Il CEO di Nvidia Jensen Huang parla durante un discorso alla conferenza GTC di Nvidia il 16 marzo 2026 a San Jose, California. La conferenza GTC di Nvidia si concentra sugli sviluppi recenti e sugli usi futuri dell’intelligenza artificiale.
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A Quello di Nvidia Durante la conferenza annuale degli sviluppatori di lunedì, il CEO Jensen Huang è salito sul palco davanti a una sala gremita e ha detto che si aspetta che gli ordini di acquisto tra Blackwell e Vera Rubin raggiungano i 1 trilione di dollari fino al 2027.
L’anno scorso, la società aveva previsto un’opportunità di guadagno di 500 miliardi di dollari tra le due tecnologie di chip. Dopo il rapporto sugli utili di Nvidia del mese scorso, il capo delle finanze Colette Kress ha affermato che la società prevede che la crescita quest’anno supererà quanto incluso in story stima.
Huang ha affermato che la domanda è in forte espansione sia da parte delle startup che delle grandi aziende. Lunedì le azioni di Nvidia sono aumentate di circa il 2%.
“Se solo potessero ottenere più capacità, potessero generare più token, i loro ricavi aumenterebbero”, ha detto Huang al GTC di San Jose, in California.
Le unità di elaborazione grafica per l’intelligenza artificiale di Nvidia hanno trasformato il marchio in un nome familiare e nella società pubblica più preziosa al mondo, con un valore di circa 4,5 trilioni di dollari. Man mano che l’adozione di massa dell’intelligenza artificiale si sposta dai chatbot alle app di agenti che generano altri agenti per svolgere attività, il numero di token generati è esploso, creando una necessità ancora maggiore di eseguire l’inferenza a velocità più elevate.
Il produttore di chip ha dichiarato a febbraio che i ricavi su base annua di questo trimestre aumenteranno di circa il 77% arrivando a circa 78 miliardi di dollari. La società ha registrato 11 trimestri consecutivi di crescita dei ricavi superiore al 55%.
Nvidia dovrebbe lanciare Vera Rubin entro la wonderful dell’anno. Il sistema, composto da 1,3 milioni di componenti, fornirà prestazioni per watt 10 volte superiori rispetto al suo predecessore, Grace Blackwell, afferma l’azienda. Si tratta di uno sviluppo significativo se si considera che il consumo di energia è uno dei problemi più critici che deve affrontare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Sempre lunedì, Huang ha presentato l’unità di elaborazione linguistica Nvidia Groq 3, o LPU, il primo chip dell’azienda dalla startup che ha acquisito in gran parte attraverso un acquisto di asset da 20 miliardi di dollari a dicembre, il suo più grande accordo mai realizzato. La spedizione è prevista nel terzo trimestre.
Groq è stata fondata dai creatori di Quello di Google unità di elaborazione tensore interna, che ha guadagnato terreno negli ultimi anni come concorrente delle unità di elaborazione grafica di Nvidia. La Groq 3 LPU è costruita per migliorare la sua tecnologia, con un core ottimizzato per velocizzare la GPU.
Huang ha introdotto un rack completo dedicato all’alloggiamento dei nuovi acceleratori Groq.
Il rack Groq 3 LPX conterrà 256 LPU ed è pensato per essere posizionato accanto al sistema su scala rack Vera Rubin che verrà spedito ai clienti entro la wonderful dell’anno. Huang ha affermato che il rack Groq LPX può aumentare le prestazioni in termini di token per watt delle sue GPU Rubin di 35 volte.
“Abbiamo unito, unificato due processori con differenze estreme, uno per un throughput elevato, uno per la bassa latenza. Ciò non cambia il fatto che abbiamo bisogno di molta memoria”, ha affermato Huang. “E quindi aggiungeremo semplicemente un sacco di chip Groq, che espanderanno la quantità di memoria di cui dispone.”
Huang ha anche mostrato un prototipo di Kyber, il prossimo grande passo avanti di Nvidia nell’architettura rack dopo Rubin. Integrerà 144 GPU in vassoi di calcolo posizionati verticalmente anziché orizzontalmente per aumentare la densità e ridurre la latenza. Il design Kyber sarà disponibile in Vera Rubin Extremely, il prossimo sistema rack-scale di Nvidia, la cui distribuzione è prevista per il 2027.
— Jordan Novet della CNBC ha contribuito a questo rapporto.
OROLOGIO: All’interno del sistema AI Vera Rubin di Nvidia
