北京时间10月21日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在GTC柏林大会上就AI与软件产业的关系作出判断。他表示，AI的发展将增加软件工具的使用者，而非取代软件和工具公司，工具公司未来也将向AI公司和智能体公司转型。
黄仁勋在演讲中直接回应了“AI到来意味着软件和工具公司终结”的观点，并明确表示持相反看法。他的核心论据是：AI要完成实际工作，仍然需要调用专业工具。他以科学家和工程师的工作为例指出，即使具备很强的智能，也需要实验室、模拟器和求解工具；AI智能体同样需要借助工具开展实验、仿真和数据处理。
在黄仁勋看来，编程是智能体较早落地的领域，编译器或Python环境即可支持其中部分任务。随着智能体进入更多行业，需要调用的工具类型将显著扩展，涵盖流体力学、量子化学和工业设计软件等专业领域。这意味着过去积累的软件工具资产不会因AI而失效，反而会因智能体的规模化调用获得新的使用场景和用户增量。
大会现场播放的一段演示呈现了上述工作方式。在达索系统相关演示中，AI智能体根据工程要求，将大众高尔夫的车门设计调整用于途观，并调用设计与仿真工具测试方案。仿真发现振动问题后，设计智能体继续修改，最终由工程师审核并选择方案。该演示展示了智能体在工业设计流程中调用专业工具、迭代方案并由人类把关的协作路径。
基于这一判断，黄仁勋提出工具公司的演进方向：未来将同时提供软件，以及经过专门优化、擅长使用这些软件的智能体。这一形态意味着工具厂商的产品边界从单一软件授权向“软件+智能体”组合延伸，商业模式和交付方式可能随之调整。
这一判断同样是英伟达拓展业务的重要依据。黄仁勋在演讲中反复介绍其模型、计算平台和软件库，目标是为智能体调用专业工具提供计算支持。从技术路径看，英伟达希望占据智能体运行所依赖的算力与软件栈位置，将智能体的工具调用需求转化为对其平台的需求。
需要指出的是，现场演示呈现了智能体调用专业工具的技术可行性，但并未给出大规模部署后的成本与效率数据。智能体在真实工业流程中的调用可靠性、工具接口标准化程度以及单位任务的计算开销，仍是该模式能否规模化落地的关键变量。
对软件和SaaS厂商而言，黄仁勋的表态提供了一个不同于“AI替代论”的视角：专业工具的领域知识与接口能力，可能成为智能体时代的基础设施资源。工具厂商能否将自身软件封装为智能体可高效调用的能力，并在此基础上提供垂直智能体产品，将决定其在下一阶段产业分工中的位置。
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