Prezentacja NVIDIA GTC 2026 - Wizja Ery Fabryk AI Jensena Huanga
Szybka Nawigacja
Tagi
Udostępnij slajdy
Prezentacja NVIDIA GTC 2026 - Wizja Ery Fabryk AI Jensena Huanga
Szczegółowy widok każdej strony slajdu, w tym układu, kluczowej treści i elementów wizualnych.
Slajd otwierający z logo NVIDIA GTC i ikonami branż: Automotive, Financial Services, Healthcare, Industrial, Media, Quantum, Retail, Robotics, Telco
Ciemne tło z wyśrodkowanym logo GTC i 9 kartami z ikonami poniżej
Slajd o partnerstwie strategicznym przedstawiający współpracę NVIDIA, Palantir i Dell Technologies z klientami korporacyjnymi (Accenture, CenterPoint Energy, Hertz, Lowe's, Teton Ridge) i narzędziami platformy Palantir
Trzy loga na górze z sercami, loga partnerów w środkowej sekcji, siatka narzędzi Palantir, stos NVIDIA AI Platform na dole
Kompleksowa mapa ekosystemu firm natywnych dla AI w 8 kategoriach: AI dla Auto, Customer Support, Engineering, Healthcare, Robotics, Search, Software Development, plus DL/Inference Frameworks, Agent Frameworks, Frontier Model Builders, Model to Production
Układ siatki z logami firm uporządkowanymi według kategorii, stos NVIDIA AI Platform na dole
Kinowa wizualizacja lotnicza przedstawiająca samolot lecący nad górzystym terenem, demonstrująca możliwości symulacji NVIDIA Omniverse
Kinowy obraz pełnoekranowy z zaokrągloną ramką
Oś czasu pokazująca wzrost mocy obliczeniowej inferencji: 2023 (ChatGPT), 2024 (o1 - 10X models/context, 10X tokens), 2025 (Claude Code - 100X models/context, 100X tokens)
Pozioma oś czasu z trzema okrągłymi ikonami reprezentującymi każdą erę
NVIDIA full-stack rozszerza się na wszystkie regiony/branże. Potok Blackwell+Rubin rośnie z $0.5T do $1T+. Nowi klienci od GTC DC 2025: Anthropic, MetaSL, Multiple OSS, xAI, Gemini, OpenAI. Dystrybucja CUDA: 60% Cloud/AI Natives, 40% Hyperscalers + NCP/SCC/Sovereign AI/Industrial/Enterprise
Układ z dwoma wykresami: wykres słupkowy dla wzrostu potoku, wykres kołowy dla dystrybucji CUDA
GB NVL72 'Inference King': 50X wyższa wydajność/wat, 35X niższy koszt tokena w porównaniu z konkurencją. Benchmarking InferenceX przez SemiAnalysis przy użyciu DeepSeek R1 0528 FP4 1K/1K
Dwa wykresy obok siebie: Tokeny na Wat vs Interaktywność, Wydajność vs Koszt Tokena
Benchmark szybkości wyjściowej (3 marca 2026): Baseten 185, Fireworks 170, Lightning AI 99 tokenów/sek. Wszystkie wiodące punkty końcowe inferencji działają na NVIDIA. Model rozumowania Kimi K2.5
Poziomy wykres słupkowy rankingujący dostawców inferencji według szybkości wyjściowej
Główna teza: Inference to Obciążenie, Tokeny to Nowy Towar, Moc obliczeniowa to Przychód. Przepływ wizualny: Electricity → AI Factory → Tokens → AI Agents
Schemat blokowy od lewej do prawej z ręcznie rysowanymi ilustracjami
Specyfikacje Vera Rubin POD: AI FLOPS 60,000 PF, Przepustowość pamięci 92 TB/s, Przepustowość All-to-All 260 TB/s, Scale-Out Radix 131,072. Pokazuje progresję od chipu do szafy
Prezentacja sprzętu z chipami na górze, tacami serwerowymi pośrodku, pełną szafą na dole
Zdjęcie na żywo ze sceny podczas prezentacji Jensena Huanga, przedstawiającego wykres ekonomii wnioskowania do wypełnionej publiczności
Szerokokątna fotografia sceniczna
Framework pokazujący przepustowość (TPS/MW) vs interaktywność (TPS/Użytkownik) z poziomami cenowymi: Darmowy (Qwen 3, $0), Średni (Kimi K2.5, $3), Wysoki (GPT MoE 2T, $6), Premium (GPT MoE 2T 400K, $45), Ultra ($150)
Wykres punktowy z etykietami poziomów na dole
Krzywa wydajności Hopper pokazująca bazową przepustowość w poziomach Darmowy i Średni
Wykres liniowy z pojedynczą krzywą Hopper
Dodana krzywa Blackwell NVL72 pokazująca 35-krotny wzrost wydajności w porównaniu do Hopper, rozciągająca się do poziomu Wysokiego ($6)
Wykres liniowy z dwiema krzywymi, Blackwell na zielono
Krzywa Blackwell rozciągnięta do poziomu Premium ($45), pokazująca stałą wydajność na poziomie 400 TPS/Użytkownik
Ten sam wykres z rozszerzoną krzywą Blackwell
Dodano krzywą Rubin NVL72: 2X w porównaniu z Blackwell przy 50 TPS, 2X przy 100 TPS, 3X przy 200 TPS, 10X przy 400 TPS
Wykres porównawczy z trzema krzywymi
Porównanie przychodów na gigawat: Blackwell vs Rubin w różnych segmentach. Całkowity roczny przychód wzrasta z 30 mld USD do 150 mld USD (5X) dzięki Rubin
Wykres słupkowy ze słupkami Blackwell (turkusowy) i Rubin (zielony) ułożonymi jeden na drugim
Ten sam wykres z trzema krzywymi pokazujący progresję wydajności Hopper → Blackwell → Rubin
Wykres wydajności z trzema krzywymi
Krzywa Rubin + LPX rozciąga się na segment Ultra (150 USD, 1000+ TPS/Użytkownik) utrzymując 35X w porównaniu z Hopper we wszystkich segmentach
Wykres z czterema krzywymi z rozszerzeniem LPX w kolorze żółto-zielonym
Diagram architektury agenta: NemoClaw w centrum z połączeniami do Multi-Modal Prompt, Files, Computer Use, Tools (CLI/MCP), OpenShell, Sub-Agents, Skills, LLM, Memory. Zasilane przez Nemotron/NeMo/Dynamo/NIM i cuDF/cuVS/vGPU/cuOPT/AI-Q
Kolisty diagram architektury ze świecącymi zielonymi obramowaniami na bocznych panelach
NVIDIA jest największym na świecie kontrybutorem do open-source AI (ponad 400 repozytoriów, przewyższając Alibaba Cloud). Prezentuje modele BioNeMo, Earth-2, Nemotron, Cosmos, GR00T, Alpamayo
Wykres centralny z kartami modeli po obu stronach
Prezentacja modelu AI Earth-2 do prognozowania klimatu/pogody z fotorealistycznym renderingiem Ziemi
Podzielony widok z kartami modeli po lewej i dużą kulą ziemską po prawej
12 wyników benchmarków dla Nemotron 3 Super, NemotronVL, Nemotron VoiceChat, Cosmos Predict/Reason, GR00T N, Alpamayo. Wszystkie wykazują najwyższą wydajność lub SOTA
Siatka 4x3 tabel wyników benchmarków
Ranking: 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%) - najlepszy model open source
Poziomy wykres słupkowy rankingu
5X większa wydajność i najwyższa dokładność wnioskowania na GB200 NVL72. Porównanie z GLM i Kimi K2 w zakresie Peak Throughput, MMLU Pro, HumanEval/MBPP, GSM8K, Global MMLU
Porównanie na dwóch wykresach: słupki przepustowości i słupki dokładności
Mapa globalna pokazująca adopcję Nemotron: US, EuroLLM, Linagora (Francja), Bielik.ai (Polska), SOOFI, Dicta (Izrael), TII (UAE), HUMAIN, BharatGen/Gnani.ai/Sarvam AI (Indie), Viettel, NAVER/Trillion Labs, Institute of Science Tokyo, AI Singapore, Indosat, WideLabs (Brazylia)
Podświetlona nocą mapa świata z oznaczonymi pinezkami
Globalni liderzy AI dołączają do NVIDIA Nemotron Coalition: Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection, Sarvam, Thinking Machines
Logo NVIDIA na górze z sercami, logotypy partnerów w dwóch rzędach poniżej
12 diagramów architektur agentów korporacyjnych od Adobe, Atlassian, Cadence, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systemes, Palantir, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, Synopsys. Plus ponad 40 dodatkowych logotypów partnerów
Siatka 4x3 szczegółowych diagramów architektury z paskiem logotypów partnerów na dole
12 kolejnych agentów korporacyjnych: Abridge, CodeRabbit, Cohesity, Edison, IQVIA, Mastercard, Microsoft Security, PayPal, Perplexity, Xiaohongshu, Rockwell Automation, Schneider Electric
Siatka 4x3 diagramów architektury
Ten sam diagram architektury agenta co na stronie 20
Kolisty diagram architektury
Salon wystawowy robotów renderowany w Omniverse, prezentujący ponad 30 robotów firm Boston Dynamics, Figure, Foxconn, Agility, 1X, LG Electronics, XPENG, Disney Research i wielu innych. Roboty przemysłowe i humanoidalne obok pojazdów
Hala wystawiennicza renderowana w 3D z robotami ustawionymi na podłodze
Podzielony ekran pokazujący symulację (po lewej, w pastelowych kolorach) kontra rzeczywisty (po prawej, metaliczny) robotyczne ramię wykonujące zadania montażowe
Porównanie obok siebie w zaokrąglonej ramce
Fotorealistyczny rendering wioski z filmu Disneya „Kraina Lodu” stworzony za pomocą NVIDIA Omniverse
Kinowy render na całą stronę
Kapryśna scena CG w stylu Pixara, przedstawiająca kreskówkowego Jensena Huanga piekącego pianki na ognisku z różnymi robotami i maskotką w postaci homara
Kinowy render na całą stronę
Czyste logo NVIDIA na ciemnym tle - separator sekcji
Wyśrodkowane logo
Przychód na gigawat z VR+LPX: Całkowity roczny przychód od 30 mld USD do 300 mld USD (10X). Trójkolorowe słupki skumulowane: Blackwell, Rubin, VR+LPX we wszystkich przedziałach cenowych
Wykres słupkowy skumulowany z trzema generacjami sprzętu
Porównanie chipów: Rubin GPU (288GB HBM4, 22 TB/s, 50 PFLOPs NVFP4, 336B tranzystorów) vs Groq 3 LPU (500MB SRAM, 150 TB/s przepustowości, 1.2 PFLOPs FP8, 98B tranzystorów)
Zdjęcia chipów obok siebie ze specyfikacjami poniżej
Skalowane porównanie: 8 Groq 3 LPU = 4GB SRAM, 1 200 TB/s (55X vs Rubin), 9.6 PFLOPs, 784B tranzystorów. 'Uniting Processors of Extreme Performances'
Obok siebie z pomnożonymi chipami Groq
Architektura wnioskowania Dynamo: Vera Rubin NVL72 obsługuje Prefill+Decode Attention, Groq 3 LPX obsługuje Decode FFN. Pamięć podręczna KV współdzielona, Aktywacje wymieniane dwukierunkowo
Techniczny schemat architektury z trzema komponentami
Szafa Groq 3 LPX: 315 PFLOPS wnioskowania AI, 128GB SRAM, 40 PB/s przepustowości, 256 chipów, 640 TB/s skalowania w górę. Dostępne w 2H26. Pokazuje szafę i szczegóły węzła z 8 LPU, FPGA, Host CPU, BF4
Zdjęcie produktu z listą specyfikacji po prawej, szczegółowy schemat węzła poniżej
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.
Zdjęcie produktu po lewej, trójstopniowa siatka partnerów po prawej
Partnerzy chmurowi: Meta, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale, together.ai. OEMs: Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASRock, ASUS, COMPAL, Foxconn, etc. 256 rdzeni Vera CPU, 300 TB/s LPDDR5X
Zdjęcie produktu po lewej, dwustopniowa siatka partnerów po prawej
Cloud: CoreWeave, Crusoe, CREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle, Vultr. OEMs: AIC, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, etc. 5x Tokenów/s, 50 Tb/s, 16TB Współdzielonego Kontekstu/GPU
Zdjęcie produktu po lewej, dwustopniowa siatka partnerów po prawej
Kompletny system: Porównanie fabryki AI 1GW X86+Hopper (600K GPU, 1.2 ZFLOPS, 2M TPS) vs Vera Rubin (300K GPU, 16 ZFLOPS, 700M TPS). Pokazuje wszystkie 7 chipów i 6 form obudowy systemu
Tabela porównawcza na górze, obrazy chipów/tacek w dwóch rzędach, szafa serwerowa na dole
Trzygeneracyjna mapa drogowa: Blackwell (2024), Rubin (2026), Feynman (2028). Każda z linią chipów, systemami szaf serwerowych. Feynman wprowadza Die Stacking Custom HBM, LP40 NVLink, Rosa CPU, BlueField-5, NVLink 8 CPO
Progresja od lewej do prawej ze stosowanymi renderami sprzętu
Ekstremalne współprojektowanie w skali infrastruktury. Trzy warstwy: Projekty referencyjne (Rubin DSX, Ekosystem DSX, Omniverse DSX Blueprint), Biblioteki/API/Oprogramowanie (DSX Max-Q, DSX Flex, DSX Exchange, DSX Sim), Chipsety/Systemy/Infrastruktura (Zasilanie → Chłodzenie cieczą)
Trzyrzędowa architektura pozioma z renderingiem fabryki AI na dole
Fotorealistyczny widok z lotu ptaka na wielkoskalowe centrum danych fabryki AI z rzędami szaf serwerowych chłodzonych cieczą
Kinowy rendering pełnoekranowy
Listy partnerów DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Sim, DSX Exchange. Ponad 40 partnerów w każdej kategorii, w tym CoreWeave, Crusoe, Digital Realty, NSCALE, Red Hat, Dell, Cadence, Siemens, VAST, WEKA, etc.
Siatka partnerów w czterech kwadrantach z renderingiem fabryki na dole
Ogłoszenie NVIDIA Space-1: Moduł obliczeniowy Vera Rubin zaprojektowany do wdrażania na satelitach
Rendering chipu po lewej, panel słoneczny satelity po prawej, Ziemia w tle
Wykres historii gwiazdek GitHub pokazujący, że openclaw/openclaw wyprzedza facebook/react i torvalds/linux w 2026 roku. Maskotka homara na pierwszym planie
Wykres historii gwiazdek z ilustracją maskotki
Zrzuty ekranu terminala pokazujące instalację nemoclaw (curl -fsSL nvidia.com/nemoclaw.sh | bash) i onboarding (nemoclaw onboard)
Zrzuty ekranu okna terminala ułożone jeden na drugim
Ogólna architektura agenta: Agent w centrum z połączeniami do Multi-Modal Prompt, Plików, Użycia Komputera, Narzędzi (CLI/MCP), Sub-Agentów, Umiejętności, LLM (wielu dostawców), Pamięci
Kolisty diagram architektury w stylu odręcznym
Tradycyjny model IT: Wydatki na IT w przedsiębiorstwie → Oprogramowanie/SaaS + GSI → Pliki → Centra Danych
Pionowy schemat przepływu, tylko lewa strona
Nowy model: Pracownicy Informacji w Przedsiębiorstwie → Oprogramowanie/SaaS + GSI + Dostawcy AI + AI Natives → Tokeny → Fabryki AI. Porównanie przed/po obok siebie
Porównanie przed/po w dwóch kolumnach
Logo NVIDIA na ciemnym tle
Wyśrodkowane logo
Fotorealistyczna scena symulacji wody/fal przedstawiająca przemysłowy mechanizm wrót przeciwpowodziowych z dynamicznym renderowaniem wody
Pełnoekranowy render kinowy
Renderowany w 3D widok z lotu ptaka na miejsce konferencji GTC 2026 w San Jose z budynkami i przestrzeniami eventowymi oznaczonymi marką NVIDIA
Kinowy render miasta z nałożonym logo GTC
Lista prelegentów: Sarah Guo (3. występ), Alfred Lin (2., debiut jako gospodarz w 2026), Gavin Baker (2., debiut jako gospodarz w 2026). Plus 20+ dodatkowych prelegentów, w tym Harrison Chase, Michael Dell, Anirudh Devgan, etc.
Trzech wyróżnionych prelegentów w dużych kartach na górze, siatka mniejszych kart prelegentów poniżej
Ponad 250 logo firm, w tym ABB, Apple, Adobe, Anthropic, AWS, BYD, Cisco, CoreWeave, Disney Research, Meta, Microsoft, OpenAI, Samsung, Tesla, Uber, Walmart, Xiaomi i wiele innych
Gęsta siatka logo z renderem 3D obiektu w dolnej części
Diagram koła zamachowego obiegu zamkniętego: Przełomowe odkrycia → Programiści → Baza zainstalowana → Ekosystemy → powrót do Przełomowych odkryć
Wyśrodkowany diagram kołowy na czarnym tle
Zdjęcie produktu GeForce GTX 1080 – historyczne odniesienie do gamingowych korzeni CUDA
Wyśrodkowane zdjęcie produktu na czarnym tle
Zrzut ekranu z gry Hogwarts Legacy z włączonym DLSS 5, prezentujący jakość 3D-Guided Neural Rendering
Zrzut ekranu z gry na całą szerokość
Zrzut ekranu z EA Sports FC z ogłoszeniem DLSS 5 3D-Guided Neural Rendering
Zrzut ekranu z gry na całą szerokość
Mapa ekosystemu danych strukturalnych o wartości $120B, pokazująca cuDF przyspieszający silniki CSP (AWS, GCP, Azure), komercyjne platformy OSS (Clickhouse, Cloudera, Databricks), silniki własnościowe i silniki OSS (DuckDB, Pandas, Polars, Spark)
Diagram sieci z cuDF na dole, łączącym się ze wszystkimi warstwami
Ekosystem danych niestrukturalnych: setki zettabajtów rosnących wykładniczo. cuVS przyspiesza wyszukiwanie wektorowe w korporacyjnych bazach danych, silnikach CSP, silnikach OSS (Elasticsearch, FAISS, Milvus, itp.)
Diagram sieci z cuVS na dole
IBM watsonx.data z NVIDIA cuDF: Aktualizacje Order-to-Cash Data Mart 3 min vs 15 min, 83% oszczędności kosztów (CPU vs GPU). Cytat Chrisa Wrighta, CIO Nestle
Cytat na górze, diagram architektury po lewej, wykres słupkowy po prawej
Zdjęcie lotnicze zakładu produkcyjnego Nestle
Zdjęcie na całą szerokość
Dell AI Data Platform z NVIDIA cuVS/cuDF: Przetwarzanie danych korporacyjnych z godzin na minuty (10TB, 3X szybciej). Cytat Abhijita Dubey, CEO NTT DATA
Cytat na górze, diagram architektury Dell po lewej, wykres porównawczy po prawej
Google Cloud AI Hypercomputer z cuDF: Platforma eksperymentów A/B 45k CPU do 1k GPU, 76% oszczędności kosztów. Cytat Sarala Jaina, CIO Snap
Cytat na górze, architektura Google Cloud po lewej, wykres oszczędności po prawej
Pełny przegląd partnerstwa: klienci (baseten, CrowdStrike, GM, Puma, Salesforce, Snapchat, itp.), usługi Google (Vertex AI, GKE, BigQuery, itp.), stos NVIDIA AI Platform
Trójwarstwowy układ partnerstwa
Pełne partnerstwo z AWS: klienci (CrowdStrike, databricks, OpenAI, Perplexity, Palantir, etc.), usługi AWS (Braket, EKS, Nitro Enclaves, SageMaker AI, EC2, etc.)
Trójwarstwowy układ partnerstwa
Pełne partnerstwo z Azure: klienci (Anthropic, BlackRock, BMW, Krones, Rockwell, Synopsys), usługi Azure (Foundry, Windows 365, Fabric, AKS, Copilot, Bing)
Trójwarstwowy układ partnerstwa
Pełne partnerstwo z Oracle: klienci (Cohere, Fireworks AI, Neospace, Siemens, Uber, Zoom), usługi OCI (Superclusters, AI Database, Generative AI, Data Science, OKE)
Trójwarstwowy układ partnerstwa
Pełne partnerstwo z CoreWeave: klienci (Canva, Cohere, Cursor, Mercado Libre, Mistral AI, Morgan Stanley, OpenAI, Runway), usługi (W&B Models/Training/Inference/Weave, CoreWeave Inference/Slurm/K8s/Compute/Storage/Mission Control)
Trójwarstwowy układ partnerstwa
Częste pytania dotyczące tego slajdu i podstawowej treści prezentacji.
Główne ogłoszenia obejmują system Vera Rubin NVL72 z 2-krotnie wyższą wydajnością w porównaniu z Blackwell, NVIDIA Groq 3 LPX (nowy akcelerator inferencji oparty na LPU z 315 PFLOPS i 128 GB SRAM), kompletną platformę Vera Rubin z 7 chipami i 5 systemami rack, plan rozwoju architektury Feynman na 2028 rok, moduł obliczeniowy satelitarny NVIDIA Space-1 oraz platformę DSX AI Factory do wdrażania na skalę infrastrukturalną.
Vera Rubin zapewnia 2-krotną poprawę przepustowości w porównaniu z Blackwell NVL72 przy 50 i 100 TPS/użytkownika, skalując się do 3X przy 200 TPS i 10X przy 400 TPS. Fabryka AI o mocy 1 GW z Vera Rubin wykorzystuje tylko 300 tys. GPU (w porównaniu z 600 tys. z X86+Hopper), zapewniając jednocześnie 16 ZFLOPS (w porównaniu z 1,2) i 700 milionów tokenów na sekundę. Odblokowuje to roczną możliwość uzyskania przychodów w wysokości 150 miliardów dolarów na gigawat, co stanowi 5-krotny wzrost w porównaniu z Blackwell.
NVIDIA i Groq łączą dwa procesory o ekstremalnej wydajności: Rubin GPU (288 GB HBM4, 50 PFLOPs) do operacji wstępnego wypełniania wymagających dużej mocy obliczeniowej oraz Groq 3 LPU (przepustowość SRAM 150 TB/s) do operacji dekodowania wymagających dużej przepustowości. NVIDIA Dynamo orkiestruje podział, wysyłając wstępne wypełnianie do Vera Rubin NVL72, a dekodowanie FFN do Groq 3 LPX, osiągając 35-krotną wydajność w porównaniu z samym Hopperem.
NemoClaw to referencyjna implementacja NVIDIA dla OpenClaw, otwartego zestawu narzędzi agenta do budowania wyspecjalizowanych agentów AI. Zapewnia obsługę monitów multimodalnych, przetwarzanie plików, korzystanie z komputera, narzędzia CLI/MCP za pośrednictwem piaskownicy OpenShell, sub-agenty, umiejętności, integrację LLM i pamięć. Jest zasilany przez Nemotron 3 Super (najlepszy otwarty model dla OpenClaw z wynikiem 85,6% w testach porównawczych) i wykorzystuje cuDF, cuVS, vGPU i cuOPT do przyspieszonych przez GPU możliwości agenta.
NVIDIA przedstawia pięć poziomów inferencji w oparciu o rozmiar modelu i interaktywność: Bezpłatny (Qwen 3, 235B, kontekst 32K, 0 USD), Średni (Kimi K2.5, 1T, 128K, 3 USD), Wysoki (GPT MoE 2T, 128K, 6 USD), Premium (GPT MoE 2T, 400K, 45 USD) i Ultra (GPT MoE 2T, 400K, 150 USD). Vera Rubin + LPX umożliwia rentowną obsługę na wszystkich poziomach, odblokowując łączne roczne przychody w wysokości 300 miliardów dolarów na gigawat.
Ponad 24 duże przedsiębiorstwa zaprezentowały architektury agentów: 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 i Schneider Electric.
Partnerzy premierowi Vera Rubin NVL72 to AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius i NScale. Prezentacja przedstawia również głęboką integrację z konkretnymi usługami każdego dostawcy (np. Amazon SageMaker AI, Google Vertex AI, Azure Foundry, OCI Superclusters). Partnerzy OEM to Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, Foxconn i wielu innych.
NVIDIA opisuje 'Renesans IT w przedsiębiorstwach od SaaS do Agenta jako Usługi'. Tradycyjny model wydatków IT w przedsiębiorstwach przepływających przez oprogramowanie/SaaS i GSI do centrów danych przekształca się w pracowników informatycznych w przedsiębiorstwach wspieranych przez oprogramowanie/SaaS, GSI, dostawców AI i natywnych AI — wszyscy zużywający tokeny z fabryk AI. Stanowi to fundamentalną zmianę, w której moc obliczeniowa staje się przychodem, a tokeny stają się nowym towarem.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Odwołuj się do profesjonalnych projektów, wybierz swój styl i generuj slajdy z idealnym renderowaniem tekstu. Napędzane przez Nano Banana—zacznij tworzyć swoją prezentację teraz.
Your AI Agent for slides. Save time, shine faster with intelligent presentation creation.
© 2026 2slides. All rights reserved.