AI大厂有多卷，看看封号狂魔Anthropic就知道了。
就在刚刚，Anthropic宣布推出个人AI智能体：Claude Duet。
明明可以卖高大上的 Claude 模型，卖 Code、卖 Work，一言不合就封号，为啥又忙不迭上新？
只因这是一个巨头们不能缺位的市场，所有AI大厂都在往死里卷。
国内巨头卷：腾讯的WorkBuddy、字节的豆包工作、阿里的千问办公、百度的DuMate。
国外巨头同样卷：OpenAI的Dots、Meta的Muse、xAI的Grok Bot、Anthropic的Claude Duet。
巨头们的步调出奇一致，卷的都是：个人AI智能体！
因为这玩意儿，不像模型，模型与用户是松耦合的，很容易被替代。
刚发布的时候你是小甜甜，用上三个月就变牛夫人。
但智能体这玩意儿不一样，黏性极高。
一旦用上了，你的资料、工作习惯、业务流程都会逐渐沉淀下来，想换可就难了。
所以，各大巨头都和发了疯似的，搞出了一波个人智能体齐射。
为只为趁用户还没被完全黏住之前，能多抢一个是一个。
甚至，连铲子巨头英伟达都坐不住了，明明可以安心卖铲子，也要跳出来抢智能体客户了。
不过，英伟达的卷法，跟其他人都不一样，毕竟是卖铲子出身，老黄选择独辟蹊径。
结合英伟达在GTC柏林站的最新发布，我给大家来盘盘：
英伟达，是怎么卷智能体的呢？
老黄的演讲提到，一个完整的AI智能体，需要五个关键要素：模型、Harness、沙箱、知识、工具。
所以，英伟达就围绕这五大方面开卷。
一、搞开源模型：给AI智能体提供脑子
本月，英伟达一口气发布了Nemotron 3.5系列的三款大模型！
这三款模型对应着不同智能体：
企业级智能体、本地个人智能体、边缘智能体。
其中面向个人智能体的模型：Bolt 74B，有点意思。
这个模型拥有740亿参数，英伟达通过模型压缩和低比特量化，把目标显存占用控制在24GB。
24GB啊，家人们，如此大参数量的模型，有机会在个人电脑上跑起来了。
二、搞硬件：把AI智能体搬上个人电脑
前段时间，大家知道的，英伟达发布了一个能放在桌面上的AI小盒子。
名字叫：DGX Spark。
特大号粉丝群里就有老铁买了两台，专门跑本地模型，背着给客户做智能体演示。
据说这个小盒子现在价格已经飙到 5 万了。
不过，英伟达还是嫌这个盒子太专业，离普通消费者太远。
于是，10 月 16 日， 笔记本方案上市了，这就是RTX Spark。
在GTX 柏林大会上，老黄重点推销的就是这款笔记本，128G统一内存。
这两类产品，都是用来跑个人AI智能体的，但后者的形态比前者更亲民（虽然价格不亲民）。
三、搞安全：给智能体装上安全沙箱
最近关于智能体的安全问题，你没少听吧。
所以，英伟达也在这方面搞事了：发布OpenShell安全参考架构。
给智能体提供受控的沙箱运行环境，用户可以限制Agent能够访问哪些文件、网络和工具，并监控其行为。
四、搞知识库，给智能体装上知识外挂
推出Agent Knowledge Foundation，帮助Agent读取文档、检索知识、分析数据库。
五、搞工具生态：让智能体拥有更多干货外挂。
CUDA-X加速计算软件库，让AI智能体拥有各行各业的专业工具，从容真正参与复杂的专业工作。
卷完这五点，回头看再看，个人智能体时代，英伟达到底想赚谁的钱？
用户运行智能体，离不开这些场景。
1、云端调用模型，导致后端大模型厂商算力激增，英伟达盯着是厂商们数据中心里的芯和设备。
这个场景，英伟达卖大铲子。
2、本地部署智能体，那么本地AI硬件就是必需品。
英伟达的RTX显卡、DGX Spark等产品，马上顶上，在跑智能体的同时，还能本地化运行模型。
这个场景，英伟达卖的是小铲子。
3、企业运营智能体，提供模型、推理软件、沙箱和开发工具。
这个场景，英伟达卖的是铲子周边。
总之，厂商的钱、企业的钱、个人用户的钱，云侧的、端侧的、企业On-premises的，英伟达都想赚！
所以，要论布局完整、卷得彻底，英伟达才是真卷王啊。
