为Agentic AI 而生
提供下一代 AI 代理所需的实时性能与可扩展性
Agentic AI 的现状 – Pat Lee，NVIDIA（GTC 2025）
Agentic AI 正在重塑企业设计和部署智能系统的方式。在 GTC 2025 上，NVIDIA 战略企业合作副总裁 Pat Lee 解读了Agentic AI 的现状，以及为何它代表了传统 AI 之外的下一前沿。
国际先进企业的选择
Agentic AI：自治智能的下一个前沿，需要高速且可扩展的基础设施
Agentic AI 超越了生成式模型。它以目标驱动，能使用工具，并具备持续推理能力。这些自主系统依赖实时反馈、长期记忆以及在边缘、云和核心环境间快速适应。
从临床 AI 助理、欺诈检测代理，到机器人与自动驾驶车辆，自主系统需要与思维速度匹配的数据基础设施——低延迟、可扩展，并为智能编排而生。
解决方案简介为Agentic AI 的自治与复杂性而设计
亚毫秒级延迟，实现瞬时决策
为推理代理提供与现代 GPU 节奏匹配的实时上下文。
跨云、核心和边缘的持续编排
代理保持同步——在环境间无缝移动，无需重复数据或重写数据管道。
内置数据治理，保障可信自治
支持全面合规、零信任访问控制及隐私保护工作流，满足大规模需求。
原生集成 NVIDIA Agentic AI 栈
内置 NVIDIA NeMo 和容器原生编排框架支持，加速部署。
面向各行业的Agentic AI
为 AI 代理时代打造的解决方案
五步启用自主型 AI
告别 GPU 空转—— 驱动高速运行、实现智能训练、弹性轻松扩展
立即试用我们的 GPU 投资回报率计算器！空闲 GPU = 损失的投资回报率。低效的数据管道会限制性能，导致 AI 训练成为瓶颈，并使昂贵的 GPU 未得到充分利用。DDN 通过 TB/s 吞吐量、高速检查点和实时 AI 访问消除延迟，使 GPU 保持满载并推动更快的 AI 突破。
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