全球人工智能领域迎来一场具有里程碑意义的盛会——英伟达GTC全球开发者大会。在这场被业界视为“AI春晚”的活动中，英伟达宣布成立全球首个聚焦开放前沿基础模型的Nemotron Coalition联盟，联合全球顶尖AI力量，共同推动技术革新，为人工智能的发展注入新动力。
当地时间3月18日，一场“开放模型”圆桌论坛将大会氛围推向高潮。英伟达创始人黄仁勋身着印有Cursor logo的皮夹克，以轻松的姿态登上舞台，没有传统的PPT展示，而是直接邀请Cursor、Perplexity、LangChain、Reflection AI、Thinking Machines Lab等当红AI公司的CEO围坐一堂，以“客厅聊天”的形式畅谈AI的未来走向。这种去中心化的交流方式，与“开放”的主题不谋而合，为行业前沿观点的碰撞提供了开放的空间。
黄仁勋在论坛上率先抛出观点，重新定义了AI模型的角色。他指出，对于台积电而言，晶体管是产品，但对其他公司来说，它只是一种可被集成的技术。同理，OpenAI、Anthropic、Gemini等公司打造的闭源模型是产品，而开放模型生态提供的则是可被集成、改造和创新的技术基础设施。他还透露，目前开放模型聚合起来已成为世界上第二大的模型体系，且跨越所有行业和应用场景，未来有望成为全球最大的模型体系。
Cursor CEO Michael Truell认为，当下行业对AI公司的分类过于局限。传统观念认为，软件层的AI公司只有做基础大模型和做上层应用两类，但实际上，第三种AI公司正在崛起。这类公司既会利用市场上优秀的模型API，又会自主进行模型训练和优化，将两者结合，打造垂直领域内的优质产品。他预测，未来1 - 2年，AI领域将诞生一种全新的“复合智能体”，能够处理复杂且耗时的任务。
Perplexity CEO Aravind Srinivas用形象的比喻诠释了AI的本质。他将AI比作一个完整的系统，一台全新的计算机，需要构建编排系统，整合编程、写作、生成多模态内容等所有AI能做的事情。这些子智能体如同音乐家，而模型则是他们手中的乐器。
LangChain CEO Harrison Chase从开发者角度提出“马具工程”概念。他表示，开发者在构建AI应用时，大部分精力并非花在模型本身，而是围绕模型的设计，如何时压缩数据、选用何种子智能体和模型等。这种围绕模型的“马具”设计，正逐渐成为一门全新的工程学科。
Reflection AI CEO Misha Laskin点破了行业对开放模型的两大误解。一是认为模型公司仅做模型，实际上它们打造的是端到端的全栈产品，开放的价值在于让更多人有机会进行端到端优化；二是认为开放模型永远落后于前沿闭源模型，但模型作为基础的知识基础设施，渴望开放是其宿命，如同书籍因印刷术开放，科学因学术期刊开放一样，AI领域也将如此。
Thinking Machines Lab CEO Mira Murati从科研角度阐述了开放模型的不可替代性。她指出，AI发展迅速，正走在指数曲线上，有太多东西需要学习和研究，这不可能仅靠几个大实验室完成。早期决定开放后训练API，能让外部研究人员在前沿模型上进行后训练。
论坛话题转向OpenClaw时，现场气氛再度升温。这个由奥地利开发者Peter Steinberger在2025年1月发布的开源项目，在短短几周内成为GitHub史上最受欢迎的开源项目之一。它让AI能够像人类一样操作计算机，自主完成复杂任务。黄仁勋评价，ChatGPT让生成式AI走进大众视野，OpenClaw则让AI从“只会回答问题”转变为“能亲自采取行动”。
Misha Laskin形象地比喻，模型本身如同没有身体的大脑，只能思考无法行动，而OpenClaw就是为大脑装上四肢。Michael Truell认为，OpenClaw的出现是AI发展的关键转折点，标志着AI从“回答用户问题”转变为“为用户完成任务”。Harrison Chase总结了OpenClaw的三大核心亮点：“永远在线”主动给用户发消息、“智能体身份”企业为智能体创建独立“账号座位”、“记忆能力”能记住互动内容并通过代码编辑指令。
面对黄仁勋关于LangChain与OpenClaw关系的尖锐提问，Harrison坦诚回应，未来会有各类智能体，它们需要不同的“马具”和工具，LangChain的作用就是让定制这些“马具”变得简单。黄仁勋补充，OpenClaw是强大的通用智能体，但企业更需要专业智能体，LangChain能编排智能体系统，实现多种协作模式。
论坛下半场，黄仁勋邀请Mistral CEO Arthur Mensch、OpenEvidence CEO Daniel Nadler、AMP PBC创始人Anjney Midha、Black Forest Labs CEO Robin Rombach等嘉宾，探讨智能体技术的产业级影响。话题涵盖企业治理、数据隐私、视觉智能新前沿以及AI在医疗等垂直行业的落地。
Mistral CEO Arthur Mensch提出，在个人层面，OpenClaw等智能体能解决很多问题，但在企业层面，需面对数据治理、权限管理等复杂问题。黄仁勋通俗解读，智能体能访问敏感信息、执行代码、对外沟通，为保障企业安全，应让智能体同时只能做其中两件，除非它是CEO。Black Forest Labs CEO Robin Rombach关注视觉智能领域，他认为机器人或智能体与现实世界互动本质上是视觉互动，理解图像、视频是全新前沿。AMP PBC创始人Anjney Midha指出，AI的“苦涩教训”正在应验，计算投入与企业收入之间存在线性缩放曲线，即买的算力越多，赚的钱就越多。黄仁勋强调，收入随计算线性缩放是AI行业的新商业规则。OpenEvidence CEO Daniel Nadler用医疗行业案例展示AI智能体的产业落地价值，AI智能体可处理医生为病人申请药物时的繁琐事务，保护病人隐私，按模板填写内容，甚至在医生睡觉时自动行动。
黄仁勋在讨论最后梳理出AI发展的三个阶段：生成式AI阶段、推理时代（以O1模型为代表）和智能体系统时代。他还透露，2026年将成为AI商业经济的拐点，AI将从编码开始，逐步渗透到几乎所有工作中，实现真正的商业价值落地。
值得一提的是，GTC首日英伟达官宣成立的Nemotron Coalition联盟，是一个全球首个聚焦开放前沿基础模型的跨国协作平台。Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity、Reflection AI、Sarvam、Thinking Machines Lab这8家顶尖机构成为创始成员。联盟将在NVIDIA DGX™ Cloud上联合训练开源模型，成员各展所长，最终产出的模型将完全开源，为NVIDIA Nemotron 4系列开放模型奠定基础，让全球开发者和企业能按需定制行业专属AI系统。黄仁勋强调，开放模型是创新生命线，联盟要让更多人接触AI智能，确保AI的未来由世界共创、为世界服务。
这场由黄仁勋主导的“客厅聊天”持续近两个小时，让全球AI行业看到了真实的行业思考。从重新定义开放模型，到解读OpenClaw的智能体革命，再到探讨AI的产业级落地，“开放”贯穿始终。在黄仁勋看来，AI的未来不是少数几家大公司的“独角戏”，而是全球开发者、创业者、企业共同参与的“交响乐”。闭源模型满足大众通用需求，开放模型凭借透明性、定制性和成本优势成为底层技术基础设施，让每个行业、企业都能打造专属AI产品。从技术层面，OpenClaw的爆火标志着AI从“认知阶段”进入“行动阶段”，未来智能体将朝着“通用 + 专业”方向发展；从产业层面，AI的“苦涩教训”成为商业规则，算力规模化投入将直接带来收入增长。AI发展已进入深水区，从技术研发到产业落地，从单一模型到智能体系统，从闭源主导到双轨并行，行业的每一次变化都在推动AI走进千行百业，而开放正是这场AI革命的底层宿命。
