GTC2026 前瞻：Agentic AI 开源模型与 Physical AI 机器人趋势
如果说过去两年的大模型竞赛核心是'谁能生成更像人的答案'，那么到了 GTC 2026，焦点已经明显转移。英伟达将 Agentic AI 列为大会四大核心主题之一，定义也更为务实：重点不再是单轮问答，而是让 AI Agent 能够推理、规划、检索并执行动作，最终把企业数据转化为可投入生产的'数字劳动力'。这意味着 Agentic AI 已从一个前沿概念，转变为下一阶段 AI 商业化的主战场。
Agentic AI：从'会回答'到'会做事'
官方对 Agentic AI 的理解非常工程化。它强调的是高性能 Agent 架构，要求系统能在实时环境中动态规划、调用工具、跨数据源检索，并在 GPU 上规模化运行。这标志着 AI 的价值衡量标准正在改变——企业不再只关心模型会不会写总结，更关心它能否持续完成任务、可靠调用工具、处理复杂流程，并在成本可控的前提下进入生产环境。
开源模型在 Agentic AI 时代的回归
黄仁勋在 GTC 安排了题为 'Open Models: Where We Are and Where We're Headed' 的重点讨论，释放出一个关键信号：在 Agentic AI 时代，企业更需要的是可定制、可部署、可审计、可复现的模型体系，而不仅仅是'最强闭源 API'。一旦模型开始连接企业知识库、内部工作流和外部工具，数据主权、系统可控性与成本透明度，就会和能力本身一样重要。
在此背景下，NVIDIA Nemotron 3 Super 几乎成了最清晰的产品信号。这是一个 120B 总参数、12B 激活参数的混合式 MoE 模型，采用 Hybrid Mamba-Transformer 设计，支持 最长 100 万 token 上下文。官方数据显示，在 8k 输入、16k 输出的测试设置下，其推理吞吐可达到 GPT-OSS-120B 的 2.2 倍、Qwen3.5-122B 的 7.5 倍，同时在多项基准上保持高准确率。英伟达显然想说明：Agentic AI 需要的不是'最大模型'，而是在长上下文、多步骤推理和高吞吐部署之间取得平衡的模型。
Nemotron 3 Super 的设计逻辑非常鲜明：它不是为了在单一对话 benchmark 上刷分，而是为了在 Agent 系统里承担'高层规划与复杂推理'的角色。Mamba 层提升内存与计算效率，MoE 让推理时只激活部分参数，Latent MoE 带来多专家收益，Multi-Token Prediction 则进一步提升生成速度。官方表示，它在 Blackwell 上使用 NVFP4 精度运行时，推理速度可比 Hopper 上的 FP8 快到 4 倍，同时不损失准确率。这一定位很明确：它是一个为复杂 Agent 编排、长链路任务和高频推理优化过的中枢模型。
值得注意的是，这次'开源'不只是在放权重，而是在开放整条生产线。NVIDIA 官方给出的信息是，这次开放的不只是权重，还包括训练数据、后训练数据、强化学习环境、技术报告、评测方法和部署 Cookbook。预训练与后训练管线覆盖了 10 万亿级别的精选 token、数千万条后训练样本，以及多种交互式强化学习环境。换句话说，这一轮开源的重点，不只是让你'下载一个模型'，而是让你能够复现、微调、替换、再训练，并把它真正接入自己的企业环境。
落地靠的不是模型，而是完整工作流
Agentic AI 真正落地，靠的从来不只是模型，而是'模型 + 工作流 + 检索 + 观测 + 评估'。这正是 AI-Q Blueprint 和 NeMo Agent Toolkit 出场的原因。
AI-Q 的目标是把 AI Agent 连接到企业数据，用推理和工具去蒸馏复杂资料，并生成高质量研究结果。官方给出的指标包括 生成速度提升 5 倍、大规模企业数据摄取速度提升 15 倍、检索延迟降低 3 倍。配套的 Enterprise Reference Architecture 文档进一步说明，AI-Q Research Agent 可以同时利用内部与外部数据源，在需要时进行网络搜索，并生成详细报告；其底层控制层是 NeMo Agent Toolkit，可与 LangChain、LlamaIndex 等框架集成。
NeMo Agent Toolkit 被定义为一个轻量、统一、框架无关的 Agent 开发库，能够把已有 Agent、工具和数据源连接起来，并提供 profiling、observability 和 evaluation 能力。它并不要求开发者完全迁移到某一种 Agent 框架，而是可以和 LangChain、LlamaIndex、CrewAI 甚至自定义 Python Agent 并行工作，同时支持对工作流的 Token、时延、组件输入输出进行观察和调试。对企业来说，这比'再出一个模型'更重要，因为 Agentic AI 最大的难题往往不是模型不会回答，而是。
