10 月 8 日的 Windows 發佈會上，黃仁勳和微軟CEO Satya Nadella 兩人回顧了微軟和輝達長達數十年的合作。黃仁勳表示，輝達的發展與 Windows 深度繫結：Windows 95、DirectX、GeForce 到 CUDA，共同推動了 GPU 從圖形計算走向通用加速計算。這場對話的核心可以概括為：微軟與輝達正從“PC時代的軟硬體合作者”，轉向“AI Agent時代個人計算基礎設施的共同定義者”。 對話表面在回顧 Windows、DirectX、CUDA 的歷史，實質是在回答一個問題：當智能體成為電腦的主要使用者之一，個人電腦、作業系統、雲端運算、晶片和治理規則需要如何被重新發明？
核心要點：
一、歷史主線：Windows 是輝達與 CUDA 的起點，加速計算是長期主線
黃仁勳的核心敘事是：沒有 Windows，就沒有輝達；沒有 GeForce，就沒有 CUDA；沒有 CUDA，就沒有現代深度學習。
- 輝達創立於 1993 年，背景是 Windows 3.1 時代對 PC 圖形能力的想像。
- Windows 95 讓 GPU 與 PC 結合成為可能。
- DirectX / Direct3D 讓 GPU 能力進入應用程式。
- DX8 時期，輝達與微軟共同發明可程式設計 GPU，即可程式設計著色器。
- 這一路徑最終演化為 CUDA。
- CUDA 又成為 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、楊立昆、吳恩達等人進行深度學習的計算基礎。
Satya 的補充則把這條線索延伸到雲端：Azure 早期高性能計算合作、InfiniBand 的雲端使用，最終讓 OpenAI 獲得第一台超級電腦，從而訓練 GPT 模型。 這意味著，微軟與輝達的合作不只是 PC 圖形史，而是貫穿了“PC—GPU—CUDA—雲—大模型”的完整計算史。
核心判斷： 加速計算不是階段性產品，而是黃仁勳堅持數十年的長期結構性趨勢；Satya 認為其影響範圍甚至超過任何單一 PC 形態或晶片架構。
二、MXC：智能體時代的作業系統級安全原語
對話的關鍵技術轉折點是 MXC（Microsoft 執行容器）。Satya 將其定義為：為智能體訪問檔案、網路、應用和工具建立受控的執行邊界。
其邏輯是：
- 智能體從桌面程式設計智能體開始。 本地運行框架需要訪問檔案系統並執行操作。
- 桌面必須成為智能體最安全的執行環境。 即使模型在雲端，智能體運行框架仍在本地。
- 隔離必須覆蓋每一層： MicroVM、虛擬機器、Windows 會話，不能只做一層。
- 僅有隔離不夠，還需要可觀測性。 智能體必須擁有可追蹤身份，其活動記錄能與使用者身份區分。
- 治理需要策略、IT 維運、安全維運和 Token 支出追蹤一體化。
- MXC 是異構體系，不侷限於微軟技術，而是支援整個生態。
黃仁勳對此的評價是：MXC 將成為下一代 IT 的基礎。 正如 Windows 和 DirectX 改變了應用程式的建構方式，MXC 將改變智能體的建構與部署方式；沒有它，智能體大規模落地無從談起。
核心判斷： 智能體不是普通應用，而是需要作業系統級身份、隔離、審計和治理的“新計算主體”。
三、混合智能：本地與雲端的邊界將消失
Satya 提出“混合智能”的概念：過去使用者習慣雲端大模型呼叫工具並返回結果；現在，模型可以分佈在本地和雲端，系統智能路由，工作負載在兩者之間流轉。
他用兩個例子說明：
- 個人計算史類比： 從 VT100 終端、VAX、PC、DOS、早期 Windows、Usenet，到 Mosaic 瀏覽器，最終形成無縫體驗。未來不應再區分“本地還是雲端”，而應關注算力能否流暢服務於任務。
- 現場演示： ComfyUI 生成素材 → Blender 完善 → ComfyUI → Photoshop 本地模型增強 → ComfyUI → Astra 和 Unreal 雲端處理。桌面應用、本地模型和雲端模型自然協同。
黃仁勳補充：Blender 被加速、ComfyUI 被加速、Astra 在雲端、智能體在本地，這幾乎匯聚了人類歷史上各家科技公司的全部技術力量。
Satya 還提出一個關鍵判斷：智能體將成為檔案系統的最大使用者。 檔案系統是異構內容的彙集空間，必須安全；未來的電腦不僅是人使用電腦，智能體也使用電腦，因此智能體同樣需要檔案系統等底層原語。OneDrive 式的體驗將無處不在，智能體能力應 24×7 跟隨使用者。
黃仁勳進一步指出：智能體會比人更擅長使用工具。 人可能只瞭解一個應用 10%—15% 的功能，而智能體知道每一項功能。Surface Ultra 等裝置加速了這些工具，智能體可以呼叫全部能力。
核心判斷： 混合智能不是“本地+雲端”的簡單疊加，而是任務、模型、工具、檔案系統和智能體身份的無縫協同。
四、第一次真正“重做”個人電腦
黃仁勳把硬體發佈提升到“重新發明 PC”的高度：
- 項目累計投入 超過 4000 個工程人年。
- 第一次把遊戲 PC、筆記本、工作站、超級電腦和雲端能力整合到統一架構。
- 核心是一顆長方形超級晶片，由兩顆巨大晶片連接而成，算力達 1 PFLOPS。
- 以 DGX-1 作為參照：當年也是 1 PFLOPS，但體量、價格完全不同；校注提醒金額與精度差異，不宜直接比較。
- 該電腦是世界上唯一能同時運行 DirectX 全應用、OpenGL 各版本，並讓每個 CUDA 應用高性能運行的類別。
- 已測試 超過 1200 個應用，包括全球負載最重的一批，完成性能、相容性和最佳化測試。
- 生態覆蓋每一家主要筆記本、桌上型電腦、工作站廠商。
黃仁勳的結論是：個人電腦仍然是人的工具，但同時將成為能夠使用這些工具的個人助理。 Surface Laptop Ultra 與 Surface RTX Spark Dev Box 就是把本地 AI 計算帶入個人工作空間的代表。
核心判斷： AI 時代的 PC 不只是更快的電腦，而是“人的工具 + 智能體的工具平台”，必須從底層原生支援 CUDA、DirectX、OpenGL 和 AI 工作負載。
五、AI Agent 代使用者行動：信任、委託授權與風險定價
最後一部分討論的是智能體治理與責任。
Satya 認為，起點是信任，而信任建立在基本問題之上：
- 智能體是否受到隔離約束？
- 是否擁有自己的身份？
- 智能體身份的活動記錄能否與使用者本人區分？
- 智能體 ID 必須與使用者 ID 分開。
在此基礎上，才談得上委託授權：使用者給智能體多大權限代表自己行事。隨著智能體證明可信，授權範圍逐步增加。在消費者領域，Satya 甚至認為，最終會由保險為這種風險定價。OAuth 等協議不難實現，但市場需要為“智能體代表我行事”定價。
黃仁勳強調，這仍然離不開 MXC 和 OpenShell：信任、隔離約束、可觀測性和監控是前提。代表使用者行動的智能體只能獲得最低限度權限，擁有獨立憑證，受到監控並值得信任，然後才能真正替使用者完成任務。
Sriram 最後點出：OpenClaw 從終端折騰、自建閘道器，發展到成為 Windows 內嵌組成部分，Token 生成得到加速，這本身就是一個重要里程碑。
Satya 的收尾則回到 Windows 的願景：不落下任何一段程式碼、任何一種框架，把全部 Windows 應用、圖形應用、CUDA、OpenGL 和新的 Token 工廠都帶到一起。 黃仁勳回應：Windows 已經陪伴我 34 年，看來還會再陪伴我 34 年。
核心判斷： 智能體大規模代使用者行動的關鍵，不是能力本身，而是身份、隔離、審計、授權和風險定價制度；誰定義這套治理基礎，誰就定義下一代計算平台。
總體結論
這場對話的深層結構是：
- 歷史層： Windows → DirectX → GeForce → CUDA → 深度學習 → 雲 → GPT。
- 架構層： MXC 為智能體提供作業系統級安全、身份、隔離和可觀測性。
- 體驗層： 混合智能消除本地與雲端邊界，檔案系統成為智能體最大使用者。
- 硬體層： 個人電腦被重新發明，成為同時服務人和智能體的 AI 計算平台。
- 治理層： 智能體代表使用者行動需要信任、委託授權，並最終可能通過保險和市場機制定價。
一句話總結：微軟與輝達正在把數十年 PC 與雲端運算合作，推進為 AI Agent 時代的“個人計算 + 智能體治理”基礎設施；其核心不是單一晶片或模型，而是讓智能體安全、可信、可治理地使用整個人類計算工具鏈。
黃仁勳與微軟CEOSatya Nadella對話全文
黃仁勳與 Satya：第一次重構個人電腦
一、開場：幾十年合作與輝達的 Windows 起點
主持人： 我昨晚在 YouTube 上查了兩位，發現很少看到你們兩位同時站在一個舞台上。我就在想，這兩家公司之間的歷史已經延續了幾十年，你們個人之間的合作也有幾十年的積累。Jensen，你和 Satya、微軟合作時，最喜歡的一段記憶或者最有趣的經歷是什麼？
黃仁勳：輝達的創立，本質上就是因為 Windows。 那是 1992 年底，Windows 3.1 的時代。我們剛剛開始看到“個人電腦究竟可以成為什麼”的願景。說實話，在那之前我甚至沒怎麼見過 PC，我主要是在工作站上工作。我們有檔案伺服器、有超級電腦，用來做晶片設計。
當時，我和另外幾位創始人就在討論一種未來：也許一台擁有 3D 圖形能力的個人電腦，既可以用來玩遊戲，也可以成為工作站，還能進行設計。我們的想像就始於這樣的世界圖景。如果沒有 Windows，輝達不會以今天這種方式被創立。
然後到了 1993 年，我們正式開始，Windows 95 則真正重新定義了這件事。Windows 95 讓 GPU 可以真正連接到個人電腦，而真正讓 GPU 發生革命性變化的是 DirectX。 Direct3D 這個 API 讓我們第一次可以把 GPU 的能力真正暴露給應用。
隨後 DirectX 8 出現，我們和微軟一起發明了世界上第一代可程式設計 GPU，也就是可程式設計著色器。再往後幾步，它最終演化成了今天大家熟悉的 CUDA。
所以如果回看輝達的完整發展歷程，Windows 一直處於最核心的位置。如果沒有 Windows，就不會有 GeForce；沒有 GeForce，也就不會有 CUDA；沒有 CUDA，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Yann LeCun、Andrew Ng 等人，也不會找到那樣一台適合做深度學習的電腦；然後才有了今天。
Satya： 現在 Jensen 要把一點市值轉回給我了。
黃仁勳： 我每天都在轉，每天都在轉。
Satya： Jensen 剛才講的這段歷程確實非常特別。從某種意義上說，它就是一段計算史。
Jensen 給我最大的啟發之一，是他可能是整個行業裡對“加速計算究竟能成為什麼”這件事堅持最久、最一致的人。 回頭看，它的演進軌跡甚至比任何一種單一 PC 形態或者晶片架構都更寬廣。
我最早的一段記憶，就是我們當時在討論：在雲端，加速計算或者 HPC 到底能做到多大？我記得最早的一筆合作之一，就是討論怎麼讓 Azure 上的 HPC 做得更大。
黃仁勳： 而且 Satya 是第一個在雲裡使用 InfiniBand 的人，這件事非常關鍵。它讓我們第一次把超級電腦帶給 OpenAI，然後就是大家都知道的事情了。
如果當時我們沒有為 HPC 做這些事情，沒有建構基於 InfiniBand 的超級電腦，後來 OpenAI 就不會有那台超級電腦去訓練 GPT 模型，後面的歷史可能都會不一樣。人生裡很多事情就是這樣偶然發生的：我們原本是在做 HPC，然後 Sam 過來問：“你們有算力嗎？”我們說：“也許有。”接下來事情就發生了。
Satya： 我真正想把功勞給 Jensen 的，是他對這件事長期而一致的判斷。他不是在看今天，也不是只看明天，而是把它當成一個長期結構性趨勢。 這也是為什麼我們會走到今天這個時刻。
黃仁勳： 然後我們又開始討論另一件事。我記得非常清楚，我和 Satya 當時在聊：這對 PC 意味著什麼？在這一切之後的新時代裡，我們怎麼打造一台“完美 PC”？
個人電腦始終是終極工具。對我來說是，對整整一代人來說也是。那麼，到了 Agent 時代會發生什麼？當 Agent 就在你的電腦上，它會成為你的個人助理，但它又希望能夠訪問我們已經擁有的所有強大工具。
問題是，這些工具過去分散在輝達生態裡的不同裝置上：遊戲 PC、工作站。大量專業工具都在那裡，包括各種設計工具、Siemens 的工具、Autodesk、Adobe，以及大家剛剛看到的那些應用。我們希望全球最好的 Blender、最好的 Unreal、最好的 Omniverse、最好的 CATIA，全都和 AI 一起出現在同一台 PC 上。
那麼，怎樣才能創造出這樣的電腦？順便說一句，這件事我們做了 4 年。
二、Agent 為什麼需要作業系統級安全原語：MXC 與本地執行環境
主持人： Satya，過去幾個月大家一直在討論 Agent 和安全。這裡很多人都在使用 Agent，比如 Muse 或 Instinct，而你會給它完整磁碟存取權，讓它代表你做事情。今天展示的 MXC 給我的感覺，像是為 Agent 加入了一個非常基礎的新作業系統原語，這和過去很不一樣。為什麼作業系統是解決這個問題的正確位置？這個原語又會打開什麼新的空間？
Satya： 首先要記住，這一切最早就是從運行在桌面上的程式設計 Agent 開始的。如果要問那一種 Agent 最需要這種安全原語，答案其實就是本地 Harness，因為它要訪問檔案系統，還要真正採取行動。
所以，我們和 Jensen 團隊合作時就在討論，應該怎樣把這件事直接接進底層原語裡，無論是雲端還是本地作業系統。因為程式設計首先走到了這一步：即便你呼叫的是雲端模型，Harness 仍然運行在本地，因此我們必須讓桌面成為 Agent 最安全的執行環境。這就是 MXC 的由來。
現在看到 OpenShell 與 MXC 完整整合並實現原生支援，我覺得非常棒。Pavan 剛才提到的那些控制能力，本質上都說明一件事：隔離必須在每一層完成，不能只做其中一層然後忽略其他地方。微型虛擬機器要有，虛擬機器要有，會話層也要有。
我最興奮的一點，是 Windows 會話本身也具備隔離能力，這一點非常關鍵。但僅有隔離還不夠，接下來還需要完整的可觀測性。
怎麼獲得可觀測性？你必須給 Agent 一個身份，這樣我才能追蹤它，看到這個 Agent 留下的完整執行軌跡，然後再對它實施治理。 也就是像傳統系統一樣制定策略，再根據策略進行約束，這才會真正給 IT 維運、安全維運帶來信心。還有一點也不能忘，就是能夠追蹤 Token 花費：到底在那裡花了多少 Token。
所以我們試圖做的不是任何單獨一件事，而是把這些東西全部串起來。經歷過這麼多輪技術採用周期，不管是消費者採用還是企業採用，我覺得阻礙技術大規模擴散的，往往就是沒有把“完整需要什麼”想清楚。如果只完成其中一部分，剩下的沒做，就建立不了信任。
現在我們已經把這些能力在雲端、客戶端，以及整個安全和治理體系裡串起來了，而且它是異構的，並不是只支援微軟自己某一塊技術，而是希望把所有東西都支援起來。
黃仁勳：Satya 剛才說的這些，會成為下一代 IT 的基礎。 如果你認真看他剛才使用的詞，實際上他描述的是下一代電腦非常深層的架構。
就像 Windows 和 DirectX 曾經徹底改變應用的建構方式一樣，MXC 會改變 Agent 的建構和部署方式。沒有它，根本無從談起，所以這是一件非常大的事。
三、“混合智能”意味著什麼：本地與雲端模型的智能路由
主持人： 這和下一個話題聯絡得非常緊密，也就是“混合智能”。我覺得它和我們過去習慣的方式有些不同。現在大家都用過雲端大模型：你發出請求，它可能呼叫一個工具，比如 Blender，然後返回結果。我們已經習慣了這種體驗。
但今天展示的場景不同。你可以選擇很多模型，有的跑在本地，有的跑在雲端，任務會在兩者之間來回流轉。剛才 GitHub 的演示裡有一句話讓我印象很深：“這些 Token 是免費的。” 也就是說，一部分工作負載直接在筆記本本地執行，一部分在雲端執行，並且系統會智能路由。這樣的模式會打開什麼？
Satya： 我覺得這就是那種很多原本分散的東西突然“咔噠”一下拼到一起的時刻。
我剛才一直在想，20 世紀 80 年代末我讀研究生的時候，我有一台終端，比如 VT 系列終端，連接 VAX；家裡又有一台 PC。我其實一直同時使用兩邊。PC 上通過數據機連接 VAX，同時又有本地 DOS、早期 Windows，還有 Usenet 等東西。
但直到大約 Windows 95，甚至到 Mosaic 這樣的第一代瀏覽器出現，這些東西才真正被整合成一種無縫體驗。那時你不會再關心“這是本地還是雲端”，你只想讓所有可以獲得的計算能力順暢地服務於你正在做的事情。
剛才 Danilo 的演示就是這種感覺。那一刻真的很震撼。我覺得幾年後大家回頭看，會說：“原來那就是我們第一次真正看到這種工作方式。”
他先去 ComfyUI，下載多個模型，生成一批資產；然後把資產拿到 Blender 裡進一步加工；再回到 ComfyUI；之後去 Photoshop，用可能是本地模型的能力繼續最佳化；再回到 ComfyUI；最後又把整個東西帶到雲端，通過 Astra 和 Unreal 完成最後一步。
他只是自然地使用桌面上的應用、本地模型和雲端模型，所有東西就這麼協同工作。這就是今天真正想表達的東西。
所以我看到的趨勢非常清楚。未來不會再有一個時刻，你還要特意判斷“這個跑本地、那個跑雲端”。你會默認混合智能無處不在，成為普遍存在的能力。 這正是讓我最興奮的地方。
黃仁勳： 剛才那個應用裡，Blender 被加速了，ComfyUI 被加速了，Astra 在雲端運行，而 Agent 在本地。整個計算可以觸達的範圍非常驚人。
Satya： 對，它真的把整個人類計算史上幾乎所有科技公司的能力，都匯聚到了同一個應用工作流裡。
黃仁勳： 沒錯。回到你一直在講的加速計算，這也是 Danilo 為什麼會興奮：過去需要好幾天的事情，現在只需要幾個小時。真正被加速的不只是某個任務，而是他的創造野心，我覺得這很酷。
主持人： 現在模型已經很擅長工具呼叫，但很多工具本身就在本地，檔案也在本地。這裡還有一個很現實的問題：我希望自己的資料保持安全、可控，也希望工具呼叫發生在資料附近。
Satya： 對。程式設計 Agent 剛開始流行的時候，有一件事讓我很興奮：大家突然又重新愛上了控制台，也重新愛上了檔案系統。這再次證明檔案系統是一種多麼強大的抽象。
我覺得 Agent 會成為檔案系統最大的使用者群之一。檔案系統必須安全，因為它是一個異構內容的集合空間。 剛才那個報稅例子就非常典型：它把下載目錄、雲端檔案、郵件等各種來源裡的內容，最終整理進一個檔案系統容器，然後呼叫本地模型和雲端模型繼續處理。
這就是新的電腦。過去是我在使用電腦，未來是我和我的 Agent 一起使用電腦，因此 Agent 也需要這些底層原語。
像 OneDrive，我已經很久不會把它想成“雲端東西”或者“客戶端東西”了，它就是到處都在。所以，我覺得我們現在開始進入這樣的階段：我希望供 Agent 使用的底層能力可以 24×7 存在。當我坐在 PC 前時，它應該像是在這台 PC 上工作；當我移動到其他地方，它也應該跟著我移動。
黃仁勳： 還有一個很驚人的地方，這些 Agent 最終會比我們更會使用工具。原因很簡單，我們通常只知道某個應用 10% 到 15% 的功能，但 Agent 可以知道每一項功能。
所以，現在這些不可思議的工具都在你的 PC 上，又運行在 Surface Laptop Ultra 這樣強大的電腦裡，Agent 可以直接訪問所有能力。誰知道未來能做到什麼？剛才它已經同時用到了 Blender、Unreal、ComfyUI，真的很不可思議。
四、第一次真正“重做”個人電腦：RTX Spark、超級晶片與 1 PFLOP 算力
主持人： Jensen，我想接下來問硬體。我們平時經常看到你談那些規模巨大的 Vera Rubin、Blackwell、NVL72，也就是驅動資料中心的“智能 Token 工廠”。但今天聊的是另一種東西：RTX Spark、工作站等。你怎麼看 Token 從資料中心生產，逐漸也可以在使用者身邊生產這件事？
黃仁勳： 這個項目投入的工程力量非常驚人，累計超過 4000 工程師年（engineering years）。這是一個非常龐大的項目。
我們實際上第一次真正把個人電腦完整重做了一遍。 過去分散在遊戲 PC、筆記本、工作站，以及雲端超級電腦裡的各種能力，現在我們統一了架構，讓它們運行在一顆超級晶片上。
這顆超級晶片為什麼是長方形？因為它實際上是兩顆巨型晶片融合在一起。它是一頭“猛獸”。算力達到 1 PFLOP。
給大家一個參照：引爆 AI 革命的那台 DGX-1 算力也是 1 PFLOP。那台機器價值 2.5 億美元，重達 500 磅（實際上，初代 DGX-1 在 2016 年的官方售價為 12.9 萬美元，官方系統重量約 134 磅），而現在，這樣的算力已經被放進了你的筆記型電腦裡。
更重要的是，這也是全球唯一一種可以同時原生運行這些東西的電腦架構：DirectX 及其全部應用、OpenGL 的各個版本，因為我們需要所有這些工具和設計軟體、創意軟體；Unreal 也必須運行得非常好；同時 DirectX 要足夠優秀；還要讓每一個 CUDA 應用都能以很高性能運行。
4 年前我和 Satya 討論的是：接下來會出現整整一代新的軟體開發者，而這些開發者會成為 AI 軟體開發者。 他們要麼是在開發 AI 應用和 AI 模型，要麼是在利用 AI 來開發軟體。因此，電腦本身必須被重新設計，從底層就非常擅長 CUDA。
這也是為什麼它是全球第一種可以在裝置端原生運行全部這些能力的電腦。我們第一次真正做到了。 這件事需要我們雙方數千名工程師，也需要整個產業一起參與。看看我們身後的生態：每一家主要筆記本廠商、桌面裝置廠商、工作站廠商都加入了進來。
這可能是第一次，一種新的硬體和新的電腦架構一出現，整個產業從上到下、從左到右、跨越各個地區全部共同參與，這是一場完整的重構。
我們很清楚自己正在做的事情有多重要。現在已經測試了超過 1200 款應用，而且是全球負載最高、最複雜的一批。 我們做了完整的功能測試、性能測試、相容性測試，也完成了大量最佳化，接下來還會繼續做下去。圍繞這套系統，我們還會不斷加入更多軟體、中介軟體、演算法，這件事不會停止。
所以當你最後看到 Pavan 拿著這樣一台漂亮的筆記本站在台上時，背後其實是微軟、輝達，以及全球大量合作夥伴無數工程師共同完成的工作。所有這一切，都是因為我們相信：個人電腦過去是人的工具，而未來它不僅是人的工具，也會成為我們的個人助理，並由這個助理去使用工具。
五、Agent 代表使用者行動後，誰來承擔責任：信任、代理權限與保險定價
主持人： 最後一個問題，想問兩位。如果這幾天看過 X，會發現大家正在激烈討論“個人 Agent”。今天我們更多談的是生產力 Agent 和企業 Agent，但無論是 Muse 還是 Instinct，現在都出現了一個問題：當 Agent 代表我出去購買東西時，究竟是我在購買，還是 Agent 在購買？出了問題誰負責？
對於服務提供商來說，如果未來使用者本人不再直接訪問我的網站，而是由 Agent 代表使用者訪問，我又該怎麼應對？整個行業正在嘗試制定標準，也在摸索新的行為方式。如果稍微看看未來，你們覺得這會走向那裡？會形成標準嗎？行業會圍繞某種新的行為規範逐漸收斂嗎？
Satya： 我覺得還是要回到我們前面談的“信任”。信任首先來自一些基礎問題：這些 Agent 有沒有被隔離？有沒有自己的身份？Agent 的執行軌跡是否能夠與使用者身份分離？
Pavan 團隊一直在強調的一點，就是即使 Agent 是代表使用者工作，也必須讓 Agent ID 和使用者本身的身份分開。 日常使用需要這樣，到了你剛才說的場景裡更需要這樣，因為接下來你必須決定：我究竟把多大的代理權限（delegation authority）交給 Agent，讓它代表我做什麼？
這個決定本質上還是建立在信任上。隨著 Agent 越來越自主，只要它不斷證明自己值得信任，你願意交出去的權限就會逐步增加。
而在消費者場景裡，我覺得最終還會落到一種“保險定價”的問題。某種程度上，市場會給“Agent 代表我做事”這件事定價。 協議當然很重要，我們應該把協議做好，但最終市場還是會評估：Agent 代表使用者行動所帶來的風險應該如何定價。
黃仁勳： 你這個問題再一次說明，MXC 是多麼重要的基礎。 OpenShell，以及我們一起做的這些工作，本質上都是在解決信任、隔離、可觀測性和監控。
如果這些基礎做不好，後面的事情都無從談起。我們首先必須把這一層安全做好。那些代表我們行動、替我們做事的 Agent，只能獲得最小必要權限；它們必須擁有自己的憑證；必須可以被監控並建立信任。只有做到這些，我們才可能真正讓 Agent 放手去替我們執行任務。
今天其實是一個非常有力的時刻。我還記得 OpenClaw 剛出現的時候，它還是一種從終端裡折騰出來、自己搭 Gateway 的東西。現在，它已經成為 Windows 中原生嵌入的一部分，Token 可以在本機加速運行。 為了走到今天，背後投入了大量工程工作，真的非常驚人。
六、Windows 的延續：把全部應用、框架與 CUDA 帶入未來
Satya： 最後我還想補一句。Jensen 剛才順帶提到的那個願景，其實就是 Windows 一直以來在做的事情：不把任何一段程式碼、任何一種框架留在過去，而是把它們全部帶到未來。
他剛才說，我們會把全部 Windows 應用、所有圖形應用、全部 CUDA、全部 OpenGL，再加上新的 Token 工廠一起帶過來，真正讓我震撼的是這一點。
Windows 已經陪了我 34 年，看起來它還會再陪我 34 年。 (invest wallstreet)