黄仁勋在最近的播客中断言，“100% 的英伟达工程师将拥有 AI 智能体。看起来他不仅仅是在预测未来的趋势;他描述了公司内部已经在进行的结构性转变，这预示着整个技术行业的更广泛转型。
“…绝大多数英伟达工程师是软件工程师，芯片设计师是今天的软件工程师。不久之后，我们 100% 的工程师将得到软件 AI 智能体的支持。他们中的绝大多数已经是了。而且，使他们能够提高工作效率，使他们能够更快地做更大的事情，构建宏伟想法的原型，开发更多、质量更高、错误更少、更安全的软件。这些 AI 智能体与我们的软件工程师坐在一起，当然，我们知道软件 AI 智能体的一些特性，因为自动完成功能，是的，当我们点击打字时，它可能只是修复我们的拼写错误，或者预测下一个单词。因此，例如，我们所有的软件工程师，100% 的软件工程师都将拥有 AI 智能体。我们现在所有人，我们所有的营销人员、销售人员、分析师，现在所有的研究人员也都使用它。当然，深入的研究是一个令人难以置信的工具......”~黄
英伟达 很早就明白，现代芯片开发从根本上说是一项软件活动。如今，设计半导体、验证其架构、优化其性能，甚至预测生产问题，都是主要通过智能体进行的活动。“硬件”和“软件”之间的界限已经模糊到崩溃的地步。在这种情况下，引入专门的 AI 智能体来协助并最终共同创造，并不是提高生产力的问题。它是对工程工作本身的重新定义。
大多数围绕 AI 的公共讨论仍然用熟悉的术语来构建这项技术：副驾驶、自动完成、搜索助手。这种框架虽然易于理解，但大大低估了像英伟达这样的公司内部发生的战略转变。在这里，智能体不是间歇性调用的可选助手，而是永久存在，嵌入到日常创作行为中，在错误出现之前检测到它们，提出架构改进建议，以人类无法比拟的速度进行模拟，并根据不断发展的监管和安全标准验证系统。
重要的是，英伟达并不是唯一一家认识到这一轨迹的公司。萨蒂亚·纳德拉 （Satya Nadella） 详细谈到了“AI 副驾驶”重塑专业工作，OpenAI 和 DeepMind 等公司越来越倾向于能够推理、协作和自主任务执行的智能体模型。然而，细微差别在于这些系统的定位方式。在 Microsoft 生态系统中，AI 仍然是一个接口层，主要增强人类工作流程。相比之下，英伟达的方法提出了更深层次的融合：智能体不是作为支持工具，而是作为在技术系统本身中运行的不可或缺的、半自主的协作者。