2017年，AI领域有个叫Andrej Karpathy的人，他以前在OpenAI当过研究科学家，特别在计算机视觉和生成模型上很有建树。英伟达现在给他送了个超级桌面数据中心，里面装的是748GB内存和FP4精度下的20 petaflops算力，用来运行参数超过万亿的AI模型。这个机器用的是和数据中心同款的GB300芯片，它能让本地开发的系统直接扩展到云端。 为什么要把数据中心级别的算力放到桌面上？因为大家现在有了新需求，就是要开发那种能一直运行的自主智能体。这种智能体能推理、规划、干活，还能访问本地工具和数据。有个叫Peter Steinberger做的开源项目OpenClaw，展示了一个智能体是怎么干活的。这个项目在GitHub上特别火，首周就拿了10万星，访客超200万，现在都超过Linux了。 英伟达不光是给硬件，软件也跟上了。他们给OpenClaw贡献了一个叫NemoClaw的东西，装了NVIDIA OpenShell运行时，能更安全地运行始终在线的助手。NemoClaw加上DGX Station GB300，英伟达就把它们当成本地构建和运行更安全、长时间运行智能体的终极开发平台了。 第一批机器里就有Andrej Karpathy和Matt Berman这两位AI领域的一线开发者。Matt Berman有个习惯，就是能把论文直接变成能用的系统，从想法到实验很快。英伟达给Karpathy送了第一台机器后，第二批机器马上就要来了。这次不仅有Matt Berman这样的开发者，还有其他一些人拿到了这个神器。 这次英伟达推出的这个超强桌面数据中心，就是要把高性能算力重新拉回桌面。之前大家都是在数据中心搞大模型训练，但现在大家发现有些工作还是需要本地算力来做的。这个新趋势已经开始了，AI正在从实验性的提示词变成持续运行的系统。 作为NVIDIA Agent Toolkit的一部分，NemoClaw提供了一个安全的环境给自主智能体和开源模型用。英伟达把这些软硬件整合在一起，想给开发者提供一个本地构建和运行长时智能体的终极平台。 你说对了（YAR师）。