Nvidia 正在擴展人工智慧的應用範圍：從代理系統到量子物理學的研究與開發，推動科技的未來進步

在達沃斯論壇2026年，Nvidia執行長黃仁勳闡述了三個關鍵的AI技術發展方向，這些方向在過去一年徹底改變了產業。他特別強調將人工智慧推向實際應用，包括在量子物理和對世界的物理理解方面的革命性進展。這些成就標誌著從理論模型向真正改變科學與產業的工具的轉變。

代理AI：從理論到解決實際問題

第一個重大突破是代理人工智慧系統的發展。早期的AI模型存在許多限制，並且容易產生幻覺——即生成虛假資訊。然而在2025年，這一局面出現了質的轉變：模型開始展現出邏輯推理、規劃行動序列以及回答複雜問題的能力，而無需事先針對類似任務進行專門訓練。這些能力開啟了代理AI的時代，使系統能自主解決研究領域和實際生產場景中的複雜問題。

開放模型生態系：創新民主化

第二個重大成就是開放推理模型的廣泛部署與普及。黃仁勳特別強調DeepSeek的角色——這是第一個開放的推理模型，成為整個行業的催化劑。自其推出以來，生態系快速發展：研究機構、企業和教育組織獲得了強大的工具，用於開發自己的AI應用。這種技術的民主化加速了創新，讓先進的AI技術不僅僅局限於大型企業，也能被創業公司和學術機構所利用。

物理AI與量子物理：新邊界

第三個突破是物理AI的發展——這些系統超越了文本處理範疇，開始理解物理世界。在這一方向上，AI在幾個關鍵領域取得了顯著成功。系統現在能分析複雜的生物結構，包括蛋白質機制和生化過程。此外，量子物理已成為物理AI最具前景的應用領域之一，模型能成功操作量子系統、量子力學和亞原子粒子之間的相互作用。

量子物理的成就還包括對基本物理定律的理解——模型現在能預測液體動力學、分析極端條件下粒子的行為，並近似解決複雜的量子力學方程。這些突破為材料科學、製藥和能源領域帶來了新機遇，因為理解量子物理對於新材料和藥物的研發至關重要。

因此，Nvidia的策略聚焦於三個相互關聯的方向：智能代理的發展、開放軟體的推廣以及物理AI的推進。量子物理不再僅是獨立的領域，而是成為解決未來最複雜科學與技術挑戰的基礎能力。