Lao Huang'ın CES konuşmasının temel noktaları: 1. Altyapı ve hesaplama gücü düzeyinde, NVIDIA "aşırı işbirlikçi tasarım" yoluyla fiziksel sınırları kaba kuvvetle aşar ve veri merkezlerinin maliyet mantığını yeniden inşa eder. Yalnızca 1,6 katı kadar transistör sayısı olan bir darboğazla karşı karşıya kalan NVIDIA, Vera Rubin platformu, NVLink 6 bağlantısı ve BlueField-4 tabanlı çıkarım bağlamsal bellek depolama platformu sayesinde çıkarım performansını 5 kat zorla artırdı ve token üretim maliyetini 1/10'a düşürdü. Bu seviyenin temel amacı, Ajanik Yapay Zeka'nın "sayamaz" ve "hatırlayamıyor" (hafıza duvarı) sorunlarını çözmek, böylece yapay zekanın eğitimden büyük ölçekli çıkarıma geçişinin yolunu açmaktır. 2. Model evrimi düzeyinde, NVIDIA resmen "üretken yapay zeka"dan "çıkarım yapay zekası"na (Test zamanı ölçeklendirme) paradigma değişimi kurmuştur. Huang, yapay zekanın artık tek seferlik bir soru-cevap değil, çok adımlı düşünme ve planlama gerektiren bir düşünce zinciri olduğunu vurguladı. NVIDIA, açık kaynak Alpamayo (otonom sürüş akıl yürütme), Cosmos (fiziksel dünya modeli) ve Nemotron (ajan) serisi modelleri aracılığıyla yapay zekayı mantıksal akıl yürütme yeteneklerine ve uzun vadeli bellek yeteneklerine sahip olarak tanıtıyor; böylece daha önce hiç görülmemiş karmaşık uzun kuyruk senaryolarını yönetebiliyor. 3. Fiziksel iniş seviyesinde, NVIDIA "fiziksel yapay zeka"nın resmen ticari para kazanma dönemine girdiğini duyurdu ve böylece yapay zekanın sadece ekranda var olduğu durumu kırıldı. Sunum, Mercedes-Benz'in 2026'nın birinci çeyreğinde yola çıkma zaman çizelgesini netleştirdi ve endüstriyel metaverse'de Siemens ile derinlemesine tam stack iş birliğini gösterdi. NVIDIA, Omniverse simülasyon ortamını, sentetik veri üretimini ve robot kontrol modellerini bağlayarak, yapay zeka yeteneklerini internet bulutunun "yumuşak dünyasından" arabalar, fabrikalar ve robotlar gibi "zor dünyaya" büyük ölçekte entegre ediyor.