Puncte cheie ale discursului lui Lao Huang la CES: 1. La nivel de infrastructură și putere de calcul, NVIDIA sparge prin forță brută limitele fizice prin "design colaborativ extrem" și reconstruiește logica costurilor centrelor de date. Confruntată cu un blocaj de doar 1,6 ori mai mare număr de tranzistori, NVIDIA a crescut forțat performanța inferenței de 5 ori și a redus costul generării token-urilor la 1/10 prin platforma Vera Rubin, interconexiunea NVLink 6 și platforma de stocare contextuală a memoriei inferențe condusă de BlueField-4. Scopul principal al acestui nivel este de a rezolva problemele de "nu pot număra" și "nu-mi amintesc" (peretele de memorie) ale AI Agentic, deschizând calea pentru transferul AI de la antrenament la inferența la scară largă. 2. La nivelul evoluției modelului, NVIDIA a stabilit oficial o schimbare de paradigmă de la "AI generativă" la "AI de inferență" (scalare în timpul testului). Huang a subliniat că AI nu mai este o întrebare și răspuns unică, ci un lanț de gândire care necesită gândire și planificare în mai mulți pași. Prin modelele open source Alpamayo (raționament autonom), Cosmos (model de lume fizică) și Nemotron (agent), NVIDIA promovează AI cu capabilități de raționament logic și memorie pe termen lung, astfel încât să poată gestiona scenarii complexe cu coadă lungă care nu au mai fost văzute până acum. 3. La nivelul de aterizare fizică, NVIDIA a anunțat că "AI-ul fizic" a intrat oficial în perioada de monetizare comercială, rupând situația conform căreia AI există doar pe ecran. Prezentarea a clarificat calendarul pentru ca Mercedes-Benz să pornească la drum în primul trimestru al anului 2026 și a demonstrat cooperarea aprofundată full-stack cu Siemens în metaversul industrial. Prin conectarea mediului de simulare Omniverse, generarea de date sintetice și modelele de control al roboților, NVIDIA injectează capabilități AI din "lumea soft" a internetului în "lumea dură" precum mașinile, fabricile și roboții la scară largă.