Ang Nvidia ay kasalukuyang kumikita ng $2, 300 sa kita bawat segundo, na pangunahing hinihimok ng demand para sa teknolohiyang AI. Ang kanilang bahagi ng data center ay lumaki nang napakalaki na ang kita mula sa networking hardware ay lumampas sa mula sa gaming GPUs. Nagpakilala ang kumpanya ng mga AI GPUs upang mapanatili ang kanilang kalamangan sa merkado, kasama na ang Blackwell Ultra GB300 na nakatakdang ilabas sa huling bahagi ng taong ito, ang Vera Rubin na inaasahang darating sa ikalawang bahagi ng susunod na taon, at ang Rubin Ultra na nakatakdang ilunsad sa 2027. Ang Blackwell Ultra, kahit na hindi tumutugma sa mga naunang inaasahan para sa mas mabilis na siklo ng produksyon ng mga AI chips, ay kapansin-pansin para sa mga espesipikasyon nito. Isang Blackwell Ultra chip ang nagbibigay ng parehong 20 petaflops ng pagganap sa AI tulad ng naunang bersyon ngunit may pinalawak na memorya na 288GB HBM3e. Ang Blackwell Ultra DGX GB300 "Superpod" cluster ay nagpapanatili ng katulad na setup tulad ng naunang bersyon, ngunit may pinahusay na kapasidad ng memorya. Sa mga paghahambing sa H100—ang chip na nag-ambag sa tagumpay ng AI ng Nvidia—nag-aalok ang Blackwell Ultra ng 1. 5 beses na mas mataas na FP4 inference speed at pinahusay na kakayahan sa pangangatwiran ng AI, na nagpapahintulot sa makabuluhang pagbabawas ng oras ng pagtugon para sa mga computational na gawain.

Bukod dito, inihayag ng Nvidia ang isang desktop model, ang DGX Station, na nilagyan ng isang GB300 Blackwell Ultra chip, kasama ang makapangyarihang mga espesipikasyon, kung saan inaasahang mag-aalok ang mga pangunahing kumpanya tulad ng Asus at Dell ng mga bersyon. Sa hinaharap, ang mga arkitekturang Vera Rubin at Rubin Ultra ay nangangako ng makabuluhang pagpapaunlad sa pagganap, kung saan inaasahang magbibigay ang Rubin ng 50 petaflops ng FP4 at ang Rubin Ultra ay naglalayong magbigay ng 100 petaflops sa pamamagitan ng pagsasama ng dalawang Rubin GPUs. Ang isang kumpletong NVL576 rack ng Rubin Ultra ay nag-aangkin na maipapadala ang 15 exaflops ng FP4 inference. Nakamit na ng Nvidia ang $11 bilyon sa mga benta ng Blackwell, na may malaking demand mula sa mga pangunahing mamimili. Sa panahon ng Nvidia GPU Technology Conference, binigyang-diin ng tagapagtatag na si Jensen Huang ang tumataas na pangangailangan para sa computing power, na tinutulan ang mga kamakailang palagay ng pagbaba sa demand. Nagbigay siya ng pahiwatig tungkol sa isang bagong arkitektura na tinatawag na Feynman na susunod sa Vera Rubin, na pinangalanan matapos ang sikat na physicist na si Richard Feynman.