Nvidia 行政總裁黃仁勳在週一（3 月 16 日）GTC 2026 主題演講上正式發表 NemoClaw 企業級 AI 代理平台和 Agent Toolkit 開發者工具組，並同時宣布 Adobe、Salesforce、SAP 等 17 家企業軟件公司加入合作，標誌着 Nvidia 從晶片製造商全面進軍 AI 代理軟件基建的野心，黃仁勳在台上向全球企業管理層拋出一個核心問題：你的 OpenClaw 策略是甚麼？他將 OpenClaw 比作 Linux、HTTP/HTML 和 Kubernetes，認為每間公司都需要制定自己的 AI 代理系統策略，而 NemoClaw 正是 Nvidia 為企業提供的答案。
OpenClaw 的企業化難題：NemoClaw 為何而生
OpenClaw 自今年 1 月 25 日由奧地利開發者 Peter Steinberger 發布以來，迅速成為 GitHub 上增長最快的開源項目之一，這個 AI 代理框架讓用戶在個人電腦上自動執行多步驟任務，例如整理本地檔案和進行網上研究。然而 OpenClaw 在企業環境中面對嚴重的安全隱患：有 Meta 員工曾公開描述，AI 代理在沒有指令的情況下存取她的電腦並大量刪除電郵。Futurum Group 的分析師形容 OpenClaw 存在「致命三重風險」，即數據存取、對外通訊和有害內容生成三方面的安全漏洞，令企業對部署 AI 代理望而卻步。
研究機構 Gartner 在 2025 年 12 月發表報告指出，AI 代理的管治平台將成為企業採用這項技術的關鍵基建，並估計至 2027 年將有超過四成的 AI 代理項目以失敗告終，NemoClaw 正是 Nvidia 針對這些痛點推出的解決方案，目標是將 OpenClaw 從個人工具轉化為企業可以安全使用的基礎設施。
NemoClaw 的技術架構：沙盒、私隱路由與一鍵部署
NemoClaw 由兩大核心組件構成，OpenShell 是一個開源運行環境，透過沙盒技術限制 AI 代理的檔案存取和網絡連接權限。開發者可以使用 YAML 語法撰寫配置規則，自訂安全政策。例如軟件團隊可以設定一條政策，只允許代理沙盒與特定的雲端 AI 工具建立網絡連接，而阻止所有其他對外通訊。OpenShell 的設計理念是「最小權限原則」（least-privilege），確保代理只能存取完成任務所必需的資源。
另一個核心組件是 Nemotron 系列開放模型，包含多款針對文字生成和圖表分析等任務最佳化的 AI 模型，NemoClaw 內建的 Privacy Router 會自動篩選敏感資料，確保機密數據不會傳送至雲端大型語言模型，讓企業能夠完全在內部網絡中處理私密業務。企業只需一條指令，就能同時安裝 OpenShell 和 Nemotron，快速部署具備私隱保護和安全管控的 AI 代理。
NemoClaw 的一個重要特點是硬件中立，不要求使用 Nvidia 的 GPU，可以在各種企業現有基礎設施上運行，包括 Nvidia RTX 驅動的個人電腦、DGX Station、DGX Spark，以至其他供應商的伺服器，除了 OpenClaw 之外，NemoClaw 也能驅動使用 OpenAI 和 Anthropic 等供應商模型的其他 AI 代理。Nvidia 與 Peter Steinberger 合作開發 NemoClaw，後者雖然在 2 月加入 OpenAI，但仍然參與 OpenClaw 項目，並在 Nvidia 的新聞稿中表示，這套工具冀能讓任何人都能建立強大而安全的 AI 助理。
Nvidia 明確將 NemoClaw 定位為早期 alpha 版本，在其開發者網站上直言要預期會有粗糙之處，目前的重點是讓開發者先建立自己的運行環境，距離正式的生產級沙盒編排仍有一段距離。
Agent Toolkit 與 AI-Q：降低代理開發成本的配套工具
NemoClaw 以外 Nvidia 同時發表更廣泛的 Agent Toolkit 開發者平台，讓程式員建立能自主完成多步驟任務的 AI 代理，Agent Toolkit 同樣採用 OpenShell 沙盒來保障安全，並包含 AI-Q 開放代理藍圖和 cuOpt 最佳化技能庫。
AI-Q 的混合架構是其中一個重點，用前沿模型處理複雜的編排任務，再由 Nemotron 開放模型執行研究工作，Nvidia 聲稱這種方式可將查詢成本降低超過 50%，Nvidia 利用 AI-Q 藍圖開發的研究代理，在 DeepResearch Bench 和 DeepResearch Bench II 兩個排行榜上均取得第一名。LangChain 正與 Nvidia 合作，將 Agent Toolkit（包括 AI-Q、OpenShell 和 Nemotron 開放模型）整合至 LangChain 的深度代理函式庫，讓企業能夠大規模運行 AI 代理。
在模型層面 Nvidia 同期發布的 Nemotron 3 Super 是 1,200 億參數的開放模型，只需 120 億個活躍參數即可運行，擁有 100 萬個 token 的上下文窗口，吞吐量較上一代提升 5 倍，Nvidia 在 Artificial Analysis 的效率排行榜上將該模型排在第一位。Perplexity、CodeRabbit、Factory 和 Greptile 等公司已將 Nemotron 3 Super 整合至其 AI 代理產品中。
17 家企業軟件廠商加入：生態系統初步成形
GTC 2026 上最能反映 Nvidia 軟件野心的，是同時公布 17 家企業軟件合作夥伴，Adobe 將採用 Agent Toolkit 軟件作為其創意、生產力和市場推廣代理的運行基礎，Adobe 主席兼行政總裁 Shantanu Narayen 表示兩間公司將整合 Firefly 模型、CUDA 函式庫、3D 數碼分身以及 Agent Toolkit 和 Nemotron。Salesforce 正與 Nvidia 合作，利用 Nemotron 模型讓客戶透過 Agentforce 建立和部署用於服務、銷售和市場推廣的 AI 代理，而 Nemotron Nano 3 模型已可透過 Amazon Bedrock 為 Salesforce Agentforce 提供服務。SAP 則將代理技術融入全球商業交易的核心流程。
其他合作夥伴包括 Cisco（透過 AI Defense 為 OpenShell 提供安全防護）、CrowdStrike（推出 Secure-by-Design AI 藍圖，將 Falcon 平台防護直接嵌入 Nvidia AI 代理架構）、Cadence（將 Agent Toolkit 與 ChipStack AI SuperAgent 整合用於半導體設計）、Cohesity 和 Dassault Systèmes 等，Nvidia 同時宣布成立 Nemotron Coalition，集合 Mistral AI、LangChain、Perplexity、Cursor 等 8 家機構共同開發開放前沿模型，首個項目由 Mistral AI 與 Nvidia 合作開發 Nemotron 4 系列的基礎模型。
有分析將 Nvidia 的策略比作 Google 當年推廣 Android 的做法：免費提供代理作業系統，確保整個企業 AI 生態系統持續產生對 Nvidia GPU 的需求，每一個在 Salesforce 上運行 Nemotron 的代理、每一個透過 OpenShell 編排的 SAP 工作流程、每一條經 CUDA 加速的 Adobe 創意流水線，都在加深對 Nvidia 晶片的依賴。
不過有分析亦提醒，許多合作夥伴的聲明使用了「探索」、「評估」、「合作中」等謹慎措辭，Adobe 自身的前瞻性聲明亦指出，因為協議不具約束力，不能保證雙方最終會簽訂正式合同。從 GTC 主題演講的展示到企業級的全面部署，中間仍然存在相當距離。
硬件配合：DGX Spark 與 Vera Rubin 為代理提供運算基礎
Nvidia 將 NemoClaw 的軟件佈局與硬件產品緊密結合，黃仁勳在演講中指出，DGX Spark 和 DGX Station 是運行 NemoClaw 的理想環境，讓企業在本地建立和驗證 AI 代理後，再擴展至數據中心級的 AI 工廠。DGX Station 配備 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition GPU，提供高達 4,000 TOPS 的本地 AI 運算能力和 96 GB GPU 記憶體，足以在桌面環境安全運行 OpenClaw 助理。
在更大規模的數據中心層面，Nvidia 同日發表的 Vera Rubin 平台由 7 款晶片組成，整合新款 Groq 3 LPU 推理加速器，Groq 3 LPU 源自 Nvidia 去年 12 月以 200 億美元（約港幣 1,560 億元）向 Groq 購入知識產權授權後的首款晶片產品，專門針對 AI 推理中的低延遲 token 生成。Nvidia 聲稱 Vera Rubin 系統可將每個 token 的推理成本降低至 Blackwell 平台的十分之一，為大規模部署 AI 代理提供經濟可行性。黃仁勳表示，Blackwell 與 Vera Rubin 兩代技術的採購訂單預計至 2027 年將達到 1 兆美元（約港幣 7.8 兆元）。
對企業的啟示：代理平台競賽正在升溫
NemoClaw 和 Agent Toolkit 的發表，對正在探索 AI 代理的企業傳遞了清晰訊號，AI 代理正從實驗階段進入基礎設施建設階段，而安全和管治能力成為決定企業能否規模化部署的關鍵因素。OpenAI 在 2 月推出自家的企業代理平台 Frontier，Microsoft 透過 Copilot 生態系統和 Azure AI 基建推進類似策略，Google 透過 Gemini 和雲端平台構建自己的代理願景，各大科技巨頭正在搶佔這個新興市場。
NemoClaw 不要求使用 Nvidia GPU 這一點，表面上看似違反 Nvidia 的商業利益，但實際上與 CUDA 的擴張策略一脈相承：先以開放姿態吸引最大範圍的開發者和企業用戶，再透過軟件生態的黏性帶動硬件需求，Nvidia 在 2 月公布的 2026 財年業績顯示，全年收入達到 2,159 億美元（約港幣 1.68 兆元），按年增長 65%，數據中心收入為 1,937 億美元（約港幣 1.51 兆元），按年增長 68%。隨着 Amazon、Google、Meta、Microsoft 等超大規模雲端供應商在 2026 年合計計劃投入 6,500 億美元（約港幣 5.07 兆元）於 AI 能力建設，企業部署 AI 代理的經濟門檻正在快速降低。
企業在評估 AI 代理平台時，應同時考慮平台的開放程度、安全功能、與現有系統的整合能力，以及長期的供應商依賴風險，Futurum Group 的分析師指出，NemoClaw 和 OpenShell 是企業代理信任的必要組成部分，但不是完整的解決方案。代理的安全和問責應貫穿從規劃、開發到部署的整個生命週期，企業不應將 NemoClaw 視為足夠的管治方案，而應將其作為更廣泛 AI 管治框架的一個環節。
從 alpha 到生產級仍需時間
黃仁勳在演講中表示，企業軟件產業將演變為專業化的代理平台，而 IT 產業正處於下一輪大規模擴張的臨界點，Nvidia 透過 NemoClaw 將自身定位為企業代理基建的底層供應商，策略是坐在 ServiceNow、Salesforce、SAP 等企業平台之下，而非與它們直接競爭。
然而 Futurum Group 的分析師也提醒，隨着 ServiceNow、Salesforce 和 SAP 各自發展自己的代理基建層，Nvidia 聲稱 NemoClaw 只做底層而不與企業平台競爭的說法，未來將面臨考驗，Nvidia 過往在 CUDA、NIM 等平台的發展軌跡顯示，公司慣常以開放基礎起步，然後逐步加入託管服務和針對自家硬件最佳化的配置。市場應留意 Nvidia 是否會從工具供應商逐步轉型為代理平台營運商。
NemoClaw 目前仍處於 alpha 階段，距離生產級部署尚有一段路，但 Nvidia 在硬件、軟件、模型和合作夥伴四個層面同時發力的做法，反映了公司對 AI 代理市場的長線投入。對於每一間正在思考 AI 策略的企業來說，GTC 2026 的訊息很清楚：觀望的時間窗口正在迅速收窄。
來源：NemoClaw