OpenClaw 是 AI 時代的 Windows？輝達 NemoClaw 要讓每家企業都有 Agent 策略

本文整理自 NVIDIA GTC 2026 主題演講，2026 年 3 月 16 日發表。

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黃仁勳說：每家公司都需要一個 OpenClaw 策略

黃仁勳（Jensen Huang）在 GTC 2026 上花了很長一段時間講 OpenClaw，而且用了他最擅長的那種類比法。他說 OpenClaw 之於 AI Agent，就像 Windows 之於 PC、HTML 之於網頁、Linux 之於伺服器、Kubernetes 之於容器。然後他丟出一句話：「每家公司都需要一個 OpenClaw 策略。」

這句話乍聽之下很像行銷口號，但如果你看過去一年 OpenClaw 的成長軌跡，會覺得他說的可能沒有誇張。OpenClaw 是由奧地利開發者 Peter Steinberger 創造的開源 AI Agent 框架。它在幾週之內就超越了 Linux 花 30 年才達到的開源社群紀錄，成為史上最受歡迎的開源專案。它已經有自己的研討會「Claw Con」，生態系裡的開發者數量正在以指數速度成長。

OpenClaw 做的事情用一句話說就是：讓 AI 模型可以像一個有能力的員工一樣工作，而不只是回答問題。它連接大型語言模型、管理資源、存取工具和檔案系統。它也能排程工作、分解問題、派遣子代理人、處理多模態輸入輸出。如果你用過 Claude Code 或 Cursor 這類工具，你已經在體驗 agentic AI 的一種形態。OpenClaw 要做的是把這種能力標準化、模組化，讓任何開發者都能打造自己的 agent 應用。

NemoClaw：輝達的企業級答案

OpenClaw 有一個根本性的問題：安全。當你讓一個 AI agent 可以存取檔案系統、執行程式碼、對外發送網路請求時，等於是把一把鑰匙交給了一個你不完全理解的系統。對個人開發者來說，這個風險可控，因為 agent 跑在你自己的機器上，你可以隨時中斷。但對企業來說，一個失控的 agent 可能洩漏機密資料、執行未授權的操作、或是在內部系統上造成不可逆的損害。

輝達的回應是 NemoClaw。這是一個基於 OpenClaw 的企業級參考設計，核心訴求是安全和隱私。它在 OpenClaw 之上加了三層防護。

第一層是沙箱執行環境 OpenShell。所有 agent 的程式碼執行都在一個隔離的容器裡進行，agent 看不到也碰不到容器外的東西。這和你在瀏覽器裡跑 JavaScript 的概念類似，網頁不能直接存取你電腦裡的檔案，因為瀏覽器提供了一個沙箱。

第二層是宣告式政策引擎。企業可以用設定檔定義 agent 可以存取哪些檔案、可以連線哪些網路位址、可以呼叫哪些推論服務。這不是靠 agent「自律」，而是由系統層級強制執行。就像公司的防火牆規則，不管員工想做什麼，不在白名單上的流量就是出不去。

第三層是隱私路由器。它控制哪些資料可以送到外部的 AI 模型推論，哪些必須留在本地處理。對於處理醫療紀錄、財務資料或法律文件的企業來說，這一層至關重要。

黃仁勳說，所有的 SaaS 公司都可以把自己的政策引擎接入 NemoClaw。他的願景是：未來每家 SaaS 公司都會從「軟體即服務」轉型為「Agent 即服務」（Agentic-as-a-Service, AaaS）。你不再需要登入一個網頁介面、點擊按鈕、填寫表單。你的 agent 會代替你呼叫這些服務的 API，完成工作，然後回報結果。

Nemotron 聯盟：九家公司一起打造下一代開源模型

和 NemoClaw 同時發表的還有 Nemotron 聯盟。黃仁勳宣布了九家公司將共同開發 Nemotron 4（下一代輝達開源推理模型）。這個聯盟的陣容很值得細看。

Cursor 是目前最熱門的 AI 程式碼編輯器之一，專長在程式碼生成和理解。LangChain 是 AI agent 開發框架，累積超過 10 億次下載。Mistral 是歐洲最重要的開源 AI 公司。Perplexity 是 AI 搜尋引擎的領先者。Black Forest Labs 專精於影像生成。Reflection 和 Sarvam 分別在特定領域有獨到的技術。最引人注目的是 Thinking Machines。這是前 OpenAI 技術長穆拉蒂（Mira Murati）離職後創辦的 AI 實驗室。另一位共同創辦人是強化學習先驅舒曼（John Schulman），他也是 OpenAI 的共同創辦人。

這個聯盟的戰略意圖很明確：輝達不想只賣硬體，它要在開源模型的生態系裡佔有一席之地。Nemotron 3 Ultra 已經是公開排行榜上表現最好的基礎模型之一，在 OpenClaw 的排行榜上名列前三。Nemotron 4 如果能整合聯盟成員的專長（程式碼、影像、多語言、搜尋、agent 框架），有機會成為一個真正全方位的開源模型。

黃仁勳特別提到了「主權 AI」的概念。每個國家都需要自己的 AI 基礎設施和模型，不能完全依賴美國公司。Nemotron 聯盟裡的 Sarvam 來自印度，專注於印度語言和文化的模型客製化。這個思路如果擴展到其他國家和區域，開源模型就成了各國建立 AI 自主能力的基礎。

輝達的六大開源模型家族

Nemotron 只是輝達開源模型矩陣的一部分。黃仁勳在 GTC 上一口氣介紹了六個模型家族，各自針對不同的應用領域。

Nemotron 是語言和推理模型，處理文字理解、視覺理解、RAG（檢索增強生成）、安全審查和語音。Cosmos 是世界基礎模型，專為「物理 AI」設計，可以生成和理解三維世界。第二代 Cosmos 2 在 GTC 上發表。Alpamayo 是自動駕駛推理模型，黃仁勳稱之為「自動駕駛的 ChatGPT 時刻」，因為它是第一個具備思考和推理能力的自動駕駛 AI。Groot 是通用機器人的基礎模型，第二代可以學習更複雜的全身動作控制。BioNemo 針對生物學和化學，用於藥物設計和分子模擬。Earth2 是氣候和天氣預測模型，結合了 AI 和物理模擬。

這六個模型家族覆蓋了從數位世界到物理世界的完整光譜。黃仁勳提到，整個生態系裡目前大約有 300 萬個開源模型。輝達的策略不是要取代它們，而是提供經過驗證的、針對關鍵垂直領域最佳化的參考模型，讓企業和開發者可以在此基礎上客製化。

我的觀察：Agent 的標準化競賽才剛開始

黃仁勳把 OpenClaw 比作 Windows，這個類比有一個暗示他沒有明說：Windows 之所以成功，不只是因為它好用，而是因為它成為了產業標準。一旦一個平台成為標準，所有的應用程式、開發工具、硬體驅動都會圍繞它建立，形成一個幾乎不可能被打破的護城河。

OpenClaw 目前的爆發式成長確實讓它有成為標準的潛力。但歷史告訴我們，最早起跑的不一定贏到最後。Android 在手機作業系統的成功不是因為它最早，而是因為 Google 把它綁定到搜尋和廣告的商業模式上。OpenClaw 要真正成為 AI Agent 的標準平台，需要解決的不只是技術問題，還有商業模式和生態系建設的問題。

對臺灣開發者來說，OpenClaw 值得關注的原因很實際。它是開源的、跑在本機的、不需要特定的雲端服務。這意味著你現在就可以開始用它來建構 agent 應用，不需要等任何人的許可，也不需要額外付費。NemoClaw 的企業安全層也解決了一個臺灣企業常見的顧慮：資料隱私。隱私路由器可以確保敏感資料不會被送到外部模型。

不過，真正有意思的是「AaaS」（Agent 即服務）這個概念。如果黃仁勳的預測成真，現在所有的 SaaS 公司都需要把自己的服務重新包裝成 agent 可以呼叫的 API。這對臺灣的 SaaS 產業來說既是機會也是威脅。機會在於可以用 agent 介面觸及更多使用者，不需要他們學習你的產品介面。威脅在於：如果你的服務沒有 agent 友善的 API，使用者的 agent 就會繞過你，直接完成任務。就像行動網路時代沒有做 app 的公司逐漸被邊緣化，AI Agent 時代沒有做 API 的 SaaS 公司可能面臨同樣的命運。