2026 年 2 月 25 日（美国时间），英伟达（NVIDIA）公布 2026 财年第四季度财报{target="_blank"}。公司创始人兼 CEO 黄仁勋（Jensen Huang）在会上表示，代理型 AI（Agentic AI）已经迎来“关键拐点（inflection point）”。

黄仁勋指出：

“Computing demand is growing exponentially — the agentic AI inflection point has arrived（计算需求正以指数级增长，代理型 AI 的拐点已经到来）。”

他同时强调：

“Enterprise adoption of agents is skyrocketing（企业对 AI 代理的采用正在呈现爆发式增长）。”

这表明，在他看来，AI 代理的实际应用正从试验阶段迈向大规模落地阶段。

推理优化成为核心发力点

黄仁勋提到，近几年 AI 工作负载的重心，正在从以训练（training）为主，转向训练与推理（inference）并重，尤其是推理侧的需求快速放大。

他将当前的 Grace Blackwell 平台与 NVLink 网络形容为“king of inference（推理之王）”，用以强调其在推理性能和效率上的优势。

在成本方面，他表示，按“每个 token 计价”的推理成本已经被大幅压低，呈数量级的下降。这种推理效率和成本的持续优化，被视为推动代理型 AI 普及的关键基础条件之一。

企业级代理型 AI 导入加速

所谓“代理型 AI”，并非只对单一问题给出一次性回答，而是能够：

• 围绕既定目标拆解并执行多步任务；
• 在较高程度的自主性下进行决策与行动；
• 主动调用外部工具、API 或业务系统；
• 在执行过程中持续反馈和调整策略。

黄仁勋表示，这类 AI 代理在企业中的导入速度正在“急剧加快”，许多组织已经从概念验证（PoC）和小规模试点，转向面向真实业务场景的正式生产部署。

在他看来，这一趋势意味着：以生成式 AI 为基础、以代理型 AI 为代表的“下一阶段 AI 应用”，正在借助基础设施和推理成本的持续优化，真正进入企业现场的“实战应用”阶段。