當地時間5月18日，輝達宣佈，Vera CPU已完成對Anthropic、OpenAI、SpaceX AI及甲骨文雲的首批交付。此舉標誌著輝達創始人兼首席執行長黃仁勳此前聲稱的“公司下一個數十億美元級業務”已從概念驗證正式邁向商業化落地。 與生成式AI生成內容、回答問題不同，代理式AI必須執行複雜任務、呼叫外部工具、生成並運行程式碼、安排多步驟流程，甚至進行長上下文檢索和強化學習沙盒計算，這些工作流對高性能CPU的協同能力提出了極高要求。 而NVIDIA Vera專為強化學習（RL）和代理式AI設計，為模型之外的程式碼、工具和資料工作流提供支援。作為加速系統中的主機CPU，Vera與NVIDIA GPU無縫協作，能夠指導資料搬運、管理記憶體並編排系統控制，確保AI工作流全速運行。憑藉高性能、高效的核心和海量的LPDDR5X記憶體頻寬，Vera使軟體環境的運行速度提升高達50%，效率是傳統架構CPU的兩倍。 具體來看，Vera搭載了88個輝達自研的Olympus核心，擁有1.2 TB/s的記憶體頻寬，單核性能提升了50%。在持續高負載下，任務處理速度更快，從而大幅提升整個AI系統的運行效率，實現以更迅速的響應完成工作。

2022年ChatGPT的橫空出世，曾讓全球企業陷入一場“生成式AI狂歡”。兩年半過去，麥肯錫最新調研報告《Seizing the Agentic AI Advantage》卻潑下一盆冷水：78%的企業已部署生成式AI，但80%坦言“對利潤毫無貢獻”。“我們像買了一堆高級玩具，卻找不到說明書。” 一位跨國銀行CIO的無奈，道出了這場“生成式AI悖論”的殘酷現實。近八成企業已部署生成式AI，但超八成表示未對營收產生顯著影響，形成“生成式AI悖論”。橫向用例（如企業級Copilot）因易部署而普及，但收益分散；縱向用例（如供應鏈最佳化、信貸審批）潛力大，卻因技術、資料、組織壁壘，90%止步於試點階段。代理式AI通過自主規劃、記憶與系統整合能力，將AI從“被動工具”升級為“主動協作者”。例如，某歐洲銀行引入AI代理後，信貸審批時間從4天縮短至4小時，效率提升60%，壞帳率下降12%；一家零售商的AI代理在颱風前自動調整物流路線，避免2000萬美元損失。企業需重構流程、技術架構與治理模式：流程需從“人主導”轉向“代理主導”；技術需建構支援多代理協作的“AI網格”架構；治理需建立權限控制、審計機制防止代理失控。CEO需主導關閉試點項目，聚焦高價值領域，並成立跨部門AI委員會統籌資源。代理式AI不是漸進改良，而是組織能力徹底重構。領先企業如Moderna已合併HR與IT部門，將AI視為“同事”而非工具，率先完成轉型。麥肯錫警示：探索期已結束，企業必須立即行動，否則將面臨淘汰風險。(商業報告局)