輝達（NVIDIA）透過其開源專案 NVIDIA TensorRT Model Connect，分享了「AI 原生」的開發經驗，旨在簡化 AI 模型部署與優化，讓開發者更容易使用輝達的推論技術，並提供 C++ API 介面支援多達 128 個模型家族。
晶片設計大廠輝達（NVIDIA）近期透過其技術部落格，分享了建構開源專案 NVIDIA TensorRT Model Connect 的經驗。該專案旨在簡化人工智慧（AI）模型的部署與優化過程，讓開發者能更容易地利用輝達強大的推論堆疊效能。
NVIDIA TensorRT Model Connect 是一個基於 NVIDIA TensorRT 的開源工具集合，包含多個 AI 模型參考實作，主要以 C++ 語言撰寫。其核心目標是讓那些並非 NVIDIA TensorRT 專業的開發人員，也能輕鬆運用輝達推論技術的卓越效能。
輝達團隊最初將此專案視為使用「程式開發代理（coding agents）」進行實驗。程式開發代理指的是能輔助或自動執行部分程式碼編寫與優化任務的人工智慧程式。然而，該專案的設計理念隨後演變為從一開始就建立一個「AI 原生專案」——這種專案將人工智慧的產出視為模組化、可驗證的工作單位，並將 AI 輸出結果視為核心組件。
在開發過程中，輝達團隊採納了幾項關鍵工程原則，以確保專案的擴展性與穩定性。其中包括選擇可橫向擴展的工作、為代理提供明確的目標結果而非指令、獨立處理不同模型家族的變更，以及確保修改易於評估和回復。此外，自動化驗證被視為重要的生產限制條件。
截至 2026 年 7 月 29 日的公開版本比較，NVIDIA TensorRT Model Connect 已涵蓋 128 個模型家族，並在輝達 GB300 晶片上進行測試。此工具能夠將 Hugging Face 或本地的模型檢查點轉換為帶有版本控制的 .bundle 檔案，並提供任務導向的原生 C++ API 介面，以處理各種工作負載。
該架構將不同演進速度的元件分離：NVIDIA TensorRT 和 CUDA 構成穩定的基礎，NVIDIA TensorRT Model Connect 則作為整合層，而特定模型家族的實作則包含模型專屬的知識。這種隔離設計有助於防止錯誤蔓延，並讓平行開發更加安全。人類的判斷力則專注於更高層次的問題，如問題選擇、任務分解及定義約束條件，將不可靠的 AI 產出轉化為可信任的成果。
輝達的長期願景是透過穩定的邊界連接模型，並持續從底層輝達技術的改進中獲益。NVIDIA TensorRT Model Connect 透過降低開發者對部署與優化專業知識的需求，同時維持準確性、效能、可靠性與可維護性，有望為 AI 模型部署帶來重大突破。這項開源專案正快速發展中，持續尋求來自開發者的貢獻與反饋。