人工智能（AI）浪潮正從基礎模型走向應用層，AI代理系統（Agentic AI）成為產業焦點。英偉達執行長黃仁勳近日在摩根士丹利舉辦的Tech, Media & Telecom 2026大會上表示，開源AI代理框架OpenClaw的出現，可能是「這個時代最重要的一次軟件發布」，其採用速度甚至超越作業系統Linux。
黃仁勳在演講中談及AI產業的發展結構，他曾將整個AI生態比喻為一個「五層蛋糕」，從底層硬件與基礎模型，到最上層的應用。隨著大模型逐漸成熟，產業價值正快速向「應用層」轉移，而AI代理系統正是這一層最具代表性的技術形態。OpenClaw便是其中的重要例子，它讓AI能夠透過連續的提示與工具調用，模擬人類完成工作流程，從而大幅提高效率。
「如果你一直在關注AI產業，就會知道OpenClaw的影響力。」黃仁勳表示，「Linux花了大約30年才建立今天的規模，而OpenClaw只用了3週時間就超越Linux。它現在已經成為史上下載量最高的開源軟件之一。」他認為，這種爆發式採用速度顯示AI代理技術正在快速進入大眾與企業的實際應用場景。
OpenClaw的成功並非來自技術門檻極高，而是其應用方式極為直觀。透過AI代理，使用者只需輸入指令，系統便能自動執行多步驟任務，例如搜尋資料、生成圖像、進行分析或整合資訊等。原本需要專業技能與長時間完成的工作，現在可透過AI代理在短時間內完成，這使AI技術首次真正深入一般使用者的日常工作流程。
黃仁勳指出，AI代理系統的興起正在改變整個AI運算需求結構。當AI能夠自主完成多步驟任務時，系統需要處理的Token數量將大幅增加。他形容這種情況為「算力真空」，即Token需求的成長速度遠遠超過現有運算資源的擴張速度。隨著代理式AI被廣泛應用於搜尋、內容生成與複雜分析等任務，整體Token消耗量可能暴增約一千倍。
這種需求變化對於AI基礎設施供應商帶來巨大機會。黃仁勳表示，AI代理需要持續運行多個任務流程，包括網路搜尋、資料整合、圖像生成及長上下文推理等工作負載，這些都意味著資料中心需要更龐大的算力與記憶體資源。對NVIDIA而言，這將推動GPU需求進一步成長。
在硬體架構方面，NVIDIA目前的Nvidia Hopper architecture與Nvidia Blackwell architecture主要用於大模型訓練與推理工作負載。而未來的新一代架構Nvidia Rubin architecture則將專門針對AI代理所需的長上下文與高Token處理需求進行優化。Rubin架構將提升板載記憶體容量，並結合新的平台技術，以改善AI代理在處理大型任務鏈時的效率。
黃仁勳認為，AI產業正進入一個新的發展階段。過去十年，大模型與算力的突破奠定了AI基礎，而未來十年，AI代理與應用層將釋放更大的商業價值。OpenClaw的快速普及，正是這一轉折點的重要象徵。 （編輯部）
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