NVIDIA GTC 2026 Keynote - La visione di Jensen Huang per l'era dell'AI Factory
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NVIDIA GTC 2026 Keynote - La visione di Jensen Huang per l'era dell'AI Factory
Vista dettagliata di ogni pagina di slide, inclusi layout, contenuto chiave ed elementi visivi.
Slide di apertura con il logo NVIDIA GTC e le icone dei settori verticali: Automotive, Financial Services, Healthcare, Industrial, Media, Quantum, Retail, Robotics, Telco
Sfondo scuro con logo GTC centrato e 9 schede icona sottostanti
Slide sulla partnership strategica che mostra la collaborazione tra NVIDIA, Palantir e Dell Technologies con clienti enterprise (Accenture, CenterPoint Energy, Hertz, Lowe's, Teton Ridge) e gli strumenti della piattaforma Palantir
Tre loghi in alto con cuori, loghi dei partner nella sezione centrale, griglia degli strumenti Palantir, stack della NVIDIA AI Platform in basso
Mappa completa dell'ecosistema di aziende AI-native in 8 categorie: AI for Auto, Customer Support, Engineering, Healthcare, Robotics, Search, Software Development, più DL/Inference Frameworks, Agent Frameworks, Frontier Model Builders, Model to Production
Layout a griglia con loghi delle aziende organizzati per categoria, stack della NVIDIA AI Platform in basso
Rendering aereo cinematografico che mostra un aereo che sorvola un terreno montuoso, a dimostrazione delle capacità di simulazione di NVIDIA Omniverse
Immagine cinematografica a tutta pagina con cornice arrotondata
Timeline che mostra la crescita del calcolo di inference: 2023 (ChatGPT), 2024 (o1 - modelli/contesto 10X, token 10X), 2025 (Claude Code - modelli/contesto 100X, token 100X)
Timeline orizzontale con tre icone circolari che rappresentano ogni era
NVIDIA full-stack si espande a tutte le regioni/settori. La pipeline Blackwell+Rubin cresce da $0.5T a $1T+. Nuovi clienti da GTC DC 2025: Anthropic, MetaSL, Multiple OSS, xAI, Gemini, OpenAI. Distribuzione CUDA: 60% Cloud/AI Natives, 40% Hyperscalers + NCP/SCC/Sovereign AI/Industrial/Enterprise
Layout a due grafici: grafico a barre per la crescita della pipeline, grafico a torta per la distribuzione CUDA
GB NVL72 'Inference King': perf/watt 50X superiore, costo per token 35X inferiore rispetto alla concorrenza. Benchmark InferenceX di SemiAnalysis che utilizza DeepSeek R1 0528 FP4 1K/1K
Due grafici affiancati: Token per Watt vs Interattività, Performance vs Costo per Token
Benchmark della velocità di output (3 marzo 2026): Baseten 185, Fireworks 170, Lightning AI 99 token/sec. Tutti i principali endpoint di inference funzionano su NVIDIA. Modello di ragionamento Kimi K2.5
Grafico a barre orizzontale che classifica i fornitori di inference in base alla velocità di output
Tesi principale: Inference è il Workload, i Token sono la Nuova Commodity, il Compute è Revenue. Flusso visivo: Electricity → AI Factory → Tokens → AI Agents
Diagramma di flusso da sinistra a destra con illustrazioni disegnate a mano
Specifiche Vera Rubin POD: AI FLOPS 60.000 PF, Memory Bandwidth 92 TB/s, All-to-All Bandwidth 260 TB/s, Scale-Out Radix 131.072. Mostra la progressione dal chip al rack
Showcase hardware con chip in alto, vassoi server al centro, rack completo in basso
Foto dal vivo del keynote di Jensen Huang che presenta un grafico sull'economia dell'inferenza a un pubblico numeroso
Fotografia grandangolare del palco
Framework che mostra il throughput (TPS/MW) rispetto all'interattività (TPS/Utente) con livelli di prezzo: Free (Qwen 3, $0), Medium (Kimi K2.5, $3), High (GPT MoE 2T, $6), Premium (GPT MoE 2T 400K, $45), Ultra ($150)
Diagramma a dispersione con etichette dei livelli in basso
Curva delle prestazioni di Hopper che mostra il throughput di base tra i livelli Free e Medium
Grafico a linee con una singola curva di Hopper
Aggiunta della curva Blackwell NVL72 che mostra un miglioramento di 35 volte rispetto a Hopper, estendendosi al livello High ($6)
Grafico a linee con due curve, Blackwell in verde
Curva Blackwell estesa al livello Premium ($45), che mostra prestazioni sostenute a 400 TPS/Utente
Stesso grafico con curva Blackwell estesa
Curva Rubin NVL72 aggiunta: 2X rispetto a Blackwell a 50 TPS, 2X a 100 TPS, 3X a 200 TPS, 10X a 400 TPS
Grafico di confronto a tre curve
Confronto del ricavo per gigawatt: Blackwell vs Rubin tra i livelli. Il ricavo annuo totale aumenta da $30B a $150B (5X) con Rubin
Grafico a barre con barre impilate Blackwell (verde acqua) e Rubin (verde)
Stesso grafico a tre curve che mostra la progressione delle prestazioni da Hopper → Blackwell → Rubin
Grafico delle prestazioni con tre curve
La curva Rubin + LPX si estende al livello Ultra ($150, 1000+ TPS/Utente) mantenendo 35X rispetto a Hopper su tutti i livelli
Grafico a quattro curve con estensione LPX in verde-giallo
Diagramma dell'architettura dell'agente: NemoClaw al centro con connessioni a Multi-Modal Prompt, Files, Computer Use, Tools (CLI/MCP), OpenShell, Sub-Agents, Skills, LLM, Memory. Alimentato da Nemotron/NeMo/Dynamo/NIM e cuDF/cuVS/vGPU/cuOPT/AI-Q
Diagramma circolare dell'architettura con bordi verdi luminosi sui pannelli laterali
NVIDIA è il maggior contributore al mondo all'AI open-source (oltre 400 repository, superando Alibaba Cloud). Presenta i modelli BioNeMo, Earth-2, Nemotron, Cosmos, GR00T, Alpamayo
Grafico centrale con schede modello che fiancheggiano entrambi i lati
Presentazione del modello AI Earth-2 per clima/meteo con rendering fotorealistico della Terra
Vista divisa con schede modello a sinistra e grande globo terrestre a destra
12 risultati di benchmark su Nemotron 3 Super, NemotronVL, Nemotron VoiceChat, Cosmos Predict/Reason, GR00T N, Alpamayo. Tutti mostrano prestazioni di livello superiore o SOTA
Griglia 4x3 di tabelle dei risultati di benchmark
Classifica: 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%) - miglior modello open
Classifica orizzontale a barre
Efficienza 5X e massima accuratezza di ragionamento su GB200 NVL72. Confronto con GLM e Kimi K2 su Peak Throughput, MMLU Pro, HumanEval/MBPP, GSM8K, Global MMLU
Confronto a due grafici: barre di throughput e barre di accuratezza
Mappa globale che mostra l'adozione di Nemotron: US, EuroLLM, Linagora (Francia), Bielik.ai (Polonia), SOOFI, Dicta (Israele), TII (UAE), HUMAIN, BharatGen/Gnani.ai/Sarvam AI (India), Viettel, NAVER/Trillion Labs, Institute of Science Tokyo, AI Singapore, Indosat, WideLabs (Brasile)
Mappa del mondo illuminata di notte con segnaposto etichettati
Leader globali dell'AI che si uniscono alla NVIDIA Nemotron Coalition: Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection, Sarvam, Thinking Machines
Logo NVIDIA in alto con cuori, loghi dei partner in due righe sotto
12 diagrammi di architettura di agenti aziendali di Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systemes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys. Più oltre 40 loghi di partner aggiuntivi
Griglia 4x3 di diagrammi di architettura dettagliati con striscia di loghi dei partner in basso
Altri 12 agenti aziendali: Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation, Schneider Electric
Griglia 4x3 di diagrammi di architettura
Stesso diagramma di architettura dell'agente della pagina 20
Diagramma di architettura circolare
Showroom di robot renderizzato in Omniverse con oltre 30 robot di Boston Dynamics, Figure, Foxconn, Agility, 1X, LG Electronics, XPENG, Disney Research e molti altri. Robot industriali e umanoidi accanto a veicoli
Padiglione espositivo renderizzato in 3D con robot disposti sul pavimento
Schermo diviso che mostra la simulazione (a sinistra, color pastello) rispetto al braccio robotico reale (a destra, metallico) che esegue attività di assemblaggio
Confronto affiancato in una cornice arrotondata
Rendering fotorealistico del villaggio a tema Frozen di Disney creato con NVIDIA Omniverse
Rendering cinematografico a tutta pagina
Scena CG in stile Pixar stravagante di Jensen Huang in versione cartoon che arrostisce marshmallow a un falò con vari robot e una mascotte aragosta
Rendering cinematografico a tutta pagina
Logo NVIDIA pulito su sfondo scuro - divisorio di sezione
Logo centrato
Ricavi per gigawatt con VR+LPX: Ricavi annuali totali da $30B a $300B (10X). Barre sovrapposte a tre colori: Blackwell, Rubin, VR+LPX in tutti i livelli di prezzo
Grafico a barre sovrapposte con tre generazioni di hardware
Confronto chip: Rubin GPU (288GB HBM4, 22 TB/s, 50 PFLOPs NVFP4, 336B transistor) vs Groq 3 LPU (500MB SRAM, 150 TB/s bandwidth, 1.2 PFLOPs FP8, 98B transistor)
Foto dei chip affiancate con specifiche sotto
Confronto scalato: 8 Groq 3 LPU = 4GB SRAM, 1.200 TB/s (55X vs Rubin), 9.6 PFLOPs, 784B transistor. 'Uniting Processors of Extreme Performances'
Affiancato con chip Groq moltiplicati
Architettura di inferenza Dynamo: Vera Rubin NVL72 gestisce Prefill+Decode Attention, Groq 3 LPX gestisce Decode FFN. KV Cache condivisa, Attivazioni scambiate bidirezionalmente
Diagramma dell'architettura tecnica con tre componenti
Rack Groq 3 LPX: Inferenza AI da 315 PFLOPS, 128GB SRAM, 40 PB/s di bandwidth, 256 chip, scale-up da 640 TB/s. Disponibile nel 2H26. Mostra il rack e i dettagli del nodo con 8 LPU, FPGA, CPU Host, BF4
Foto del prodotto con elenco delle specifiche a destra, diagramma dettagliato del nodo sotto
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. OEMs: Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ecc.
Foto del prodotto a sinistra, griglia dei partner a tre livelli a destra
Cloud partners: Meta, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale, together.ai. OEMs: Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASRock, ASUS, COMPAL, Foxconn, ecc. 256 Vera CPUs, 300 TB/s LPDDR5X
Foto del prodotto a sinistra, griglia dei partner a due livelli a destra
Cloud: CoreWeave, Crusoe, CREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle, Vultr. OEMs: AIC, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, ecc. 5x Tokens/sec, 50 Tb/s, 16TB Shared Context/GPU
Foto del prodotto a sinistra, griglia dei partner a due livelli a destra
Sistema completo: confronto 1GW AI Factory X86+Hopper (600K GPUs, 1.2 ZFLOPS, 2M TPS) vs Vera Rubin (300K GPUs, 16 ZFLOPS, 700M TPS). Mostra tutti i 7 chip e 6 fattori di forma del sistema
Tabella di confronto in alto, immagini di chip/tray in due righe, rack in basso
Roadmap a tre generazioni: Blackwell (2024), Rubin (2026), Feynman (2028). Ciascuna con lineup di chip, sistemi rack. Feynman introduce Die Stacking Custom HBM, LP40 NVLink, Rosa CPU, BlueField-5, NVLink 8 CPO
Progressione da sinistra a destra con rendering hardware impilati
Co-Design estremo su scala infrastrutturale. Tre livelli: Reference Designs (Rubin DSX, DSX Ecosystem, Omniverse DSX Blueprint), Libraries/APIs/Software (DSX Max-Q, DSX Flex, DSX Exchange, DSX Sim), Chips/Systems/Facilities (Power → Liquid Cooling)
Architettura orizzontale a tre livelli con rendering della fabbrica AI in basso
Vista aerea fotorealistica di un data center di fabbrica AI su larga scala con file di rack server raffreddati a liquido
Rendering cinematografico a tutta pagina
Elenchi dei partner DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Sim, DSX Exchange. Più di 40 partner per categoria tra cui CoreWeave, Crusoe, Digital Realty, NSCALE, Red Hat, Dell, Cadence, Siemens, VAST, WEKA, ecc.
Griglia dei partner a quattro quadranti con rendering della fabbrica in basso
Annuncio di NVIDIA Space-1: modulo di calcolo Vera Rubin progettato per l'implementazione satellitare
Rendering del chip a sinistra, array di satelliti con pannelli solari a destra, Terra sullo sfondo
Grafico della cronologia delle star di GitHub che mostra openclaw/openclaw che supera facebook/react e torvalds/linux nel 2026. Mascotte dell'aragosta in primo piano
Grafico della cronologia delle star con illustrazione della mascotte
Screenshot del terminale che mostrano l'installazione di nemoclaw (curl -fsSL nvidia.com/nemoclaw.sh | bash) e l'onboarding (nemoclaw onboard)
Screenshot della finestra del terminale impilati
Architettura generale dell'agente: Agente al centro con connessioni a Multi-Modal Prompt, Files, Computer Use, Tools (CLI/MCP), Sub-Agents, Skills, LLM (fornitori multipli), Memory
Diagramma di architettura circolare con stile disegnato a mano
Modello IT tradizionale: Spesa IT aziendale → Software/SaaS + GSI → Files → Data Centers
Diagramma di flusso verticale, solo lato sinistro
Nuovo modello: Information Worker aziendali → Software/SaaS + GSI + AI Providers + AI Natives → Tokens → AI Factories. Confronto affiancato prima/dopo
Confronto prima/dopo a due colonne
Logo NVIDIA su sfondo scuro
Logo centrato
Scena fotorealistica di simulazione di acqua/onde che mostra un meccanismo industriale di paratoie con rendering dinamico dell'acqua
Rendering cinematografico a tutta pagina
Vista aerea renderizzata in 3D della sede della conferenza GTC 2026 a San Jose con edifici e spazi per eventi con marchio NVIDIA
Rendering cinematografico della città con sovrapposizione del logo GTC
Elenco dei relatori: Sarah Guo (3a apparizione), Alfred Lin (2a, debutto come host nel 2026), Gavin Baker (2a, debutto come host nel 2026). Più altri 20+ relatori tra cui Harrison Chase, Michael Dell, Anirudh Devgan, ecc.
Tre relatori in primo piano in grandi schede in alto, griglia di schede relatori più piccole sotto
Oltre 250 loghi di aziende tra cui ABB, Apple, Adobe, Anthropic, AWS, BYD, Cisco, CoreWeave, Disney Research, Meta, Microsoft, OpenAI, Samsung, Tesla, Uber, Walmart, Xiaomi e molti altri
Griglia di loghi densa con rendering 3D della sede in basso
Diagramma circolare a volano: Innovazioni → Sviluppatori → Base installata → Ecosistemi → ritorno a Innovazioni
Diagramma circolare centrato su sfondo nero
Immagine principale del prodotto scheda grafica GeForce GTX 1080 - riferimento storico alle radici gaming di CUDA
Foto del prodotto centrata su sfondo nero
Screenshot del gioco Hogwarts Legacy con DLSS 5 attivo, che mostra la qualità del 3D-Guided Neural Rendering
Screenshot del gioco a tutta pagina
Screenshot di EA Sports FC con annuncio del DLSS 5 3D-Guided Neural Rendering
Screenshot del gioco a tutta pagina
Mappa dell'ecosistema di dati strutturati da $120 miliardi che mostra cuDF che accelera i motori CSP (AWS, GCP, Azure), le piattaforme OSS commerciali (Clickhouse, Cloudera, Databricks), i motori proprietari e i motori OSS (DuckDB, Pandas, Polars, Spark)
Diagramma di rete con cuDF in basso che si collega a tutti i livelli
Ecosistema di dati non strutturati: centinaia di zettabyte in crescita esponenziale. cuVS accelera la ricerca vettoriale tra database aziendali, motori CSP, motori OSS (Elasticsearch, FAISS, Milvus, ecc.)
Diagramma di rete con cuVS in basso
IBM watsonx.data con NVIDIA cuDF: aggiornamenti del Data Mart Order-to-Cash 3 min contro 15 min, risparmio sui costi dell'83% (CPU contro GPU). Citazione di Chris Wright, CIO di Nestle
Citazione in alto, diagramma dell'architettura a sinistra, grafico a barre a destra
Foto aerea dello stabilimento di produzione Nestle
Foto a tutta pagina
Dell AI Data Platform con NVIDIA cuVS/cuDF: elaborazione dei dati aziendali da ore a minuti (10TB, 3 volte più veloce). Citazione di Abhijit Dubey, CEO di NTT DATA
Citazione in alto, diagramma dell'architettura Dell a sinistra, grafico di benchmark a destra
Google Cloud AI Hypercomputer con cuDF: piattaforma di sperimentazione A/B da 45.000 CPU a 1.000 GPU, risparmio sui costi del 76%. Citazione di Saral Jain, CIO di Snap
Citazione in alto, architettura di Google Cloud a sinistra, grafico dei risparmi a destra
Panoramica completa della partnership: clienti (baseten, CrowdStrike, GM, Puma, Salesforce, Snapchat, ecc.), servizi Google (Vertex AI, GKE, BigQuery, ecc.), stack della piattaforma NVIDIA AI
Layout della partnership a tre livelli
Partnership completa con AWS: clienti (CrowdStrike, databricks, OpenAI, Perplexity, Palantir, ecc.), servizi AWS (Braket, EKS, Nitro Enclaves, SageMaker AI, EC2, ecc.)
Layout di partnership a tre livelli
Partnership completa con Azure: clienti (Anthropic, BlackRock, BMW, Krones, Rockwell, Synopsys), servizi Azure (Foundry, Windows 365, Fabric, AKS, Copilot, Bing)
Layout di partnership a tre livelli
Partnership completa con Oracle: clienti (Cohere, Fireworks AI, Neospace, Siemens, Uber, Zoom), servizi OCI (Superclusters, AI Database, Generative AI, Data Science, OKE)
Layout di partnership a tre livelli
Partnership completa con CoreWeave: clienti (Canva, Cohere, Cursor, Mercado Libre, Mistral AI, Morgan Stanley, OpenAI, Runway), servizi (W&B Models/Training/Inference/Weave, CoreWeave Inference/Slurm/K8s/Compute/Storage/Mission Control)
Layout di partnership a tre livelli
Domande comuni su questa slide e il contenuto della presentazione sottostante.
I principali annunci includono il sistema Vera Rubin NVL72 con prestazioni 2 volte superiori rispetto a Blackwell, NVIDIA Groq 3 LPX (un nuovo acceleratore di inferenza basato su LPU con 315 PFLOPS e 128 GB di SRAM), la piattaforma Vera Rubin completa con 7 chip e 5 sistemi rack, la roadmap dell'architettura Feynman per il 2028, il modulo di calcolo satellitare NVIDIA Space-1 e la piattaforma DSX AI Factory per la distribuzione su scala infrastrutturale.
Vera Rubin offre un miglioramento del throughput di 2 volte rispetto a Blackwell NVL72 sia a 50 che a 100 TPS/Utente, scalando a 3 volte a 200 TPS e 10 volte a 400 TPS. Una AI Factory da 1 GW con Vera Rubin utilizza solo 300.000 GPU (rispetto a 600.000 con X86+Hopper) fornendo 16 ZFLOPS (rispetto a 1.2) e 700 milioni di token al secondo. Sblocca un'opportunità di entrate annuali di 150 miliardi di dollari per gigawatt, un aumento di 5 volte rispetto a Blackwell.
NVIDIA e Groq stanno unendo due processori dalle prestazioni estreme: la GPU Rubin (288 GB HBM4, 50 PFLOP) per le operazioni di prefill ad alta intensità di calcolo e la Groq 3 LPU (150 TB/s di larghezza di banda SRAM) per le operazioni di decodifica ad alta intensità di larghezza di banda. NVIDIA Dynamo orchestra la divisione, inviando il prefill a Vera Rubin NVL72 e la decodifica FFN a Groq 3 LPX, ottenendo prestazioni 35 volte superiori rispetto al solo Hopper.
NemoClaw è l'implementazione di riferimento di NVIDIA per OpenClaw, un toolkit di agenti open source per la creazione di agenti AI specializzati. Fornisce gestione di prompt multimodali, elaborazione di file, utilizzo del computer, strumenti CLI/MCP tramite sandbox OpenShell, sotto-agenti, competenze, integrazione LLM e memoria. È alimentato da Nemotron 3 Super (il miglior modello open per OpenClaw con l'85,6% nei benchmark) e sfrutta cuDF, cuVS, vGPU e cuOPT per funzionalità di agenti accelerate dalla GPU.
NVIDIA presenta cinque livelli di inferenza basati sulla dimensione del modello e sull'interattività: Free (Qwen 3, 235B, contesto 32K, $0), Medium (Kimi K2.5, 1T, 128K, $3), High (GPT MoE 2T, 128K, $6), Premium (GPT MoE 2T, 400K, $45) e Ultra (GPT MoE 2T, 400K, $150). Vera Rubin + LPX consente un servizio redditizio su tutti i livelli, sbloccando entrate annuali totali di 300 miliardi di dollari per gigawatt.
Oltre 24 importanti aziende hanno presentato architetture di agenti: Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systemes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys, Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation e Schneider Electric.
I partner di lancio di Vera Rubin NVL72 includono AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius e NScale. Il deck presenta anche integrazioni profonde con i servizi specifici di ciascun provider (ad esempio, Amazon SageMaker AI, Google Vertex AI, Azure Foundry, OCI Superclusters). I partner OEM includono Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, Foxconn e molti altri.
NVIDIA descrive una 'Rinascita dell'IT aziendale da SaaS ad Agent-as-a-Service'. Il modello tradizionale di spesa IT aziendale che fluisce attraverso Software/SaaS e GSI verso i data center si trasforma in lavoratori dell'informazione aziendale supportati da Software/SaaS, GSI, provider di AI e nativi dell'AI, tutti che consumano token dalle AI Factory. Questo rappresenta un cambiamento fondamentale in cui il calcolo diventa entrate e i token diventano la nuova commodity.
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