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2025年GTC全球技術大會落下帷幕的次日，英偉達市值突破5萬億美元大關，再度將人工智能推至全球資本的聚光燈下。伴隨這份耀眼成績而來的，是關于AI的激烈爭議：一方認為這不過是新一輪技術泡沫，喧囂過后終將回歸沉寂；另一方則堅信，AI正跨越關鍵拐點，從生成式走向代理式，即將引領人類開啟全新的生產力革命。
英偉達創始人黃仁勛在2025年GTC全球技術大會中發表演講
要厘清這場爭議的核心，或許我們應當將目光投向英偉達創始人黃仁勛在大會上那長達兩小時的演講。在那件標志性的黑色皮衣背后，他不僅公布了英偉達的技術路線圖，更勾勒出了AI作為下一代基礎設施的宏大藍圖。
01 黃仁勛的認知顛覆：AI是“工作者”，更是重塑經濟的“新電力”
在黃仁勛的演講中，第一個顛覆性觀點便是重新定義AI的本質：AI不是輔助人類的“工具”（Tools），而是能夠自主行動的“工作者”（Workers）。這一界定并非概念游戲，而是基于產業規模的深刻洞察。
根據他的觀點，全球IT工具（如Excel、數據庫）的產業規模約為萬億美元級別，而全球經濟總量卻高達100萬億美元。過去的技術革命中，工具始終需要通過人類操作才能發揮價值，而如今的AI已具備直接使用這些工具的能力：它能讀取數據、分析報表、調度資源，甚至自主生成代碼與方案，直接參與到百萬億美元規模的全球經濟活動中。這種越過人類的能力，正是AI估值難以用傳統框架衡量的核心原因。
更具前瞻性的是黃仁勛提出的“AI工廠”概念。
黃仁勛在演講中提出“AI工廠”概念
他指出，過去IT產業的邏輯是“先編寫軟件，再讓計算機運行軟件”，而未來的核心轉變是“計算機自主生成有價值的token，再將token重構成音樂、文本、視頻、化學配方甚至蛋白質”。這種從“檢索式計算”到“生成式計算”的躍遷，讓數據中心不再是“存儲文件的倉庫”，而成為“生產數字價值的工廠”。
為支撐這一模式，英偉達發布了“AI工廠的操作系統”NVIDIA Dynamo——其命名直指工業革命的核心發明“發電機（Dynamo）”，寓意著AI將像電力一樣，成為驅動所有產業運轉的底層動力。
值得注意的是，黃仁勛將AI定調為與電、互聯網同級的基礎設施。這種基礎設施級的技術迭代，意味著AI將從“可選工具”變為“必需資源”。正如現代企業無法脫離電力運轉，未來的經濟主體也將無法脫離AI存在，而掌控AI基礎設施的企業，無疑將握住經濟運行的“電閘”。
02 英偉達AI工廠的落地樣本
事實上，英偉達早已將AI工廠轉化為產業實踐，在多個領域驗證了AI工廠的商業價值。
其中最引人注目的合作，當屬與通用汽車（GM）的深度綁定。雙方將在三大領域落地AI技術：在制造端，利用AI革新汽車生產線的調度與質量檢測；在研發端，通過模擬技術加速車輛設計與性能測試；在車載端，部署自主駕駛AI系統，實現車輛的實時環境感知與決策。
這種“全鏈路AI賦能”，正是AI工廠理念在制造業的典型應用：通過生成式計算生成設計方案、通過代理式AI（Agentic AI）執行生產調度、通過物理AI理解車輛行駛中的物理規律。
英偉達“AI工廠”宣布與通用汽車深度綁定
在自動駕駛與機器人領域，英偉達的技術布局同樣深入。其發布的Omniverse平臺被定義為“物理AI的操作系統”，可構建真實世界的數字孿生；新一代世界基礎模型Cosmos能生成無窮盡的虛擬場景，為AI訓練提供海量合成數據；與DeepMind、Disney Research聯合開發的物理引擎Newton，則能精準模擬摩擦力、慣性等物理規律，讓機器人具備理解真實世界的能力。更關鍵的是，英偉達將人形機器人的通用基礎模型IsaacGrootN1開源，降低了行業的AI應用門檻。這種“技術開放+生態共建”的模式，正是AI工廠從“單一企業應用”走向“全產業普及”的關鍵一步。
NVIDIA在開源模型領域貢獻巨大，共有23個模型位列排行榜
從技術性能來看，英偉達的AI工廠已展現出驚人的效率。以推理場景為例，傳統大型語言模型（LLM）在處理復雜任務時往往“一次性輸出”，錯誤率居高不下（如婚宴座位安排任務中僅用439個token卻漏洞百出）；而基于Blackwell平臺的推理模型能通過“思維鏈（Chainof Thought）”逐步推理，用8600多個token反復驗證，最終得出正確答案。這種“智能提升”背后，是算力的指數級增長。
黃仁勛預測，到2030年全球數據中心建設規模將達一萬億美元，而“有實體工廠的企業，終將擁有兩個工廠：一個生產實物產品，一個生產數字價值”。
03 bit-Agent：九科信息交出的“中國方案”
當英偉達憑借AI工廠理念與產業實踐，為全球AI基礎設施落地提供了國際樣本時，中國企業也在本土化場景中積極探索適配路徑，試圖交出屬于自己的技術答卷。
其中，九科信息自主研發的bit-Agent頗具代表性。作為國內首個實現商業化落地的GUI Agent，它打通了“決策-感知-執行-學習”的全鏈路能力，讓其在制造業、金融業等領域快速構建起差異化智能體解決方案。
傳統智能工具多采用“大模型規劃+RPA執行”的線性架構，這種模式不僅在實際操作與預設流程出現偏差時會直接“卡殼”，還會衍生出跨場景開發成本高、單任務耗時久、重復調用大模型導致資源浪費等連鎖問題，也因此難以擺脫“AI套殼”的行業困境。
九科信息bit-Agent的五大核心能力
而bit-Agent的核心突破，恰恰是針對這些痛點重構了“AI+自動化”的技術邏輯：它不再依賴固定流程，而是通過實時感知環境動態調整決策，同時建立能力升級機制，從根源上解決了傳統工具的適配性與經濟性難題。
這種技術優勢在某頭部車企的安全運維場景中得到充分驗證。針對該車企旗下上百家子公司的多維度安全巡檢需求，bit-Agent展現出三大核心價值：
九科信息bit-Agent助力某頭部車企智能巡檢項目
其一，通過“一次配置、全域復用”的模板化能力，大幅降低跨場景開發成本，無需為不同廠區單獨定制流程；
其二，借助自主決策和自動化執行能力，將單個產品的巡檢耗時大幅降低；
其三，依托流程固化機制，首次完成巡檢任務后便自動沉淀為可復用“能力”，后續執行時無需重復調用大模型，既保障了操作穩定性，又節省了90%以上的token消耗。
九科信息bit-Agent的流程固化功能
英偉達以Dynamo操作系統為核心，構建的是“生產數字價值的工廠”，聚焦于底層算力與數字資產的生成；而bit-Agent則以“工作流自動工廠”為定位，聚焦于產業端的業務流程標準化生成，同時作為執行終端激活企業已有的數字化資產，最終形成“設計-執行-復用”的智能體落地閉環，讓AI工廠的理念在本土化場景中有了更具體的實踐載體。
AI作為堪比電力的通用技術，其真正的價值從不在單一硬件的溢價里。當它與制造業的數字孿生深度耦合，甚至重構整個產業的生產邏輯時，當前的市值不過是這場革命的“預付款”。那些還未完全爆發的垂直場景、尚未成型的人機協作模式、那些關于人型機器人的暢想，終將證明：我們今天對AI的估值，只是看到了冰山露出水面的一角。
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