上，AI-Q支持企业快速搭建定制化代理系统。例如，全球支付巨头Visa利用其分析功能优化网络安全代理，自动化识别网络钓鱼邮件，显著提升威胁响应效率。
具体到落地实践方面，通过AgentIQ的“即插即用”特性，企业无需从零开始构建AI代理生态。开发者可快速对接微软Azure AI Agent Service、ServiceNow等平台，将AI能力嵌入业务流。
企业IT团队可借助AI-Q快速部署“数字员工”，实现自动化运维、代码生成与系统监控。市场、研发与客服部门的数据可通过AI代理自动流转，减少人工协调成本。而在行业层面，在金融领域，Visa也验证了AI代理在安全风控中的潜力；在制造领域，多模态的代理也可实时分析生产线数据，预测设备故障。
写在最后
当NVIDIA Llama Nemotron在产业土壤中萌发根系，NVIDIA Dynamo将推理的能量转化为跃迁的熵减引擎，NVIDIA AI-Q Blueprint链接智能的思维链路，正标志着AI产业从“暴力堆料”到“精准认知，最后形成端到端多智能协作的工程化跨越。
正如DeepSeek-R1吞吐量提升30倍，直接对冲了万亿参数时代的边际收益塌缩难题。而这套“低数据依赖+高推理效率+智能协作”的“杠杆”，正在撬动产业智能化“下一公里”的刚需。而开源生态与场景化推理能力的深度耦合，则意味着AI落地的下半场，将是“更精准的认知协作。
或许，在token与算法编织的启蒙运动中，我们窥见的，将是一场正在颠覆的技术范式。
本文链接：http://www.xihao.site/showinfo-1-71423.htmlGTC 2025 | NVIDIA开源“三位一体”――“推理模型+加速库+多智能体协作”“觉醒”代理式AI“新范式” 原创
