Hét forradalmian új processzor, öt rack rendszer, egyetlen hatalmas szuperszámítógép, Vera Rubin platformunk a mesterséges intelligencia minden szakaszában generációs ugrást jelent, a történelem eddigi legnagyobb infrastrukturális fejlesztése, amellyel az ügynöki (agentic) AI fejlődése fordulóponthoz érkezett - mondta Jensen Huang a március közepén San Joséban megtartott GTC 2026 konferencia nyitó előadásában.
Az NVIDIA vezérigazgatója a rendkívül gyors fejlődésre utalt, amely az AI infrastruktúrát a különálló processzorok és szerverek korai szakaszából rövid idő alatt a teljesen integrált, rack-szintű rendszerek, teljesítményre optimalizált adatközponti (POD) környezetek szintjére, napjainkra pedig az AI gyárak és a szuverén mesterséges intelligencia világába repítette. Mindezen fejlesztések a teljesítményt és a költséghatékonyságot is drámai mértékben növelték, így a szervezetek ma már mérettől függetlenül minden iparágban széles körben hozzáférnek a mesterséges intelligenciához, és a nagy erőforrás-igényű munkaterheléseket is mind nagyobb energiahatékonyság mellett futtathatják.
Jensen Huang, az NVIDIA vezérigazgatója a GTC 2026 nyitó előadásában - Képek: NVIDIA
AI szuperszámítógép ügynöki mesterséges intelligenciához
A Vera Rubin platform, amelynek számítási, hálózati és adattároló elemeit az NVIDIA együtt fejlesztette és mélyen integrálta, az eddigi legátfogóbb POD-szintű platformként jelenik meg, és kifejezetten mesterséges intelligenciára tervezett, moduláris, rack-szintű rendszerei egyetlen masszív, összefüggő szuperszámítógépként működnek, mondta Jensen Huang. Az új platformot a nyolcvannál több partnercéget felölelő NVIDIA MGX ökoszisztéma támogatja, amely több mint száz referencia-architektúrát, valamint globális ellátási láncot biztosít a rendszerek gyártásához és az AI gyárak kiépítéséhez.
A már gyártásban lévő processzorok - közöttük a Vera CPU-k és Rubin GPU-k - mellett a platform az NVIDIA különböző hálózati kártyáiból, kapcsolóiból és gyorsítóiból, valamint BlueField-4 DPU adatfeldolgozó egységeiből és újonnan integrált Groq 3 LPU nyelvi feldolgozó egységeiből épül fel. Egymással szorosan együttműködve ezek a komponensek a masszívan skálázott előtanítástól kezdve az utótanításon és tesztelésen át a valós idejű futtatásig, az inferenciáig a mesterséges intelligencia életciklusának minden szakaszát kiugró teljesítményű AI szuperszámítógépként támogatják.
A 72 darab Rubin grafikus processzort és 36 darab Vera központi feldolgozó egységet integráló NVIDIA Vera Rubin NVL72 Rack rendszer például a hatékonyságban hoz áttörést - a nagy, több neurális alhálózatból felépülő, mixture-of-experts típusú modellek tanításához negyedannyi GPU-t használ, mint a Blackwell platform, miközben wattonként akár tízszeres következtetési (inferencia) teljesítményt ér el, amivel a tanítás és a tulajdonlás teljes költéségét is jelentősen csökkenti.
Az NVIDIA Groq 3 LPX Rack rendszerrel pedig a számításgyorsítás lép szintet. Az alacsony késleltetést és kiterjedt kontextust követelő ügynöki mesterséges intelligencia futtatásához tervezett LPX a Vera Rubin platform több elemével integrálva kiugróan nagy teljesítményt, megawattonként akár 35-ször nagyobb következtetési áteresztőképességet biztosít - akár több billió paramétert tartalmazó modellek futtatásához is, hangzott el a konferencián.
San Joséban mutatkozott be a Vera Rubin DSX AI Factory referencia-architektúra is, amelynek alapján a hardvergyártók és a felhasználók szorosan integrált, nagy teljesítményű és magas rendelkezésre állású, energia-hatékony AI infrastruktúrát építhetnek, és azt a nagy intenzitású munkaterhelések alatt is megbízhatóan skálázhatják.
Vera Rubin-alapú termékeikkel és szolgáltatásaikkal az NVIDIA partnerei - közöttük a felhőszolgáltatók, valamint a szerver- és eszközszállítók - az év második felében lépnek piacra. A legfejlettebb, általános célú, multimodális AI modellek fejlesztői szintén bejelentették, hogy az új platform teljesítményében, energia- és költséghatékonyságában rejlő lehetőségek kiaknázására készülnek.
NemoClaw - nyílt és gyors ügynökfejlesztés megbízhatóan
Jensen Huang a CUDA (Compute Unified Device Architecture) kerek évfordulójáról is megemlékezett. Az NVIDIA által húsz évvel ezelőtt kifejlesztett párhuzamos számítási platform és programozási modell teszi lehetővé, hogy a szoftverek a gyártó GPU-it a grafikán túl az általános célú feldolgozás gyorsítására is használhassák.
A CUDA ma már minden iparágban sok száz alkalmazáshoz kínál API-kat - a technológia elterjedtségét jól érzékelteti, hogy az idei GTC konferenciát, amely ezernél több szekció előadást és kétezernél több előadót vonultatott fel, több mint 450 partnercég szponzorálta. A vezérigazgató egy ponton algoritmus-cégként jellemezte az NVIDIA-t, amely a CUDA alapjain épült fel, és nyitó előadásában több nagy szoftverbejelentést is tett.
San Joséban debütált például a nyílt forráskódú OpenClaw ügynök-platformhoz készült NVIDIA NemoClaw szoftveregyüttes, amellyel a vállalatok egy lépésben telepíthetik az NVIDIA Nemotron modelleket és a szintén most bejelentett NVIDIA OpenShell futtatókörnyezetet önvezérelten működő, önmagukat továbbfejlesztő AI ügynökök biztonságos és megbízható készítéséhez, skálázásához és hozzáférhetővé tételéhez.
Az NVIDIA NemoClaw bemutatkozása San Joséban Képek: NVIDIA
A NemoClaw az NVIDIA Agent Toolkit szoftverkészletét használja, ennek részeként telepíti az új futtatókörnyezetet. Az OpenShell egy elszigetelt homokozó (sandbox) környezetet hoz létre a nyílt modellek és az önvezérlő AI ügynökök számára - utóbbiak így minden hozzáférést megkapnak a termelékeny munkavégzéshez, miközben a vállalatnál bevezetett, szabályalapú biztonsági, hálózati és adatvédelmi korlátozások rájuk is kiterjednek.
Az Agent Toolkit további új eleme az NVIDIA AI-Q, egy referenciaként szolgáló, nyílt ügynökminta. A vállalatok ennek alapján gyorsan elkészíthetik saját, teljesen testre szabott ügynökeiket, amelyek felett teljes ellenőrzést és irányítást gyakorolhatnak. A felhasználók így vállalati adatvagyonukon és tudástárukon tanított, összefüggéseket felismerő, pontos válaszokat adó AI ügynököket készíthetnek, működésüket pedig a beépített értékelő rendszer segítségével ellenőrizhetik.
Tovább növeli a biztonságot, hogy a NemoClaw a vállalat helyi, dedikált rendszerein - laptopon, munkaállomáson vagy szuperszámítógépen - fut, miközben a létrehozott ügynökök egy biztonsági útválasztón keresztül a felhőben lévő, legfejlettebb nagy modelleket is elérik feladataik elvégzéséhez és új képességek elsajátításához.
A konferencián premierezett az NVIDIA Nemotron Coalition is, amelynek tagjai a globális AI ökoszisztémán belüli együttműködést kívánják erősíteni. A koalíció első innovációs projektjében a Mistral AI és az NVIDIA egy új alapmodellt fejleszt iparágspecifikus AI rendszerek utótanításához. Az NVIDIA DGX Cloud felhőplatformon készülő alapmodell a hamarosan megjelenő NVIDIA Nemotron 4 modellcsaládot fogja erősíteni.
Robotokat okosító világmodellek
A robotika gyors fejlődésével a feladatspecifikus gépeket mindinkább általános célú, adaptív rendszerek váltják fel, amelyek rugalmasan alkalmazkodnak a különféle feladatokhoz, és azokat ipari környezetben is pontosan, megbízhatóan elvégzik. A robotokat ehhez fel kell ruházni az érzékelés, az emberéhez hasonló gondolkodás, az önálló döntéshozás és cselekvés képességével. Gyártóiknak pedig olyan, a fizikai környezetet nagy hűséggel leképező szimulációkat kell létrehozniuk, amelyekben ezeket az intelligens rendszereket megtervezhetik, valamint tesztelhetik és optimalizálhatják, még éles bevezetésük előtt.
Az NVIDIA a globális robotikai ökoszisztéma számos szereplőjével együttműködik a fizikai mesterséges intelligencia fejlesztésében, amihez csúcstechnológiás eszközöket kínál. A GTC 2026 pódiumán mutatkozott be például az NVIDIA Isaac szimulációs keretrendszer is, újabb NVIDIA Cosmos és NVIDIA Isaac GR00T nyílt modellek társaságában.
A San Joséban bejelentett Cosmos 3 alapmodell elsőként egyesíti a szintetikus világok generálását a gépi látás értelmezésével és a cselekvés szimulálásával, hogy felgyorsítsa a komplex környezetekbe szánt, általános robotintelligencia fejlesztését. Az egyelőre csak a korai felhasználók szűkebb körében elérhető Isaac Lab 3.0 pedig fejlettebb támogatást ad a bonyolult és kifinomult mozdulatok szimulációihoz, és ipari méretekben gyorsítja a robotok tanítását NVIDIA DGX-osztályú infrastruktúrán.
A konferencia közönsége láthatta a következő generációs GR00T N2 alapmodell előzetes bemutatóját is. A DreamZero 14 milliárd paraméteres robotikai cselekvési és világmodell (WAM) segítségével tanított gépek új környezetben új feladat kétszer gyakrabban végeznek el sikerrel, mint azok a robotok, amelyek egyedül a gépi látás értelmezésén alapuló cselekvési modellekre támaszkodnak. A most bejelentett, új rendszereket is az NVIDIA Jetson Thor robotikai számítási platformja támogatja, amelyen a fejlesztők a szimulációs tanítás szakaszából gyorsabban és megbízható módon léphetnek tovább az intelligens robotok valós világbeli bevezetéséhez.
Nem utolsósorban az NVIDIA Inception startup inkubátor programján keresztül világszerte több mint 40 ezer feltörekvő cégnek ad hozzáférést a fizikai mesterséges intelligencia fejlesztését gyorsító technológiáihoz és eszközeihez. A Hugging Face közösséggel kialakított együttműködés részeként pedig az Isaac és a GR00T a nyílt forráskódú LeRobot keretrendszerben is elérhetővé vált. Az NVIDIA ökoszisztéma kétmillió robotikai fejlesztője és a Hugging Face 13 millió AI fejlesztője immár ezen a ponton is kapcsolódhat egymáshoz, amikor intelligens robotikai megoldásokon dolgozik.
Képek: NVIDIA