针对智能体AI需持续适应动态环境的特性，英伟达重点推出Vera Rubin平台，旨在将每美元智力产出确立为代理AI时代的计算核心指标。与一次性训练不同，智能体模型需通过持续的后训练循环进行强化学习，以掌握代码编写、多步规划及异常恢复能力。英伟达依托NeMo开源库将后训练转化为标准化基础设施，并结合5500亿参数Nemotron 3 Ultra模型验证其成效，该模型在SWE-bench基准测试中取得71.7%的通过率。 Vera Rubin平台从底层架构端到端协同设计，预计仅需上一代Blackwell平台四分之一的GPU即可训练超大模型，显著降低单次运行成本并支持高频迭代。目前，Prime Intellect、Perplexity与Together AI等科技企业已率先部署相关强化学习集群或提供后训练服务。随着平台全面落地，AI工厂将通过训练与推理的高效协同，持续优化模型效能与运营成本，加速智能体AI的商业化落地。