Дженсен Хуанг презентує платформу Vera Rubin вагою 2,5 тонни на CES 2026, прагнучи підкорити фізичний штучний інтелект

CES 2026 щойно став свідком історичного прориву в галузі штучного інтелекту, коли Дженсен Хуанг, генеральний директор NVIDIA, представив на сцені “чудо-машину” вагою 2,5 тонни. На відміну від попередніх років, коли акцент був зроблений на споживчі графічні карти, цього разу Дженсен Хуанг повністю змістив фокус на системи обчислень для підприємств, оголосивши платформу Vera Rubin — крок вперед у розвитку GPU NVIDIA.

За 48 годин Хуанг виступив на трьох великих заходах: NVIDIA Live, технологічній конференції AI з Siemens та TechWorld від Lenovo. Така послідовність появ не випадкова — вона відображає загальну стратегію NVIDIA щодо створення екосистеми AI для реальних застосувань.

Vera Rubin: прорив у архітектурі чипів NVIDIA

Платформа Vera Rubin, названа на честь відомого астронома, символізує кардинальні інновації. Вперше в історії NVIDIA один покоління продуктів не лише покращує існуючі рішення, а й одночасно перепроектовує шість різних типів чипів, які вже перейшли до масового виробництва.

Причина такої зміни очевидна: закон Мура сповільнився. Традиційний підхід вже не встигає за швидкістю зростання AI-моделей у 10 разів щороку. Хуанг і NVIDIA обрали шлях “максимальної координації дизайну” — інновації на всіх рівнях одночасно.

Шестірня включає:

• Vera CPU: 88 ядер Olympus, системна пам’ять 1,5 ТБ (у 3 рази більше за Grace), підтримка 176 потоків обробки з пропускною здатністю NVLink C2C 1,8 ТБ/с
• Rubin GPU: обчислювальна потужність NVFP4 — 50 PFLOPS (у 5 разів більше Blackwell), з інтегрованим 3-м поколінням трансформерного двигуна
• ConnectX-9: Ethernet 800 Гбіт/с з підтримкою програмованого RDMA
• BlueField-4 DPU: спеціалізований процесор з 64 ядрами Grace CPU, з 150 ТБ кеш-пам’яті
• NVLink-6 Switch: з’єднання 72 GPU у єдину систему
• Spectrum-6: оптична технологія з 512 каналами по 200 Гбіт/с кожен

Вражаюча продуктивність

Система Vera Rubin NVL72 демонструє неймовірні показники. У задачах inference обчислювальна потужність досягає 3,6 EFLOPS — у 5 разів більше Blackwell. У тренуванні — 2,5 EFLOPS, що в 3,5 рази більше.

Об’єм пам’яті LPDDR5X досягає 54 ТБ (у 3 рази більше попереднього покоління), а HBM4 — 1,6 ПБ/с, у 2,8 рази швидше. Найвражаюче — при зростанні продуктивності у кілька разів кількість транзисторів зросла лише у 1,7 разу і становить 220 трильйонів.

Навіть з точки зору вартості Vera Rubin демонструє силу. Для тренування моделі з 100 трильйонами параметрів потрібно лише ¼ систем Blackwell, а вартість одного токена — у 10 разів менша. Що стосується енергоефективності, throughput (кількість AI токенів, оброблених за один ват і долар) зросла у 10 разів — для дата-центру вартістю 50 мільярдів доларів це означає подвоєння доходів.

Технологія мереж Spectrum-X: “Безкоштовно” 5 мільярдів доларів

Хуанг точно порахував: Spectrum-X, платформа Ethernet-мережі для AI, може збільшити пропускну здатність на 25%, що еквівалентно економії 5 мільярдів доларів для дата-центру в гігаватті. Він впевнений: “Ця мережа майже безкоштовна.”

Ця технологія використовує процес COOP від TSMC, інтегруючи кремнієві фотонні компоненти, що дозволяє GPU і BlueField-4 працювати у масштабі десятків тисяч пристроїв як єдине сховище.

Вирішення “проблеми довгого хвоста” кешу ключ-значення

Одним із серйозних викликів у AI є KV Cache — кеш пам’ять ключ-значення, або “пам’ять задач”. При довгих діалогах і великих моделях HBM стає надмірно навантаженою.

Vera Rubin вирішує цю проблему, розгортаючи BlueField-4 у кожному серверному вузлі. Кожен вузол має 4 BlueField-4, кожен з яких має 150 ТБ кешу, забезпечуючи 16 ТБ для кожного GPU без зниження швидкості передачі даних (залишається 200 Гбіт/с).

Посилена безпека

Vera Rubin підтримує Confidential Computing — всі дані шифруються під час передачі, зберігання і обчислень, включно з PCIe, NVLink і комунікаціями між CPU і GPU. Це дозволяє компаніям впроваджувати моделі без ризику витоку даних.

Відкритий код і агент: тренди майбутнього

Хуанг наголосив на важливості відкритого програмного забезпечення. Особливо він похвалив DeepSeek V1 — першу відкриту систему inference, яка здивувала світ. На його слайді представлені моделі Kimi k2 і DeepSeek V3.2 — лідери у галузі.

Хоча нинішні відкриті моделі поступаються за точністю приблизно на 6 місяців, кожні півроку з’являється нова модель. Саме цей швидкий цикл оновлень пояснює, чому стартапи, гіганти і дослідники не хочуть їх пропустити — навіть NVIDIA.

NVIDIA створює екосистему з відкритим кодом у сферах біо, фізики AI, агентних моделей, робототехніки і автопілота. Вони також розробляють передові моделі, такі як La Proteina (синтез білків) і OpenFold 3, а також суперкомп’ютер DGX Cloud вартістю мільярди доларів.

Фізичний AI: підкорення реального світу

Якщо великі мовні моделі вирішують проблему “цифрового світу”, то наступна амбіція Хуанга — підкорити “фізичний світ”.

Хуанг пропонує архітектуру “три комп’ютери” для Physical AI: тренувальний комп’ютер (на базі GPU), inference-комп’ютер (мозок у роботі або автомобілі), і симуляційний комп’ютер (Omniverse і Cosmos).

Alpamayo: система автопілота з можливістю мислення

На цій основі Хуанг офіційно презентував Alpamayo — першу у світі модель автопілота, здатну мислити і робити висновки.

На відміну від традиційних систем, Alpamayo не просто виконує жорсткі команди. У складних дорожніх ситуаціях він може робити висновки, як людина: “Він скаже вам, що робитиме далі і чому саме так.”

Mercedes CLA з технологією Alpamayo буде офіційно представлений у США у першому кварталі 2026 року, а потім — у Європі та Азії. За оцінками NCAP, цей автомобіль стане найбезпечнішим у світі завдяки унікальній архітектурі “подвійного стеку безпеки” NVIDIA — коли модель AI не впевнена, система переходить у режим традиційної безпеки.

Стратегія робототехніки: від Boston Dynamics до заводів

Усі роботи будуть оснащені міні-комп’ютерами Jetson, навченими у Isaac Simulator на платформі Omniverse. NVIDIA інтегрує цю технологію у промислову екосистему, співпрацюючи з Synopsys, Cadence, Siemens.

Хуанг запросив на сцену роботів-людей, чотириногих роботів від Boston Dynamics і Agility, а також милих роботів Disney. Але він підкреслив найважливіше: “Найбільший робот — це насправді завод.”

У майбутньому дизайн чипів, систем і моделювання заводів будуть прискорюватися за допомогою фізичного AI. Хуанг навіть сказав роботу: “Ви будете проектуватися у комп’ютері, вироблятися у комп’ютері, і перевірятися у комп’ютері перед тим, як опинитися під реальним навантаженням.”

Комплексна стратегія Хуанга

На тлі дискусій про “бульбашку AI” Хуанг, здається, прагне довести, що AI справді може щось зробити. Окрім оголошення платформи Vera Rubin, він активно інвестує у застосунки і софт.

Від створення чипів для віртуального світу до безпосереднього демонстрування і фокусування на Physical AI — автопілотах, людських роботах — щоб увійти у реальний фізичний світ. Як сказав Хуанг: “Лише коли йде битва, зброя може продаватися далі.”

CES 2026 довів, що з Хуангом у команді NVIDIA не просто продає чипи — вони створюють майбутнє фізичного AI.