21世纪经济报道记者 倪雨晴
2026年，AI产业的竞争正在发生一场关键转向。
4月29日，随着英伟达发布新一代开源全模态模型Nemotron 3 Nano Omni，大模型竞争的焦点加速转向智能体（Agent）和应用效率。
科技巨头们固然要推出更强的模型，但更关键的是要让模型真正干活。Nemotron 3 Nano Omni专为Agentic AI设计，让AI能够像人类一样“看听说做”，被定位为企业级AI智能体的感官大脑。
不同于过去围绕文本生成能力展开的技术竞赛，这一模型试图将文本、图像、音频与视频统一到一个推理体系之中，并通过更高效的架构设计降低算力消耗。根据英伟达官方博客，该模型在效率上实现了跨越式提升，推理吞吐量可以提高9倍。
对于英伟达而言，Nemotron 3 Nano Omni并非孤立的模型发布，而是嵌入在英伟达算力、模型、工具链、应用的完整体系之中，成为其向Agent时代延伸的关键支点。
与此同时，OpenAI、谷歌以及中国厂商都在同步加速布局，围绕智能体展开的产业竞赛，正在重新定义大模型的价值逻辑。
（图源：英伟达官网）
英伟达织网
过去两年，大模型能力的持续跃升，让AI在内容生成领域取得了显著进展。但当这些能力要进化智能体执行任务时，产业很快遭遇现实瓶颈，比如系统复杂、成本高昂、稳定性不足、难以在企业场景中大规模部署等。
传统AI Agent往往建立在多模型协作的基础之上，视觉模型负责图像识别，语音模型处理音频输入，语言模型承担推理与生成任务。这种架构虽然在功能层面有优势，但在工程实现上却存在缺点，模型之间频繁切换带来延迟与信息损耗，系统复杂度上升也增加了维护成本。
此次，英伟达的Nemotron 3 Nano Omni的核心创新，在于将多模态能力整合进单一模型之中，实现从感知、理解到推理的统一闭环。名字中的“Omni”就代表了全能，这种“统一大脑”的设计，能够减少跨模型调用带来的效率损耗，也提升了Agent在复杂任务中的一致性与稳定性。
与此同时，效率问题也被放到前所未有的重要位置。该模型采用MoE（专家模型）架构，在约300亿参数规模下，仅激活部分参数参与推理，在保证性能的同时显著降低算力消耗。这种设计使得AI Agent能够在更高并发、更长周期运行的场景中保持可用性。
硬件兼容方面，新模型深度优化了基于Hopper和Blackwell架构的FP8推理，同时也兼容RTX 5090等消费级显卡和Jetson Thor机器人平台。
对于企业级用户而言，这意味着在同样的H100显卡集群上，能跑出数倍于以往的业务量，英伟达通过模型优化，变相提供了算力升级。这也意味着，随着模型的迭代，智能体正在从技术工具，转向企业生产力工具，成为连接大模型能力与商业价值的关键载体。
再从英伟达的算力生态看，Nemotron 3系列的模型并非孤立存在，而是构建在英伟达NeMo框架之上，并与CUDA算力体系、推理优化工具以及企业级部署平台形成协同。从底层到上层，英伟达试图为企业提供从模型训练到Agent部署的完整路径。
巨头激战Agent
上一阶段的大模型竞争，本质是围绕能力上限的较量。进入2026年之后，竞争的核心已经发生变化，OpenClaw（龙虾）的爆火将Agent推向浪尖。
在这一趋势下，全球AI厂商逐渐形成三种不同路径。
首先，是以OpenAI为代表的“应用闭环型”路径。其通过ChatGPT不断强化Agent能力，直接面向终端用户，构建“AI即应用”的产品形态。这一路径的优势在于用户触达能力强、产品迭代快，但在企业级定制与底层控制上仍存在一定限制。
其次，是以谷歌为代表的“平台嵌入型”路径。通过将Gemini能力嵌入搜索、办公软件与操作系统，谷歌试图让Agent成为其既有生态的一部分。这种模式的优势在于场景丰富，但其复杂生态也可能拖慢落地节奏。
第三类，则是英伟达所代表的“基础设施+模型底座”路径。通过Nemotron系列模型叠加CUDA、NeMo等工具链，英伟达不仅提供算力，还试图提供构建Agent的标准化底座。
如果说上述三类路径代表了国际厂商的战略分化，那么中国厂商的竞争逻辑，则呈现出更明显的场景驱动特征。
以华为为代表，其核心优势在于软硬一体的全栈能力。从昇腾算力到盘古大模型，再到行业解决方案，华为更强调在应用场景中实现闭环落地，其定位更接近行业Agent解决方案提供者。
阿里巴巴则依托通义千问大模型与阿里云生态，既发力企业服务市场，通过云平台将Agent能力输出给开发者与企业客户，又通过千问打通旗下APP，强调“云+模型+应用”的一体化能力。
字节跳动也在加速布局，通过豆包等产品探索Agent在内容与交互场景中的应用，强调用户侧体验与分发能力。
但无论路径如何分化，一个共识正在形成，Agent正在成为大模型竞争的核心载体。一位业内人士向21世纪经济报道记者指出，在这一阶段，真正决定胜负的，不再是参数规模，而是三个关键变量：是否具备统一多模态能力，是否具备高效、低成本推理能力，是否能够在真实场景中实现稳定部署。
从更长周期来看，这场围绕Agent展开的竞争，或将重塑软件产业的基本形态，用户不再直接操作软件，而是通过智能体完成任务，传统软件则逐渐退居幕后。而谁能够在Agent时代建立标准、降低门槛，并率先实现规模化落地，谁就更有可能在下一轮AI产业竞争中占据主导位置。
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