未来AI Agents的主流趋势：小模型将取代大模型？NVIDIA的看法揭晓

近日，NVIDIA 发表论文《Small Language Models are the Future of Agentic AI》，宣称在许多实际场景中，不必盲目追求大型语言模型（LLM），轻量型模型（SLM）在效率、成本和适配性上有显著优势，尤其是与任务驱动型 AI 代理系统结合时表现更佳。一、问题导向：为何不推荐将 LLM 用于所有场景？很多 AI 代理只做一些常规任务，比如整理信息、调用 API、提取数据。用大模型处理这些小任务，就像开火箭去送外卖——太浪费。小模型在这些场景下表现足够好，而且速度更快、成本更低。二、NVIDIA 的核心观点与结论混合策略：常规任务用小模型，只有遇到复杂推理或创意任务时再启用大模型。迁移方法：可以先用大模型收集数据，再训练出适合特定任务的小模型，逐步替换。三、有啥好处企业能大幅降低算力开销和成本。部署在边缘设备（手机、物联网等）更可行。还能减少能源消耗，更环保。四、技术解读与未来展望目前业界评估体系还是偏向大模型，很多团队对小模型信任不足。但 NVIDIA 认为，随着落地需求增加，「小模型 + 大模型共存」会成为趋势。总结

NVIDIA 提出的小模型优先策略，针对 agentic AI 场景亮出了“更轻、更快、更环保”的路径，同时保留复杂任务调用大模型的能力，为 AI 架构提供了务实改革方向。随着行业对效率与落地性的需求上升，此策略或将引发一场「Right-Sizing AI」的风潮。