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NVIDIAモデル最適化で推論コストを10分の1に
NVIDIA
AIエージェント
オープンソース
NVIDIAは、オープンAIモデル「NVIDIA Nemotron 3 Ultra」が、主要なAIエージェント構築プラットフォームである「LangChain」の最適化により、主要なクローズド（非公開）商用モデルと同等のタスク実行精度を達成したと発表しました。この最適化により、商用モデルと比較して1回あたりの推論コストを10分の1に削減することに成功し、企業向けAIエージェント開発に強力な選択肢を提供します。
1. モデル開発ではなく「ハーネス（周辺環境）」の調整で達成
今回の性能向上において、モデル自体の追加学習（ファインチューニング）は行われていません。LangChain開発チームは、Nemotron 3 Ultraの評価テストのログを分析し、システムプロンプトの調整、ツール説明の改訂、ミドルウェアの構築といった「モデルを取り巻く制御環境（ハーネス）」のエンジニアリングのみで最高峰の精度を引き出しました。この最適化済み構成プロファイルは、LangChainを通じて即座に利用可能です。
2. 「NVIDIA NemoClaw blueprints」による完全オープンな構成
NVIDIAは、この成果をもとに、自社でAIエージェントシステムを所有・管理したい企業向けのオープンな設計リファレンス「NVIDIA NemoClaw blueprints for LangChain Deep Agents」を発表しました。これには、最適化されたLangChainのコードと、エージェントの自律動作を安全に実行するための保護された実行環境「NVIDIA OpenShell」が含まれています。
3. 所有権とガバナンスの維持
企業は、オープンモデル、オープンな制御ハーネス、および安全な実行環境を組み合わせた「完全なオープンスタック」を、自社のインフラやクラウド上で稼働させることができます。これにより、自社の機密データを外部の商用AIサービスに送ることなく、エージェントシステムの管理権とデータガバナンスを完全に手元に維持することが可能です。
今回の発表は、AIエージェントの性能向上において、モデルの巨大化やファインチューニングだけが正解ではないことを示しました。推論コストが10分の1に抑えられることで、企業はより多くの業務プロセスへ継続的にエージェントを組み込み、コストを気にせず実務に即した自律システムをスケールさせることが容易になると見られます。
参考ソース
NVIDIA Blog
NVIDIA Nemotron Achieves Benchmark-Leading Performance With LangChain Deep Agents Harness
NVIDIA Nemotron 3 Ultra is offering leading performance at lower cost than top closed models with the largest and most widely adopted AI agent orchestration platform. LangChain tuned its Deep Agents harness for NVIDIA Nemotron 3 Ultra, achieving the highest accuracy among open models, while completing more tasks at higher throughput and running at 10x […]
https://blogs.nvidia.com/blog/nemotron-langchain-agents-open-stack/?nvid=nv-cwmfg-135364
NVIDIA Developer Forums
Post-quantum signed attestation for Nemotron agents on NIM — complementary to NemoClaw/OpenShell
Posting a working reference example I built against the NIM-hosted Nemotron API: an agent’s proposed action gets evaluated through a policy check before being treated as authoritative, then the decision is signed with ML-DSA-65 (FIPS 204), independently verifiable by anyone with the public key, not just trusted on the agent’s own report. I want to be specific about scope, because I think this matters to anyone else building here. NemoClaw and OpenShell already give agents policy-based guardrail...
https://forums.developer.nvidia.com/t/post-quantum-signed-attestation-for-nemotron-agents-on-nim-complementary-to-nemoclaw-openshell/376035
