Osnivač i glavni izvršni direktor NVIDIA-e Jensen Huang na pozornici u Fontainebleau Las Vegasu otvorio je CES 2026 porukom da se umjetna inteligencija širi na svaku domenu i svaki uređaj. „Računalstvo je temeljito preoblikovano zahvaljujući ubrzanom računalstvu i umjetnoj inteligenciji“, rekao je Huang. „To znači da se oko 10 bilijuna dolara računalne infrastrukture iz proteklog desetljeća sada modernizira na ovaj novi način računalstva.“
Huang je predstavio Rubin, NVIDIA-inu prvu ekstremno kodesigniranu AI platformu sa šest čipova koja je sada u punoj proizvodnji, te Alpamayo, otvorenu obitelj modela za zaključivanje namijenjenu razvoju autonomnih vozila, kao dio široke inicijative za uvođenje umjetne inteligencije u svaku domenu.
S platformom Rubin NVIDIA želi „pogurnuti AI prema sljedećoj granici“ uz istodobno smanjenje troška generiranja tokena na otprilike jednu desetinu u odnosu na prethodnu platformu, čime velika umjetna inteligencija postaje znatno isplativija za implementaciju.
Huang je također naglasio ulogu NVIDIA-inih otvorenih modela u svim domenama, treniranih na NVIDIA superračunalima, koji čine globalni ekosustav inteligencije na kojem programeri i poduzeća mogu graditi.
„Svakih šest mjeseci pojavljuje se novi model i oni postaju sve pametniji“, rekao je Huang. „Zbog toga vidimo eksplozivan rast broja preuzimanja.“
Izgrađena od podatkovnog centra prema van, Rubin platforma obuhvaća GPU-ove Rubin s 50 petaflopsa NVFP4 inferencije, Vera CPU-ove optimizirane za prijenos podataka i agentno procesiranje, NVLink 6 mrežu za skaliranje prema gore, Spectrum-X Ethernet Photonics za skaliranje prema van, ConnectX-9 SuperNIC-ove i BlueField-4 DPU-ove. Ekstremni kodesign, odnosno istodobno projektiranje svih tih komponenti, ključan je jer skaliranje AI-ja na gigarazinu zahtijeva čvrsto integrirane inovacije na razini čipova, ladica, rackova, mreža, pohrane i softvera kako bi se uklonila uska grla i drastično smanjili troškovi treniranja i inferencije, objasnio je Huang.
Predstavio je i AI-native pohranu s NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform, AI-native KV-cache sloj koji ubrzava dugotrajnu inferenciju s pet puta većim brojem tokena u sekundi, pet puta boljim omjerom performansi i ukupnog troška vlasništva te pet puta većom energetskom učinkovitošću.
Na sajmu CES 2026 u Las Vegasu NVIDIA je predstavila Alpamayo, obitelj open-source modela zaključivanja osmišljenih za vođenje autonomnih vozila kroz složene i zahtjevne prometne situacije. Središnji dio predstavljanja bio je Alpamayo 1, sustav s 10 milijardi parametara temeljen na konceptu lanca zaključivanja, za koji NVIDIA tvrdi da se u pristupu vožnji približava načinu na koji razmišlja čovjek. Model funkcionira tako da neočekivane prometne situacije razlaže na manji skup problema prije nego što pronađe najsigurniji mogući put naprijed. U svakoj fazi procesa model je sposoban objasniti vlastito rezoniranje.
Povezani model nazvan AlpaSim omogućuje razvojnim timovima zatvoreno treniranje za scenarije vožnje koji se rijetko pojavljuju u stvarnom svijetu. Jensen Huang je istaknuo da će Mercedes-Benz CLA model iz 2025. godine biti prvo vozilo koje će se isporučivati s cjelokupnim NVIDIA-inim sustavom za autonomnu vožnju, uključujući Alpamayo. „Naša je vizija da će jednoga dana svaki automobil i svaki kamion biti autonoman“, rekao je Huang, u svome keynotu na CES-u u Las Vegasu.
Nakon najava vezanih uz Alpamayo, na pozornici su se Huangu pridružila dva droida BD-1 iz igre Star Wars Jedi: Fallen Order, od kojih je jedan bio viđen i na prošlogodišnjem CES-u. Nakon toga, Huang se osvrnuo na Vera Rubin arhitekturu. NVIDIA je ovu GPU arhitekturu prvi put najavila 2024. godine, a sada je započela proizvodnja superračunala koje koristi novu tehnologiju. Jedan Vera CPU ima 88 prilagođenih Olympus jezgri i 1,5 TB sistemske memorije, s ukupno 227 milijardi tranzistora. Rubin GPU sadrži 336 milijardi tranzistora, a svako Vera Rubin superračunalo uključuje po jedan par oba ova procesorska elementa.
Razvoj modela zaključivanja poput Alpamaya upućuje na pomak autonomne vožnje prema sustavima koji ne samo da reagiraju na senzorske podatke, već i transparentno objašnjavaju svoje odluke, što je ključno za povjerenje regulatora i korisnika. Open-source pristup dodatno potiče širu industrijsku suradnju i brže usvajanje standarda.
Zajednička nit ovogodišnjeg CES-a jest kontrola cijelog tehnološkog lanca, uz poseban fokus na pohranu podataka i ono što Nvidia opisuje kao sljedeće usko grlo: agentsku umjetnu inteligenciju kojoj treba više konteksta, više memorije, više mrežnih resursa i manje izgovora zašto ne može funkcionirati u stvarnom svijetu. Poruka je jasna: „AI tvornice” sada su nova kategorija proizvoda, a Nvidia namjerava prodavati nacrte, strojeve, operativni sustav i sve ostalo što ide uz to.
Integracija zatvorenog treniranja za rijetke scenarije smanjuje ovisnost o dugotrajnim i skupim testiranjima u stvarnom prometu. Najava potpune implementacije NVIDIA-ina AV stacka u serijsko vozilo važan je signal zrelosti tehnologije. Istodobno, kontinuirani rast kompleksnosti čipova, vidljiv u Vera Rubin arhitekturi, pokazuje koliko se računalni zahtjevi umjetne inteligencije ubrzano povećavaju. Kombinacija CPU i GPU dizajna prilagođenih za AI radna opterećenja omogućuje izgradnju sve snažnijih superračunala.
Takvi sustavi imaju primjenu ne samo u autonomnoj vožnji, već i u znanstvenim istraživanjima, simulacijama i razvoju generativne umjetne inteligencije. CES se tako ponovno potvrđuje kao platforma na kojoj NVIDIA demonstrira dugoročnu strategiju, a ne samo kratkoročne proizvode. Transparentnost u AI odlučivanju postaje jednako važna kao i sirova računalna snaga. Dugoročno, upravo će spoj objašnjive umjetne inteligencije i ekstremno snažnog hardvera definirati sljedeću fazu autonomnih sustava.
