Jensen Huangs Jüngste Rede: 1 Milliarde US-Dollar Investition in Nokia, Rubin-Massenproduktion Im Nächsten Jahr, Implementierung Einer KI-Fabrik …

Am 28. Oktober um 12:00 Uhr Eastern Time hielt Nvidia-CEO Jensen Huang eine Keynote-Ansprache auf der GTC-Konferenz in Washington, D.C. Dies war die zweite regionale GTC in diesem Jahr nach der Hauptkonferenz in San Jose und das erste Mal, dass sie in Washington, D.C., dem politischen Zentrum der Vereinigten Staaten, stattfand.Die Konferenz umfasste mehr als 70 Sitzungen zu Themen wie Agentic AI, Robotik, Quantencomputing und KI-native Telekommunikationsnetze und wurde von Außenstehenden einst als Zeichen für Nvidias Wandel von einem „KI-Führer“ zu einem „Teilnehmer an der KI-Infrastruktur“ gesehen.

Auf der GTC im März bezeichnete Jensen Huang die Veranstaltung scherzhaft als den „Super Bowl der KI-Branche“. Bei seiner Ankunft in Washington begann er humorvoll mit den Worten: „Da dies der Super Bowl ist, sollte jeder Super Bowl eine spektakuläre Vorberichterstattung haben, und dieses Jahr ist es ein Treffen von All-Star-Athleten und -Teams.“

Vor dem offiziellen Start der Live-Übertragung lautete das offizielle Vorschau-Thema: „Sehen Sie, was die Zukunft der KI bringt“.Diese Rede deckt ein breites Spektrum an Branchen und Bereichen ab, darunter Telekommunikation, Quantencomputing, KI-Fabriken, Unternehmens-Computing, Robotik usw.In seiner Rede brachte Jensen Huang wiederholt seinen Dank und seine Erwartungen an die Partner zum Ausdruck. Für NVIDIA könnte die von ihnen entworfene Zukunftsvision einen neuen Wegweiser für die Führungsrolle in den Bereichen Infrastruktur und Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz darstellen.

Zu Beginn seiner Rede kündigte Lao Huang eine bedeutende Zusammenarbeit an:Nvidia plant, 1 Milliarde Dollar in Nokia zu einem Ausgabepreis von 6,01 Dollar pro Aktie zu investieren.Die beiden Unternehmen sind eine strategische Partnerschaft eingegangen, um das branchenführende Radio Access Network (RAN)-Portfolio von Nokia um kommerzielle AI-RAN-Produkte auf Basis der NVIDIA-Technologie zu erweitern und es Kommunikationsdienstleistern so zu ermöglichen, KI-native 5G-Advanced- und 6G-Netzwerke auf der NVIDIA-Plattform bereitzustellen.

Vorschau auf die Rubin-Plattform: Massenproduktion im nächsten Jahr, die die Rechenleistung von KI revolutionieren wird

Während sich die GTC im März auf die Präsentation neuer Technologien konzentrierte, standen Implementierung und Einsatz im Mittelpunkt der GTC im Oktober. Jensen Huang gab die Fortschritte in der Entwicklung der Rubin-Plattform der nächsten Generation bekannt. Die Rubin-Plattform zeichnet sich durch ein komplett kabelloses System und Flüssigkeitskühlung aus. Jedes Rechenmodul integriert acht Connect X9 Super-Netzwerk-Chips, acht CP-Achsen, vier Blue Field-4 Datenprozessoren, zwei Vera CPUs und vier Rubin-Pakete. Die Plattform soll voraussichtlich im nächsten Jahr in die Serienproduktion gehen und ausgeliefert werden und damit eine solide Hardware-Grundlage für die weltweite KI-Forschung und -Anwendung bieten.

KI-Fabriken ermöglichen den Aufbau von Infrastruktur und einen positiven Kreislauf der Unternehmenszusammenarbeit.

Jensen Huang beschrieb das Vortraining als etwas, das im Kindergarten gelehrt wird; umfangreiches Training entspricht umfassendem Lernen und Denken, was das Modell zwar intelligenter macht, aber auch einen höheren Rechenaufwand mit sich bringt. Dadurch entsteht ein positiver Kreislauf: Je intelligenter das KI-Modell, desto mehr Menschen nutzen es; je mehr es genutzt wird, desto mehr Rechenleistung wird benötigt; und mehr Rechenleistung macht das Modell noch intelligenter.Aus der Perspektive der Branchenstrategie schlug Jensen Huang vor, dass die KI-Branche in einen positiven Kreislauf (Virtueller Kreislauf) eingetreten sei.

Das Konzept der KI-Fabriken hat auf der GTC-Konferenz im März großen Eindruck hinterlassen, und diese Konferenz in Washington markiert den Beginn der Konstruktionsphase dieser Idee. „Künstliche Intelligenz ist kein Werkzeug, sondern ein Job“, sagte Huang. „Zum ersten Mal trägt Technologie wirklich dazu bei, unsere Produktivität zu steigern.“ Er wies darauf hin, dass die KI-Fabrik nicht nur ein Rechenzentrum, sondern auch eine Plattform für die groß angelegte Generierung und Bereitstellung von Token sei.

NVIDIA präsentierte einen skalierbaren Computer für ein komplettes Rack und stellte Spectrum-X AI sowie die BlueField-4 DPU vor, die Hochgeschwindigkeitsverbindungen und Energieeffizienzoptimierung für KI-Fabriken bieten. Zudem wurde die digitale Zwillingsplattform Omniverse DSX veröffentlicht, mit der KI-Fabriken von 100 Megawatt bis Gigawatt geplant und betrieben werden können und die potenziell jährliche Mehreinnahmen in Milliardenhöhe generieren. Die Plattform wurde im AI Factory Research Center in Manassas, Virginia, validiert und unterstützt globale Partner beim Aufbau ihrer KI-Infrastruktur.

Was die tatsächliche Umsetzung betrifft,Der Pharmapionier Lilly setzt die weltweit erste KI-Fabrik ein, die unabhängig von einem Pharmaunternehmen gebaut und betrieben wird – den weltweit ersten NVIDIA DGX SuperPOD, der mit dem NVIDIA DGX B300-System ausgestattet ist.

Ausgestattet mit 1.016 NVIDIA Blackwell Ultra GPUs wird diese KI-Fabrik die Entwicklungszyklen von Medikamenten deutlich verkürzen, Durchbrüche in Bereichen wie Genomik, personalisierter Medizin und Moleküldesign beschleunigen und die Arzneimittelentwicklung in das Zeitalter der industrietauglichen KI führen. Mithilfe der NVIDIA BioNeMo-Plattform kann Lilly zudem KI-Modelle trainieren und dabei Erfahrungen aus Millionen von Experimenten mit öffentlich zugänglichen Forschungsergebnissen kombinieren, um Antikörper, Nanokörper und neuartige Moleküle mit beispielloser Genauigkeit und Geschwindigkeit zu generieren und zu testen.

Die KI-Fabrik kann auch zur Entdeckung neuer Biomarker und zur Entwicklung von Gentherapien für degenerative Erkrankungen eingesetzt werden. Darüber hinaus kann sie beim Aufbau von Sprachmodellen für klinische Studien helfen und interne Prozesse wie das Verfassen medizinischer Texte beschleunigen.

In Kombination mit dem Open-Source-Framework MONAI kann AI Factory auch Eli Lillys Deep-Learning-Forschung im Bereich der bildgebungsgestützten Präzisionsmedizin beschleunigen und so die Bildverarbeitungszeit von Monaten auf Tage verkürzen und die personalisierte Behandlung deutlich beschleunigen.

Das neue Zeitalter der Roboter hat begonnen

Bei einer Veranstaltung im März erwähnte Jensen Huang, dass „eine neue Ära für Roboter angebrochen ist“. Heute brachte Huang auch mehrere wichtige Updates zu Robotern und physischer KI mit.

Im Hinblick auf die Modelle führte er Aktualisierungen am Cosmos-Weltbasismodell und am Isaac GR00T-Roboterbasismodell ein:

* Cosmos Predict 2.5: Integriert drei Modelle in ein einziges für eine schnelle Weltsimulation und generiert 30-Sekunden-Videos aus einem einzigen Bild.

* Cosmos Transfer 2.5: Im Vergleich zu Cosmos Transfer 1 ist es nur noch ein Drittel so groß, kann aber dennoch qualitativ hochwertigere und realistischere Daten aus 3D-Szenen generieren.

* Cosmos Reason: Ein Bild-Sprach-Modell mit Schlussfolgerungsfunktionen, jetzt als NVIDIA NIM-Mikrodienst für ein fortgeschrittenes multimodales Verständnis verfügbar.

* Cosmos-Datensatzsuche: Unterstützt den Echtzeitabruf von Trainingsszenarien und verkürzt den Iterationszyklus nach dem Training von Monaten auf Tage.

* Isaac GR00T N1.6: Verbessert die Denkfähigkeit, die Generalisierungsfähigkeit und die Fähigkeit zur Ganzkörperkontrolle humanoider Roboter.

Darüber hinaus veröffentlichte NVIDIA den weltweit größten Open-Source-Datensatz für physikalische KI, der 1.700 Stunden multimodale Fahrsensordaten aus den USA und Europa sowie GR00T-Trainingsdaten enthält.Letzterer ist zu einem der zehn am häufigsten heruntergeladenen Datensätze in der Geschichte von Hugging Face geworden.

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Jensen Huang in seiner Keynote-Rede, die vollgepackt war mit Informationen und technologischen Neuerungen, die Fähigkeiten und den Wert von NVIDIA beim Aufbau von KI-Infrastruktur aus verschiedenen Perspektiven beleuchtete – von großflächigem GPU-Einsatz und Quantendurchbrüchen bis hin zu KI-Fabriken und Robotik.