NVIDIA наделяет ИИ-агентов физикой и химией: в Agent Toolkit добавлены PhysicsNeMo и CUDA-X

Новые возможности в физике, химии и инженерии

PhysicsNeMo (библиотеки ИИ-физики)

• Переработанные библиотеки PhysicsNeMo позволяют агентам напрямую вызывать ИИ-физические симуляции в качестве инструментов .
• Автономные агенты могут запускать ускоренные на GPU физические симуляции для структурного, жидкостного, теплового и мультифизического анализа .

Ускоренные решатели CUDA-X

• Обновлённые библиотеки CUDA-X включают ускоренные разреженные решатели cuISS (итеративный разреженный решатель) и cuDSS (прямой разреженный решатель) .
• Это позволяет ИИ-агентам вызывать высокопроизводительные решатели линейной алгебры в рамках инженерного проектирования и верификации .

Возможности квантовой химии

• Расширение CUDA-X добавляет возможности квантовой химии, которые агенты могут использовать для молекулярных симуляций .

Навыки физического ИИ Omniverse (анонсированы 20 июля 2026)

• Новые библиотеки Omniverse для симуляции сенсоров RTX (камера, лидар, радар) и физического моделирования на GPU .
• Навыки верификации 3D-активов позволяют агентам проверять и сертифицировать 3D-модели для промышленных цифровых двойников .

BioNeMo Agent Toolkit (науки о жизни — 23/29 июня 2026)

• Упакованные биомолекулярные модели как вызываемые навыки агентов: свёртывание белков, молекулярный докинг, генеративная химия, геномика и дизайн белков .
• NVIDIA сообщает, что уровень выполнения задач вырос с 57,1% до 100% при использовании этих навыков, а агенты в среднем выдавали в 2 раза больше успешных утверждений на 1000 токенов .

Промышленные партнёры, внедряющие эти возможности

• Cadence строит ИИ-агентов на базе NVIDIA и свою платформу AgentStack на Agent Toolkit; среди клиентов — Samsung и SK Hynix . Обвязка Cadence запускает Nemotron 3 Ultra для проектирования чипов .
• Synopsys предлагает полностью автономных, долгоживущих ИИ-агентов для рабочих процессов EDA, интегрированных с Agent Toolkit . Synopsys и NVIDIA сотрудничают в области агентного ИИ для проектирования чипов и мультифизического моделирования .
• Siemens запустила агента Fuse EDA AI на базе NVIDIA Agent Toolkit на GTC 2026 . Siemens входит в группу из 17 компаний-партнёров, запустивших toolkit .
• Samsung внедряет решения Cadence, ускоренные NVIDIA, для проектирования чипов и использует библиотеки NVIDIA CUDA-X и ИИ для производственных процессов .
• TSMC использует ускоренные вычисления NVIDIA и ИИ для развития проектирования и производства полупроводников, а также сотрудничает с Cadence (которая строит свои решения на Agent Toolkit NVIDIA) в рамках техпроцессов N3, N2, A16 и A14 .

На GTC 2026 (март) 17 партнёров (включая Adobe, SAP, Salesforce, ServiceNow, Siemens, Cadence и Synopsys) уже строили свои решения на Agent Toolkit . Июльское расширение PhysicsNeMo/CUDA-X 2026 года нацелено конкретно на вертикаль автоматизации электронного проектирования (EDA) и системного проектирования, где Cadence, Siemens и Synopsys являются названными первыми пользователями .

Место в общей стратегии NVIDIA по созданию инфраструктуры для автономных ИИ-агентов

NVIDIA позиционирует Agent Toolkit как фундаментальный уровень открытой инфраструктуры для создания, обеспечения безопасности и развёртывания автономных ИИ-агентов в масштабе предприятия . Стратегия строится на трёх столпах:

1. Стандартизация через открытый исходный код. Открыв исходный код Agent Toolkit (включая безопасную среду выполнения NemoClaw, фреймворк для агентов OpenShell, готовые шаблоны AI-Q и открытые модели Nemotron), NVIDIA стремится стандартизировать то, как создаются, аутентифицируются и оркестрируются автономные агенты — по аналогии с тем, как CUDA стандартизировала GPU-вычисления .

2. Вертикальное расширение в физические и научные области. Июльские дополнения (PhysicsNeMo, CUDA-X, Omniverse) расширяют toolkit от корпоративных ИТ-агентов в инженерию, проектирование и производство — в слой «физического ИИ» . Toolkit BioNeMo делает то же самое для открытия лекарств и наук о жизни . Это превращает ключевые R&D-активы NVIDIA (физическое моделирование, GPU-математика, геномика) в вызываемые навыки для агентов, которые любой разработчик может включить в свои рабочие процессы.

3. Аппаратно-программный маховик. Эти агентные нагрузки оптимально работают на собственном кремнии NVIDIA (GPU, процессоры Vera) и используются для проектирования следующих поколений чипов NVIDIA, создавая замкнутый цикл: чипы NVIDIA помогают проектировать лучшие чипы NVIDIA . Инфраструктура агентов также укрепляет экосистемный «ров»: партнёры, такие как Cadence, Synopsys и Siemens, строят свои агентные стеки, зависящие от среды выполнения и оборудования NVIDIA, закрепляя платформу .

Аналитики описывают это как «инфраструктурную игру» — NVIDIA строит слой среды выполнения, безопасности, моделей и инструментов под корпоративными и промышленными агентными платформами, не конкурируя напрямую с ISV прикладного уровня (ServiceNow, Salesforce, SAP), которые строят на нём свои решения .