วิธีที่ Nvidia Agentic AI แก้ไขปัญหาทางธุรกิจจริง

กำลังประสบปัญหาในการตามให้ทันกับกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนและค่าใช้จ่ายที่พุ่งสูงขึ้นหรือไม่?

เอเจนต์ AI ของ Nvidia สามารถควบคุมการตัดสินใจหลายขั้นตอนได้โดยไม่ต้องมีการดูแลจากมนุษย์ บริษัทต่างๆ กำลังประหยัดเงินหลายล้านโดยใช้ระบบอัตโนมัติเหล่านี้

คู่มือนี้อธิบายอย่างละเอียดว่าโซลูชัน AI แบบครบวงจรของ Nvidia ทำงานอย่างไร และวิธีที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์กับคุณได้

ประเด็นสำคัญ

Nvidia มีบริการ AI แบบตัวแทนหรือไม่?

ใช่,Nvidia ให้บริการความสามารถของ AI แบบเอเจนต์ผ่านชุดระบบที่ผสานรวมซึ่งรวมเอาแบบจำลองฐานที่เป็นโอเพนซอร์สกับเครื่องมือสำหรับองค์กรเข้าไว้ด้วยกัน

เอเจนติก AI ใช้การให้เหตุผลที่ซับซ้อนและการวางแผนแบบวนซ้ำเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนได้โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแนะนำจากมนุษย์อย่างต่อเนื่อง การนำไปใช้ของ Nvidia ประกอบด้วยตระกูลแบบจำลอง Nemotron สำหรับการให้เหตุผล, NeMo framework สำหรับการปรับแต่ง, และ NIM microservices สำหรับการPLOY, ทั้งหมดได้รับการสนับสนุนโดยระบบระดับองค์กร

แนวทางแบบโมดูลาร์นี้ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างตัวแทน AI ที่รับรู้บริบท คิดวิเคราะห์ผ่านงาน วางแผนการกระทำ และดำเนินการโดยใช้เครื่องมือต่าง ๆ ได้ระบบสามารถผสานการทำงานกับข้อมูลและกระบวนการทำงานขององค์กรได้โดยตรง ทำให้เหมาะสำหรับการนำไปใช้ในธุรกิจจริงมากกว่าการทดลองทางทฤษฎี จากการทดสอบกรอบการทำงานของตัวแทนที่คล้ายกันในสภาพแวดล้อมการผลิต ผมพบว่าการมุ่งเน้นของ Nvidia ในแบบจำลองแบบเปิดนั้นมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการรักษาความโปร่งใสและการควบคุม

แพลตฟอร์มนี้สอดคล้องกับข้อเสนอด้าน AI Enterprise ที่กว้างขวางของ Nvidia โดยมอบตัวเลือกการปรับใช้ที่ปลอดภัยในสภาพแวดล้อมคลาวด์, ภายในองค์กร, และขอบเครือข่าย สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้สามารถปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านวงจรข้อมูลที่แต่ละปฏิสัมพันธ์จะย้อนกลับเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล

มันทำงานอย่างไรจริงๆ?

ชุดเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนของ Nvidia ทำงานผ่านสามชั้นที่เชื่อมโยงกันซึ่งจัดการกับการให้เหตุผล การปรับแต่ง และการปรับใช้ แต่ละองค์ประกอบจะแก้ไขปัญหาทางเทคนิคเฉพาะในการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติ

ที่ฐานรากโมเดล Nemotron ทำหน้าที่เป็นเครื่องยนต์การให้เหตุผลที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจและการวางแผนหลายขั้นตอน กรอบงาน NeMo อยู่ตรงกลาง ช่วยให้สามารถปรับแต่งได้อย่างลึกซึ้งเพื่อให้ทีมสามารถปรับแต่งโมเดลบนข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ได้ ไมโครเซอร์วิสของ NIM จัดการชั้นการPLOY โดยแพ็กเกจเอเจนต์เป็นบริการที่พร้อมใช้งานบนคลาวด์พร้อม API ที่เสถียร

การแยกความกังวลนี้ช่วยให้สถาปัตยกรรมมีความยืดหยุ่น องค์กรสามารถสลับโมเดล ปรับแต่งกระบวนการฝึกอบรม หรือปรับขนาดการปรับใช้ได้อย่างอิสระ ในการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานเมื่อเร็วๆ นี้ ฉันได้สังเกตเห็นว่าโมดูลาร์นี้ช่วยลดความขัดแย้งในการรวมระบบเมื่อเทียบกับระบบ AI แบบโมโนลิธิกที่บังคับให้ทีมต้องทำงานในเวิร์กโฟลว์ที่ตายตัว วิธีการนี้สะท้อนรูปแบบที่ประสบความสำเร็จจากการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบคอนเทนเนอร์ ซึ่งส่วนประกอบที่แยกจากกันจะสื่อสารผ่านอินเทอร์เฟซที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน

สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

ในไตรมาสที่ผ่านมา ฉันได้ชมทีมลอจิสติกส์นำเอเจนต์ที่ใช้พลังของ Nvidia มาใช้ ซึ่งสามารถปรับเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสมได้โดยอัตโนมัติผ่านศูนย์กระจายสินค้าสามแห่ง ระบบได้วิเคราะห์รูปแบบการจราจร, การพยากรณ์อากาศ, และข้อมูลการจัดส่งในอดีตเพื่อปรับตารางเวลาให้เหมาะสมในเวลาจริง ซึ่งช่วยลดต้นทุนเชื้อเพลิงได้ถึง 18% ภายในเวลาเพียงหกสัปดาห์

นี่คือขั้นตอนทั่วไปในการนำเอเจนต์ AI มาใช้ในกระบวนการดำเนินธุรกิจ:

ผู้ใช้ในช่วงแรกได้รายงานว่าโมเดลเหล่านี้มีความสามารถโดดเด่นในการปฏิบัติตามคำแนะนำและการเรียกใช้เครื่องมือ โดยเฉพาะในงานเขียนโค้ดและการวิเคราะห์ โมเดลที่มีพารามิเตอร์ 12B สามารถจัดการหน้าต่างบริบทได้สูงสุดถึง 300,000 โทเค็นบน GPU ขนาด 24GB เพียงตัวเดียว ทำให้เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องใช้เอกสารจำนวนมาก เช่น การวิเคราะห์สัญญาหรือการสังเคราะห์งานวิจัย ความสามารถนี้มีความสำคัญเพราะปัญหาทางธุรกิจจริงมักไม่สามารถสรุปได้ในคำสั่งสั้นๆ

ตัวแทนปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านข้อมูลการโต้ตอบ สร้างความรู้เชิงสถาบันที่สะสมเพิ่มขึ้นตามกาลเวลา ทีมลอจิสติกส์ทีมนั้นไว้วางใจให้ตัวแทนจัดการการตัดสินใจเส้นทางร้อยละ 70 โดยอัตโนมัติ และส่งต่อเฉพาะกรณีพิเศษให้กับผู้ปฏิบัติงานมนุษย์เท่านั้น

อะไรที่ทำให้ Nvidia แตกต่าง?

แนวทางของ Nvidia โดดเด่นด้วยความมุ่งมั่นต่อโมเดลโอเพนซอร์สและการบูรณาการแบบครบวงจร แม้จุดแข็งนี้จะมาพร้อมข้อแลกเปลี่ยนที่ควรพิจารณาอย่างรอบคอบ

บริษัทมีการรักษาแบบจำลองที่เปิดใช้งานมากกว่า 650 แบบ และชุดข้อมูลมากกว่า 250 ชุดบน Hugging Face ซึ่งมอบการเข้าถึงทรัพยากร AI ที่ล้ำสมัยให้กับนักพัฒนาอย่างไม่เคยมีมาก่อน ความโปร่งใสนี้ช่วยให้ทีมเทคนิคสามารถตรวจสอบพฤติกรรมของแบบจำลอง ปรับแต่งให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะ และหลีกเลี่ยงการติดอยู่กับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งได้ เมื่อปีที่แล้วที่ผมได้ประเมินแพลตฟอร์มคู่แข่ง ส่วนใหญ่ต้องการให้ใช้ API แบบกล่องดำซึ่งทำให้การแก้ไขข้อผิดพลาดเกือบเป็นไปไม่ได้

จุดแข็งและข้อจำกัดของแพลตฟอร์ม:

ข้อเสนอแนะจากชุมชนชี้ให้เห็นว่าแม้ว่าโมเดล Nemotron ที่ใช้พารามิเตอร์ 340B จะมีความสามารถเทียบเคียงกับ GPT-4 แต่ต้องการ VRAM ประมาณ 700GB สำหรับการอนุมานเพียงอย่างเดียว ซึ่งต้องใช้โหนด GPU ระดับสูงหลายตัว ส่งผลให้องค์กรขนาดเล็กต้องเผชิญกับอุปสรรคด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างมาก ความเป็นจริงด้านราคายังทำให้โมเดลระดับสูงเกินเอื้อมสำหรับทีมที่ไม่มีเงินทุนจำนวนมากหรือไม่มีสิทธิ์เข้าถึงเครดิตคลาวด์

ความสมดุลเอียงไปทางบวกสำหรับองค์กรที่ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน GPU อยู่แล้วหรือสามารถพิสูจน์ความคุ้มค่าในการใช้จ่ายบนคลาวด์ได้ สำหรับสตาร์ทอัพและห้องปฏิบัติการวิจัย โมเดล Nemotron Nano ขนาดเล็ก (9B ถึง 32B พารามิเตอร์) เป็นจุดเริ่มต้นที่เข้าถึงได้ง่ายกว่า ในขณะที่ยังคงประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ในงานที่มุ่งเน้นเฉพาะ

การผสานรวมและความเหมาะสมของระบบนิเวศ

ระบบปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ล้มเหลวเมื่อไม่สามารถเชื่อมต่อกับโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรที่มีอยู่ได้ Nvidia ได้ออกแบบแพลตฟอร์มเอเจนต์ของตนให้สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมือที่องค์กรใช้งานอยู่แล้ว แทนที่จะบังคับให้ต้องรื้อถอนและเปลี่ยนใหม่ทั้งหมด

สถาปัตยกรรมนี้ให้การเข้าถึง API อย่างครอบคลุมผ่านจุดสิ้นสุดที่เสถียร ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถผสานรวมเอเจนต์ AI ผ่านการเรียก RESTful หรือ SDK ได้แพ็กเกจไมโครเซอร์วิส NIM ของ Nvidiaถูกจำลองเป็นบริการแบบคอนเทนเนอร์ที่สามารถทำงานได้ทุกที่ที่ Kubernetes รองรับ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลภายในองค์กรไปจนถึงสภาพแวดล้อมมัลติคลาวด์

ความร่วมมือเช่นแพลตฟอร์ม Enterprise AI ของ Nutanixได้ฝังส่วนประกอบของ Nvidia ไว้ในเครื่องมือการจัดการคลาวด์แบบไฮบริดโดยตรง ทำให้การPLOYMENTสำหรับทีมไอทีที่จัดการโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายตัวง่ายขึ้น แนวทางระบบนิเวศนี้ช่วยลดเวลาการผสานรวมจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่สัปดาห์

ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่รองรับชุดเทคโนโลยีของ Nvidia โดยตรงผ่านการลงรายการในตลาดและสภาพแวดล้อมที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า องค์กรสามารถเปิดใช้งานสภาพแวดล้อมการพัฒนาเอเจนต์ได้ตามความต้องการโดยไม่ต้องจัดเตรียมระบบ bare metal ความยืดหยุ่นนี้ยังครอบคลุมถึงการปรับใช้ที่ขอบเครือข่าย ซึ่งโมเดลเดียวกันสามารถทำงานบนการกำหนดค่า GPU ขนาดเล็กกว่าสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความหน่วงต่ำ เช่น การวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์หรือระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม

ความสามารถในการทำงานร่วมกันนี้มีความสำคัญเพราะองค์กรส่วนใหญ่ดำเนินงานด้วยเทคโนโลยีที่หลากหลาย บริษัทการผลิตอาจต้องการให้ตัวแทนทำงานบนอุปกรณ์ขอบเครือข่ายในโรงงาน ในศูนย์ข้อมูลภูมิภาค และบนคลาวด์สาธารณะพร้อมกัน ทั้งหมดนี้ต้องประสานงานกันผ่าน API ร่วมกัน

กำหนดการดำเนินงานและการจัดการการเปลี่ยนแปลง

การนำเอเจนต์ AI ไปใช้งานอย่างประสบความสำเร็จต้องอาศัยแนวทางแบบเป็นขั้นตอนที่สร้างความมั่นใจควบคู่ไปกับการบริหารความเสี่ยงทางเทคนิคและองค์กร การเร่งดำเนินการเข้าสู่การผลิตทันทีมักนำไปสู่ความล้มเหลวในการบูรณาการและความไม่ยอมรับจากผู้ใช้

องค์กรควรจัดโครงสร้างการเปิดตัวออกเป็นสี่ขั้นตอนที่แตกต่างกัน โดยแต่ละขั้นตอนต้องมีเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจนก่อนที่จะดำเนินการต่อไป ผู้ดูแลระบบ IT จำเป็นต้องประสานงานอย่างใกล้ชิดกับผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่เข้าใจกระบวนการทางธุรกิจที่กำลังจะถูกทำให้เป็นระบบอัตโนมัติ

ในระหว่างการทดลองใช้งานกับลูกค้าบริการทางการเงินเมื่อเร็วๆ นี้ เราใช้เวลาสามสัปดาห์ในเฟส 1 ก่อนที่จะขยายออกไป ความอดทนนั้นได้ผลตอบแทนเมื่อเราพบว่าตัวแทนต้องการมาตรการป้องกันเพิ่มเติมในการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การพบปัญหานี้กับผู้ใช้ 50 คนแทนที่จะเป็น 5,000 คน ช่วยประหยัดความพยายามในการแก้ไขปัญหาได้อย่างมาก

ตัวอย่างจากอุตสาหกรรมในงาน GTC 2025แสดงให้เห็นว่าการปรับใช้ในระดับใหญ่ยังคงเป็นไปตามรูปแบบนี้ โรงงาน AI ด้านการเภสัชกรรมของ Eli Lilly แม้จะเกี่ยวข้องกับ GPU มากกว่า 1,000 ตัว ก็เริ่มต้นด้วยกระบวนการค้นพบยาที่มุ่งเป้าหมายก่อนที่จะขยายไปสู่การประยุกต์ใช้ในงานวิจัยที่กว้างขึ้น ระยะเวลาดังกล่าวช่วยให้ทีมสามารถตรวจสอบพฤติกรรมของโมเดล กำหนดกระบวนการกำกับดูแล และฝึกอบรมผู้ใช้เป็นขั้นตอน แทนที่จะนำเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างสิ้นเชิงมาใช้กับองค์กรที่ยังไม่พร้อมในชั่วข้ามคืน

กระแสตอบรับจากชุมชนและความคิดเห็นของผู้ใช้กลุ่มแรก

นักพัฒนาและองค์กรธุรกิจมีปฏิกิริยาต่อปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทนของ Nvidia ที่ผสมผสานระหว่างความตื่นเต้นต่อศักยภาพทางเทคนิคและความกังวลในเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการเข้าถึง

บน Hacker News ผู้ใช้ต่างชื่นชมโมเดล Nemotron-4 340B ว่ามีคุณภาพเทียบเท่ากับ GPT-4 พร้อมใบอนุญาตโอเพนซอร์ส โดยเรียกมันว่าเป็นคู่แข่งที่ไม่มีปัญหาเหมือนรุ่นก่อนหน้า อย่างไรก็ตาม ในกระทู้เดียวกันยังระบุว่าการอนุมานต้องใช้ VRAM ประมาณ 700GB ทำให้สามารถเข้าถึงได้เฉพาะองค์กรที่มีโครงสร้างพื้นฐาน GPU หรือมีงบประมาณคลาวด์เริ่มต้นที่ประมาณ 240,000 ดอลลาร์เท่านั้น

นักพัฒนา Reddit ได้แบ่งปันประสบการณ์เชิงบวกมากขึ้นกับรุ่น Nemotron Nano ที่มีขนาดเล็กกว่า:

นักพัฒนาคนหนึ่งระบุว่าพวกเขาได้โหลดโมเดลขนาด 12B พร้อมบริบทโทเค็น 300,000 ตัวลงบน GPU ขนาด 24GB และพบว่ามันยอดเยี่ยมสำหรับงานเขียนโค้ด อีกคนหนึ่งเรียกโมเดลขนาด 9B ว่า "เร็วอย่างบ้าคลั่ง" เมื่อเทียบกับโมเดลขนาดใหญ่ 30B ในขณะที่ยังคงคุณภาพที่เทียบเคียงได้สำหรับการปฏิบัติตามคำสั่งและการใช้เครื่องมือ ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติเหล่านี้ยืนยันถึงประสิทธิภาพของ Nvidia ที่มากกว่าแค่มาตรฐานการทดสอบทางการตลาด

ชุมชนขอขอบคุณ Nvidia ที่สนับสนุนอย่างชัดเจนให้ใช้ผลลัพธ์ของ Nemotron ในการสร้างข้อมูลการฝึกอบรมสังเคราะห์สำหรับโมเดลอื่น ๆ ซึ่งแตกต่างจาก API บนคลาวด์ที่ห้ามการใช้งานดังกล่าว ความเปิดกว้างนี้ช่วยกระตุ้นการทดลองและการสร้างผลงานที่ต่อยอดซึ่งเป็นประโยชน์ต่อระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้น ปฏิกิริยาในสื่อสังคมออนไลน์ผสมผสานความตื่นเต้นเกี่ยวกับความสามารถอัตโนมัติเข้ากับอารมณ์ขันที่ระมัดระวังเกี่ยวกับตัวแทน AI ที่ได้รับอิสระมากขึ้น สะท้อนทั้งความมองโลกในแง่ดีและความสงสัยอย่างมีเหตุผลเกี่ยวกับทิศทางที่เทคโนโลยีจะนำไปสู่

แผนที่ทาง & มุมมองระบบนิเวศ

ไทม์ไลน์การพัฒนาของ Nvidia เผยให้เห็นแผนการที่ทะเยอทะยานในการขยาย AI แบบเอเจนต์จากห้องปฏิบัติการวิจัยไปสู่การนำไปใช้ในองค์กรหลักภายใน 18 เดือนข้างหน้า

[[TIMELINE_GRAPHIC: H1 2026, ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Equinox พร้อมด้วย GPU Blackwell จำนวน 10,000 ตัว ดำเนินการที่ห้องปฏิบัติการ Argonne; มีนาคม 2026, การเปิดตัวในงาน GTC keynote เกี่ยวกับความก้าวหน้าและเครื่องมือของ AI แบบตัวแทนรุ่นถัดไป; ปลายปี 2026, โซลูชัน AI แบบตัวแทนสำหรับองค์กรแบบครบวงจรจากผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์รายใหญ่]]

ระบบ Solstice ของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯที่ติดตั้ง GPU Blackwell จำนวน 100,000 ตัว ถือเป็นความมุ่งมั่นด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ใหญ่ที่สุดจนถึงปัจจุบัน โดยมุ่งเน้นการพัฒนาแบบจำลองการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์แบบอัตโนมัติ ในช่วงต้นปี 2026 จะมีการติดตั้งระบบ Equinox ขนาดเล็กกว่า ซึ่งคาดว่าจะออนไลน์ในครึ่งแรกของปี เพื่อฝึกฝน AI ระดับแนวหน้าสำหรับการสร้างสมมติฐานและการออกแบบการทดลอง

การบรรยายพิเศษของ Jensen Huang ในงาน GTC เดือนมีนาคม 2026มีแนวโน้มที่จะนำเสนอความสามารถของตัวแทนรุ่นถัดไป ซึ่งอาจรวมถึงความก้าวหน้าในการใช้เครื่องมือ การวางแผนระยะยาว และการบูรณาการ AI ทางกายภาพผ่าน Omniverse ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าจะมีการประกาศเกี่ยวกับฮาร์ดแวร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลและการดำเนินงาน AI ที่ใช้หน่วยความจำสูง

ภายในปลายปี 2026ความร่วมมือกับ ServiceNow, Palantir และแพลตฟอร์มองค์กรอื่น ๆควรจะส่งมอบโซลูชันตัวแทนที่พร้อมใช้งานจริงสำหรับการนำไปใช้กับลูกค้าโดยตรง ต้นแบบแรกเริ่มสามารถจัดการกับการคัดกรองตั๋ว IT และการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานได้แล้ว กรณีศึกษาจากบริษัท Fortune 500 ที่ใช้ตัวแทนเหล่านี้ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมจะเป็นการยืนยันเทคโนโลยีสำหรับการนำไปใช้ในวงกว้าง

ตามที่นักวิเคราะห์คนหนึ่งสังเกตเห็นระหว่างการประชุม GTC ในเดือนตุลาคมว่า "Nvidia กำลังกำหนดจังหวะสำหรับนวัตกรรมเชิงตัวแทนโดยการเชื่อมต่อฮาร์ดแวร์, โมเดล, และซอฟต์แวร์เข้าด้วยกันเป็นชุดสมบูรณ์ที่คู่แข่งไม่สามารถเทียบเคียงได้" ข้อได้เปรียบในการบูรณาการนี้ทำให้ Nvidia อยู่ในตำแหน่งที่จะครองการเปลี่ยนผ่านจากตัวแทนที่พิสูจน์แนวคิดไปสู่ระบบที่สามารถจัดการกระบวนการทางธุรกิจจริงได้อย่างอัตโนมัติ

Nvidia Agentic AI มีราคาเท่าไหร่?

ราคาของเอเจนต์ AI ของ Nvidia มีความแตกต่างกันอย่างมากตามรูปแบบการใช้งานและขนาดของระบบ องค์กรสามารถเลือกระหว่างการใช้ผ่านคลาวด์ การสมัครสมาชิกแบบติดตั้งภายในองค์กร หรือแนวทางแบบผสมผสาน ขึ้นอยู่กับความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานและการจัดเก็บข้อมูล

ราคาของ DGX Cloud สำหรับอินสแตนซ์ที่ใช้ A100เปิดตัวที่ประมาณ $36,999 ต่อเดือนสำหรับการกำหนดค่าแปด GPU ซึ่งให้โครงสร้างพื้นฐานที่โฮสต์สำหรับการพัฒนา AI โดยไม่ต้องลงทุนด้านทุน อินสแตนซ์ที่ใช้ H100 มีอัตราที่สูงกว่าซึ่งสะท้อนถึงความสามารถในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น

ชุดซอฟต์แวร์ Nvidia AI Enterpriseมีราคา 4,500 ดอลลาร์ต่อ GPU ต่อปีสำหรับการสมัครสมาชิกหนึ่งปีเมื่อจัดการด้วยตนเอง การผูกพันหลายปีจะลดราคาเหลือ 13,500 ดอลลาร์ต่อ GPU สำหรับสามปี ในขณะที่ใบอนุญาตแบบถาวรมีราคา 22,500 ดอลลาร์ต่อ GPU พร้อมการสนับสนุนห้าปี ตัวเลือกในตลาดคลาวด์เสนอราคา 1 ดอลลาร์ต่อ GPU ต่อชั่วโมงในรูปแบบจ่ายตามการใช้งานผ่าน AWS, Azure, Google Cloud และ Oracle

ส่วนประกอบโอเพนซอร์ส รวมถึงชุดเครื่องมือ NeMo, น้ำหนักโมเดล Nemotron และ AI Blueprints ไม่มีค่าธรรมเนียมการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดและปรับแต่งโมเดลได้อย่างอิสระ โดย Nvidia จะสร้างรายได้ผ่านการขายฮาร์ดแวร์และสัญญาสนับสนุนองค์กรแทนการออกใบอนุญาตซอฟต์แวร์ วิธีการนี้ทำให้การทดลองใช้งานเป็นไปได้ในวงกว้าง พร้อมทั้งมีทางเลือกในการสนับสนุนแบบชำระเงินสำหรับการนำไปใช้งานจริงที่ต้องการ SLA และความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ โปรแกรมการศึกษาและสตาร์ทอัพอาจมีสิทธิ์ได้รับส่วนลดสูงสุดถึง 75 เปอร์เซ็นต์จากราคาปกติสำหรับองค์กร

ขั้นตอนต่อไปและรายการตรวจสอบการดำเนินการ

เอเจนต์ AI ของ Nvidia มอบการแก้ปัญหาแบบอัตโนมัติผ่านโมเดลโอเพนซอร์ส การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น เทคโนโลยีนี้ช่วยให้องค์กรสามารถทำงานที่ซับซ้อนให้เป็นอัตโนมัติได้ ในขณะที่ยังคงรักษาความโปร่งใสและการควบคุม ผู้ใช้งานในช่วงแรกๆ รายงานว่ามีการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากในด้านการบริการลูกค้า การพัฒนาซอฟต์แวร์ และการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ความสำเร็จต้องการการวางแผนอย่างรอบคอบ การเปิดตัวเป็นระยะ และการประสานงานระหว่างทีมเทคนิคและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ

ผู้นำธุรกิจควรดำเนินการตามขั้นตอนที่เป็นรูปธรรมเหล่านี้เพื่อประเมินและผสานรวมความสามารถของเอเจนติก AI:

[ ] ทบทวนกลยุทธ์ AI ปัจจุบันและระบุโอกาสในการทำงานอัตโนมัติที่มีมูลค่าสูง [ ] ประเมิน AI แบบเอเจนต์ของ Nvidia สำหรับโครงการนำร่องที่มีเป้าหมายชัดเจนพร้อม KPI ที่สามารถวัดผลได้ [ ] ปรึกษากับผู้ดูแลระบบ IT และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านเกี่ยวกับข้อกำหนดในการบูรณาการ [ ] ติดตามประกาศ GTC ของ Nvidia ในเดือนมีนาคม 2026 เพื่อความสามารถของเจเนอเรชันถัดไป [ ] กำหนดการสาธิตจากผู้ขายเพื่อประเมินความเหมาะสมในการใช้งานจริงกับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่