Nvidia (NVDA) ankom dette årets Computex Taipei-teknologimessen på mandag med en rekke kunngjøringer som spenner fra utvikling av humanoide roboter til utvidelse av deres avanserte NVLink-teknologi. Denne teknologien gjør det mulig for selskaper å utvikle semi-tilpassede AI-servere basert på Nvidias infrastruktur. Disse kunngjøringene følger Nvidias nylige fremgang, spesielt etter at USA bestemte seg for å oppheve Biden-administrasjonens AI-eksportrestriksjoner, som ville ha begrenset hvilke land som kunne kjøpe Nvidias AI-chips. Nvidia ble også hedret under President Trumps besøk til Saudi-Arabia, hvor selskapet forpliktet seg til å levere flere hundre tusen AI-prosessorer over de neste fem årene til Humain, en AI-startup eid av Saudi-Arabias statlige fond. På arrangementet på mandag avduket Nvidia Nvidia Isaac GR00T-Dreams, som selskapet hevder hjelper utviklere med å generere store mengder treningsdata for å lære roboter ulike atferder og gjøre dem i stand til å tilpasse seg ulike miljøer. CEO Jensen Huang har uttalt at fysisk AI representerer den neste trillion-dollar industrien globalt. For å oppnå dette fokuserer Nvidia på å utvikle programvaren som trengs for å trene og drive humanoide roboter i fabrikker, med mål om til slutt å få dem inn i hjemmene. Utover sine robotikkinitiativer introduserte Nvidia sitt nye NVLink Fusion-produkt, som gjør det mulig for kunder å bygge skreddersydde servere ved bruk av Nvidias Grace CPU sammen med en tredjeparts AI-chip kombinert med Nvidias serverinfrastruktur.

Kunder har også muligheten til å kombinere sine egne CPUer med Nvidias AI-chips. “Ved bruk av NVLink Fusion kan hyperscalere samarbeide med NVIDIA-partnerøkosystemet for å integrere NVIDIA rack-skala-løsninger for sømløs datacenter-utrulling, ” uttalte selskapet i en melding. Målet er å gi infrastrukturskunder større fleksibilitet i utviklingen av deres datasentre og serverarkitekturer. I tillegg utvikler Nvidia sine RTX Pro Blackwell-servere. Disse serverne, drevet av selskapets Blackwell Server Edition-GPUer, er ment å lette “overgangen fra CPU-baserte systemer til effektiv GPU-accelerert infrastruktur, ” ifølge Nvidia. Selskapet forklarer at disse systemene er utformet for å håndtere “nesten alle bedriftsarbeidsbelastninger, ” inkludert aktiviteter som design- og simuleringsprogramvare, kjøring av agentikk AI-programmer, og mer.