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Jensen HuangのCES基調講演:5つの主要な発表

2025年のコンシューマーエレクトロニクスショー(CES)は、ラスベガスで本日(7位)に始まりました。彼の象徴的な黒い革のジャケットに登場したHuangは、次世代のBlackwell Architectureに基づいて新しいGeForce RTX 50シリーズGPUを掲載し、Cosmosプラットフォームを導入し、次世代の自動車プロセッサThorを発表し、発表し、発表しました。主要な自動車メーカーとのコラボレーション。

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キーポイント1:GEFORCE RTX 50シリーズGPUとBlackwell Architectureが発表

CESで、Jensen Huangは、RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 TI、RTX 5070を含む新しいBlackwell Architectureを搭載したGeForce RTX 50シリーズGPUを導入しました。Huangは、Blackwellが完全に生産されていることを明らかにしました。今年の1月後半に市場。

HuangはRTX 5090 GPUを紹介し、920億のトランジスタを誇り、3,400トップの計算能力を提供しました(1つのトップは1兆秒の操作に等しい)。エントリーレベルのRTX 5070は、AIパフォーマンスの1,000トップを提供します。

新しいGPUは、ゲームのビジュアルに前例のないリアリズムを提供します。RTX 50シリーズの価格設定も発表されました:RTX 5090で1,999ドル、RTX 5080の999ドル、RTX 5070 TIの場合は749ドル、RTX 5070で549ドル。4090。

Huangはまた、72のBlackwell GPUまたは144チップを統合するGrace Blackwell NVLink72 Mega-Chipの開発を発表し、世界最速のスーパーコンピューターの計算機能を超えています。NVLINKシステムは、エージェントAI向けに設計されており、テスト期間を強化し、顧客とのやり取りを改善できます。Huangは、技術的で革新的な境界を押し広げるように設計されたBlackwellシステムの前例のないスケールと計算強度を強調しました。

キーポイント2:世界モデルのコスモスの紹介

Huangは、Cosmos Foundationモデルを発表し、画像とテキストをロボットの実用的なタスクに翻訳することができます。視覚と言語の理解をシームレスに組み合わせることにより、Cosmosは複雑なアクションを実行します。このモデルはオープンソースで、GitHubでダウンロードできます。

デモでは、テキスト、画像、またはビデオプロンプトに応答するCosmosが、自律的な運転およびロボット工学アプリケーションに合わせた仮想世界のシナリオを生成することを示しました。たとえば、艦隊を展開して実際のデータを収集したり、ヒューマノイドロボットを繰り返し人間のデモンストレーションで訓練したりする代わりに、将来のトレーニングは、COSMOSによって生成される超現実的な仮想画像に依存する可能性があります。

しかし、Huangは、CosmosがAI機能の「ChatGptマイルストーン」に到達するために膨大な量のデータを必要とすることを警告しました。

キーポイント3:Thor Automotiveプロセッサの起動

Huangは、膨大な量のセンサーデータを処理するために設計された革新的なロボット工学コンピューターである次世代の自動車プロセッサであるThorを発表しました。

キーポイント4:大手自動車メーカーとのパートナーシップ

Huangは、中国の自動車メーカーBYD、Li Auto、Xiaomi、およびZeekrとのコラボレーションなど、Nvidiaの自動車パートナーシップを強調しました。彼は、トヨタがNvidiaの自動車チップとオペレーティングシステムを採用することを発表し、より多くの開発者とパートナーをOmniverseに接続してエコシステムを拡大することを誓約すると発表しました。これは、50兆ドルのグローバルGDP内の重要な非効率性と自動化の機会に対処することを目的としています。

キーポイント5:MediaTekを使用したパーソナルAIスーパーコンピューター

Huangは、AI開発者向けに合わせた新しい高性能デスクトップコンピューターであるProject Digitsを導入し、AIシステムの開発とテストを加速しました。このコンピューターは、NvidiaのコアデータセンターチップとMediaTekのCPUテクノロジーを統合し、3,000ドルから始まり、プロの市場をターゲットにしています。

プロジェクトの数字は、特に自律運転、ロボット工学、およびその他の物理的なAIアプリケーションでAIモデルのテストに最適であり、これらの分野で重要なユーティリティを提供します。