CEO Nvidia Jensen Huang tentang apa yang akan datang untuk ledakan AI

Jensen Huang berjalan ke panggung SAP Center pada hari Senin untuk pidato utama GTC-nya dan melakukan apa yang dia lakukan dengan baik: mengubah pidato produk menjadi sidang zoning untuk masa depan. Pendiri dan CEO Nvidia @NVDA +1.65% membuka konferensi pengembang yang sangat diawasi dengan menjanjikan tur melalui “setiap lapisan” AI, lalu menghabiskan waktu berikutnya berargumen bahwa perusahaan ini tidak hanya menjual chip ke pasar yang sedang panas. Tidak. Perusahaan ingin mendefinisikan seluruh fasilitas fisik dari ekonomi AI: komputasi, jaringan, penyimpanan, perangkat lunak, model, pabrik, dan — karena kehalusan jelas sudah tidak musim lagi — mungkin bahkan pusat data orbital.

Pidato utama menyebarkan pengumuman ke segala arah, tetapi pesan utamanya lebih erat daripada yang terlihat dari meriam konfeti. Huang ingin investor, pelanggan, dan pesaing mendengar empat hal dengan jelas: permintaan AI masih meningkat cukup cepat untuk membenarkan pengeluaran yang tidak pantas; inferensi sekarang menjadi pusat medan perang; agen seharusnya keluar dari chatbot dan masuk ke mesin sehari-hari pekerjaan kantor; dan setelah emas digital AI, mungkin ada emas fisik AI, di mana robot, sistem otonom, dan perangkat lunak industri membakar lebih banyak data dan infrastruktur.

Itu angka besar

Flex terbesar Huang adalah angka. Dia menandai ulang tahun ke-20 CUDA, menyebutnya sebagai roda penggerak di balik komputasi yang dipercepat, mengatakan bahwa permintaan komputasi telah meningkat “1 juta kali lipat dalam beberapa tahun terakhir,” dan kemudian meningkatkan taruhan dengan mengatakan bahwa dia sekarang melihat peluang pendapatan setidaknya $1 triliun dari 2025 hingga 2027. Itu adalah prinsip utama pidato utama: penegasan publik bahwa pembangunan AI masih awal, masih meluas, dan masih cukup besar sehingga pengeluaran hari ini, menurut Nvidia, seperti uang muka.

Angka itu juga melakukan pekerjaan pembersihan diam-diam. Nvidia telah menghabiskan berbulan-bulan menjawab pertanyaan-pertanyaan biasa yang muncul setiap kali sebuah perusahaan menjadi kasir utama dalam pesta pengeluaran modal: Berapa lama ini bisa bertahan, apa yang terjadi ketika hyperscalers mulai peduli tentang biaya, dan berapa banyak fase berikutnya bocor ke chip kustom dan alternatif yang lebih murah?

Jawaban Huang adalah memperluas lensa. Token, kata video pembuka GTC, adalah blok bangunan dari era AI baru. Poin Huang adalah bahwa bisnis yang terkait dengan token tersebut tidak akan berhenti pada pelatihan model besar dan mengagumi mereka di benchmark. Ia masuk ke produksi, di mana meter tidak pernah berhenti berjalan.

Inferensi menjadi pusat perhatian

Mungkin salah satu garis paling tajam dari pidato utama juga yang paling sederhana: “Infleksi inferensi telah tiba.” Huang membagi inferensi menjadi dua tahap — pengisian awal dan decode — dan menyusun sistem di mana chip Vera Rubin Nvidia menangani pekerjaan pengisian awal, sementara silikon yang berasal dari Groq menangani decode, langkah yang benar-benar mengeluarkan jawaban. Itu penting karena inferensi adalah tempat di mana perang Nvidia berikutnya menjadi lebih rumit. Pelatihan membuat perusahaan kaya. Melayani ratusan juta pengguna secara real-time adalah tempat pelanggan mulai mengajukan pertanyaan tidak sopan tentang biaya, latensi, dan apakah mereka benar-benar membutuhkan silikon yang sama untuk setiap langkah.

Jadi jawaban Huang adalah klasik Nvidia. Jangan membela GPU secara terpisah, telan seluruh tumpukan. Dia menggambarkan Vera Rubin sebagai “lompatan generasi” yang dibangun di sekitar tujuh chip dan lima sistem rak-skala, dengan Nvidia mengklaim platform ini dapat melatih model campuran pakar besar dengan seperempat jumlah GPU dibandingkan Blackwell dan memberikan throughput inferensi hingga 10 kali lipat per watt dengan biaya per token sepersepuluh. Dia juga menggunakan pidato utama untuk melihat ke masa depan platform Feynman, karena di Nvidia, generasi berikutnya sudah berdiri di panggung sebelum generasi saat ini selesai membungkuk.

Itu adalah petunjuk yang lebih dalam dari San Jose. Huang tidak mempromosikan bagian yang lebih cepat, melainkan ketergantungan yang lebih besar. Nvidia mengumumkan desain referensi pabrik AI Vera Rubin DSX, alat simulasi DSX untuk merencanakan pabrik AI sebelum dibangun, dan menu komponen penyimpanan, jaringan, dan sistem yang lebih luas yang dimaksudkan untuk beroperasi sebagai mesin terintegrasi secara vertikal. Pesan yang tidak bisa diabaikan: Berhenti memikirkan server, mulai berpikir tentang kampus. Atau, jika Anda Nvidia, mulai mengirim faktur seperti utilitas.

Agen meninggalkan panggung demo

Jika tawaran perangkat keras tentang menjaga Nvidia tetap di pusat inferensi, tawaran perangkat lunak tentang memastikan AI perusahaan tidak menjadi pesta orang lain. Huang mengatakan bahwa “Claude Code dan OpenClaw telah memicu titik infleksi agen,” menambahkan bahwa “karyawan akan didukung oleh tim agen frontier, khusus, dan buatan yang mereka deploy dan kelola.”

Nvidia memadukan retorika itu dengan Agent Toolkit, runtime OpenShell, dan cetak biru AI-Q — perangkat lunak yang dikatakan dapat membantu perusahaan membangun agen otonom dengan pengaman kebijakan dan, dalam kasus AI-Q, mengurangi biaya kueri lebih dari 50% melalui campuran hybrid dari frontier dan model terbuka Nvidia sendiri.

Ada perlindungan strategis yang tersembunyi di balik semua keterbukaan itu. Nvidia mengumumkan Koalisi Nemotron dengan Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral, Perplexity, Reflection AI, Sarvam, dan Thinking Machines Lab, dengan proyek pertama yang akan mendukung keluarga model Nemotron 4 yang akan datang. Jika membaca subteksnya, cukup jelas bahwa Nvidia tidak ingin masa depan perangkat lunak AI terbagi rapi antara beberapa vendor model tertutup raksasa dan tumpukan perangkat keras komoditas di bawahnya. Mereka ingin berperan dalam lapisan model terbuka juga — bagian yang membentuk siapa yang bisa membangun, menyetel, dan memiliki AI di luar dinding laboratorium terbesar.

Tawaran robot menjadi lebih besar

Huang telah memperluas cerita Nvidia di luar asisten digital selama beberapa waktu, dan GTC mendorong tema itu lebih keras lagi. Nvidia mengumumkan Cetak Biru Pabrik Data AI Fisik bersama Microsoft $MSFT +1.11% Azure dan Nebius yang dimaksudkan untuk mengotomatisasi bagaimana data pelatihan dihasilkan, ditambah, dan dievaluasi untuk robotika, agen AI visi, dan kendaraan otonom. Pesannya cukup sederhana: Data dunia nyata langka, kasus pinggirannya menjengkelkan, dan data sintetis plus simulasi dapat mengubah komputasi menjadi bahan mentah yang dibutuhkan sistem ini.

Huang juga menampilkan preview GR00T N2, model dasar robot generasi berikutnya berbasis riset DreamZero yang dikatakan perusahaan dapat lebih dari menggandakan keberhasilan dibandingkan model VLA terkemuka pada tugas baru di lingkungan baru. Bagian dari pidato utama ini mungkin akan bertahan paling lama. Chatbot membuat Wall Street bersemangat. AI fisik adalah bagian yang bisa menjaga pesta infrastruktur ini berjalan selama bertahun-tahun, karena robot, sistem industri, dan mesin otonom tidak hanya membutuhkan model — mereka membutuhkan data pelatihan tak berujung, simulasi, jaringan, sensor, dan komputasi tepi. Huang bahkan melangkah lebih jauh dan mengatakan Nvidia akan ke luar angkasa, dengan sistem berbasis Vera Rubin di masa depan yang ditujukan untuk pusat data orbital dan operasi ruang otonom. Tentu, itu terdengar seperti orang yang telah menemukan bahwa masih ada beberapa sektor yang belum tersentuh di kartu bingo. Tapi itu juga terdengar seperti perusahaan yang bertekad menjadikan “infrastruktur AI” berarti hampir setiap mesin mahal yang terlihat.

Pada saat Huang selesai, pidato utama terasa lebih besar dari kalender peluncuran. Itu seperti peta kekaisaran. Ya, ada DLSS 5 untuk grafis, perangkat lunak industri baru, kemitraan tepi telekomunikasi, dan banjir perangkat pengembang. Tetapi pesan yang tahan lama dan jauh lebih besar adalah: Nvidia ingin AI berhenti dipahami sebagai kategori perangkat lunak dan mulai diperlakukan sebagai proyek infrastruktur skala utilitas, dengan perangkat keras dan perangkat lunak Nvidia tertanam di setiap lapisan.

Itu adalah pesan Jensen Huang yang sangat khas — rapi dalam pemasaran dan hanya sedikit rendah hati. Bagian yang menakutkan bagi pesaing adalah bahwa, setidaknya untuk saat ini, dia masih memiliki banyak pelanggan yang bersedia membangun di sekitarnya.