Lao Huangin CES-puheen keskeiset kohdat: 1. Infrastruktuurin ja laskentatehon tasolla NVIDIA murtaa fyysiset rajat voimalla "äärimmäisen yhteistyösuunnittelun" kautta ja rekonstruoi datakeskusten kustannuslogiikan. Vain 1,6-kertaisen transistorien määrän pullonkaulan edessä NVIDIA pakotti päättelysuorituskyvyn viidenkertaiseksi ja laski tokenien tuotannon kustannukset 1/10:een Vera Rubin -alustan, NVLink 6:n yhteyden ja BlueField-4-pohjaisen päättelymuistin tallennusalustan avulla. Tämän tason ydintavoitteena on ratkaista agenttisen tekoälyn ongelmat "ei osaa laskea" ja "muistaa" (muistiseinä), raivaten tietä tekoälyn siirtymiselle koulutuksesta laajamittaiseen päättelyyn. 2. Mallin kehityksen tasolla NVIDIA on virallisesti vakiinnuttanut paradigman muutoksen "generatiivisesta tekoälystä" "päättelytekoälyyn" (test-time scaling). Huang korosti, että tekoäly ei ole enää kertaluonteinen kysymys-vastaus, vaan ajatusketju, joka vaatii monivaiheista ajattelua ja suunnittelua. Avoimen lähdekoodin Alpamayo (autonominen ajopäättely), Cosmos (fyysinen maailma -malli) ja Nemotron-sarjamallien avulla NVIDIA edistää tekoälyä loogisen päättelyn ja pitkäaikaisen muistin kykyjen avulla, jotta se pystyy käsittelemään monimutkaisia pitkän hännän skenaarioita, joita ei ole aiemmin nähty. 3. Fyysisellä laskeutumistasolla NVIDIA ilmoitti, että "fyysinen tekoäly" on virallisesti siirtynyt kaupalliseen ansaintavaiheeseen, mikä rikkoo tilanteen, jossa tekoäly on olemassa vain ruudulla. Esitys selvensi Mercedes-Benzin tien päälle lähtöaikataulua vuoden 2026 ensimmäisellä neljänneksellä ja esitteli syvällisen full-stack-yhteistyön Siemensin kanssa teollisessa metaversumissa. Yhdistämällä Omniversen simulaatioympäristön, synteettisen datan generoinnin ja robottien ohjausmallit NVIDIA tuo tekoälykyvykkyyksiä Internet-pilven "pehmeästä maailmasta" "kovaan maailmaan", kuten autoihin, tehtaisiin ja robotteihin laajassa mittakaavassa.