GTC 2026 preview： 从Groq生态位看AI异构推理(Heterogeneous Inference)新时代 Groq的SRAM路线的生态位在哪里？SRAM会不会替代HBM路线？ Nvidia如何整合groq到现有的产品线？是技术整合还是产品线整合？收购之后会给groq LPU产品带来怎样的升级？ 这里尝试从基本原理出发去拼凑一个逻辑链 —-------------------------------------------- 先从first principal说说groq的设计哲学开始：groq本质上是一个compiler first走到极致的路线而不是SRAM first路线，SRAM路线只是副产品 相对于CPU针对通用workload的设计不同，AI 推理workload的特征在于确定性(deterministic)更高，基本没有data-dependent branching，tensor shape固定，memory access pattern确定 当Groq带着这个新特征重新审视 hardware-software interface，去问"什么应该在编译时做，什么应该在运行时做"。对于 AI 推理这个 workload，答案是：几乎一切都可以在编译时做 这就是Groq最疯狂而独特的地方：完全确定性编译器（fully deterministic compiler），compile精确到每个时钟周期，完全精确带来极致的效率。在编译的时候就需要考虑到硬件在运行的每个时刻的所有状态，扮演一个全知全能的上帝，就可以避免硬件资源的浪费，而要做到这一点，必须要做到极致的确定性，也就是说，LPU里每一个计算，访问存储，通信的延迟，都需要精确到clock cycle，这对compiler来说是非常复杂的 AI workload更高的确定性，以及groq的完全确定性编译器优先路线很自然的避免了VLIW的弱点(内存行为以及branch行为不可预测)，放大了VLIW的优点。那么下一步要提高效率和并行度，VLIW 式的编码格式就是一个自然推论—既然编译器要控制每个功能单元每个 cycle 做什么，那指令格式当然就是一个宽指令里打包多个 指令会得到更高效率，这就是 VLIW 在groq的芯片里，不做乱序执行/speculation，大幅简化硬件(instruction dispatch仅占<3%面积)，把复杂度移到静态compiler上，这正是VLIW思想的精髓 既然要让编译器做确定性的 cycle-accurate 调度，那么硬件里所有不确定的因素都要消除，比如arbiter，crossbar, replay，这些有自主算法在运行时决策的部分都砍掉 memory latency 也必须是确定的，所以一切 cache 和 DRAM都是要砍掉的，cache也要换成scratchpad SRAM，因为cache replacement 策略是runtime决策的，不确定，必须换成软件控制的scratchpad，地址映射完全由compiler控制，保证确定性 通信也必须精确到cycle，发送和接收指令就是软件协调好执行的时刻,并没有传统的“我要发一个包给你，请分配好内存”这类操作，而是同步地根据一份时间表严格执行SRAM 的分配和收发操作，这个时间表是compiler已经决定好的，硬件只需要执行就行了 完全确定性compiler也带来了芯片节点之间互联通信overhead的极低延迟，这可能是groq确定性架构最被忽视的最大优势，毕竟传统互联架构里Packet Routing、Arbiter Contention 和 Buffer Queuing，这些是延迟波动的重灾区 这就是为什么说，groq其实并不是一个native SRAM first的技术路线，也不完全算是VLIW first的技术路线，而是compiler first的技术路线，更准确的说，完全确定性compiler是整个groq架构的核心 只是因为确定性compiler的原因，所以在核心decode阶段无法使用HBM/DRAM带来的不确定性，SRAM only成为了必然的选择。这也是为什么说Groq更像是compiler first路线。 —-------------------------------------------- groq被收购之后最直觉的第一反应： groq确定性compiler技术路线有没有可能用在Nvidia现在的GPU+HBM体系上？ 不能 原因有两个： 1. HBM/DRAM的物理特性和带宽优化决定了它天生带有不可预测的延迟，无法和deterministic compiler兼容 2. Nvidia的SIMT路线和Groq的VLIW/compiler first的哲学本质是有冲突的 DRAM为什么充满了不确定性 1.refresh操作每隔一段时间tREFI就会刷新一次cell上的电量，阻断bank访问，这是由DRAM cell物理特性决定的。而这个操作会随着温度的变化，refresh的频率也会变化 2. 为了最大化利用DRAM带宽，controller会做很多优化，最典型的是batch scheduling：把同一个page的traffic都放在一起减少page miss，同时让读写尽可能接触更多的bank，以及尽可能减少read和write switching 这些动态优化都是real time发生的，基本不具备可预测性 3. system上对DRAM的优化，比如bank address hashing，让compiler静态提前定位某段data难度太大，落实cycle确定性的复杂度太高 其实这些不确定性也是能解决的，代价就是放弃大部分的优化策略，大幅降低DRAM的efficiency和利用率。groq自己其实也对这方面做过探索，他们曾经做过一个确定性DRAM的专利，但工程上的实现是不现实的，这也是groq选择SRAM-only的核心原因之一。 所以确定性compiler技术路线用在DRAM上不是一个yes or no的问题，而是这不是一个好的选择，因为这意味着HBM的efficiency和BW都要大打折扣，而且是结构性无法避免的损失。 这几乎意味着要用compiler去重写一个完整的memory controller，因为确定性dram本质上是compiler software defined memory controller，这个SW controller会非常难做，复杂度极高，而且每一代memory迭代都要大幅更新compiler里的结构，在工程资源上是不现实的。而且每一代DRAM，每一家DRAM 供货商都需要调试 ，这在验证和validation上是一个nightmare --------- 为什么Nvidia的SIMT路线和Groq的VLIW/compiler first的哲学本质是有冲突的 这两套体系对同一个问题给出了相反的回答：运行时的不确定性，Groq是compiler阶段直接消灭所有不确定性，Nvidia选择了用warp switching去隐藏不可预测的延迟 Nvidia GPU 建立在 SIMT（单指令多线程）和硬件层线程调度器（Warp Scheduler）上。当一个warp因为访存而stall的时候，硬件warp scheduler立刻切换到另一个ready的warp继续执行，把stall的延迟藏在其他warp的计算里。这整套机制的前提恰恰是：延迟是不可预测的，所以需要足够多的并发线程来统计性地填满pipeline 如果要用确定性的编译器去接管，等于把 Nvidia GPU 里面最核心的硬件调度单元全盘废弃：如果你不需要多warp轮转，你也不需要那么大的register file 实际在历史上，AMD从TeraScale（VLIW）到GCN（scalar SIMT）的架构转型，正是GPU领域一次大规模的VLIW→SIMT迁移：当workload变得不够可预测时，VLIW的compiler负担太重，应该把调度权还给硬件 所以在原架构上引入确定性compiler应用到Nvidia现有的技术路线，是很难融合。这不是compiler能不能改的问题，是两套架构从第一性原理上就走了相反的方向。 所以说，Groq在Nvidia的唯一出路，就是独立的面向low latency decode的专用产品。 —-------------------------------------------- Nvidia收购Groq之后，就引出了第二个问题： Nvidia会给Groq带来什么样的新提升？ 那么首先看看groq的瓶颈在哪里，简单的说 1. SRAM容量太小，无法容下大模型的参数量+kv cache 2. 推理decode主要瓶颈不在SRAM 80T/s的速度而在于interconnect延迟(占80%) 3. 对于Prefill这样的compute bound task速度较慢 groq的主要架构基本上是17~18年就完成了，那是CNN的时代，架构也是以CNN/LSTM为主要的target，当时测试benchmark都是ResNet50，SRAM容量是绰绰有余的 但是进入LLM时代，单个TSP计算卡230MB SRAM就显得不够看了，一个LLAMA 70B模型的参数量占内存就相当于3000个ResNet50，再加上因为上下文long context日益膨胀的KV cache，scale out就成了唯一的出路 于是一个70B模型的推理就需要576卡的集群，采用16个Pipeline并行 （PP）和36个tensor 并行 （TP），80层的大模型切成16级流水pipeline串行，每级横向5层MLP分给36个卡并行推理 16级流水pipeline串行（PP），每级流水到下级流水的通信overhead延迟就要 X16。实测中PP和TP之间的通信延迟占据了80%以上的总延迟，特别是PP延迟，占据了50%以上的总延迟，通信延迟成为了主要瓶颈 Groq计算卡对decode阶段的memory bound很友好，但是片上巨大的SRAM也挤压了compute的面积，导致prefill阶段耗时很高。融入Nvidia产品线之后，Groq产品完全可以扬长避短，只做自己擅长的decode部分，避免prefill阶段的短板 Nvidia带来的最重要的提升，可能是通过工艺的提升，以及hybrid bonding技术(类似AMD 3D V-Cache)，扩大Groq LPU SRAM的容量，比如光是14nm到3nm的工艺提升，SRAM就能从230MB扩大到500MB，如果以后引入3D SRAM，容量还能翻倍 SRAM变大之后，原来576个LPU能完成的70B模型推理，现在只需要256个LPU了。猜测也许可以用32个tensor并行 X 8 个流水pipeline串行，pipeline interconnect延迟能直接减半。 所以Nvidia能带来的主要提升可能是，通过扩大SRAM的容量，减少scale out卡数，从而减少通信延迟时间，提高token速度 —-------------------------------------------- Groq的SRAM路线专用产品进入Nvidia产品线，引出了第三个问题： SRAM路线会颠覆HBM路线吗？ 不会。 SRAM路线本质上是用十倍的成本换几倍的速度，只能适用于一部分愿意为低延迟付出高额溢价的市场。AI硬件市场的主旋律仍然是比拼TCO(total cost ownership)成本 做一个简单的成本核算就清楚了 以LLAMA 70B模型为例，算上KV cache，Groq需要576张计算卡组成集群。Groq计算卡零售价大约是每颗2万美元(groq CEO说实际售价远低于，那就按2000美元算)，576卡就是超过110万美元的硬件成本。而2张H100就能跑同样的模型，成本不到10万美元。成本差距是一个数量级。 Groq于是转而卖token服务，Groq的API定价确实便宜，但这是因为两个原因叠加： 第一，Nvidia的GPU云服务商通常在硬件成本上加倍的margin卖出去； 第二，Groq自己是在亏钱运营的。2025年全年，Groq用LPU做大模型推理、对外卖API的业务，营收大约4000万美元，成本却是6000万美元，毛利-50%。Groq的便宜token价格不是因为SRAM的经济性更好，而是因为VC在补贴。 那么有人愿意为速度付溢价吗？ 有。 Claude Opus 4.6 Fast模式就是一个很好的市场信号：输出速度提升2.5倍，定价直接从$5/$25涨到$30/$150 per million tokens，6倍的价格，估计是牺牲了batch带来的速度提升。 所以这部分市场是真实存在的，SRAM路线在这里有它的生态位。 但这个生态位有多大？要看ML workload的分类。不同的workload对硬件的侧重点要求差距巨大： 推理的Prefill阶段对带宽要求低但算力要求高，推理decode阶段则是反过来。R&R(Ranking & Recommendation)对算力和带宽要求都不高但对存储的容量要求巨高 （见附图） 对延迟敏感的推理workload，decode阶段对Memory bandwidth要求高，是SRAM路线的优势领域（图中红色线），主要是real time/interactive LLM：chat、copilot、agent这类需要实时响应的场景。 特别是reasoning model，SRAM路线带来的极致体验是很夸张的：H100要两三分钟跑完一reasoning，cerebras十秒就搞定了 这部分注重极致推理速度的市场有多大，我暂时没有找到一个详尽的调研，看到一个Hyperscaler的说法目前是10%左右 但是agentic flow workload，常用的agentic框架做profiling，比如SWE-Agent, LangChain, Toolformer，CPU最长可以占到90%的E2E端到端延迟，throughput瓶颈也更多的卡在CPU, 这些加起来通常远大于单次decode的延迟，SRAM路线速度优势被削弱。 而更大体量的workload：batch inference、offline processing、ranking、recommendation对延迟没有那么敏感，throughput和cost per token才是唯一的指标。这部分市场SRAM路线完全没有成本上的竞争力 H100/B200相当于大巴车，装的人多(batch processing)，每个人的车票钱很便宜，但是慢悠悠。 Groq/cerebras相当于是法拉利，极致的速度体验，但是装的人少，人均票价是大巴车十倍甚至以上。 长期来看，SRAM的成本劣势是结构性的，不会随时间收敛。6T SRAM cell天然比1T1C DRAM cell贵，这是物理决定的，和工艺无关。而且SRAM scaling已经慢了下来，从N5到N3E，SRAM单元面积几乎没有缩小 即便是速度优势，SRAM路线的缺陷在于访问速度已经接近工艺极限，很难跨代提升。特别是HBM的速度每代都在指数上升的情况下，SRAM 80T/s的速度优势很难长久维持。十年前这个路线刚刚兴起的时候，SRAM速度比HBM快了两个数量级简直是降维打击，但现在的速度差已经不到一个数量级(Rubin HBM4 22TB/s)，再过十年，两者的速度可能拉不开差距了。 所以结论很清楚：SRAM不会颠覆HBM，但它在低延迟、低batch、实时推理这个细分市场里有不可替代的价值。但长远来看，随着HBM速度指数上升的背景下，SRAM优势也会逐渐慢慢越小。 —-------------------------------------------- 写到这里，也许我们可以把这些碎片拼凑出Nvidia收购Groq之后计划的下一步雏形： 异构推理的新时代开启了 以后的推理workload本身已经分化，无法再用单一架构的最优点覆盖，体系结构最重要的是tradeoff，是尺度范围。一个架构形态在合理的tradeoff以及特定workload下可能惊为天人，用多个架构形态去迎合不同种类的workload，就是异构计算的思想 2026 GTC的最大主题，就是异构推理的系统化。推理不会由单一硬件统一完成，而会被拆成 几个部分： 控制和调度/agent runtime层交给Vera CPU 针对long context的prefill交给CPX (Content Phase aXcelerator，一个专门为prefill的compute bound特性设计的计算模块) 小模型/低延迟/low batch decode交给SRAM路线的Groq LPU，256块LPU集群 高吞吐/高并发batch decode，HBM GPU仍然是主力 以及可能会被忽略的ICMS：inference context memory storage, kv cache已经是核心基础设施，以前的异构更多是计算异构，现在的异构已然延申到了缓存异构memory hierachy heterogenity(似乎改名成了CMX: context memory storage) LPU和GPU的分工，更可能成为 inference stack 里两个不同的tier，小模型/低延迟/low batch都交给LPU，长context/high batch交给HBM GPU 目前CPX什么方式和LPU/GPU连接还尚不清楚，整个工作流程大概是，CPU做控制和调度，CPX Prefill 跑完得到几十 GB 的 KV Cache， 分配到 Groq LPU阵列SRAM，或者分配到HBM GPU，开启Decode流程 其实还有一种更大胆的猜想：如果引入speculative decoding，那么LPU完全可以跑通常尺寸较小的草稿模型，在LPU上速度极快，HBM GPU作为主力去验证草稿模型即可，这样的异构推理结构，可以让token rate大大加速，在某些场景下翻倍也是没问题的（比如代码任务模式固定，小模型很容易猜对语法，所以加速效果很好） 当 Nvidia 的眼光越过GPU，走向整个 Agentic 流程的系统级优化时，追赶它的难度已经不在一个单一维度了。以前 Nvidia 步子迈得大，靠的是 GPU 架构和参数的单点暴力跃升；而现在，随着CPX，LPU，ICMS加入异构推理，它是从“数据中心即一台计算系统”的系统视角出发，从Agentic flow的角度做底层的异构编排。 无论是系统的复杂度，还是软件栈的工作量(Dynamo/ICMS/CMX)，Nvidia 迈出的这一大步，直接把竞争门槛从“做出一颗好芯片”拉高到了“定义一整套异构系统来做普适加速计算解决方案“ —------------------------------------------------------- 不由得感慨，每一次计算范式的改变，半导体都会带来一波新的startup热潮，但当软件/应用形态逐渐收敛，最后还是变成了大厂通过收购把功能做大做全，参数做的更高，系统深度整合的更好更全面，成本更低，功耗和跑分更优秀，让startup慢慢失去独立生存的空间 比如移动互联网时代早期，也是群雄并起，有做AP应用处理器，独立基带芯片的，ISP的，GPU的各种小公司。但最后的赢家，都是从到后来把GPU，ISP，modem全都做进SoC，并且完成系统级整合的异构计算平台。 苹果收购PA semi的CPU，英飞凌的modem，掏空Imagination的GPU；高通收购ATI的mGPU，Atheros的Wifi，Nuvia的CPU，CSR的蓝牙/DSP，都是典型例子 异构推理的复杂度越来越高，能做系统级整合的公司会更有优势，这和移动SoC时代的逻辑一模一样。AI时代nvidia收购arm(失败)，收购Mellanox，收购groq，只是这个新历史轮回的开始

昨天GTC大会我直接看麻了—— 英伟达，它又来了。这次不是什么"性能小幅提升"，不是"能效比优化了8%"这种挤牙膏——它直接把一块对标RTX 5070性能的旗舰GPU塞进了一颗SoC，跟CPU共享高达128GB统一内存，然后告诉你：这是一台笔记本电脑的芯片。 四十年了。PC这个东西，四十年了第一次被人从根上重新定义。 我当时看到这个消息的第一反应是：英特尔你还好吗？高通你还有救吗？ 先说说这东西到底意味着什么。 过去Windows PC最大的物理性原罪，就是CPU和GPU是两个独立的大脑，数据在中间跑来跑去，慢、贵、浪费。苹果用M系列芯片统一内存架构教育市场教了好几年，Windows阵营一直在旁边尬看。 现在英伟达直接掀桌子：我来了，我带着CUDA来了。 这才是真正可怕的地方。高通骁龙X系列折腾了两年，好不容易证明了Windows on Arm能跑，但AI开发者为什么不买账？因为生态。因为整个AI工程界的母语叫CUDA，从PyTorch到各种底层加速库，没有CUDA你就是个外星人。高通费尽心机拉拢开发者，结果英伟达一进场，自带全套生态，开发者在笔记本上跑的代码和云端服务器上的代码——一模一样，无缝衔接。 这一刀，插的不只是高通的心脏，连苹果在AI开发者圈的布局都得重新掂量。 然后说说英伟达自己的如意算盘。 很明显，它在对冲风险。 AI计算的重心正在从训练向推理漂移，终端设备越来越重要。如果英伟达只守着数据中心的GPU矿山，万一哪天推理需求全跑到别的架构上，它就被架空了。所以它要把算力触角伸到你的桌面，伸到你的背包里。 以后不管你的AI任务跑在云上还是跑在本地，英伟达都能收到过路费。这个商业闭环，真的很丝滑。 当然，它也在赌。把高性能GPU塞进SoC，独立显卡的市场份额肯定要被自己蚕食一部分。它赌的是AI PC带来的增量能补上这个窟窿。能不能赌赢？我不知道。但敢这么下注的，也只有英伟达了。 但是—— 我必须说但是。 卖给谁？ 这是RTX Spark最大的问号，也是我看完发布会之后心里最凉的地方。 DeepSeek们把云端API的价格打到了什么程度？便宜到让人心疼。你买一台RTX Spark旗舰本要花多少钱？那笔钱拿去烧token，一个重度用户能用好几年。 本地跑模型，性价比正在被云端击穿。普通用户凭什么花大价钱，就为了在本地跑一个比云端还弱的模型？ 所以RTX Spark真正的用户画像，可能比英伟达预期的要窄很多。开发者、隐私敏感型用户、极客——这些人会爱死它。但那个想象中的"大众换机潮"，我觉得还得等很久。 总之，英伟达这次确实重新定义了战场，AI竞争从云端租算力，蔓延到了你桌面上的每一寸芯片。压力最大的是英特尔的传统x86阵营，还有刚在Arm PC市场勉强站稳脚跟的高通——这两家，接下来的日子都不好过。 但英伟达仍面临一道尚未完全跨越的坎：高价本地硬件与廉价云服务的矛盾。这个问题若得不到更好解决，RTX Spark就可能更多停留在极客与专业用户的玩具阶段，而难以成为真正的时代转折点。 路还长。盯着看。

今天GTC大会后，黄仁勋在台北品鲜海鲜热炒店开了“韩国合作伙伴之夜” 参加者包括三星电子、SK海力士、LG、现代汽车等等，高层都是特地飞来，为了挤一起吃这顿平价晚饭 今天 $NVDA 涨，$DELL $CRWV涨，早上他演讲里提到的伙伴都涨，就连晚上的韩国伙伴今天也涨疯了 只手遮天

SemiAnalysis: 在 GTC 2026 上发布 Rubin Ultra 仅仅 3 个月后，原版 4-die Rubin Ultra 就因制造执行方面的担忧而被取消。新的“Rubin Ultra”尺寸只有原版的一半，实际性能也大约只有原版的一半。 这一切发生的背景是，NVIDIA 的市场份额正受到 Trainium、TPU 和 AMD 芯片的侵蚀。为了维持领先地位，NVIDIA 必须在执行上保持激进。而像这样的制造执行问题，只会导致其市场份额被进一步蚕食。 最成功的 AI Agent, Claude Code, 的相当一部分推理工作是在 Trainium 上完成的，而 Claude 的训练则是在 TPU 上完成的。就在一年前，很难想象 TPU 和 Trainium 会增长得如此之快，同时 CUDA 护城河也在慢慢被削弱

黄仁勋台北 GTC，2个小时，他反复在讲一个词：Useful AI，有用的 AI。过去我们总说 AI 有幻觉、会胡说，但当你给 AI 装上手脚，它就有了真实的生产力。 而所谓”装上手脚”，他拆解成AI Agent 由四样东西构成：Harness（把 AI 放进一个框架里）、Skills（你的技能文档，告诉 AI 怎么调用工具的使用说明书）、Tools（工具本身）、Runtime（运行时）。LLM 负责思考，但思考要落地成生产力，得靠这套框架把它框住、给它能力、让它跑起来。 顺着这套框架往下，他把整个计算栈按瓶颈拆开：GPU 解决算力问题，CPU 解决调度问题，“Agent 是没有耐心的，它们活在纳秒的世界里，而过去所有 CPU 都是为活在秒级世界的人造的”，所以 CPU 成了”指挥家”，负责编排工具、调度资源；记忆体解决上下文（KV cache、工作记忆与长期记忆）；再往外是光，处理通信与链接的问题。 【机器人】在他2小时里大概占了1/4。为什么机器人现在看起来还这么笨？最大的问题不是算法，而是现在没有足够的数据去训练，世界上绝大多数视频都是第三人称的，机器人需要的是第一人称视角的数据。所以它还非常早期。一个有意思的信号：他把女儿放在市场部，儿子在机器人部门，他把孩子放在他认为最有潜力的位置上（我猜的） 而这一切的暗线只有一个词：Agent。Token 是收入单位，算力直接🟰收入（Compute is Revenue）。这是 Agent 的时代。 但说实话，这条路区块链走得更早。我们早就在聊分布式计算，把计算和存储分开、用网络链接，这不就是区块链最早做的事吗？如果AI 的轨迹和区块链高度相似：早期都是极客在想，怎么让每个人用上更好更快的基础设施，于是先堆基建，所以我们有大量 Layer1、以太坊，然后开始扩容。为什么扩容？因为不够快。AI 要更大的记忆体、更高的吞吐，本质也是要更快的”交易速度”。区块链后来从基建走进应用，我们才有了 DEX、借贷、GameFi、DeFi、NFT。AI 现在还在很早的基建期，如果复刻同样的路，我们会先看到大量资本涌入基建，然后才是应用的时代。 这么多新东西，知识根本学不完。那就别想着学完，用老罗的话说：直面挑战，躬身入局，皆我辈中人。 最后一个特别可爱的细节：他把自己爱吃的台北馆子，花娘小馆、肉粽、富霸王猪脚当成”最喜欢的供应商”放进了 Logo 墙，还特地谢了夜市卖水果的摊主。 我也觉得台湾的猪脚和肉粽非常好吃！！

黄仁勋在GTC台湾大会又点名了8家软件公司，AI智能体不是掘墓人而是送钱人！ 被老黄点名的8个方向赶紧看过来 👇 1. 楷登电子 Cadence $CDNS 做芯片设计EDA工具的龙头，英伟达、AMD等背后的设计发动机。 2. CrowdStrike $CRWD 全球网络安全SaaS龙头，AI Agent进入企业后安全需求爆炸式增长。 3. 达索系统 Dassault $DSY 工业仿真与3D设计软件巨头，航空、汽车、制造业核心工具。 4. Palantir $PLTR AI数据分析与决策平台龙头、政府与大型企业数据中枢。 5. SAP $SAP 全球企业ERP霸主，掌握财务、供应链、采购等核心数据。 6. ServiceNow $NOW 企业工作流自动化平台龙头，未来AI Agent接管办公。 7. 西门子 Siemens $SIE 工业自动化与数字化工厂巨头，AI+工业结合的核心平台之一。 8. 新思科技 Synopsys $SNPS 芯片设计EDA三巨头之一，与Cadence双雄并立。 总而言之，软件公司不想死的，都来用英伟达建设 Agent！ $NVDA