圖片源：MAEIL Business Newspaper
當(dāng)論壇的話題轉(zhuǎn)向OpenClaw時，現(xiàn)場的氛圍被推至高潮。這個由奧地利開發(fā)者Peter Steinberger在2025年1月發(fā)布的開源項目，在短短幾周內(nèi)就成為GitHub史上最受歡迎的開源項目之一——讓AI能夠像人類一樣操作計算機，自主完成復(fù)雜任務(wù)。
黃仁勛評價道：“ChatGPT曾經(jīng)讓生成式AI走進大眾視野，OpenClaw正在做同樣的事，它讓AI從‘只會回答問題’，變成‘能親自采取行動’。”
Misha Laskin用一個形象的比喻，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，而OpenClaw，就是給這個大腦裝上了四肢。”他回憶，早年間就有AutoGPT等各類智能體項目，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)展的一個關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點：“它是一個標(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：第一個是“永遠(yuǎn)在線”，主動給用戶發(fā)消息；第二個是“智能體身份”，企業(yè)會為智能體創(chuàng)建獨立“賬號座位”；第三個是“記憶能力”，能記住互動內(nèi)容，還能通過代碼編輯自己的指令。
黃仁勛對著LangChain創(chuàng)始人Harrison拋出了一個尖銳的問題：“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’變得簡單的工具。”黃仁勛隨即進行了補充：“OpenClaw是強大的通用智能體，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)，實現(xiàn)串行、并行等多種協(xié)作模式。”
這場“客廳聊天”的下半場，黃仁勛請出了第二波嘉賓——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，一個核心結(jié)論逐漸清晰：AI的“苦澀教訓(xùn)”正在應(yīng)驗，收入隨計算規(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、對外溝通。為了企業(yè)安全，應(yīng)該讓智能體同時只能做其中兩件，除非它是CEO。”
Black Forest Labs CEO Robin Rombach則打開了一個新的維度——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。機器人或智能體與現(xiàn)實世界互動，本質(zhì)上是視覺互動，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：“4年前，Anthropic的創(chuàng)始人找投資時，21個人里20個都拒絕了，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。”黃仁勛立刻插話強調(diào)：“大家一定要記住這句話，收入隨計算線性縮放，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)的實際案例，讓所有人看到了AI智能體的產(chǎn)業(yè)落地價值：“醫(yī)生為病人申請藥物時，需要寫事先授權(quán)信給保險公司，被拒絕后還要寫申訴信，這些繁瑣工作占據(jù)了醫(yī)生大量時間。而AI智能體可以完美處理這些任務(wù)——保護病人隱私、按模板填寫內(nèi)容，甚至在醫(yī)生睡覺時自動行動，為病人爭取救命的藥物。”
黃仁勛在這場討論的最后，梳理出了AI發(fā)展的三個階段：“第一個階段是生成式AI；第二個階段是推理時代，以O(shè)1模型為代表；第三個階段，就是現(xiàn)在的智能體系統(tǒng)時代。”他同時透露，2026年將成為AI商業(yè)經(jīng)濟的拐點：“過去大家總問‘過去三年AI的ROI是什么’，但今年，所有人都會問‘AI的ROI是什么’。從編碼開始，AI會逐步滲透到幾乎所有工作中，真正的商業(yè)價值落地即將到來。”
值得一提的是，GTC 首日英偉達(dá)就官宣成立了Nemotron Coalition聯(lián)盟——全球首個聚焦開放前沿基礎(chǔ)模型的跨國協(xié)作平臺，Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity、Reflection AI、Sarvam、Thinking Machines Lab 這 8 家頂尖機構(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：Black Forest Labs貢獻(xiàn)多模態(tài)生成能力（涵蓋圖像、實時視頻及動作預(yù)測模型），Cursor提供真實世界性能需求與評估數(shù)據(jù)集，LangChain專注 AI 智能體的可靠工具使用與長周期推理技術(shù)研發(fā)，Mistral AI輸出高效可定制且能實現(xiàn)完全控制的模型研發(fā)經(jīng)驗，Perplexity貢獻(xiàn)前沿模型開發(fā)專長以搭建適配海量用戶的 AI 平臺基礎(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)。”
這場由黃仁勛主導(dǎo)的“客廳聊天”，持續(xù)了近兩個小時，讓全球AI行業(yè)看到了最真實的行業(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，成為底層的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，讓每個行業(yè)、每個企業(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”進入“行動階段”。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。
這場盛會告訴我們，AI的發(fā)展已經(jīng)進入深水區(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)的每一個變化，都在推動著AI真正走進千行百業(yè)。而開放，正是這場AI革命的底層宿命。就像Misha Laskin所說，知識基礎(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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