黃仁勛與全球最火AI初創(chuàng)公司CEO們，都聊了什么

OpenClaw只是開始，AI的終極形態(tài)是什么？

“AI春晚”英偉達(dá)GTC全球開發(fā)者大會(huì)，向來是全球人工智能產(chǎn)業(yè)的“風(fēng)向標(biāo)”。

本次盛會(huì)的重磅亮點(diǎn)之一，便是英偉達(dá)正式宣布成立全球首個(gè)聚焦開放前沿基礎(chǔ)模型的Nemotron Coalition聯(lián)盟，聯(lián)合全球頂尖AI力量共推技術(shù)革新。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月18日，一場“開放模型”圓桌論壇更是將大會(huì)熱度推至頂峰——黃仁勛邀請了Cursor、Perplexity、LangChain、Reflection AI、Thinking Machines Lab等一眾當(dāng)紅AI公司的CEO圍坐一堂，以“客廳聊天”的形式暢聊AI未來。

值得注意的是，這些嘉賓中多數(shù)正是Nemotron Coalition聯(lián)盟的創(chuàng)始成員，也是英偉達(dá)在開放模型研發(fā)、生態(tài)構(gòu)建中的核心合作伙伴，這場對話既是行業(yè)前沿觀點(diǎn)的碰撞，更是核心合作陣營的一次集體發(fā)聲。

黃仁勛在現(xiàn)場拋出了他的理解：“模型不是產(chǎn)品，是技術(shù)。ChatGPT是產(chǎn)品，開放模型是技術(shù)。”而當(dāng)話題聚焦到開源項(xiàng)目OpenClaw時(shí)，現(xiàn)場徹底沸騰，有嘉賓直言：“它讓AI有了四肢。”

這場對話試圖澄清大眾對開放模型的認(rèn)知盲區(qū)，更勾勒出了AI從“會(huì)回答”到“能行動(dòng)”的清晰圖景。

重新定義AI模型，第三種公司站上舞臺

如果說GTC首日的主題演講是黃仁勛的“獨(dú)角秀”，那么3月18日的開放模型論壇，就是一場屬于全球頂尖AI創(chuàng)業(yè)者的“群英會(huì)”。

黃仁勛穿著印著Cursor logo的皮夾克走上臺，沒有PPT，只是把Cursor CEO Michael Truell、Perplexity CEO Aravind Srinivas、LangChain CEO Harrison Chase、Reflection AI CEO Misha Laskin、Thinking Machines Lab CEO Mira Murati請到臺上，開口就定下了聊天的基調(diào)：“咱們就像在我家客廳一樣，不用客氣，想說話就直接說。”這種去中心化的交流方式，恰與“開放”的主題不謀而合。

黃仁勛率先給出了自己的核心觀點(diǎn)：“晶體管對臺積電來說是產(chǎn)品，但對其他公司來說，只是一種可以被集成的技術(shù)。模型也是一樣的道理，OpenAI、Anthropic、Gemini這些公司做的閉源模型是產(chǎn)品，而開放模型生態(tài)提供的，是可以被集成、被改造、被創(chuàng)新的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。”

他同時(shí)透露了一個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)：“現(xiàn)在開放模型聚合起來，已經(jīng)是世界上第二大的模型體系了，跨越所有行業(yè)和應(yīng)用場景。我認(rèn)為它最終會(huì)成為全球最大的模型體系。”

Cursor CEO Michael Truell直言，當(dāng)下行業(yè)對AI公司的分類過于狹隘：“大家都覺得軟件層的AI公司只有兩種，一種是做基礎(chǔ)大模型的，一種是做上層應(yīng)用的。但現(xiàn)在，第三種AI公司正在快速崛起——它們既會(huì)用市場上最好的模型API，又會(huì)自己做模型訓(xùn)練和優(yōu)化，把兩者結(jié)合起來，做成某個(gè)垂直領(lǐng)域里最好的產(chǎn)品。"他預(yù)測，未來1-2年，AI領(lǐng)域會(huì)誕生一種全新的"復(fù)合智能體”：“這種智能體能夠處理需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天才能完成的復(fù)雜任務(wù)。”

Perplexity CEO Aravind Srinivas則用一個(gè)生動(dòng)的比喻，詮釋了AI的本質(zhì)：“AI不是單一的模型，而是一個(gè)完整的系統(tǒng)，一臺全新的計(jì)算機(jī)。你需要構(gòu)建一個(gè)編排系統(tǒng)，把AI能做的所有事情——編程、寫作、生成多模態(tài)內(nèi)容——都整合起來。這些子智能體就像音樂家，模型是他們手中的樂器。”

LangChain CEO Harrison Chase則從開發(fā)者的角度，提出了“馬具工程”的概念：“開發(fā)者在構(gòu)建AI應(yīng)用時(shí)，大部分精力都不是花在模型本身，而是花在模型周圍的一切——什么時(shí)候壓縮數(shù)據(jù)、用什么子智能體、選什么模型……這整個(gè)圍繞模型的'馬具'設(shè)計(jì)，正在成為一門全新的工程學(xué)科。”

Reflection AI CEO Misha Laskin則直接點(diǎn)破了行業(yè)對開放模型的兩大核心誤解：

“第一個(gè)誤解，是覺得模型公司只做模型，其實(shí)它們做的是端到端的全棧產(chǎn)品。而開放的價(jià)值，就是讓更多人有機(jī)會(huì)做這種端到端的優(yōu)化。

第二個(gè)誤解，是認(rèn)為開放模型永遠(yuǎn)會(huì)落后于前沿閉源模型。模型作為基礎(chǔ)的知識基礎(chǔ)設(shè)施，渴望開放是它的宿命——書籍曾經(jīng)封閉，印刷術(shù)讓它開放；科學(xué)曾經(jīng)封閉，學(xué)術(shù)期刊讓它開放；AI領(lǐng)域也會(huì)如此。”

Thinking Machines Lab CEO Mira Murati則從科研的角度，闡述了開放模型的不可替代性：“AI的進(jìn)步非常快，我們正走在指數(shù)曲線上。有太多東西需要學(xué)習(xí)、需要研究，這不可能只靠幾個(gè)大實(shí)驗(yàn)室完成。我們早期就決定開放后訓(xùn)練API，讓外部的研究人員也能在前沿模型上做后訓(xùn)練。”

圖片源：MAEIL Business Newspaper

OpenClaw引爆全場：AI從"會(huì)回答"到"能行動(dòng)"的革命

當(dāng)論壇的話題轉(zhuǎn)向OpenClaw時(shí)，現(xiàn)場的氛圍被推至高潮。這個(gè)由奧地利開發(fā)者Peter Steinberger在2025年1月發(fā)布的開源項(xiàng)目，在短短幾周內(nèi)就成為GitHub史上最受歡迎的開源項(xiàng)目之一——讓AI能夠像人類一樣操作計(jì)算機(jī)，自主完成復(fù)雜任務(wù)。

黃仁勛評價(jià)道：“ChatGPT曾經(jīng)讓生成式AI走進(jìn)大眾視野，OpenClaw正在做同樣的事，它讓AI從‘只會(huì)回答問題’，變成‘能親自采取行動(dòng)’。”

Misha Laskin用一個(gè)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(dòng)，而OpenClaw，就是給這個(gè)大腦裝上了四肢。”他回憶，早年間就有AutoGPT等各類智能體項(xiàng)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(shí)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(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)：“它是一個(gè)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(diǎn)：第一個(gè)是“永遠(yuǎn)在線”，主動(dòng)給用戶發(fā)消息；第二個(gè)是“智能體身份”，企業(yè)會(huì)為智能體創(chuàng)建獨(dú)立“賬號座位”；第三個(gè)是“記憶能力”，能記住互動(dòng)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(gè)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(gè)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(huì)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(jìn)行了補(bǔ)充：“OpenClaw是強(qiáng)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(shí)現(xiàn)串行、并行等多種協(xié)作模式。”

從代碼到產(chǎn)業(yè)：AI的苦澀教訓(xùn)改寫商業(yè)規(guī)則

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(gè)核心結(jié)論逐漸清晰：AI的“苦澀教訓(xùn)”正在應(yīng)驗(yàn)，收入隨計(jì)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(gè)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(shí)只能做其中兩件，除非它是CEO。”

Black Forest Labs CEO Robin Rombach則打開了一個(gè)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(jìn)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(jī)器人或智能體與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)，本質(zhì)上是視覺互動(dòng)，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(yàn)：“4年前，Anthropic的創(chuàng)始人找投資時(shí)，21個(gè)人里20個(gè)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(jì)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(qiáng)調(diào)：“大家一定要記住這句話，收入隨計(jì)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(shí)際案例，讓所有人看到了AI智能體的產(chǎn)業(yè)落地價(jià)值：“醫(yī)生為病人申請藥物時(shí)，需要寫事先授權(quán)信給保險(xiǎn)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(shí)間。而AI智能體可以完美處理這些任務(wù)——保護(hù)病人隱私、按模板填寫內(nèi)容，甚至在醫(yī)生睡覺時(shí)自動(dòng)行動(dòng)，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(gè)階段：“第一個(gè)階段是生成式AI；第二個(gè)階段是推理時(shí)代，以O(shè)1模型為代表；第三個(gè)階段，就是現(xiàn)在的智能體系統(tǒng)時(shí)代。”他同時(shí)透露，2026年將成為AI商業(yè)經(jīng)濟(jì)的拐點(diǎn)：“過去大家總問‘過去三年AI的ROI是什么’，但今年，所有人都會(huì)問‘AI的ROI是什么’。從編碼開始，AI會(huì)逐步滲透到幾乎所有工作中，真正的商業(yè)價(jià)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(gè)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(jī)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(shí)時(shí)視頻及動(dòng)作預(yù)測模型），Cursor提供真實(shí)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(shí)現(xiàn)完全控制的模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，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(qiáng)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)。”

結(jié)語：開放不是選擇，是AI產(chǎn)業(yè)的底層宿命

這場由黃仁勛主導(dǎo)的“客廳聊天”，持續(xù)了近兩個(gè)小時(shí)，讓全球AI行業(yè)看到了最真實(shí)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(dú)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(gè)行業(yè)、每個(gè)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(jìn)入“行動(dòng)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(huì)告訴我們，AI的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)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(gè)變化，都在推動(dòng)著AI真正走進(jìn)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)。

頭圖及封面來源：Benjamin Fanjoy / Getty Images