Jensen Huang's neuestes Exklusivinterview: In den letzten sechs Monaten ist KI endlich nützlich geworden

In einem aktuellen tiefgehenden Gespräch diskutierten Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, und Harrison Chase, Gründer von LangChain, den Wendepunkt der KI-Branche, die Notwendigkeit offener Ökosysteme und wie Unternehmen ihre eigenen „Super-Agenten“ aufbauen können.

Im Folgenden die Zusammenfassung des Gesprächs:

I. Die letzten sechs Monate: KI ist endlich nutzbar geworden

Jensen Huang eröffnete das Gespräch mit einer beeindruckenden Feststellung:

„Wir forschen seit 15 Jahren an KI. Aber in den letzten sechs Monaten hat sich alles verändert.“

Er erläuterte, dass alle grundlegenden Technologien – Fortschritte bei großen Sprachmodellen, Durchbrüche bei der Skalierbarkeit, Multimodal-Fähigkeiten – in den vergangenen Jahren stetig gereift sind. Doch erst in den letzten sechs Monaten „fügte sich alles nahtlos zusammen“.

„Jetzt ist KI endlich praxistauglich. Wenn KI funktioniert, wird jedes Unternehmen der Welt davon profitieren. Alle Unternehmen wollen sie einsetzen.“

Die Frage lautet nicht mehr „Ist KI nützlich?“, sondern „Wie lässt sie sich umsetzen?“ Genau hier kommt LangChain ins Spiel.

Jensen Huang blickte auf die Zusammenarbeit mit LangChain zurück:

„Früher haben wir LangChain genutzt, um große Sprachmodelle in eine promptbare API umzuwandeln. Dann haben wir LangChain für die Entwicklung von RAG (Retrieval-Augmented Generation) eingesetzt. Schritt für Schritt sind daraus die heutigen Agenten entstanden.“

Er hob besonders den größten Durchbruch der letzten sechs Monate hervor:

„Diese auf Informationen und Wissen basierenden Agentensysteme können Tools zur Suche nutzen, verfügen über eigenverwaltete Speicher, haben Sicherheitsvorkehrungen und können so oft iterieren, bis eine Aufgabe abgeschlossen ist.“

Er ist der Meinung, dass OpenClaw die Vorstellungskraft der Menschen für Agentensysteme wirklich entfacht hat. „Cloud-Code hat das alles möglich gemacht.“

II. Warum muss das Ökosystem offen sein?

Jensen Huang erläuterte klar die Kerngründe für die Investition von NVIDIA in ein offenes Agenten-Ökosystem:

„KI ist eine Basistechnologie. Sie kann nur dann Wirkung entfalten, wenn sie in einer Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsfälle zum Einsatz kommt.“

Er skizzierte eine Vision:

„Wissenschaftler, digitale Biologen, Designer, Robotiker, Studierende, Forschende, Unternehmens-IT – wir alle können KI nutzen, um problemspezifische Herausforderungen in unseren Bereichen zu lösen.“

Der entscheidende Punkt ist, dass jedes Unternehmen über sein eigenes einzigartiges geistiges Eigentum verfügt.

„Viele der Probleme, die wir lösen wollen, erfordern Fachwissen, das von außen nicht zugänglich ist. Wir sind überzeugt: Wenn wir KI in einen Schwungrad verwandeln, wird sie zu einem Super-Agenten – je mehr wir sie nutzen, desto klüger wird sie, und je klüger sie wird, desto mehr nutzen wir sie. Das ist wie bei Menschen, die im Laufe der Zeit stetig lernen.“

Harrison Chase teilte beeindruckende Vergleichsdaten zwischen Nemotron 3 Ultra und führenden Modellen:

„Nach Anpassungen ist es uns gelungen, Nemotron 3 Ultra in DeepAgent zu integrieren. Bei internen Benchmarks erreichte das Modell einen Wert von etwa 86 %, während Claude Opus bei 87 % liegt.“

Gleichzeitig erreichten offene Modelle wie DeepSeek und MiniMax ein Niveau von rund 82–83 %.

„Wir sehen, dass einige neuere Open-Weight-Modelle tatsächlich die Leistung führender Modelle erreichen. Ebenso wichtig ist, dass ihre Kosten um ein Vielfaches niedriger sind als bei Opus.“

Jensen Huang dazu: „Ich bin unglaublich stolz darauf. Das ist einfach fantastisch.“

Er analysierte detailliert die verschiedenen Ausprägungen der Kostenvorteile:

„Wenn Sie über kostengünstige Intelligenz verfügen, werden Menschen sie einfach häufiger nutzen. Wenn Sie kostengünstige Agenten einsetzen, können Sie den Suchbereich erweitern und dadurch bessere Ergebnisse erzielen.“

Er hob besonders die Vorteile von Nemotron hervor:

„Nemotron ist kostengünstig, weil es extrem schnell und recheneffizient ist. Wenn die Recheneffizienz hoch genug ist, kann es einen viel größeren Lösungsraum erkunden.“

„Das ist vergleichbar mit einer Person, die schnell reagiert – Sie können einen größeren Bereich durchsuchen und bessere Antworten finden. Genau das ist der große Vorteil von Nemotron im LangChain-Framework und in DeepAgent.“

Er resümierte: „Wir haben ein Modell geschaffen, das fast auf dem Niveau führender Modelle liegt – und durch die Anpassung der Umgebung darum herum haben wir ihm Fähigkeiten auf Spitzenniveau verliehen.“

Auf die Frage „Wie können diese Systeme am besten spezialisiert werden?“ antwortete Jensen Huang klar:

„Der erste Schritt zur Spezialisierung besteht darin, dass Sie über ausreichend leistungsfähige Intelligenz verfügen. Nemotron Ultra ist als Einstiegsmodell hervorragend – aber in Kombination mit dem LangChain-Framework wird es zu einem außergewöhnlichen Modell, das auf domänenspezifischen Informationen aufbaut, die LangChain darum herum aufbaut.“

„Eine intelligente Person wird besonders nützlich, wenn wir sie mit wirklich wichtigen Informationen versorgen. Der Zugang zu Informationen ist entscheidend.“

Er betonte, dass Unternehmen nicht zwischen „führenden Modellen oder offenen Modellen“ wählen sollten, sondern „beide nutzen“:

„Führende Modelle werden stetig verbessert. Sie haben noch einen langen Weg vor sich, und die Skalengesetze werden weiterhin gelten. Gleichzeitig sollten wir unsere eigenen spezialisierten Super-Agenten aufbauen – proprietäre Agenten, die mit LangChain und Nemotron ausgestattet sind.“

„Tatsächlich können sie als Ihr wertvollstes Gut betrachtet werden.“

III. Die Zukunft der Unternehmen: Aufbau auf Frameworks

Jensen Huang wagte eine kühne Prognose für die Zukunft der Unternehmens-KI:

„Heute basieren die meisten Unternehmen auf Geschäftsprozessen. In der Zukunft werden die meisten Unternehmen auf Frameworks aufbauen.“

„Die Idee von LangChain ist es, ein Werkzeug zu sein, um Betriebssysteme für Unternehmen zu schaffen – jeder wird LangChain nutzen, um sein eigenes proprietäres Framework zu erstellen, das die bisherigen Arbeitsabläufe abbildet.“

„Jetzt werden die Komponenten in diesen Arbeitsabläufen autonom – sie handeln initiativ und sind effizienter.“

Er erläuterte die verschiedenen Ebenen dieses Szenarios:

„Die Sicherheitskomponenten sind vorhanden, das Modell ist vorhanden, und alle Kontextinformationen darum herum sind da. All diese Elemente können zu unterschiedlichen Zeitpunkten optimiert werden. Wir optimieren Prompts und Tools. In Zukunft werden wir auch post-training Modelloptimierungen durchführen – das hebt die Obergrenze der gesamten Systemleistung deutlich an. Das ist ein großer Durchbruch.“

Jensen Huang erläuterte, warum Unternehmen auf offenen Ökosystemen aufbauen müssen:

„Jedes Unternehmen basiert auf domänenspezifischem geistigem Eigentum. Wir nennen es geistiges Eigentum, weil Intelligenz der Kern ist. Jedes Unternehmen spezialisiert sich auf einen Bereich, statt alles zu beherrschen. So ist jedes Unternehmen aufgebaut.“

„Diese Spezialisierung, also die Intelligenz Ihres Unternehmens, definiert, wer Sie sind. Sie können nicht aufhören, sie zu kontrollieren, zu verbessern und weiterzuentwickeln. Die Auslagerung dieser Intelligenz ergibt für mich keinen Sinn.“

Er räumte ein, dass es allgemeine Fähigkeiten gibt: „Das Programmieren von Software ist eine sehr allgemeine Tätigkeit, wir alle programmieren in Python. Schreiben ist eine allgemeine Fähigkeit. Aber das sind grundlegende Fähigkeiten. Wir können diese Fähigkeiten in unsere domänenspezifische Intelligenz einbringen – genau hier kommen LangChain und Nemotron ins Spiel.“

„Die Gesellschaft wird über Basismodelle verfügen, die allgemein einsetzbar, in der Cloud verfügbar und sehr leistungsstark sind. Darüber hinaus müssen wir aber unsere eigenen spezialisierten Fähigkeiten aufbauen – und dafür brauchen wir Open-Source-Tools.“

„Ich kann mir nicht vorstellen, mich an einen Dritten zu wenden, wenn ich meine Intelligenz weiterentwickeln will. Ich muss sie im eigenen Unternehmen stärken.“

Harrison Chase stellte das neueste Ergebnis der Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und LangChain vor:

„Wir kündigen heute NemoCore an – ein Blueprint, das DeepAgent und OpenShell umfasst. Damit können Unternehmen DeepAgent mit Nemotron in OpenShell ausführen – einer sicheren, offenen Laufzeitumgebung.“

Jensen Huang erläuterte, warum das wichtig ist:

„Diese Tools sind noch komplex, sie bestehen aus vielen Teilen. Der Aufbau eines Agentensystems ist nicht einfach: Sprachmodelle, Tools, Wissensgraphen, Speichersysteme, Schutzkomponenten, Fine-Tuning-Systeme, Laufzeitumgebungen – alles muss vorhanden sein.“

„Und die Laufzeitumgebung ist der schwierigste Teil: Sie müssen sie in einer Sandbox ausführen, Sicherheit und Datenschutz gewährleisten und die Zugriffskontrolle so gestalten, dass die IT-Abteilung sie verwalten kann. Ohne Lösung der Sicherheitsprobleme lässt sich das System nicht bereitstellen. Das ist genau so, wie man keine neuen Mitarbeiter im Unternehmen aufnehmen kann, wenn man die Einarbeitung nicht regelt.“

„Jetzt sind alle wichtigen Komponenten vorhanden – Weltklasse-Sprachmodelle, Frameworks, die so angepasst sind, dass sie ihr volles Potenzial entfalten, Blueprints, die den Einstieg für alle erleichtern, und Laufzeitumgebungen, die für Sicherheit sorgen. Es gibt keinen Grund, nicht mitzumachen.“

IV. Keine Vermenschlichung – aber seien Sie ambitioniert

Auf die Frage „Wie lassen sich diese Agenten angemessen vermenschlichen?“ antwortete Jensen Huang direkt:

„Das sind Elektronen, keine Atome. Das ist kein biologisches Wesen. Es hat kein Bewusstsein. Es ist ein Werkzeug – so ähnlich wie mein Staubsauger. Wir nennen es Geschirrspüler, es hat eine leichte vermenschlichende Anmutung, aber wir wissen genau, wie es funktioniert.“

„Wie können wir etwas verbessern, wenn wir nicht verstehen, wie es funktioniert? Deshalb ist es offensichtlich, dass wir verstehen, wie diese Systeme funktionieren.“

Gleichzeitig betonte er den Wert von Ambition:

„Je mehr wir KI nutzen, desto mehr Menschen werden wir einstellen. Diese Agentensysteme stellen ganz neue Fähigkeiten dar – früher haben viele Software-Ingenieure Programme geschrieben, jetzt bauen sie Agenten. Jeder meiner Software-Ingenieure zieht es vor, Agenten zu erstellen, statt Python-Code zu schreiben.“

„Programmieren wird wie Tippen – sie werden Systemingenieure und Architekten, die diese supercoolen autonomen Systeme aufbauen. Sie entwickeln Bewertungsstandards, Benchmarks und Sicherheitsvorkehrungen.“

Abschließend ermutigte er alle:

„Jetzt sollten Entwickler auf der ganzen Welt in der Lage sein, diese Super-Agenten zu erstellen – die in der Cloud oder lokal überall bereitgestellt werden können. Alle wichtigen Komponenten sind vorhanden. Es gibt keinen Grund, nicht mitzumachen.“

Harrison Chase antwortete: „Während Sie sprachen, habe ich richtig Lust darauf bekommen. Das war eine großartige motivierende Rede – also werde ich jetzt rausgehen, um etwas aufzubauen, und Agenten rekrutieren.“

Von Sprachmodellen zu Agentensystemen, von allgemeiner KI zu proprietären Super-Agenten – die von Jensen Huang gezeichnete Zukunft sieht vor, dass jedes Unternehmen sein eigenes, stetig lernendes Agentensystem aufbauen kann. Die Grundlage dafür bildet ein offenes Ökosystem.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „AIGC Index“, Autor: Mark, und wird mit Genehmigung von 36Kr veröffentlicht.