Nehézségeket okoz a komplex munkafolyamatok és a gyorsan emelkedő költségek követése?
Az Nvidia agentikus AI-je több lépésből álló döntéshozatali folyamatokat is átvehet anélkül, hogy emberi felügyeletre lenne szükség. A vállalatok már most is milliókat takarítanak meg ezeknek az autonóm rendszereknek a használatával.
Ez az útmutató bemutatja, hogyan működik az Nvidia teljes körű AI-megoldása, és hogyan lehetne az Ön számára hasznos.
Főbb tanulságok
- Az Nvidia Agentic AI minimális emberi felügyelettel oldja meg a komplex problémákat.
- A csomag tartalmazza a Nemotron, NeMo és NIM szoftvereket a teljes testreszabáshoz.
- A vállalati felhasználók jelentős költségmegtakarításról számolnak be az autonóm ügynökök használatával kapcsolatban.
- A nyílt modellek átláthatóságot nyújtanak, de csúcskategóriás infrastruktúrát igényelnek.
Az Nvidia kínál Agentic AI-t?
Igen, az Nvidia integrált stacken keresztül biztosít agentikus AI-képességeket, amely ötvözi a nyílt forráskódú alapmodelleket és a vállalati eszközöket.
Az Agent AI kifinomult érvelést és iteratív tervezést használ, hogy önállóan, emberi irányítás nélkül oldjon meg komplex, több lépésből álló problémákat. Az Nvidia implementációja magában foglalja a Nemotron modellcsaládot az érveléshez, a NeMo keretrendszert a testreszabáshoz és a NIM mikroszolgáltatásokat a telepítéshez, mindezt vállalati szintű támogatással.
Ez a moduláris megközelítés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy olyan AI-ügynököket építsenek, amelyek érzékelik a kontextust, átgondolják a feladatokat, megtervezik a cselekvéseket és eszközök segítségével cselekszenek. A rendszer közvetlenül integrálódik a vállalati adatokkal és munkafolyamatokkal, így inkább a valós üzleti alkalmazásokban, mint elméleti kísérletekben használható. Miután hasonló ügynöki keretrendszereket teszteltem termelési környezetben, úgy találom, hogy az Nvidia nyitott modellekre való összpontosítása különösen értékes az átláthatóság és az ellenőrzés fenntartása szempontjából.
A platform illeszkedik az Nvidia szélesebb körű AI Enterprise kínálatába, biztonságos telepítési lehetőségeket biztosítva felhőalapú, helyszíni és perifériás környezetekben egyaránt. Ez az architektúra folyamatos fejlesztést tesz lehetővé egy adatflywheel segítségével, ahol minden interakció visszacsatolásra kerül a modell teljesítményének finomítása érdekében.
Hogyan működik ez valójában?
Az Nvidia ügynöki AI-stackje három egymással összekapcsolt rétegen keresztül működik, amelyek a következtetés, a testreszabás és a telepítés feladatait látják el. Minden komponens egy-egy konkrét technikai kihívást old meg az autonóm AI-ügynökök építésében.
Az alapot a Nemotron modellek képezik, amelyek a döntéshozatalt és a több lépésből álló tervezést támogató érvelési motort biztosítják. A NeMo keretrendszer középen helyezkedik el, és mélyreható testreszabást tesz lehetővé, így a csapatok finomhangolhatják a modelleket a saját adataik alapján. A NIM mikroszolgáltatások kezelik a telepítési réteget, és az ügynököket stabil API-kkal rendelkező, felhőalapú szolgáltatásokként csomagolják.
Ez a feladatok szétválasztása biztosítja az architektúra rugalmasságát. A szervezetek függetlenül cserélhetnek modelleket, módosíthatnak képzési folyamatokat vagy méretezhetnek telepítéseket. Egy nemrégiben végzett infrastruktúra-felülvizsgálat során megfigyeltem, hogy ez a modularitás hogyan csökkentette az integrációs súrlódásokat a monolitikus AI-rendszerekhez képest, amelyek merev munkafolyamatokba kényszerítik a csapatokat. A megközelítés a konténeres alkalmazásfejlesztés sikeres mintáit tükrözi, ahol a különálló komponensek jól meghatározott interfészeken keresztül kommunikálnak egymással.
Hogyan néz ez ki a gyakorlatban?
Az elmúlt negyedévben láttam, ahogy egy logisztikai csapat egy Nvidia-alapú ügynököt telepített, amely autonóm módon optimalizálta a három disztribúciós központ közötti szállítási útvonalakat. A rendszer elemezte a forgalmi mintákat, az időjárás-előrejelzéseket és a korábbi szállítási adatokat, hogy valós időben módosítsa az ütemterveket, és hat héten belül 18 százalékkal csökkentse az üzemanyagköltségeket.
Íme egy tipikus útmutató az agentikus AI üzleti tevékenységekben való implementálásához:
- Azonosítsa azokat a komplex, több lépésből álló üzleti kihívásokat, amelyek autonóm döntéshozatalt igényelnek.
- Vegye igénybe az Nvidia agentic AI-t a kritikus működési adatfolyamok feldolgozásához.
- Kapjon automatizált, hasznosítható információkat minimális emberi felügyelettel.
- Finomítsa stratégiáit folyamatos visszacsatolási ciklusok és teljesítménymutatók segítségével.
A korai felhasználók szerint a modellek kiválóan teljesítenek az utasítások követésében és az eszközök hívásában, különösen a kódolási és elemzési feladatokban. A 12B paraméteres modellek egyetlen 24 GB-os GPU-n akár 300 000 tokenes kontextusablakokat is képesek kezelni, így praktikusak a dokumentumokból álló munkafolyamatokhoz, például szerződéselemzéshez vagy kutatási szintézishez. Ez a kapacitás azért fontos, mert a valódi üzleti problémák ritkán férnek bele rövid utasításokba.
Az ügynökök az interakciós adatokon keresztül folyamatosan fejlődnek, és idővel egyre több intézményi tudást halmoznak fel. A logisztikai csapat ma már bízik abban, hogy ügynökeik önállóan kezelik az útvonaltervezési döntések 70 százalékát, és csak a szélsőséges eseteket továbbítják az emberi operátoroknak.
Mi teszi az Nvidia-t különlegessé?
Az Nvidia megközelítése kiemelkedik az open source modellek és a végpontok közötti integráció iránti elkötelezettségével, bár ez az erősség bizonyos kompromisszumokkal jár, amelyeket érdemes megvizsgálni.
A vállalat több mint 650 nyílt modellt és több mint 250 adatkészletet tart fenn a Hugging Face-en, így a fejlesztőknek példátlan hozzáférést biztosít a legmodernebb AI-erőforrásokhoz. Ez az átláthatóság lehetővé teszi a technikai csapatok számára, hogy ellenőrizzék a modell viselkedését, testreszabják az adott felhasználási esetekhez, és elkerüljék a beszállítói függőséget. Amikor tavaly értékeltem a versenytárs platformokat, a legtöbbjük black-box API-kat igényelt, ami szinte lehetetlenné tette a hibakeresést.
A platform erősségei és korlátai:
- A nyílt forráskódú ökoszisztéma licencelési korlátozások nélkül teszi lehetővé a testreszabást és az átláthatóságot.
- Az integrált munkafolyamatok zökkenőmentesen összekapcsolják a hardvert, a modelleket és a telepítési eszközöket.
- A magas hardver- és számítási követelmények meredek kezdeti befektetési akadályokat jelentenek.
- A nagyszabású integráció komplexitása speciális technikai támogatást igényelhet.
A közösség visszajelzései rámutatnak, hogy bár a 340B paraméterű Nemotron modell képességei felveszik a versenyt a GPT-4-gyel, csak a következtetéshez körülbelül 700 GB VRAM-ra van szüksége. Ez több csúcskategóriás GPU-csomópontot jelent, ami azt jelenti, hogy a kisebb szervezetek jelentős infrastrukturális akadályokkal szembesülnek. Az árak miatt a legmagasabb szintű modellek elérhetetlenek azoknak a csapatoknak, amelyek nem rendelkeznek jelentős tőkével vagy felhőalapú kreditekkel.
A mérleg pozitív irányba billen azoknak a vállalkozásoknak, amelyek már GPU-infrastruktúrát üzemeltetnek, vagy indokoltnak tartják a felhőalapú kiadásokat. A startupok és kutatólaboratóriumok számára a kisebb Nemotron Nano modellek (9B–32B paraméterek) könnyebben elérhető belépési pontot kínálnak, miközben versenyképes teljesítményt nyújtanak a célzott feladatokban.
Integráció és ökoszisztéma-kompatibilitás
A modern AI rendszerek akkor buknak meg, ha nem tudnak csatlakozni a meglévő vállalati infrastruktúrához. Az Nvidia úgy tervezte meg ügynöki platformját, hogy az a szervezetek által már használt eszközökhöz csatlakozzon, ahelyett, hogy egy teljes cserét kényszerítene.
Az architektúra stabil végpontokon keresztül átfogó API-hozzáférést biztosít, lehetővé téve a fejlesztők számára az AI-ügynökök RESTful-hívások vagy SDK-k segítségével történő integrálását. Az Nvidia NIM mikroszolgáltatás-csomagja konténeres szolgáltatásokként működik, amelyek bárhol futtathatók, ahol a Kubernetes is, a helyszíni adatközpontoktól a többfelhős környezetekig.
Az olyan partnerségek, mint a Nutanix Enterprise AI platformja, az Nvidia komponenseit közvetlenül beágyazzák a hibrid felhőkezelő eszközökbe, egyszerűsítve ezzel a telepítést az elosztott infrastruktúrát kezelő IT-csapatok számára. Ez az ökoszisztéma-megközelítés hónapokról hetekre csökkenti az integrációs időt.
A főbb felhőszolgáltatók natívan támogatják az Nvidia stackjét piaci listákon és előre konfigurált környezetekben. A szervezetek igény szerint indíthatnak ügynökfejlesztési környezeteket anélkül, hogy bare metal-t kellene biztosítaniuk. A rugalmasság kiterjed az edge-telepítésekre is, ahol ugyanazok a modellek kisebb GPU-konfigurációkon futnak a késleltetésérzékeny alkalmazásokhoz, mint például a valós idejű videóelemzés vagy az ipari automatizálás.
Ez az interoperabilitás azért fontos, mert a legtöbb vállalkozás heterogén technológiai stackeket használ. Egy gyártóvállalatnak szüksége lehet olyan ügynökökre, amelyek egyszerre futnak a gyárpadló szélén lévő eszközökön, a regionális adatközpontokban és a nyilvános felhőben, és mindegyikük közös API-kon keresztül koordinálódik.
Végrehajtási ütemterv és változáskezelés
A sikeres AI-ügynökök bevezetése egy fokozatos megközelítést követ, amely bizalmat épít, miközben kezeli a technikai és szervezeti kockázatokat. A közvetlen termelésbe való belépés általában integrációs hibákat és felhasználói ellenállást vált ki.
A szervezeteknek négy különálló fázisban kell strukturálniuk a bevezetést, mindegyik fázisnak egyértelmű sikerkritériumokkal kell rendelkeznie, mielőtt továbblépnének. Az IT-adminisztrátoroknak szorosan együtt kell működniük az automatizálandó üzleti folyamatokat jól ismerő szakértőkkel.
- Pilot fázisú tesztelés ellenőrzött környezetben, szintetikus adatokkal.
- 1. fázis: teljes körű felügyelettel történő bevezetés kiválasztott üzleti egységekben.
- 2. fázis: fokozatos kiterjesztés további részlegekre, irányítási keretrendszerekkel.
- Teljes körű, szervezet-szintű integráció folyamatos fejlesztési folyamatokkal.
Egy pénzügyi szolgáltató ügyféllel nemrégiben végzett kísérleti projekt során három hetet töltöttünk az 1. fázisban, mielőtt tovább léptünk volna. Ez a türelem meghozta gyümölcsét, amikor rájöttünk, hogy az ügynöknek további korlátokra van szüksége a megfelelőségi ellenőrzések terén. Az, hogy ezt a problémát 50 felhasználóval fedeztük fel 5000 helyett, jelentős javítási munkát takarított meg.
A GTC 2025 iparági példái azt mutatják, hogy még a nagyszabású bevezetések is ezt a mintát követik. Az Eli Lilly gyógyszeripari AI-gyára, annak ellenére, hogy több mint 1000 GPU-t használ, célzott gyógyszerkutatási munkafolyamatokkal kezdte, mielőtt kiterjesztette tevékenységét szélesebb körű kutatási alkalmazásokra. Az ütemterv lehetővé teszi a csapatok számára, hogy validálják a modell viselkedését, irányítási folyamatokat hozzanak létre és fokozatosan képezzék a felhasználókat, ahelyett, hogy egyik napról a másikra átalakító technológiát vezetnének be felkészületlen szervezeteknél.
Közösségi visszhang és a korai felhasználók véleménye
A fejlesztők és a vállalatok reakciói az Nvidia ügynöki AI-jére a technikai képességek iránti lelkesedés és a hozzáférhetőséget érintő gyakorlati aggodalmak keverékét tükrözik.
A Hacker News oldalon a felhasználók dicsérték a Nemotron-4 340B modellt, mint potenciálisan GPT-4 szintű minőséget nyújtó, nyílt forráskódú licenccel rendelkező terméket, és a korábbi kiadások problémáitól mentes versenytársnak nevezték. Ugyanakkor ugyanebben a szálban megjegyezték, hogy a következtetéshez körülbelül 700 GB VRAM szükséges, így csak azok a szervezetek férhetnek hozzá, amelyek jelentős GPU-infrastruktúrával vagy 240 000 dollár körüli felhőalapú költségvetéssel rendelkeznek.
A Reddit fejlesztői több pozitív tapasztalatot osztottak meg a kisebb Nemotron Nano modellekről:
- A teljesítmény és a hatékonyság lenyűgöző a fogyasztói hardverek esetében, egyetlen RTX 3080-on másodpercenként körülbelül 80 token generálódik.
- A nyílt forráskódú hozzáférhetőség erős közösségi támogatást és kísérletezést eredményez.
- A magas költségek és az infrastruktúra igényei akadályt jelentenek a kisebb csapatok és az egyéni fejlesztők számára.
Az egyik fejlesztő megjegyezte, hogy egy 12B modellt 300 000 token kontextussal töltöttek be egy 24 GB-os GPU-ra, és kiválóan alkalmasnak találták kódolási feladatokhoz. Egy másik fejlesztő a 9B változatot „őrülten gyorsnak” nevezte a nagyobb 30B modellekhez képest, miközben az utasítások követése és az eszközök használata terén hasonló minőséget biztosított. Ez a gyakorlati visszajelzés igazolja az Nvidia hatékonysági állításait a marketinges referenciaértékeken túl.
A közösség nagyra értékeli, hogy az Nvidia kifejezetten ösztönzi a Nemotron kimenetek használatát más modellek szintetikus képzési adatainak generálására, ellentétben a felhőalapú API-kkal, amelyek tiltják az ilyen felhasználást. Ez a nyitottság ösztönzi a kísérletezést és a származékos munkákat, amelyek az AI ökoszisztéma egészének javát szolgálják. A közösségi médiában megjelenő reakciók az autonóm képességekkel kapcsolatos izgalmat keverik óvatos humorral az AI-ügynökök egyre nagyobb autonómiájával kapcsolatban, ami egyszerre tükrözi az optimizmust és az egészséges szkepticizmust a technológia jövőjét illetően.
Útiterv és ökoszisztéma-kilátások
Az Nvidia fejlesztési ütemterve ambiciózus terveket tár fel az agentikus AI kutatólaboratóriumokból a mainstream vállalati alkalmazásokba való átvitelére vonatkozóan a következő 18 hónapban.
[[TIMELINE_GRAPHIC: 2026 első féléve, 10 000 Blackwell GPU-val felszerelt Equinox szuperszámítógép üzembe helyezése az Argonne Labban; 2026 március, a GTC keynote előadásában bemutatják a következő generációs agentikus AI fejlesztéseket és eszközöket; 2026 vége, kulcsrakész vállalati agentikus AI megoldások a legnagyobb szoftvergyártóktól]]
A DOE Solstice rendszere 100 000 Blackwell GPU-val a mai napig a legnagyobb mesterséges intelligencia infrastruktúra-beruházás, amelynek középpontjában az autonóm tudományos érvelési modellek fejlesztése áll. 2026 elején kerül sor a kisebb Equinox telepítésére, amely várhatóan az év első felében lesz üzembe helyezve, hogy határterületi mesterséges intelligenciát képezzen hipotézisek generálására és kísérleti tervezésre.
Jensen Huang 2026 márciusában tartott GTC-konferencián tartott előadásában valószínűleg bemutatja a következő generációs ügynökök képességeit, amelyek között szerepelhetnek a szerszámhasználat, a hosszú távú tervezés és az Omniverse-en keresztüli fizikai AI-integráció terén elért fejlődések. Az iparági megfigyelők olyan hardverek bejelentését várják, amelyek kifejezetten a gondolkodási feladatok és a memóriát igénybe vevő AI-műveletekhez lettek kialakítva.
2026 végére a ServiceNow, a Palantir és más vállalati platformokkal kötött partnerségeknek köszönhetően termeléskész ügynöki megoldások állnak majd rendelkezésre az ügyfelekkel való kapcsolattartás területén. A korai prototípusok már kezelik az IT-jegyek osztályozását és a szállítási lánc optimalizálását. A Fortune 500-as vállalatok esettanulmányai, amelyek ezeket az ügynököket szabályozott iparágakban használják, igazolják a technológia szélesebb körű alkalmazhatóságát.
Ahogy egy elemző az októberi GTC konferencián megjegyezte: „Az Nvidia az ügynöki innováció ütemét határozza meg azzal, hogy hardvert, modelleket és szoftvereket kapcsol össze egy olyan teljes rendszerré, amelyet a versenytársak nem tudnak utánozni.” Ez az integrációs előny lehetővé teszi az Nvidia számára, hogy domináljon a koncepcióbizonyító ügynököktől az autonóm módon valódi üzleti folyamatokat kezelő rendszerek felé történő átállásban.
Mennyibe kerül az Nvidia Agentic AI?
Az Nvidia ügynöki AI ára a telepítési modelltől és a mérettől függően jelentősen változik. A szervezetek infrastruktúrájuk és adatrezidenciájuk követelményeitől függően választhatnak a felhőalapú felhasználás, a helyszíni előfizetés vagy a hibrid megközelítés között.
A DGX Cloud ára az A100-alapú példányok esetében havi körülbelül 36 999 dollár egy nyolc GPU-s konfiguráció esetén. Ez tőkeberuházás nélkül biztosít hosztolt infrastruktúrát az AI fejlesztéshez. A H100-alapú példányok ára magasabb, ami a megnövekedett számítási kapacitást tükrözi.
Az Nvidia AI Enterprise szoftvercsomag ára önálló kezelés esetén 4500 dollár/GPU/év egyéves előfizetés esetén. Többéves szerződés esetén ez 13 500 dollár/GPU/évre csökken három évre, míg az örökös licenc ára 22 500 dollár/GPU, öt év támogatással. A felhőalapú piactér opciók 1 dollár/GPU-óra árat kínálnak fizetéskor fizetéssel az AWS, Azure, Google Cloud és Oracle platformokon.
A nyílt forráskódú komponensek, beleértve a NeMo eszközkészletet, a Nemotron modell súlyokat és az AI Blueprints-et, nem járnak licencdíjakkal. A fejlesztők szabadon letölthetik és testreszabhatják a modelleket, az Nvidia pedig a szoftverlicencelés helyett a hardverértékesítésből és a vállalati támogatási szerződésekből szerez bevételt. Ez a megközelítés hozzáférhetővé teszi a kísérletezést, miközben fizetett támogatási lehetőségeket biztosít az SLA-kat és szakértői segítséget igénylő termelési telepítésekhez. Az oktatási programok és a startupok akár 75 százalékos kedvezményre is jogosultak lehetnek a szokásos vállalati árakhoz képest.
Következő lépések és cselekvési ellenőrzőlista
Az Nvidia agentikus AI-je nyílt forráskódú modellek, folyamatos tanulás és rugalmas telepítési lehetőségek révén biztosít autonóm problémamegoldást. A technológia lehetővé teszi a szervezetek számára a komplex munkafolyamatok automatizálását, miközben megőrzi az átláthatóságot és az irányítást. Az első felhasználók jelentős hatékonyságnövekedésről számolnak be az ügyfélszolgálat, a szoftverfejlesztés és az üzleti optimalizálás terén. A sikerhez gondos tervezés, fokozatos bevezetés és a technikai csapatok és az üzleti érdekelt felek közötti összehangolás szükséges.
Az üzleti vezetőknek ezeket a konkrét lépéseket kell megtenniük az agens AI képességeinek értékelése és integrálása érdekében:
[ ] Tekintse át a jelenlegi AI stratégiákat, és azonosítsa a nagy értékű automatizálási lehetőségeket[ ] Értékelje az Nvidia agentic AI-t célzott pilot projektekhez mérhető KPI-kkal[ ] Konzultáljon az IT-adminisztrátorokkal és a témában jártas szakértőkkel az integrációs követelményekről[ ] Kövesse nyomon az Nvidia 2026. márciusi GTC bejelentéseit a következő generációs képességekről[ ] Tervezzen be szállítói bemutatókat, hogy értékelje a meglévő infrastruktúrához való gyakorlati illeszkedést