Jensen Huang CES 2025：每一个应用都将基于 AI 智能体构建

观点

Jensen Huang 在 CES 2025 的主题演讲不仅仅是一场产品发布会——而是一个宣言：计算已经从根本上发生了改变。在 6000 多名现场观众和全球数百万在线观众面前，这位 NVIDIA 创始人阐述了他的愿景：我们正在见证两次同时发生的平台变革（向 AI 和物理 AI 的转变），而智能体系统正在成为新的应用架构。其规模令人震惊：10 万亿美元的计算正在被现代化，每年数千亿美元的风险投资，以及上百万亿美元的行业研发正在转向 AI 方法。

关于平台变革： "Every 10 to 15 years, the computer industry resets. A new platform shift happens—from mainframe to PC, PC to internet, internet to cloud, cloud to mobile. Except this time there are two simultaneous platform shifts happening at the same time."（每隔 10 到 15 年，计算机行业就会重置。一次新的平台变革就会发生——从大型机到 PC，从 PC 到互联网，从互联网到云，从云到移动端。但这一次，两次平台变革正在同时发生。）第一次变革显而易见——基于 AI 构建的应用。第二次是物理 AI：能够理解并与现实世界交互的系统。

关于软件开发的新方式： "You no longer program the software, you train the software. You don't run it on CPUs, you run it on GPUs. And whereas applications were pre-recorded, pre-compiled and run on your device, now applications understand the context and generate every single pixel, every single token completely from scratch every single time."（你不再是编程软件，而是训练软件。你不再在 CPU 上运行它，而是在 GPU 上运行。过去应用程序是预先录制、预先编译并在你的设备上运行的，而现在应用程序能够理解上下文，并且每一次都从零开始生成每一个像素、每一个 token。）这是 Jensen 对于为什么这次变革是根本性的而非渐进式的最清晰表述。

关于智能体架构： "Agentic models that have the ability to reason, look up information, do research, use tools, plan futures, simulate outcomes—all of a sudden started to solve very very important problems. One of my favorite agentic models is called Cursor, which revolutionized the way we do software programming at NVIDIA."（具有推理能力、能够查找信息、进行研究、使用工具、规划未来、模拟结果的智能体模型——突然间开始解决非常非常重要的问题。我最喜欢的智能体模型之一叫做 Cursor，它彻底改变了我们在 NVIDIA 进行软件编程的方式。）当 NVIDIA 自己的工程师都被智能体工具改变时，这个信号已经非常明确了。

关于多模型系统： "Of course, an AI would also call upon all of the world's great AIs to solve the problem it wants to solve at any part of the reasoning chain. This is why AIs are multi-modal, multi-model, multi-cloud, and hybrid cloud by definition."（当然，一个 AI 也会在推理链的任何部分调用世界上所有优秀的 AI 来解决它想要解决的问题。这就是为什么 AI 本质上是多模态、多模型、多云和混合云的。）未来应用的架构已经清晰：智能路由器将任务导向专业化模型，将前沿 API 与定制微调模型相结合。

关于企业转型： "Not only is this the way that you develop applications now, this is going to be the user interface of your platform. The agentic system is the interface. It's no longer Excel with a bunch of squares that you enter information into."（这不仅是你现在开发应用程序的方式，这也将成为你平台的用户界面。智能体系统就是界面。不再是 Excel 那样一堆让你输入信息的格子。）Palantir、ServiceNow、Snowflake、NetApp、CrowdStrike——所有这些公司都在将 NVIDIA 的智能体蓝图整合为其主要界面层。

关于物理 AI 和 Cosmos： "The physical world is diverse and unpredictable. Collecting real world training data is slow and costly and it's never enough. The answer is synthetic data. Cosmos turns compute into data."（物理世界是多样且不可预测的。收集真实世界的训练数据既缓慢又昂贵，而且永远不够。答案是合成数据。Cosmos 将计算转化为数据。）这是一个突破：一个世界基础模型，可以生成物理上合理的训练场景，解决机器人和自动驾驶汽车的长尾问题。

关于首款会思考的汽车： "Today, we're announcing Alpamo, the world's first thinking reasoning autonomous vehicle AI. It tells you what action it's going to take, the reasons by which it came about that action, and then the trajectory."（今天，我们宣布 Alpamo，世界上第一个会思考推理的自动驾驶汽车 AI。它会告诉你它将采取什么行动、得出该行动的原因，以及随后的轨迹。）从摄像头到执行的端到端系统，具有解释其决策的推理能力——通过人类演示加上 Cosmos 生成的场景进行训练。

关键要点

• 10 万亿美元的现代化正在进行中 - 整个计算行业正在为 AI 重建；各行各业的研发预算正在转向 AI 方法
• 智能体系统是新的应用层 - 能够使用工具、进行研究和规划的推理模型正在取代传统软件架构
• 开源模型达到前沿水平 - DeepSeek R1 "让世界惊讶"；开源创新现在只落后前沿 6 个月（并且还在缩小差距）
• 多模型架构获胜 - 未来的应用将结合前沿 API、定制模型和能够将任务与能力匹配的智能路由器
• Cosmos 解决了数据问题 - 世界基础模型生成基于物理规律的合成训练数据，将计算转化为数据
• 物理 AI 是下一个前沿 - 三计算机堆栈（训练、推理、模拟）使机器人和车辆能够理解现实世界
• 企业用户界面变得对话化 - ServiceNow、Snowflake、Palantir 都在将智能体界面作为其主要用户体验

宏观视角

Jensen 的论点很大胆：我们不是在为现有软件添加 AI 功能——我们是在从头开始重建整个计算堆栈。五层蛋糕（芯片、基础设施、模型、应用、用户）的每一层都在被重新发明。对于组织而言，信息很明确：平台变革已经到来，智能体系统就是架构，而掌握这一转型的公司将定义下一个时代。NVIDIA 押注物理 AI——能够推理现实世界的机器——将像之前的语言模型革命一样具有变革性。