通用 AI 正在退場？黃仁勳與 AI 新創在 GTC 指向下一個主戰場：專業型 AI 與系統整合能力
在 NVIDIA GTC 2026 的「開放模型：現在與未來走向」（Open Models: Where We Are and Where We’re Headed）座談會上，NVIDIA 執行長黃仁勳與 Perplexity、Mistral、Reflection AI 等新一代 AI 公司代表同台對談，並釋出一個關鍵訊號：AI 產業的競爭焦點，正從「誰擁有最強單一模型」，轉向「誰能把開放模型、專用模型、AI 代理、工具與連接器整合成可落地的完整系統」。
黃仁勳：未來 AI 產業的關鍵不是模型，而是系統
《Asiae》報導，這場座談會傳達出一個明確的產業趨勢：什麼都做得好的通用 AI 正在退場，接下來將由以開放技術為基礎、針對特定產業優化的「專業型 AI」 （Specialist AI）主導。
因應這個趨勢，黃仁勳在座談中重新形塑對 AI 的定義。他明確表示，未來 AI 產業的成敗「關鍵是系統，而不是模型」，更直言「AI 不能再被解釋為單一模型」，並將 AI 定義為「模型系統」（System of Model），而非單一巨型模型。
黃仁勳進一步指出，市場正朝向把不同優勢的模型、代理、檔案系統、各種連接器與工具，組合成產業應用的方向演進，同時強調「單純以開放與封閉的二分法已不再能解釋現實」。
在這樣的系統化架構下，企業的 AI 策略也必須轉型。黃仁勳將 ChatGPT 這類閉源模型視為完成的「產品」，把開放模型（Open Models）視為像電晶體一樣的「核心技術」。
「所有的企業不應該只停留在借用他人服務上，而是要引入開源模型這項技術，直接打造屬於自己的獨家產品，」黃仁勳強調，並預期未來市場將進行重組，轉而圍繞醫療、法律、國防等專業領域中的專業型 AI 發展。
LangChain、Thinking Machines Lab、Perplexity 怎麼看 AI 發展走向？
在座談中，LangChain 執行長 Harrison Chase 也分享自身的觀察。他表示，AI 軟體生態已經打破過去僅分為「開發巨型通用模型的公司」與「單純使用模型來打造服務的應用公司」傳統二分法，市場上正快速崛起第三類新創企業，他們靈活結合外部 API 模型、自有的建模能力以及深厚的產業領域專屬技術，為特定產業量身打造最佳化的產品。 Harrison Chase 進一步預測：「未來，更常見的將不再是單一模型包辦一切，而是由多個模型發揮各自優勢、分工合作的複合代理（composite agent）結構將會日益普及。」
為了支撐這樣的多模型協作發展，Thinking Machines Lab 執行長 Mira Murati 指出，擴大 API 的可訪問性與開放生態系至關重要。Mira Murati 也特別強調，決定系統實際效能的，往往不再是模型本身，而是模型外部的結構，包含系統附加了什麼上下文脈絡、連結了哪些工具，以及呼叫了哪些子代理。
Perplexity 執行長 Aravind Srinivas 也補充，「AI 是一台電腦，而不是一個模型」。他強調未來的 AI 將會朝向「由系統自主為任務配置合適模型與工具」的方向進化，使用者甚至不需要親自判斷哪個模型更好。在這樣的編排系統下，具備高 token 效率與成本優勢的開放模型，將與在邏輯推論和工具呼叫（tool calling）上具備優勢的閉源模型形成「互補合作」，而非相互衝突。
NVIDIA 如何把「系統戰」推向實際布局？
NVIDIA 在 GTC 期間宣布成立 Nemotron Coalition，聯手 LangChain、Perplexity、Thinking Machines Lab 等 8 家公司，在 DGX Cloud 上共同開發 open frontier models，首個成果將是與 Mistral AI 訓練、完成後開源的基礎模型，作為未來 Nemotron 4 家族基礎。
另一方面，NVIDIA 也同步推出涵蓋 Agentic AI、機器人、自駕車與藥物研發的 open models，以及可一鍵安裝 Nemotron 與 OpenShell runtime、並內建隱私與安全沙盒層的 NemoClaw。
這場座談不僅凸顯當前 NVIDIA 與 AI 新創看待開放與封閉模型的新視角，也展現出 AI 產業正朝向由開放模型、專業模型、代理與工具協同運作的系統平台重組，同時 NVIDIA 更已經開始把這條路線推向實際布局。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Maeil Business Newspaper》、《Asiae》、《Tom’s Hardware》，首圖來源：NVIDIA