Salutations de « l’événement technologique le plus puissant au monde ! »
Je vous écris depuis Las Vegas, où je participe au CES, anciennement Client Electronics Present. Il s’agit du grand salon professionnel annuel qui présente la prochaine génération de applied sciences.
Et j’ai déjà vu des choses folles. Y compris ce kind ici…
Qui je garderai pour un prochain numéro.
Mais aujourd’hui, je souhaite couvrir le discours d’ouverture de Jensen Huang, tout comme je l’ai fait l’année dernière.
Je n’ai pas pu le regarder en direct parce que j’assistais au discours d’ouverture de Boston Scientific et de Hyundai, même si j’aurai la probability de voir Huang parler à la Sphère plus tard cette semaine.
Pourtant, j’ai regardé chaque minute de son discours au CES dès mon retour dans ma chambre d’hôtel.
Et je ne pense pas que ce soit quelque selected que nous puissions nous permettre de passer sous silence.
Parce que ce qu’il a livré était bien plus qu’une easy vitrine de produits. C’est Jensen Huang qui nous a expliqué où se dirigerait ensuite l’intelligence artificielle…
Et quelles entreprises se positionnent pour le contrôler.
De l’IA cloud à l’IA physique
Pendant la majeure partie des deux dernières années, l’intelligence artificielle a été presque entièrement basée sur le cloud.
Nous avons mesuré les progrès en fonction de la taille du modèle, des cycles de formation et du nombre de jetons qu’un système peut générer par seconde.
Cette section a créé une valeur énorme. Cela a également fait de Nvidia l’une des entreprises les plus importantes au monde.
Mais Jensen Huang a été clair au CES cette semaine.
Cette section touche à sa fin.
La prochaine section de l’IA ne consiste pas à générer des mots ou des pictures. Il s’agit de systèmes capables de percevoir le monde physique, d’en raisonner et d’agir sur celui-ci. Et Nvidia entend fournir la plateforme informatique qui rend cela attainable.
C’est pourquoi Huang a passé autant de temps à parler de l’IA physique dans son discours.
Et il ne s’agit pas que de paroles. Lors du discours d’ouverture, il a présenté la prochaine plate-forme informatique majeure de Nvidia, Vera Rubin, qui entrera en manufacturing plus tard cette année.
Picture : Nvidia
Vera Rubin est une structure système complète qui mix le processeur personnalisé de Nvidia, les GPU de nouvelle génération, la mémoire à massive bande passante, les unités de mise en réseau et de traitement de données dans une seule machine à l’échelle du rack.
En termes simples, cela représente un passage de l’IA en tant que logiciel à l’IA en tant que système d’exploitation pour les machines physiques.
Selon Nvidia, un système complet Vera Rubin NVL72 peut fournir plus de 3 exaFLOPS de performances d’inférence. C’est plus du double de ce que la génération précédente offrait.
Ce qu’il permet est plus vital que ce chiffre brut. Ces systèmes sont conçus pour exécuter en continu des fees de travail massives d’IA, avec des coûts de formation inférieurs et un débit bien plus élevé qu’auparavant.
Et c’est un problème majeur, automotive l’IA physique est gourmande en calcul, contrairement à l’IA uniquement cloud.
Former un modèle de langage coûte cher. Mais former un système pour conduire une voiture, faire fonctionner un robotic ou contrôler un équipement industriel est bien plus exigeant.
Ces systèmes doivent traiter les données des capteurs en temps réel et simuler des milliers de résultats possibles avant d’agir. Et ils doivent le faire de manière fiable, non pas une fois, mais à chaque seconde de chaque jour.
Nvidia aligne l’ensemble de sa plate-forme pour rendre cela attainable.
Huang a également dévoilé Alpamayo, une nouvelle pile d’IA axée sur le raisonnement conçue pour les véhicules autonomes.
Picture : Nvidia
Le principal problème des véhicules sans conducteur est que découvrir le monde ne suffit pas. Les systèmes autonomes ont tendance à échouer dans des conditions inhabituelles en dehors de leurs données de formation.
Nvidia essaie de résoudre ce problème en associant la notion au raisonnement, afin que les véhicules puissent réfléchir à une state of affairs avant d’agir.
Mercedes-Benz prévoit d’expédier des véhicules utilisant ce système début 2026.
Nvidia a associé cette annonce à des démonstrations de son logiciel de simulation, qui permet aux entreprises de générer de grandes quantités de données de formation synthétiques. Grâce à lui, les robots, les véhicules et les systèmes industriels peuvent être formés dans des environnements virtuels avant même de toucher le monde réel.
Nvidia affirme que ces outils sont déjà utilisés par les entreprises et les fabricants de robotique pour accélérer le développement et réduire les coûts.
Dans l’ensemble, le message de Huang au CES montre qu’une fois de plus, il semble pivoter exactement au bon second.
Nvidia ambitionne de devenir le système d’exploitation des machines intelligentes.
Et l’entreprise peut se permettre de faire ce pari automotive ses activités actuelles génèrent des sommes d’argent extraordinaires.
Au cours de son dernier trimestre publié, Nvidia a généré un chiffre d’affaires d’environ 57 milliards de {dollars}, les ventes de centres de données dominant la croissance. Ces chiffres sont dus à la course aux fournisseurs de cloud pour créer une infrastructure d’IA.
Mais la demande cloud ne justifie pas à elle seule l’ampleur des investissements que Nvidia réalise actuellement.
L’IA physique le fait.
Les véhicules autonomes, les robots industriels, les systèmes logistiques et les usines intelligentes représentent un marché bien plus vaste et plus sturdy que les chatbots. Ces systèmes nécessiteront des mises à niveau continues, une formation proceed et des budgets de calcul massifs.
Et cela change la donne économique. Cela contribue également à expliquer la place concurrentielle de Nvidia.
Parce que construire une puce rapide est difficile. Construire une plate-forme intégrée couvrant le matériel, les réseaux, les logiciels, la simulation et les outils de développement est encore plus difficile.
Mais une fois que les entreprises s’engagent dans cette answer complète, le changement devient coûteux.
C’est la récompense sur laquelle Nvidia compte.
Voici mon avis
Le discours d’ouverture de Jensen Huang au CES ne visait pas seulement à présenter du nouveau matériel.
Il s’agissait de tracer une ligne entre l’ère de l’IA que nous vivons actuellement et celle à venir.
Celui actuel concerne les modèles et le cloud computing. Mais nous entrons rapidement dans une nouvelle section où les machines agissent dans le monde réel.
Nvidia construit le système de contrôle pour cet avenir, et l’ampleur de cette opportunité est plus grande que tout ce que l’entreprise a poursuivi auparavant.
Le discours de Huang au CES a clairement indiqué que Nvidia n’attend pas que cet avenir arrive.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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