Présentation principale NVIDIA GTC 2026 - La vision de Jensen Huang pour l'ère de l'usine d'IA
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Présentation principale NVIDIA GTC 2026 - La vision de Jensen Huang pour l'ère de l'usine d'IA
Vue détaillée de chaque page de diapositive, incluant la mise en page, le contenu clé et les éléments visuels.
Diapositive d'ouverture avec le logo NVIDIA GTC et les icônes des secteurs verticaux : Automobile, Services financiers, Santé, Industrie, Médias, Quantique, Commerce de détail, Robotique, Télécommunications
Fond sombre avec le logo GTC centré et 9 cartes d'icônes en dessous
Diapositive sur le partenariat stratégique présentant la collaboration de NVIDIA, Palantir et Dell Technologies avec des entreprises clientes (Accenture, CenterPoint Energy, Hertz, Lowe's, Teton Ridge) et les outils de la plateforme Palantir
Trois logos en haut avec des cœurs, logos des partenaires dans la section centrale, grille des outils Palantir, pile de la plateforme NVIDIA AI en bas
Carte complète de l'écosystème des entreprises natives de l'IA dans 8 catégories : AI pour l'automobile, Support client, Ingénierie, Santé, Robotique, Recherche, Développement de logiciels, plus DL/Inference Frameworks, Agent Frameworks, Frontier Model Builders, Model to Production
Disposition en grille avec les logos des entreprises organisés par catégorie, pile de la plateforme NVIDIA AI en bas
Rendu aérien cinématographique montrant un avion survolant un terrain montagneux, démontrant les capacités de simulation de NVIDIA Omniverse
Image cinématographique pleine page avec cadre arrondi
Chronologie montrant la croissance du calcul d'inférence : 2023 (ChatGPT), 2024 (o1 - 10X models/context, 10X tokens), 2025 (Claude Code - 100X models/context, 100X tokens)
Chronologie horizontale avec trois icônes circulaires représentant chaque ère
La pile complète NVIDIA s'étend à toutes les régions/industries. Le pipeline Blackwell+Rubin passe de 0,5 T$ à plus de 1 T$. Nouveaux clients depuis GTC DC 2025 : Anthropic, MetaSL, Multiple OSS, xAI, Gemini, OpenAI. Distribution CUDA : 60 % Cloud/AI Natives, 40 % Hyperscalers + NCP/SCC/Sovereign AI/Industrial/Enterprise
Disposition à deux graphiques : graphique à barres pour la croissance du pipeline, graphique circulaire pour la distribution CUDA
GB NVL72 « Inference King » : performances/watt 50 fois supérieures, coût par jeton 35 fois inférieur à celui de la concurrence. Benchmarks InferenceX par SemiAnalysis utilisant DeepSeek R1 0528 FP4 1K/1K
Deux graphiques côte à côte : Jetons par watt contre interactivité, performances contre coût par jeton
Benchmark de vitesse de sortie (3 mars 2026) : Baseten 185, Fireworks 170, Lightning AI 99 jetons/seconde. Tous les principaux points de terminaison d'inférence fonctionnent sur NVIDIA. Modèle de raisonnement Kimi K2.5
Graphique à barres horizontal classant les fournisseurs d'inférence par vitesse de sortie
Thèse centrale : l'inférence est la charge de travail, les jetons sont la nouvelle marchandise, le calcul est le revenu. Flux visuel : Électricité → AI Factory → Jetons → AI Agents
Diagramme de flux de gauche à droite avec des illustrations dessinées à la main
Spécifications de Vera Rubin POD : AI FLOPS 60 000 PF, bande passante mémoire 92 To/s, bande passante All-to-All 260 To/s, Scale-Out Radix 131 072. Montre la progression de la puce au rack
Présentation du matériel avec des puces en haut, des plateaux de serveur au milieu, un rack complet en bas
Photo en direct de Jensen Huang sur scène présentant un graphique sur l'économie de l'inférence à un public nombreux
Photographie de scène grand angle
Cadre montrant le débit (TPS/MW) par rapport à l'interactivité (TPS/Utilisateur) avec les niveaux de prix : Gratuit (Qwen 3, 0 $), Moyen (Kimi K2.5, 3 $), Élevé (GPT MoE 2T, 6 $), Premium (GPT MoE 2T 400K, 45 $), Ultra (150 $)
Nuage de points avec étiquettes de niveau en bas
Courbe de performance de Hopper montrant le débit de base sur les niveaux Gratuit et Moyen
Graphique linéaire avec une seule courbe Hopper
Ajout de la courbe Blackwell NVL72 montrant une amélioration de 35X par rapport à Hopper, s'étendant au niveau Élevé (6 $)
Graphique linéaire avec deux courbes, Blackwell en vert
Courbe Blackwell étendue au niveau Premium (45 $), montrant des performances soutenues à 400 TPS/Utilisateur
Même graphique avec la courbe Blackwell étendue
Courbe Rubin NVL72 ajoutée : 2X par rapport à Blackwell à 50 TPS, 2X à 100 TPS, 3X à 200 TPS, 10X à 400 TPS
Graphique de comparaison à trois courbes
Comparaison du revenu par gigawatt : Blackwell vs Rubin à travers les différents niveaux. Le revenu annuel total passe de 30 milliards de dollars à 150 milliards de dollars (5X) avec Rubin
Diagramme à barres avec barres empilées Blackwell (turquoise) et Rubin (vert)
Même graphique à trois courbes montrant la progression des performances Hopper → Blackwell → Rubin
Graphique de performance avec trois courbes
La courbe Rubin + LPX s'étend au niveau Ultra (150 $, 1000+ TPS/Utilisateur) maintenant 35X par rapport à Hopper sur tous les niveaux
Graphique à quatre courbes avec extension LPX en jaune-vert
Diagramme d'architecture d'agent : NemoClaw au centre avec des connexions à Multi-Modal Prompt, Files, Computer Use, Tools (CLI/MCP), OpenShell, Sub-Agents, Skills, LLM, Memory. Alimenté par Nemotron/NeMo/Dynamo/NIM et cuDF/cuVS/vGPU/cuOPT/AI-Q
Diagramme d'architecture circulaire avec des bordures vertes lumineuses sur les panneaux latéraux
NVIDIA est le plus grand contributeur mondial à l'IA open source (plus de 400 repos, surpassant Alibaba Cloud). Présentation des modèles BioNeMo, Earth-2, Nemotron, Cosmos, GR00T, Alpamayo
Graphique central avec des cartes de modèles de part et d'autre
Présentation du modèle d'IA climatique/météorologique Earth-2 avec un rendu photoréaliste de la Terre
Vue partagée avec des cartes de modèles à gauche et un grand globe terrestre à droite
12 résultats de benchmark pour Nemotron 3 Super, NemotronVL, Nemotron VoiceChat, Cosmos Predict/Reason, GR00T N, Alpamayo. Tous affichant des performances de premier plan ou SOTA
Grille 4x3 de tableaux de résultats de benchmark
Classement : claude-sonnet-4.6 (86,9 %), claude-opus-4.6 (86,3 %), gpt-5.4 (86,0 %), nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b (85,6 %) - meilleur modèle ouvert
Classement sous forme de graphique à barres horizontal
Efficacité 5X et précision de raisonnement la plus élevée sur GB200 NVL72. Comparaison avec GLM et Kimi K2 sur Peak Throughput, MMLU Pro, HumanEval/MBPP, GSM8K, Global MMLU
Comparaison à deux graphiques : barres de débit et barres de précision
Carte mondiale montrant l'adoption de Nemotron : US, EuroLLM, Linagora (France), Bielik.ai (Pologne), SOOFI, Dicta (Israël), TII (UAE), HUMAIN, BharatGen/Gnani.ai/Sarvam AI (Inde), Viettel, NAVER/Trillion Labs, Institute of Science Tokyo, AI Singapore, Indosat, WideLabs (Brésil)
Carte du monde illuminée la nuit avec des épingles étiquetées
Les leaders mondiaux de l'IA rejoignent la NVIDIA Nemotron Coalition : Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection, Sarvam, Thinking Machines
Logo NVIDIA en haut avec des cœurs, logos des partenaires sur deux rangées en dessous
12 diagrammes d'architecture d'agents d'entreprise d'Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systemes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys. Plus de 40 logos de partenaires supplémentaires
Grille 4x3 de diagrammes d'architecture détaillés avec une bande de logos de partenaires en bas
12 agents d'entreprise supplémentaires : Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation, Schneider Electric
Grille 4x3 de diagrammes d'architecture
Même diagramme d'architecture d'agent que la page 20
Diagramme d'architecture circulaire
Showroom de robots rendu avec Omniverse présentant plus de 30 robots de Boston Dynamics, Figure, Foxconn, Agility, 1X, LG Electronics, XPENG, Disney Research, et bien d'autres. Robots industriels et humanoïdes aux côtés de véhicules
Hall d'exposition rendu en 3D avec des robots disposés sur le sol
Écran partagé montrant une simulation (à gauche, couleurs pastel) par rapport à un bras robotique réel (à droite, métallique) effectuant des tâches d'assemblage
Comparaison côte à côte dans un cadre arrondi
Rendu photoréaliste du village sur le thème de La Reine des Neiges de Disney créé avec NVIDIA Omniverse
Rendu cinématique pleine page
Scène CG fantaisiste de style Pixar où Jensen Huang, en dessin animé, fait griller des marshmallows au coin du feu avec divers robots et une mascotte de homard
Rendu cinématique pleine page
Logo NVIDIA épuré sur fond sombre - séparateur de section
Logo centré
Revenu par gigawatt avec VR+LPX : Revenu annuel total de 30 milliards de dollars à 300 milliards de dollars (10X). Barres empilées tricolores : Blackwell, Rubin, VR+LPX sur tous les niveaux de prix
Graphique à barres empilées avec trois générations de matériel
Comparaison des puces : GPU Rubin (288 Go HBM4, 22 To/s, 50 PFLOPs NVFP4, 336 milliards de transistors) contre Groq 3 LPU (500 Mo SRAM, 150 To/s de bande passante, 1,2 PFLOPs FP8, 98 milliards de transistors)
Photos des puces côte à côte avec les spécifications ci-dessous
Comparaison à l’échelle : 8 LPU Groq 3 = 4 Go SRAM, 1 200 To/s (55X par rapport à Rubin), 9,6 PFLOPs, 784 milliards de transistors. « Unir les processeurs de performances extrêmes »
Côte à côte avec des puces Groq multipliées
Architecture d’inférence Dynamo : Vera Rubin NVL72 gère Prefill+Decode Attention, Groq 3 LPX gère Decode FFN. Cache KV partagé, Activations échangées de manière bidirectionnelle
Schéma d’architecture technique avec trois composants
Rack Groq 3 LPX : Inférence IA de 315 PFLOPS, 128 Go SRAM, 40 Po/s de bande passante, 256 puces, extension de 640 To/s. Disponible au 2e semestre 2026. Affiche le rack et les détails des nœuds avec 8 LPU, FPGA, CPU hôte, BF4
Photo du produit avec liste des spécifications à droite, schéma détaillé des nœuds ci-dessous
AI Labs : Anthropic, Cursor, Meta, OpenAI, Perplexity, Black Forest Labs, Cohere, Harvey, Mistral AI, OpenEvidence, Runway, Thinking Machines. Cloud : AWS, Google Cloud, Azure, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale. OEM : Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, etc.
Photo du produit à gauche, grille des partenaires à trois niveaux à droite
Partenaires Cloud : Meta, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale, together.ai. OEM : Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASRock, ASUS, COMPAL, Foxconn, etc. 256 CPU Vera, 300 To/s LPDDR5X
Photo du produit à gauche, grille des partenaires à deux niveaux à droite
Cloud : CoreWeave, Crusoe, CREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle, Vultr. OEM : AIC, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, etc. 5x Tokens/sec, 50 Tb/s, 16TB Shared Context/GPU
Photo du produit à gauche, grille des partenaires à deux niveaux à droite
Système complet : comparaison d’une usine d’IA de 1 GW X86+Hopper (600 000 GPU, 1,2 ZFLOPS, 2 M TPS) vs Vera Rubin (300 000 GPU, 16 ZFLOPS, 700 M TPS). Présente les 7 puces et les 6 facteurs de forme du système
Tableau comparatif en haut, images des puces/plateaux sur deux rangées, rack en bas
Feuille de route sur trois générations : Blackwell (2024), Rubin (2026), Feynman (2028). Chacune avec une gamme de puces, des systèmes de rack. Feynman introduit Die Stacking Custom HBM, LP40 NVLink, Rosa CPU, BlueField-5, NVLink 8 CPO
Progression de gauche à droite avec des rendus de matériel empilés
Co-conception extrême à l’échelle de l’infrastructure. Trois couches : Conceptions de référence (Rubin DSX, Écosystème DSX, Omniverse DSX Blueprint), Bibliothèques/API/Logiciels (DSX Max-Q, DSX Flex, DSX Exchange, DSX Sim), Puces/Systèmes/Installations (Puissance → Refroidissement liquide)
Architecture horizontale à trois niveaux avec rendu d’usine d’IA en bas
Vue aérienne photoréaliste d’un centre de données d’usine d’IA à grande échelle avec des rangées de racks de serveurs refroidis par liquide
Rendu cinématique pleine page
Listes de partenaires DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Sim, DSX Exchange. Plus de 40 partenaires par catégorie, dont CoreWeave, Crusoe, Digital Realty, NSCALE, Red Hat, Dell, Cadence, Siemens, VAST, WEKA, etc.
Grille de partenaires à quatre quadrants avec rendu d’usine en bas
Annonce de NVIDIA Space-1 : module de calcul Vera Rubin conçu pour le déploiement par satellite
Rendu de la puce à gauche, réseau de satellites à panneaux solaires à droite, Terre en arrière-plan
Graphique de l’historique des étoiles GitHub montrant openclaw/openclaw dépassant facebook/react et torvalds/linux en 2026. Mascotte de homard en vedette
Graphique de l’historique des étoiles avec illustration de la mascotte
Captures d'écran de terminal montrant l'installation de nemoclaw (curl -fsSL nvidia.com/nemoclaw.sh | bash) et l'intégration (nemoclaw onboard)
Captures d'écran de fenêtre de terminal empilées
Architecture générale de l'agent : Agent au centre avec des connexions à l'invite multi-modale, aux fichiers, à l'utilisation de l'ordinateur, aux outils (CLI/MCP), aux sous-agents, aux compétences, au LLM (plusieurs fournisseurs), à la mémoire
Diagramme d'architecture circulaire avec un style dessiné à la main
Modèle informatique traditionnel : Dépenses informatiques d'entreprise → Logiciel/SaaS + GSI → Fichiers → Centres de données
Diagramme de flux vertical, côté gauche uniquement
Nouveau modèle : Employés de l'information d'entreprise → Logiciel/SaaS + GSI + Fournisseurs d'IA + Natifs de l'IA → Jetons → Usines d'IA. Comparaison côte à côte avant/après
Comparaison avant/après en deux colonnes
Logo NVIDIA sur fond sombre
Logo centré
Scène de simulation d'eau/vagues photoréaliste montrant un mécanisme de vanne anti-inondation industrielle avec rendu d'eau dynamique
Rendu cinématique plein cadre
Vue aérienne en rendu 3D du lieu de la conférence GTC 2026 à San Jose avec des bâtiments et des espaces événementiels aux couleurs de NVIDIA
Rendu cinématique de la ville avec superposition du logo GTC
Liste des conférenciers : Sarah Guo (3e apparition), Alfred Lin (2e, première apparition en tant qu'hôte en 2026), Gavin Baker (2e, première apparition en tant qu'hôte en 2026). Plus de 20 conférenciers supplémentaires, dont Harrison Chase, Michael Dell, Anirudh Devgan, etc.
Trois conférenciers vedettes dans de grandes cartes en haut, une grille de cartes de conférenciers plus petites en dessous
Plus de 250 logos d'entreprises, dont ABB, Apple, Adobe, Anthropic, AWS, BYD, Cisco, CoreWeave, Disney Research, Meta, Microsoft, OpenAI, Samsung, Tesla, Uber, Walmart, Xiaomi et bien d'autres
Grille de logos dense avec rendu 3D du lieu en bas
Diagramme circulaire en forme de volant d'inertie : Avancées → Développeurs → Base installée → Écosystèmes → retour aux Avancées
Diagramme circulaire centré sur fond noir
Photo du produit GeForce GTX 1080 - référence historique aux racines gaming de CUDA
Photo du produit centrée sur fond noir
Capture d'écran du jeu Hogwarts Legacy avec DLSS 5 activé, présentant la qualité du rendu neuronal guidé en 3D
Capture d'écran du jeu en pleine page
Capture d'écran de EA Sports FC avec l'annonce du rendu neuronal guidé en 3D DLSS 5
Capture d'écran du jeu en pleine page
Carte de l'écosystème de données structurées de 120 milliards de dollars montrant cuDF accélérant les moteurs CSP (AWS, GCP, Azure), les plateformes OSS commerciales (Clickhouse, Cloudera, Databricks), les moteurs propriétaires et les moteurs OSS (DuckDB, Pandas, Polars, Spark)
Diagramme de réseau avec cuDF en bas se connectant à toutes les couches
Écosystème de données non structurées : des centaines de zettaoctets en croissance exponentielle. cuVS accélère la recherche vectorielle dans les bases de données d'entreprise, les moteurs CSP, les moteurs OSS (Elasticsearch, FAISS, Milvus, etc.)
Diagramme de réseau avec cuVS en bas
IBM watsonx.data avec NVIDIA cuDF : Mises à jour du Data Mart Order-to-Cash en 3 minutes contre 15 minutes, 83 % d'économies de coûts (CPU vs GPU). Citation de Chris Wright, CIO de Nestlé
Citation en haut, diagramme d'architecture à gauche, graphique à barres à droite
Photo aérienne de l'usine de fabrication de Nestlé
Photo en pleine page
Dell AI Data Platform avec NVIDIA cuVS/cuDF : Traitement des données d'entreprise de quelques heures à quelques minutes (10 To, 3X plus rapide). Citation d'Abhijit Dubey, PDG de NTT DATA
Citation en haut, diagramme d'architecture Dell à gauche, graphique de référence à droite
Google Cloud AI Hypercomputer avec cuDF : Plateforme d'expérimentation A/B de 45 000 CPU à 1 000 GPU, 76 % d'économies de coûts. Citation de Saral Jain, CIO de Snap
Citation en haut, architecture Google Cloud à gauche, graphique des économies à droite
Aperçu complet du partenariat : clients (baseten, CrowdStrike, GM, Puma, Salesforce, Snapchat, etc.), services Google (Vertex AI, GKE, BigQuery, etc.), pile de la plateforme NVIDIA AI
Mise en page du partenariat à trois niveaux
Partenariat AWS complet : clients (CrowdStrike, databricks, OpenAI, Perplexity, Palantir, etc.), services AWS (Braket, EKS, Nitro Enclaves, SageMaker AI, EC2, etc.)
Disposition de partenariat à trois niveaux
Partenariat Azure complet : clients (Anthropic, BlackRock, BMW, Krones, Rockwell, Synopsys), services Azure (Foundry, Windows 365, Fabric, AKS, Copilot, Bing)
Disposition de partenariat à trois niveaux
Partenariat Oracle complet : clients (Cohere, Fireworks AI, Neospace, Siemens, Uber, Zoom), services OCI (Superclusters, AI Database, Generative AI, Data Science, OKE)
Disposition de partenariat à trois niveaux
Partenariat CoreWeave complet : clients (Canva, Cohere, Cursor, Mercado Libre, Mistral AI, Morgan Stanley, OpenAI, Runway), services (W&B Models/Training/Inference/Weave, CoreWeave Inference/Slurm/K8s/Compute/Storage/Mission Control)
Disposition de partenariat à trois niveaux
Questions courantes sur cette diapositive et le contenu de présentation sous-jacent.
Les principales annonces incluent le système Vera Rubin NVL72 avec des performances 2 fois supérieures à celles de Blackwell, le NVIDIA Groq 3 LPX (un nouvel accélérateur d'inférence basé sur LPU avec 315 PFLOPS et 128 Go de SRAM), la plateforme Vera Rubin complète avec 7 puces et 5 systèmes de rack, la feuille de route de l'architecture Feynman pour 2028, le module de calcul satellite NVIDIA Space-1 et la plateforme DSX AI Factory pour le déploiement à l'échelle de l'infrastructure.
Vera Rubin offre une amélioration du débit de 2X par rapport à Blackwell NVL72 à 50 et 100 TPS/utilisateur, passant à 3X à 200 TPS et 10X à 400 TPS. Une usine d'IA de 1 GW avec Vera Rubin utilise seulement 300 000 GPU (contre 600 000 avec X86+Hopper) tout en fournissant 16 ZFLOPS (contre 1,2) et 700 millions de jetons par seconde. Elle débloque une opportunité de revenus annuels de 150 milliards de dollars par gigawatt, soit une augmentation de 5X par rapport à Blackwell.
NVIDIA et Groq unissent deux processeurs aux performances extrêmes : le GPU Rubin (288 Go de HBM4, 50 PFLOPs) pour les opérations de préremplissage gourmandes en calcul et le LPU Groq 3 (bande passante SRAM de 150 To/s) pour les opérations de décodage gourmandes en bande passante. NVIDIA Dynamo orchestre la division, en envoyant le préremplissage à Vera Rubin NVL72 et le décodage FFN à Groq 3 LPX, ce qui permet d'obtenir des performances 35 fois supérieures à celles de Hopper seul.
NemoClaw est l'implémentation de référence de NVIDIA pour OpenClaw, une boîte à outils d'agent ouverte pour la création d'agents d'IA spécialisés. Il fournit une gestion des invites multimodales, un traitement des fichiers, une utilisation de l'ordinateur, des outils CLI/MCP via le sandbox OpenShell, des sous-agents, des compétences, une intégration LLM et une mémoire. Il est alimenté par Nemotron 3 Super (le meilleur modèle ouvert pour OpenClaw avec 85,6 % sur les bancs d'essai) et exploite cuDF, cuVS, vGPU et cuOPT pour les capacités d'agent accélérées par GPU.
NVIDIA présente cinq niveaux d'inférence basés sur la taille du modèle et l'interactivité : Gratuit (Qwen 3, 235B, contexte 32K, 0 $), Moyen (Kimi K2.5, 1T, 128K, 3 $), Élevé (GPT MoE 2T, 128K, 6 $), Premium (GPT MoE 2T, 400K, 45 $) et Ultra (GPT MoE 2T, 400K, 150 $). Vera Rubin + LPX permet un service rentable sur tous les niveaux, débloquant un revenu annuel total de 300 milliards de dollars par gigawatt.
Plus de 24 grandes entreprises ont présenté des architectures d'agents : Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys, Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation et Schneider Electric.
Les partenaires de lancement de Vera Rubin NVL72 incluent AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius et NScale. La présentation présente également des intégrations approfondies avec les services spécifiques de chaque fournisseur (par exemple, Amazon SageMaker AI, Google Vertex AI, Azure Foundry, OCI Superclusters). Les partenaires OEM incluent Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, Foxconn et bien d'autres.
NVIDIA décrit une « Renaissance de l'informatique d'entreprise, du SaaS à l'Agent-as-a-Service ». Le modèle traditionnel des dépenses informatiques d'entreprise transitant par les logiciels/SaaS et les GSI vers les centres de données se transforme en travailleurs de l'information d'entreprise pris en charge par les logiciels/SaaS, les GSI, les fournisseurs d'IA et les natifs de l'IA, tous consommant des jetons provenant des usines d'IA. Cela représente un changement fondamental où le calcul devient un revenu et les jetons deviennent la nouvelle marchandise.
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