La Conferința pentru Tehnologia GPU Nvidia (GTC) 2025, CEO-ul Jensen Huang a susținut o prezentare principală în care a conturat un viitor transformator pentru inteligența artificială (AI), descriind-o ca ajungând la un punct de inflexiune critic. S adresând mii de dezvoltatori și lideri din industrie la eveniment – adesea numit „Super Bowl-ul AI” – Nvidia a dezvăluit progrese semnificative în tehnologie și viziunea sa pentru următorul deceniu în domeniul AI. Un moment important a fost introducerea arhitecturilor grafice de generație următoare ale Nvidia, codificate Black, menite să îmbunătățească drastic eficiența AI și performanța computațională. Deși detaliile au fost limitate, accentul s-a pus pe progresul fără precedent în capabilitățile AI. Huang a trasat evoluția AI-ului din ultimul deceniu, de la sarcini timpurii de vedere computațională până la modelele sofisticate generative de AI de astăzi, care oferă răspunsuri relevante și precise în context. El a evidențiat dezvoltarea AI-ului în etape, observând o schimbare de la abordări bazate pe date masive la „AI fizic, ” în care robotică integrează AI-ul cu înțelegerea lumii reale, permițând mașinilor să înțeleagă dinamici precum frecarea și interacțiunea fizică. Această evoluție susține roboți autonomi care se adaptează inteligent la medii complexe. O provocare majoră a acestei faze de AI fizic este obținerea unor date de înaltă calitate. Huang a subliniat limitările actuale ale seturilor de date, afirmând: „Există doar atât de multă dată și atât de multă etichetare pe care o poți face. ” Pentru a depăși aceste obstacole, Nvidia investește masiv în tehnologii de simulare realiste pentru a antrena eficient modelele de AI. Un exemplu de vârf este Isaac, platforma Nvidia concepută pentru a accelera dezvoltarea roboticii alimentate de AI, combinând instrumente de simulare cu cadre de AI, permițând robotilor să învețe și să se adapteze virtual înainte de implementarea în lumea reală.

În sprijinul acestui demers, Benjamin Lee, profesor de inginerie electrică și informatică, a lăudat valoarea Isaac: „Un mediu simulat a fost de mult timp un vis pentru cercetătorii în robotică, pentru a-și rafina modele în mod sigur și eficient. O simulare accesibilă și avansată poate democratiza drastic dezvoltarea. ” Nvidia a introdus, de asemenea, seriea Cosmos, o colecție de modele AI open-source menite să anime comunitatea de cercetare. Aceste modele pre-antrenate rulează eficient pe diferite platforme, având ca scop accelerarea inovației în domenii precum vehiculele autonome și înțelegerea limbajului natural. Compania și-a consolidat abordarea colaborativă prin parteneriate precum cel cu General Motors, combinând expertiza Nvidia în AI cu producția auto pentru a avansa tehnologiile de conducere autonomă, evidențiind legăturile tot mai strânse dintre firmele de semiconductori AI și industriile tradiționale. De asemenea, Nvidia a lansat Halos, un sistem avansat de AI pentru medii operaționale complexe. Huang l-a descris ca fiind prima soluție AI scalabilă, complet integrată, la scară largă, evidențiind leadership-ul Nvidia în tehnologii AI scalabile. La finalul prezentării, Huang a prezentat un robot compact, ilustrând viziunea Nvidia despre „robotica generalistă” – roboți versatili capabili să îndeplinească diverse sarcini, mai degrabă decât funcții restrânse. El a declarat: „Vine vremea roboticii generaliste, ” subliniind faptul că roboții viitorului vor fi adaptabili, multifuncționali și profund integrați cu AI pentru a colabora semnificativ cu oamenii. În ansamblu, anunțurile Nvidia de la GTC 2025 au dezvăluit o strategie ambițioasă ce include hardware avansat, medii de simulare sofisticate, cadre open-source de AI și robotică inovatoare. Prin poziționarea sa la acest punct de inflexiune critic pentru AI, Nvidia conduce o schimbare transformatoare în modul în care sistemele AI învață, înțeleg și interacționează cu lumea, promițând impacturi semnificative în industrie în anii ce vor urma.