1:03Ich darf dich nicht verlieren. Da sind wir nun. Es steht in den Sternen geschrieben. Wir haben einen langen Weg hinter uns. Und jetzt werden wir noch so weit kommen. Das ist unser Moment. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt und keinen besseren Ort. Die Freiheiten konzentrieren sich nur darauf, auf die Bremse zu treten.
1:15Wir brechen aus. Dieses Gefühl lässt sich nicht aufhalten.
1:20Ich werde es auf Wiederholung stellen. Das kannst du mir glauben. Ich gehe noch lange nicht weg.
1:25Weg. Jetzt ist es eine neue Energie.
1:31Ich kann dieses Gefühl nicht aufhalten.
1:35Ich lebe für Tage wie diese. Whoa oh oh.
1:40Ich lebe für, ich lebe für. Whoa oh oh. lebe für solche Tage.
1:46Whoa oh oh. lebe für, ich lebe für whoa.
1:50Oh oh. lebe für Tage. Wie diese hier Whoa oh oh.
2:00lebe für, ich lebe für, whoa oh oh. lebe für Tage.
2:10lebe für, ich lebe für, whoa oh oh. lebe für Tage. Wie diese.
2:20Ich habe sie gezählt.
2:26Links bei Rot, links im Zweifel – jedes „Vielleicht“ fühlte sich an wie „Niemals“. Aber ich habe dein Foto in meiner Brieftasche aufbewahrt. Mit umgefalteten Ecken.
2:38Ja, ich sah es jedes Mal, wenn die Welt irgendetwas sagte – dann spürte ich diese Enge in meiner Brust wenn mir der Boden unter den Füßen wegbricht. Ruhe.
2:45Einfach einatmen, Schritt für Schritt vorangehen Ich werde niemals aufhören, es zu versuchen Selbst wenn die Wellen immer höher schlagen.
2:55Du kannst die Angst in meinen Augen sehen. Und trotzdem bin ich immer noch dabei.
3:02Ich werde niemals aufhören, danach zu streben.
3:06Selbst wenn meine Hände nicht mehr bluten.
3:12Jede kleine Narbe ist ein Grund, warum ich noch immer auf den Beinen bin. Ich werde niemals aufhören, es zu versuchen. Oh oh oh.
3:23Ich werde niemals aufhören, es zu versuchen.
3:25Freunde wenden sich ab. Fremde aus nächtlichen Träumen sind verstummt. Haben ihr Leben verloren.
3:31Aber ich habe gelernt, im Schatten zu leuchten. Ich spreche mit Spiegeln wie mit einem Trainer. Steh wieder auf.
3:35Das war’s dann. Also renne ich durch jeden Höhenflug, jede Talsohle.
3:40Und es ist in meiner Brust. Aber dieser Kampf kennt kein Ende.
3:45Es heißt „Reue“. Noch nicht. Ich werde niemals aufhören, es zu versuchen.
3:53Selbst wenn die Wellen immer höher schlagen.
3:55Du kannst die Angst in meinen Augen sehen. Und ich bin still.
4:00Ich bin immer noch dabei. Ich werde niemals aufhören, danach zu streben.
4:07Selbst wenn meine Hände bluten.
4:12Jede kleine Narbe ist ein Grund, warum ich immer noch durchhalte.
4:16es zu versuchen Und ich werde niemals aufhören, Oh oh. Ich werde niemals aufhören, es zu versuchen.
4:31Wenn ich heute Nacht falle Werde ich weiterlaufen.
4:35Mit all meinen Misserfolgen an meiner Seite. Wie ein Chor für mein Leben.
4:45Und singe noch einmal, Hey, ich werde niemals aufhören, es zu versuchen.
4:50Ich bleibe standhaft, auch wenn die Wellen immer höher steigen, immer höher. Du kannst die Angst in meinen Augen sehen.
4:57Und trotzdem stehe ich noch da.
5:01Und ich werde niemals aufhören, danach zu streben, danach zu streben. Selbst wenn meine Hände aufhören zu schlagen.
5:10Jede kleine Narbe ist ein Grund, warum ich immer noch stehe. Und ich werde niemals aufhören, es zu versuchen.
5:20Ich werde niemals aufhören, es zu versuchen.
5:40Mein Gesicht strahlt, als hätte ich die Sonne gemalt.
5:45Der Mond im Rhythmus dessen, was nicht rückgängig gemacht werden kann. Jeder kleine Herzschlag sehnt sich nach Spaß.
5:51Schau zu, wie ich es zum Leuchten bringe. Ich bin unübertroffen.
5:56Ich. Ich erhebe mich. Ich.
6:03Ich erhebe mich jetzt.
6:12Ich bin das funkelnde Feuer.
6:21Ich bin das funkelnde Feuer. Ich bin das Ufer.
6:27Ich sterbe in vollem Lauf.
6:30Als wäre ich für die Bühne geboren. Ich spüre diese Freiheit.
6:35Ich schlage ein neues Kapitel auf. Ich stärke meine Präsenz.
6:38Ich bin nie auf Nummer sicher gegangen.
6:42Fang mich im morgendlichen Sand ein. Oder ich bin Wayve.
6:50Ich bin. Ich tauche jetzt auf.
7:02Ich bin das funkelnde Feuer.
7:11Ich bin das funkelnde Feuer. Ich bin die Seele.
7:17Ich bin Komm, ich tauche jetzt auf.
7:41Ich bin das funkelnde… Feuer Ich bin das Ufer.
7:50Feuer. Ich bin das Rampenlicht. Ich bin die Seele.
8:07ich bin. Hey, ja, Das Handy liegt mit dem Display nach unten, aber ich schaue trotzdem immer wieder nach.
8:20Meine Gedanken rasen, jede Naht ragt hervor. Dein Name steht gekritzelt auf meiner Playlist.
8:28Wenn das falsch ist, möchte ich irgendwie trotzdem dabei bleiben. Ich kann es kaum erwarten, zu sehen, wie sich das im echten Leben entwickelt.
8:36Wir in der ersten Reihe, lachend bis spät in die Nacht.
8:38Ich kann es kaum erwarten, es zu spüren.
8:41Als Erstes: mein allererster Kuss, Junge. So wird es.
8:49Ich kann es kaum erwarten, das zu sehen, und Hebbia kann es kaum erwarten, das zu sehen. Und. Ich kann es nicht. Das kaputtmachen. Du sagst: „Bald.“ Ja, das sagst du immer.
9:02Drück zärtlich auf „Senden“.
9:06Was ich nie bemerke, wenn du lächelst, selbst durch den Schirmglanz hindurch. Der ganze Raum. Verschwindet. Ich bin bereit. Einfach loszulassen.
9:15Ich kann es kaum erwarten, zu sehen, wie sich das im echten Leben entwickelt. In der ersten Reihe. Lachend bis spät in die Nacht.
9:21Ich kann es kaum erwarten, du spürst es. Als Erste. Auf, der erste Kuss.
9:25Was auch immer daraus wird. Ich kann es kaum erwarten, das zu sehen.
9:30Oh oh oh oh. Was, wenn es besser ist als all meine Tagträume?
9:38Was, wenn du mutiger bist, als ich glaube?
9:42Rette mich, mich da draußen, und ich werde mich nicht wehren.
9:46Ich habe die ganze Zeit darauf gewartet.
9:50Ich kann es kaum erwarten. Wie? Ich kann es kaum erwarten, zu sehen, wie sich das im echten Leben entwickelt. Aus der ersten Reihe gesehen.
9:58Bis in die späten Nachtstunden hinein. Ich kann es kaum erwarten, es zu spüren. Der erste Blick, der erste Kuss, was auch immer daraus wird.
10:05Ich kann es kaum erwarten, das zu sehen.
10:10Oh oh. Nicht, nicht küssen, nicht, nicht tanzen, tanzen.
10:16Nicht, nicht tratschen. Das hier.
10:20Mach das bloß nicht, mach das bloß nicht.
10:30Bin aufgewacht und habe etwas gespürt. Veränderung. Derselbe Raum. Aber die Luft fühlte sich schwer an.
10:35Der Spiegel sagte, ich sei immer noch dieses Kind.
10:41Er sagte: „Du bist größer als das “ Als ich meine Hände ineinander verschränkte, zitterten sie immer noch.
10:45Der erste Schritt war der schwerste – jede Runde, jeder Seitenblick. Alles verblasst, wenn das Rennen vorbei ist. Ich trug jeden Zweifel mit mir. Leichtgewicht.
10:52Jetzt bin ich lauter als die Flamme.
10:55Du kannst es auf die Seite schreiben. Alles hat sich verändert. Heute wurde eine Legende geboren.
11:00Aus jeder kleinen Narbe. Jeder Herzschmerz, den ich ertragen musste. All die Nächte unterwegs. Ich wäre fast weggegangen.
11:06Und ich habe sie in Gold verwandelt. Im Namen. Erinnere dich an dieses Gesicht, diesen Ort.
11:15Wenn die Menge aufsteht und alle sagen heute wurde eine Legende geboren. Heute wurde eine Legende geboren.
11:21Hände hoch, wenn ich die Ziellinie überquere. Ja, Blitzlichter in meinen offenen Augen.
11:27Aber das Lauteste, was ich hörte, war meine eigene Stimme, die sagte: Schreib.
11:32All die Male, in denen ich zu kurz gekommen bin, habe ich sie mir wie alte Heimvideos noch einmal angesehen.
11:36Jetzt sind sie nur noch der Beweis dafür, dass ich mich weiterentwickelt habe. die nötig waren, um diesen Tag zu erreichen. Jeden Tag mit mir getragen. Leicht. Jetzt bin ich leichter als eine Flamme.
11:45Du kannst es auf dem Papier nachverfolgen. Alles hat sich verändert. Heute wurde eine Legende geboren. Aus jeder kleinen Narbe.
11:51Jeden Herzschmerz, den ich ertragen musste. All die anderen Nächte, in denen ich fast gegangen wäre. Und ich habe sie in Gold verwandelt. In Gedanken. Erinnere dich an dieses Gesicht. An diesen Ort.
12:02Wenn die Menge aufsteht und alle sagen Heute wurde eine Legende geboren – ich. Heute wurde eine Legende geboren Hey, hey, das ist für den Jungen, der für den lebt, der es leid ist, es weiter zu versuchen. Wenn du all diese Anspannung aushältst. Dann lass diesen Moment dein Zeichen sein Heute wurde eine Legende geboren.
12:26Heute wurde eine Legende geboren. Jede kleine Narbe, jeder Herzschmerz.
12:30Hat die Nächte beherrscht, in denen ich fast gegangen wäre.
12:32Und ich habe sie in Gold verwandelt. Und Manami, erinnere dich an dieses Gesicht. Dieser Ort.
12:40Wenn die Menge aufsteht und alle sagen: Hey, heute wurde eine Legende geboren. Ich. Heute wurde eine Legende geboren Oh.
12:51Heute wurde eine Legende geboren.
13:05Spürst du das Ich na los, lass es laufen, lass es davonrollen.
13:09Du bist du – du wirst einfach immer besser.
13:11Werde einfach immer besser.
13:15Nimm einen echten, waschechten Superstar. Du wirst einfach immer besser. Werde einfach immer besser.
13:22Also, ich möchte ein paar Dinge sagen.
13:25Jeder sucht nach etwas Neuem, das dich in Bewegung bringt.
13:27Laufst wie mit zwei Flügeln. Gerade hereingeflogen. Bring den Raum in Stimmung. Ring. Du bringst die Leute zum Reden.
13:31Dein Name ist in aller Munde. Ich weiß nicht, wie du groß geworden bist, aber egal, welchen Weg du einschlägst – du hast es verdient. Du hast die Arbeit reingesteckt. Es ist fast perfekt, weil jemand es versteht. Warte, warte, warte.
13:39Du bekommst, was du willst. Wann immer du willst, wenn du sagst, du kannst die Welt haben. Wenn du willst. Auf dem Silbertablett. Wer auch immer gesagt hat, du seist nicht der, der du bist. Sein Irrtum ist offensichtlich. Denn du bist du – bist du bei ihm? Auf keinen Fall. Geh nicht weg. Du schwebst. Du siehst deine Chance. Zögere nicht.
13:51Das macht sich auch gut in deinem Lebenslauf. Wenn diese Platte läuft. Ja. Lass es nicht einfach so laufen.
13:55Lass es einfach laufen. Du bist du – und wirst einfach immer besser.
14:00Wirst einfach immer besser. Nimm einen echten, echten Zwei-Sterne-Stern.
14:06Du wirst einfach immer besser. Werde einfach immer besser, Baby.
14:13Mach nicht langsamer.
14:16Für niemanden, Baby, für niemanden. Baby. Lass es nicht einfach so laufen.
14:20Lass es einfach laufen. Du bist du – du wirst einfach immer besser.
14:25Lass uns bloß nie im Stich. Lass es klingen wie eine heiße Hotline für die Nacht. Das Leben für die Handlung leben.
14:30Du bist eine gute Melodie. Hast eine Top-Melodie. Nummer eins.
14:33Lass ihn sich mit der obersten Zeile zufrieden geben.
14:35Denn du bist immer im Hintergrund, zieh dir noch ein Etikett über. Qualität ist alles. Denn Momente halten nie ewig.
14:41Ich will gar nicht wissen, wie viele Minuten wir noch haben, bis es Mitternacht ist. High Heels klappern wie Glas auf dem Boden. Ich habe gehört, dass die Leute nicht mehr tanzen. Ich habe die Nachricht nie bekommen, als sie kam. Du ignorierst die Leute, die dich anstarren, als hätten sie noch nie einen echten gesehen. Ich war schon mal hier in der Gegend. Aber du gehst nicht. Du schwebst. Du siehst deine Chance. Zögere nicht. Das muss sich in deinem Lebenslauf einfach zu gut machen. Wenn diese Platte läuft. Ja, wir lassen es einfach laufen.
15:01Lass es einfach laufen. Du bist du – und wirst einfach immer besser.
15:05Wirst einfach immer besser. Nutze eine echte Chance, um zu glänzen.
15:11Du wirst einfach immer besser. Werde einfach immer besser, Baby.
15:21Für niemanden, für niemanden. Baby. Nein.
15:25Lass es laufen, lass es fließen. Du bist du. Werde einfach immer besser.
15:50Für das Mädchen auf meinem Bildschirm. Kaffeefleck in meinem Flugzeug. Mein Hemd.
15:55Derselbe alte Zug, dieselbe Zeit. Spiel die Playlists ab.
16:01Ist das alles, was ich wert bin? Lass meinen Bildschirm aufleuchten.
16:07Schick die Nachricht, die meinen Tag auf den Kopf stellt.
16:10Halte deine Augen weit offen. Jetzt kann ich nicht mehr wegsehen.
16:16Du wirst etwas sagen.
16:21Ich bin ich heute Wie der erste blaue Himmel, nachdem wir gebetet haben.
16:33Sieht nicht so aus, als würde sich plötzlich etwas ändern.
16:35Oh. Halte den Atem an, Augen.
16:42Alles, was wir durchleben Du musst etwas sagen.
16:48Oh, vielleicht heute.
16:56Baby, Liebe, Herzschlag.
17:00Ein Zuhause hoch über der Stadt, wie ein stilles Gebet. Du lachst über die Liebe.
17:07Plötzlich diese Farbe in der Luft.
17:15Jeder kleine Halt fühlt sich an wie ein Feuerwerk, und ein Radfahrer fühlt sich ganz neu an. Hätte nicht gedacht, dass sich die Welt so schnell auf den Kopf stellen könnte, aber das hat sie. Als ich sah, dass du etwas sagen wolltest.
17:30Lass die Worte in den Himmel sprudeln. Wir haben es so gesehen.
17:41Besondere, widersprüchliche Veränderungen.
17:45All der Atem, der Herzschlag. Alles ordnet sich neu an.
17:52Du wirst etwas sehen.
18:01Vielleicht ist es ein Fremder, der „Hallo“ sagt. Vielleicht ist es eine Träne.
18:05Du bist für diese Zeit gegangen. Vielleicht bist du es einfach selbst.
18:14Plötzlich glaube ich dir.
18:28Du wirst etwas Erstaunliches sehen.
18:31Nimm’s heute Abend locker Schaffe einen schnellen blauen Himmel Und du wirst überrascht sein.
18:43Das Besondere an den Veränderungen.
18:47Oh, halte den Atem an. Herzschlag.
18:52Alles ordnet sich neu an Du wirst etwas sehen.
19:08Du wirst etwas sein.
19:41Mit meinen Stiefeln und vollem Tank. Die Sonne brennt tief im Rückspiegel. Glas.
19:48Du lachst und sagst: „Junge, das ist dein großer Plan.“ Ich lächele und sage: „Mädchen, das ist erst die erste Hälfte.“ Wir sind noch nicht einmal auf dem Schotter angekommen.“ Wir haben diese Lüge noch nicht einmal aus der Welt geschafft.“ Wenn du denkst, das ist eine Party, dann bleib heute Nacht noch hier. Du hast noch gar nichts gesehen.“ Wir fangen gerade erst an, Schatz. Ich kenne eine Nebenstraße.
20:06Ich habe einen Sonnenuntergang, deine Hand in meiner und ein wildes Herz. Das sage ich bei jeder Meile. Bei jedem Kuss.
20:10Jeden roten Corvette in meinem Kopf.“ Baby, das ist erst der erste Schritt.
20:17Du hast noch gar nichts gesehen. Du hast noch gar nichts gesehen.
20:22Kühler im Bett. Alte Hemden als Decke.
20:25Der Song, den du so liebst, auf dem Armaturenbrett. Leuchtet blau. Du hast gesagt, das fühlt sich wie das Ende an.
20:30Ich sagte: „Das hier ist erst die Vorschau.“ Wir haben den Fluss noch nicht einmal erreicht.
20:35Wir haben das Handy noch nicht einmal verloren. Wenn du glaubst, du kennst meinen Lieblingssong. Oh, warte, bis ich dich zu meinem Zuhause mache. Du hast noch gar nichts gesehen. Wir fangen gerade erst an. Wetten, es gibt eine Nebenstraße?
20:46Und einen Sonnenuntergang.
20:50Deinen Namen im Kopf, auf einer Briefkasten-Skizze – bei jedem Bogen, bei jedem Biss. Jede Versöhnung in unserem Bett.
20:55Baby, das ist erst der erste Schritt. Du hast noch gar nichts gesehen.
21:01Du hast noch gar nichts gesehen du hast noch gar nichts gesehen. Hey, Da stehen ein paar Stiefel vor der Haustür. Ein kleines Trikot mit meinem Nachnamen.
21:16Wenn du denkst, diese Liebe ist verrückt.
21:20Dann hast du die zweite Hälfte dieser Seite noch nicht gelesen. Du hast noch gar nichts gesehen. Wir fangen gerade erst an.
21:29Vom Rücksitz zum Vordach, zu einer überfüllten Kirche und einem weißen Tropfen, Tropfen. Jedes Jahr, jede Träne, jede süße Silhouette.
21:35Und ich zieh mich an, Baby, das ist erst der erste Schritt. Du hast noch gar nichts gesehen.
21:41Du hast noch gar nichts gesehen.
22:03Oh oh, ich lebe für Tage wie diese.
22:08Ich glaube, ich muss träumen, aber ich will nicht aufwachen Ich brauche keinen Grund, um ein bisschen Liebe zu verbreiten Ich zaubere dir ein Lächeln ins Gesicht. Ich werde jedem den Tag verschönern.
22:20Denn alles, was ich sehe, ist blauer Himmel. Mein ganzer Horizont. Bis ganz nach unten.
22:25Das ist unser Moment. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt und keinen besseren Ort.
22:30Freiheit ist unser einziger Fokus, wir werden nicht auf die Bremse treten. Wir kommen hoch.
22:35Dieses Gefühl lässt sich nicht aufhalten. Ich werde es auf Wiederholung stellen. Ich glaube besser daran.
22:40Ich gehe nirgendwohin. Auf keinen Fall andersherum. Und weg.
22:48Jetzt ist es ein neues NMT kann dieses Gefühl nicht aufhalten.
22:50Lebe tagelang. Das hier whoa oh oh.
22:56Lebe dafür, ich lebe dafür. Whoa oh oh.
23:00lebe für Tage wie diese. Oh, wir sind hier ganz oben in den Wolken.
23:05Es geht weiter. Und wir werden nicht umkehren. Ja, wir sind auf dem Weg nach oben.
23:11Und niemand kann uns zu Fall bringen. Wir drehen voll auf, wir kommen durch.
23:15Wir werden nicht aufhören, auf keinen Fall, wir können nicht verlieren. Ja. Da sind wir.
23:36So entsteht Intelligenz.
23:42Eine neue Art von Fabrik zur Erzeugung von Tokens.
23:52Tokens haben eine neue Welt eröffnet Daten werden zu Wissen und Wissen zu Handeln.
24:08Sie entschlüsseln den Code der Natur, um verborgene Heilmittel zu enthüllen.
24:15Näher an unseren Städten.
24:25Und sie navigieren unermüdlich durch unsere Welt. Damit wir in Bewegung bleiben.
24:30Tokens. Lerne von der Art, wie wir uns bewegen.
24:45Sie sorgen für die Fürsorge, die wir brauchen.
24:51Und begeben sich in Gefahr.
24:57Um diejenigen zu beschützen, die wir lieben.
25:02Sie sehen, was wir nicht sehen können.
25:10Deshalb arbeiten die sichersten Hände niemals allein. Jede Idee.
25:15wird durch Tokens zum Leben erweckt. Jeden Erfolg teilen sie Bringt das Wesentliche in greifbare Nähe.
25:37Tokens helfen uns, neue Wege zu beschreiten.
25:43In einem bisher nie dagewesenen Ausmaß.
25:50Damit wir unser Ziel erreichen können.
25:57Den Himmel und darüber hinaus.
26:08Gemeinsam machen wir den nächsten großen Sprung.
26:11In eine strahlende neue Zukunft.
26:16Geschaffen für die gesamte Menschheit.
26:26Und hier beginnt alles.
26:45Willkommen auf der Bühne, Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA.
26:55Hallo, Berlin. Hallo, Berlin.
27:01Willkommen bei. GTC. Es ist toll, hier zu sein.
27:12Bevor wir loslegen, einen großen Applaus für unsere Moderatoren der Vorab-Show.
27:23Klug und bezaubernd.
27:31Sie haben über KI-Infrastruktur, souveräne KI und KI-Sicherheit gesprochen. Und über physische KI.
27:39Sie haben heute Vormittag ein enormes Spektrum an Themen abgedeckt, und wir werden noch einen Schritt weiter gehen. Das ist wirklich interessant.
27:49Was haben L’Oréal, Revolut, Spotify, Merc, Vodafone und Zara gemeinsam? Porsche. Nestlé und H.
28:03Nun, es sind alles europäische Unternehmen, und sie alle arbeiten mit NVIDIA im Bereich KI zusammen.
28:11Liebe Zuhörer, jeder hier ist voll und ganz im KI-Ökosystem aktiv und arbeitet auf die KI-Wirtschaft hin.
28:17Wir sind hier in Europa nun schon seit 33 Jahren tätig.
28:24Ihnen ist wahrscheinlich gar nicht bewusst, dass „Envy“ den ersten Chip von NVIDIA, den NV2, hervorgebracht hat. Und den NV3, aus dem später der Riva 128 wurde.
28:31Der Chip, der unser Unternehmen wirklich gerettet und zum Erfolg geführt hat.
28:35Wir sind alle in Europa entstanden. Unser erster Partner war SGS Thomson.
28:44Wir haben einen Chip in Frankreich hergestellt, ihn auf Malta bestückt und in die ganze Welt ausgeliefert.
28:52Unser erster größter Kunde, der größte Kunde der GeForce-Ära in den Anfängen, war ein Unternehmen namens Media Arc. Kennen Sie das Unternehmen?
29:01Media. Media, Mark hatte, wie ihr euch erinnert, eine spektakuläre Idee, PCs zu bauen, und sie waren unser größter Kunde.
29:15Es war Elsa, ein deutsches Unternehmen, das NVIDIA im Jahr 2000 in die Workstation-Branche brachte.
29:21Heute ist NVIDIA in jeder einzelnen Workstation in ganz Europa vertreten und wird dort für die Konstruktion von Autos eingesetzt. Von Styling über Design und Konstruktion bis hin zur Simulation, bis hin zum Innenraum des Autos, wo uns ein europäisches Unternehmen im Jahr 2005 den Einstieg bei Audi ermöglichte.
29:45Im Jahr 2020 begannen wir dann, wie ihr sehen konntet, gemeinsam mit Mercedes an autonomen Fahrzeugen zu arbeiten – das ist die Entwicklungsgeschichte von NVIDIA, In diesen 33 Jahren habe ich viel Zeit in Deutschland verbracht, daher freue ich mich sehr, wieder hier zu sein. Vielen Dank.
30:00Ich freue mich sehr, die GTC dieses Jahr hier abzuhalten.
30:07Im vergangenen Jahr haben wir hier in Europa eine neue Reise begonnen, um eine neue Branche aufzubauen.
30:16Die Anfänge der KI-Wirtschaft allein im letzten Jahr, haben wir in Europa fast 10 Milliarden Dollar in Start-ups und große Partnerschaften investiert, kleine Partnerschaften überall in ganz Europa.
30:30Allein in der vergangenen Woche, als ich von Frankreich über Großbritannien nach Schweden reiste, und nun hier in Berlin, haben wir Investitionen in 14 Start-up-Unternehmen bekannt gegeben.
30:43Insgesamt haben wir seit Beginn nun mehr als 12.000 Partnerschaften in ganz Europa, und wir arbeiten nun alle auf ein Ziel hin nach Jahrzehnten, nach Jahrzehnten des Fortschritts in der Computerindustrie stehen wir nun am Beginn einer neuen industriellen Revolution. Dieses Bild wurde von einem Computer generiert. Ich habe die Eingabe dafür vorgenommen.
31:10Eine nette, einfache Eingabe zur KI als Motor einer neuen industriellen Revolution hat dies hervorgebracht. Ich habe dem Programm einige Partner genannt, die ich besonders hervorheben wollte. Unternehmen, mit denen wir zusammengearbeitet haben. Und das ist aus Sicht der KI etwas Außergewöhnliches.
31:25Genau das bedeutet es, eine neue Generation von Tokens für die Industrie zu schaffen.
31:33Die Schaffung von Intelligenz, die sich in jede einzelne Branche integriert und eine neue industrielle Revolution vorantreibt, neue industrielle Revolution, findet statt wenn die neue Technologie Einfluss darauf nimmt, wie wir etwas bauen und was wir bauen können – wie wir etwas bauen und was wir bauen können.
31:57Man muss in jeder Hinsicht bedenken, dass künstliche Intelligenz alles beeinflussen wird, was wir bauen.
32:03Und tatsächlich wird sie es uns ermöglichen, auf diese Weise neue Dinge zu erschaffen, weil jeder sie nutzen wird. Jedes Unternehmen wird davon angetrieben werden, denn es handelt sich um digitale Intelligenz.
32:11Die Grundlage von allem. Jeder einzelne Mensch wird sie nutzen.
32:15Jedes Unternehmen wird davon angetrieben werden.
32:22Jede Branche wird sich wandeln, und auf diese Weise werden neue entstehen, genau wie die Elektrizität ist sie eine neue industrielle Revolution, und wir stehen noch ganz am Anfang davon. Die Frage ist: Was ist KI?
32:40Und das ist von großer Bedeutung, wenn Sie an der Gestaltung dieser Zukunft mitwirken wollen, ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, was KI ist.
32:46Und dies ist wirklich ein einfaches Framework.
32:50Wir haben schon früh erkannt, dass KI im Grunde genommen die Fertigungsindustrie ist. KI ist nicht nur Softwaretechnologie.
33:01Sie ist zwar Softwaretechnologie, aber KI läuft natürlich nicht nur auf einem Computer, sondern die Art und Weise, wie dieser Computer funktioniert, unterscheidet sich grundlegend von einem Werkzeug, das von uns genutzt wird, sondern ist nun Teil eines Maschinengefüges und der Infrastruktur von Fabriken, die Intelligenz produzieren, die in jede einzelne Branche und Anwendung integriert sind.
33:27Ein einfaches Modell, um sich das vorzustellen, ist Folgendes: man stelle sich KI vor als eine fünfschichtige Torte vor: Energie treibt hochentwickelte Computer an, die Teil einer KI-Fabrik sind die Tokens generiert, digitale Intelligenz aus den darauf laufenden Modellen, die in jede Anwendung integriert sind. Diese fünf Schichten bilden den Teil dieser KI-Wirtschaft.
33:47Man möchte KI nicht nur konsumieren.
33:50Man möchte die KI selbst produzieren.
33:59All das könnten wir hier in Europa tun, und tatsächlich haben wir bereits damit begonnen: Europa baut seine KI-Wirtschaft auf, und ihr fünfschichtiger Kuchen ist hier dargestellt. Wir verfügen über hervorragende Partnerschaften.
34:11Und wenn man sich diese fünfschichtige Torte ansieht, sollte man erkennen, dass tatsächlich, es sich um eine neue Branche handelt, denn in jeder einzelnen Schicht gibt es Wachstum. Wir schaffen Arbeitsplätze und sorgen für Wachstum in einem außergewöhnlichen Tempo.
34:26Unternehmen hier in Europa, wie Schneider, Siemens Electric, Siemens Energy, sind weltweit unglaublich erfolgreich. Wir sind die Computing-Schicht. Wir integrieren uns in KI-Fabriken, die mittlerweile in ganz Europa florieren.
34:37Start-ups wie Nebia sind unglaublich erfolgreich.
34:45ein neues Unternehmen namens Firebird, das eine neue Cloud in Zentralasien aufbaut und sogar Maniok in Afrika anbaut.
34:56Jedes einzelne Telekommunikationsunternehmen der Zukunft – und das sage ich voraus: jedes einzelne Telekommunikationsunternehmen der Zukunft – wird über 100.000 Standorte verfügen.
35:05Das entspricht etwa 100 GW an dezentralen Telekommunikationsstationen und Rechenzentren, die in Zukunft zu einem dezentralen KI-Netzwerk entwickeln.
35:13Die KI-Infrastrukturebene wird also ausgebaut und befindet sich dann darüber. Die KI-Modelle.
35:21Es ist wirklich wichtig zu erkennen, dass die Infrastruktur schon lange vor dem Aufkommen der KI-Modelle vorhanden sein muss. Genau wie früher: Um das Internet nutzen zu können, muss die Netzwerkinfrastruktur vorhanden sein.
35:31Genauso wie man früher die Möglichkeiten der Elektrizität erst wirklich nutzen konnte.
35:36muss man über elektrifizierte Häuser und Kraftwerke verfügen.
35:39Und so bilden die Modelle die nächste Ebene.
35:44Interessant ist auch die Beobachtung, dass die Modellebene nicht nur aus Sprachmodellen besteht.
35:53Sie umfasst Sprachbiologie, Chemie, Physik, Roboteraktionen, Animation, und sie umfasst Modelle aller Größenordnungen.
36:05Diese verschiedenen Branchen werden von unterschiedlichen Arten von KI-Modellen angetrieben, die sich dann in die KI-nativen Systeme integrieren. Die Start-ups. Und davon gibt es hier in Europa so viele. Die KI-Wirtschaft in Europa nimmt also gerade Fahrt auf. Und sie gewinnt wirklich an Fahrt. Es ist großartig zu sehen, dass wir an deren Grundstein mitwirken.
36:21Die meisten Leute denken dabei an GPUs. Das stimmt.
36:28Wir haben 1993 damit begonnen, einen Grafikchip zu entwickeln, aus dem schließlich die GPU hervorging. Im Laufe der Zeit zur programmierbaren Shading-GPU.
36:35Im Laufe der Zeit haben wir dieser neu erfundenen Form des Computings die CUDA-Beschleunigung hinzugefügt.
36:41So, wie wir es heute kennen – und das hat dann die künstliche Intelligenz hervorgebracht.
36:49Aber NVIDIA ist heute wirklich ein Full-Stack-End- End-to-End-KI-Fabrik vom GPU-Computing wirklich in alle Richtungen erweitert. Die technologische Bandbreite unseres Unternehmens hat sich im Laufe der Jahre ausgehend Vera Rubin ist unsere neueste Generation, bis hin zu den NVLink-Switches, die diese zu einer riesigen GPU verbinden.
37:14Der kürzlich vorgestellte „Vera BlueField-4“-Rechenchip mit Rechenleistung, und darauf werde ich später noch kurz eingehen, bis hin zu Spectrum-X, unserer Ethernet-Lösung, was NVIDIA heute zum weltweit größten Netzwerkunternehmen macht.
37:28Zu Grok 3, einem Dekodierungsbeschleuniger für die Text- und Token-Generierung bis hin zu „Vera“ für beschleunigtes Computing mit „Vera BlueField-4“.
37:35Ich werde dazu kurz etwas sagen, das dauert nur eine Sekunde. Und dann Vera RTX Rechenleistung – darauf werde ich gleich noch eingehen.
37:48Dies repräsentiert nun die Bandbreite an Technologien, die zur Schaffung der KI-Fabrik erforderlich ist, aber nichts davon funktioniert, wenn man keine Software hat, die all das aktiviert.
37:57Der erste Teil ist die Systemsoftware, die die KI-Fabrik steuert.
38:01Diese Systeme sind gigantisch.
38:07Ein Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt, eine KI-Fabrik mit einer Leistung von einem Gigawatt, kostet etwa 50 Milliarden Dollar.
38:16Es umfasst die gesamte Rechenleistung, die Vernetzung, den Speicher, die Stromversorgung und die Kühlung – alles miteinander verbunden. Mehrere Acres KI-Fabrik – nur um sie einzuschalten und zu betreiben. Das ist an sich schon ein Wunder.
38:31Die Magna, die gewaltige Menge an Software, die erforderlich ist, um diese Fabrik in Betrieb zu nehmen und nutzbar zu machen und Tokens zu produzieren, ist eine außergewöhnliche Leistung.
38:42NVIDIA bietet darüber hinaus die gesamte Full-Stack-Software an, die wir als CUDA-X-Bibliotheken bezeichnen.
38:46Die Algorithmen unseres Unternehmens.
38:50Was NVIDIA wirklich ist, ist ein Algorithmenunternehmen, das Chips entwickelt, um diese Algorithmen zu beschleunigen.
38:54Einer davon ist natürlich cuDNN.
39:01Was viele Forscher erkennen als die Bibliothek, die den „Urknall“ der modernen KI ausgelöst hat: cuDNN. cuDNN ist für die KI das, was SQL für die weltweite Datenbankbranche ist.
39:18Es ist eine domänenspezifische Sprache, eine domänenspezifische Bibliothek, genau wie OpenGL hat cuDNN die KI-Computing-Branche ermöglicht. 350 und DirectX die Echtzeit-Computergrafik ermöglicht haben, andere Bibliotheken. Diese Bibliotheken sind in der Tat die Kronjuwelen unseres Unternehmens.
39:36Das Spektrum reicht von der computergestützten Lithografie bis hin zur Signalverarbeitung.
39:43Bildverarbeitung, Datenverarbeitung, Partikel, Strömungen, Sparse-Solver, eine unglaubliche Bandbreite an Bibliotheken, die viele von Ihnen im Publikum bereits in Ihrem Unternehmen integriert haben. So erschließen wir neue Märkte.
40:00So integrieren wir NVIDIA in Algorithmen, die Ihnen die Rechenleistung ermöglichen mit unglaublicher Geschwindigkeit durchzuführen.
40:08Und schließlich, auf der rechten Seite dort …, die Modelle, das ist die neue Software, der neue Motor für neue Anwendungen, die auf den CUDA-X-Bibliotheken aufbaut und mit diesen zusammenarbeitet.
40:25An diesen Modellen hat NVIDIA in verschiedenen Bereichen gearbeitet, und mit diesen Modellen, eröffnet sie neue Möglichkeiten, und dazu werde ich später noch viel zu sagen haben. Nun, jede einzelne Generation… NVIDIA begann mit Pascal Die KI-Ära begann mit dem neuen Pascal.
40:42Das sogenannte DGX-One-System.
40:47Mit dem DGX One wurde der weltweit erste KI-Supercomputer eingeführt.
40:51Es wurde vor zehn Jahren vorgestellt.
41:00Das erste Exemplar wurde an OpenAI ausgeliefert, womit deren Reise im Bereich Computing begann von Pascal bis Volta. Bis hin zu Ampere und dann weiter zu.
41:11Viele von Ihnen, die zum ersten Mal von uns hören: Hopper, die aktuelle Generation Blackwell und nun Vera Rubin in voller Produktion.
41:23mit jeder Generation treiben wir die Technologie voran im Laufe der letzten zehn Jahre, Beachten Sie die sechs Architektur-Generationen – haben wir die KI-Leistung um das 1-Millionenfache gesteigert.
41:35was das Moore’sche Gesetz in zehn Jahren bewirkt hätte – genau das wäre geschehen. Wenn Sie einen Schritt zurücktreten und darüber nachdenken, In den ersten fünf Jahren hätte sich die Leistung um den Faktor zehn verbessert.
41:45In den folgenden fünf Jahren um einen weiteren Faktor zehn – also eine 100-fache Verbesserung in zehn Jahren im gleichen Zeitraum.
41:53Aufgrund der Art und Weise, wie die innovativen „Extreme Code“-Designs von NVIDIA jeden einzelnen Computer revolutionierten, in jedem einzelnen Software-Stack, wurden neue Algorithmen optimiert und entwickelt, während gleichzeitig Architekturen zur Beschleunigung dieser Algorithmen geschaffen wurden. Wir haben in diesem gesamten Bereich gearbeitet. Das nennen wir „Extreme Co-Design“, wodurch wir KI um das Millionenfache beschleunigen können. Und das werden wir auch weiterhin tun.
42:15Das ist es, was NVIDIA heute aufbaut.
42:21Und dies ist die Grundlage, auf der wir Europa in die Lage versetzen können, Teil des KI-Ökosystems zu werden. Die KI-Wirtschaft. Nun zu den Anfängen jeder Generation.
42:30Pascal stand für GPUs. Volta stand für GPUs. Ampere stand für GPUs. Und Hopper bestand aus GPUs.
42:38Wir haben den neuen DGX-Formfaktor erfunden.
42:43Dann war es Blackwell, das der Welt das erste Rack-Scale-Computing präsentierte. Und das werde ich Ihnen gleich zeigen.
42:55Rack-Scale-Computing hat ein ganzes System in einen Riesencomputer verwandelt, eine einzige GPU, und jetzt erweitern wir mit Vera Rubin dies auf die Verarbeitung jenseits von Modellen, über Large Language Models hinaus bis hin zur Verarbeitung des gesamten Agenten.
43:13Nun wir kommen später noch einmal auf diese Folie zurück, aber denken Sie daran: Der Agent muss denken… der Agent muss denken Und genau hier kommt das Modell ins Spiel.
43:28Wahrnehmung, Schlussfolgerung, Planung und der Einsatz von Werkzeugen, all das läuft auf dem Large Language Model, und die Modelle sind genau dafür ausgelegt.
43:35Aber der Agent verfügt auch über ein sogenanntes „Agent-Harness“.
43:40Im Grunde genommen ist das das Exoskelett des digitalen Agenten. Zu guter Letzt haben wir noch das Gehirn.
43:45Der Rest unseres Körpers stellt unser Exoskelett dar.
43:54Der Agent ist das Exoskelett, das die Arbeit koordiniert, die es dem Agenten ermöglicht, tatsächlich auf sein Gedächtnis zurückgreifen kann. Aktives Gedächtnis, Arbeitsgedächtnis sowie Langzeitgedächtnis und die Aktivierung von Werkzeugen.
44:08Der dritte Teil ist dann ein Computer, der Wissen verarbeitet und für die Datenverarbeitung ausgelegt ist, und schließlich, ein Computer, der speziell für CUDA-X-Bibliotheken vorgesehen ist. Seine Aufgabe ist es, Werkzeuge auszuführen.
44:20Und diese Computer stellen nun das gesamte Agentic-System dar.
44:22Vera Rubin ist also in vollem Betrieb. So in etwa.
44:28Sehen Sie, dies ist der erste Computer der Welt, den wir geschaffen haben. Keine Kabel, keine Drähte, zu 100% mit Flüssigkühlung.
44:35Und es ist einfach wirklich großartig. Hoppla Moment mal Es ist wirklich toll, ihn herausziehen zu können und das ist ein Vera Rubin-Computer. Okay, dieser hier hat also zwei GPUs.
45:03Was im Fall von Grace Blackwell früher zwei Stunden gedauert hat, um einen Node zusammenzubauen. Und wenn ihr ihn seht, werdet ihr wissen, was ich meine. Überall Kabel und Drähte. Zu 80% mit Flüssigkühlung.
45:12Vera Rubin ist nun zu 100% durch Flüssigkühlung gekühlt und der Aufbau dauert weniger als fünf Minuten.
45:16Das Eine wirklich unglaubliche, unglaubliche Leistung.
45:20Das führt natürlich zu höheren Zykluszeiten. Die Fertigung ist besser, viel, viel zuverlässiger.
45:26Und natürlich eine deutlich bessere Leistung.
45:30Das ist die NVLink-Switch-Platte.
45:36Und diese verbindet 72 dieser GPUs miteinander. Im Moment befinden sich vier davon hier drin.
45:42Es verbindet 72 GPUs zu einer einzigen gigantischen GPU.
45:51Okay, jede GPU hat also 20 Petaflops – wenn man 72 davon verbindet, zu einem gigantischen System. Okay.
45:56Vielen Dank. Vielen Dank.
46:06Und das ist unser neuer Vera-Computer.
46:12Das war’s. Was macht ihr dagegen? Was macht ihr in dieser Hinsicht? Ist schon okay Nimm’s locker. Lass sie. Lass sie.
46:21Gebt ihr eine Chance. Jeder hat die Chance, etwas zu sagen.
46:26Aber heute lasst mich mal.
46:35Nimm einfach. Wir reden später. Ich rede später mit euch.
46:45Danke. Alles wichtige Themen. Alles wichtige Themen.
46:53Aber lasst mich erst meine Keynote zu Ende bringen.
46:55Das haben wir. Wir haben Also das hier. Dieser Saal ist brechend voll.
47:05Wir haben hundert weitere Public-Viewing-Veranstaltungen auf der ganzen Welt. 100 Public-Viewing-Veranstaltungen, 15.000 Menschen schauen uns gerade zu.
47:11Und deshalb werde ich meine Keynote zu Ende bringen. Es gibt ein paar wirklich, wirklich tolle Dinge, die ich euch zeigen möchte. Am Ende. Okay, also ihr müsst einfach, ihr müsst einfach. muss ich euch erst einmal mit ein bisschen Bildung quälen. Und dann kommt die Unterhaltung. Das hier, das hier ist brandneu.
47:26Das ist unser brandneuer Vera-Computer.
47:33Die Vera-CPU ist ein außergewöhnliches CPU-Monster – acht Befehle pro Takt.
47:41Er verfügt über das weltweit erste LP-DDR-Speichersystem, sodass wir hohe Leistung und eine sehr hohe Bandbreite erzielen können, sowie eine extrem hohe Energieeffizienz erzielen können. Der Der On-Chip-Fabric ist die schnellste aller Chips weltweit. Dadurch ist die Datenverarbeitung einfach unglaublich.
48:02Das Starten und Verarbeiten von agentischer KI-Sitzungen ist unübertroffen, und genau dafür wurde das System entwickelt.
48:06Das ist unser Vera-Computer, und das hier ist dieser Computer.
48:10Dieser Computer hier ist der Spectrum-X.
48:15Dies ist die weltweit erste Co-Packaged Optic. Und Sie können ihn hier sehen. Ich zeige es Ihnen.
48:27Ein Teil dieses Bereichs reicht bis in den Boden hinein, und auf einem anderen Teil können Sie laufen.
48:31Ich bin mir nur nicht sicher, welcher Teil. Na gut.
48:40Also, wenn ich, wenn ich versehentlich verschwinden sollte, dann wisst ihr ja, wie wir sind Das ist kein Stunt. Es ist ein Unfall.
48:51Und wie ihr hier sehen könnt das sind die Laser und diese Laser kommen durch die Optik nach oben. Und es ist direkt verbunden, direkt verbunden. Mit unserem Chip. Und die Verbindung erfolgt mithilfe einer Prozesstechnologie.
49:01die wir gemeinsam mit TSMC entwickelt haben und die „CuPy“ heißt.
49:07Und so wird die Siliziumphotonik direkt auf unserem Chip angebracht.
49:17Sonst würdet ihr sehen, dass das alles aus Leiterplatten besteht und die Übertragungskapazität von Leiterplatten ist viel schlechter als die von optischen Kabeln.
49:25Und so verfügen wir nun über extrem hohe Datenraten und Daten von extrem hoher Qualität, die direkt auf den Chip gelangen.
49:34Und diese Daten gelangen direkt in die Transceiver, ohne dass sie durchlaufen müssen, ohne eine Leiterplatte zu durchlaufen, und der Transceiver geht direkt in die Optik. Okay. Das ist also der weltweit erste CPO.
49:47Wir befinden uns in der Serienproduktion mit 512 Ports bei 200 Gigabit pro Sekunde.
49:51Der weltweit fortschrittlichste Ethernet-Switch. Und darauf sind wir wirklich stolz. Vielen Dank.
50:05Und das gibt uns also die Möglichkeit, die Gedanken zu verarbeiten, den Prozess der Large Language Model und den Agent-Harness zu verarbeiten, Datenverarbeitung zur Gewinnung von Wissen durchzuführen, und anschließend beschleunigtes Computing für alle Tools durchzuführen, die im Wesentlichen die Arbeitslast des Agenten darstellen. Ich werde Ihnen gleich mehr dazu zeigen.
50:31jede einzelne Generation durch extremes Co-Design Während Vera Rubin bereits in vollem Betrieb ist und die Leistung alle Erwartungen übertrifft, wird – wie ich bereits erwähnt habe – Leistungen zu erzielen, die weit über das Naheliegende hinausgehen – weit über das hinaus, was das Moore’sche Gesetz vorgeschrieben hätte. Und wie Sie wissen, hat das Moore’sche Gesetz im Grunde genommen weitgehend ausgedient.
50:49Deshalb brauchen wir diese extremen Co-Design-Ansätze, die von Chips über Systeme bis hin zu Systemsoftware und Algorithmen reichen. bis hin zur gesamten KI-Fabrik.
50:59Nun, Vera Rubin ist ein weiterer riesiger Schritt zusätzlich zu Blackwell.
51:06Blackwell war bei der genetischen Verarbeitung und der Verarbeitung der Large Language Models etwa 30-mal schneller als Hopper.
51:15Und nun ist Vera Rubin noch einmal 30-mal leistungsstärker als Blackwell. – und das in nur zwei Jahren.
51:22Schauen wir uns einmal an, wie Vera Rubin funktioniert zu einer DSX-Full-Stack-KI-Fabrik.
51:31KI schafft den größten Infrastrukturaufbau der Geschichte. Die Fabriken sind gigantisch.
51:36Die Investitionen sind beträchtlich. Wir müssen sie doch richtig aufbauen, oder?
51:42Aber großartige Chips allein machen noch keine großartige KI-Fabrik aus.
51:47NVIDIA DSX ist eine Full-Stack-KI-Fabrik-Referenzarchitektur – gemeinsam innovativ sein.
51:56Mit den weltweit führenden Infrastrukturunternehmen, Anbietern von Rechenleistung und Netzwerktechnologie sowie Anbietern von Speichersoftware, Stromversorgung und Kühlung wurden im Co-Design als ein System entwickelt, das vom Entwurf bis zum Betrieb optimiert ist.
52:08DSX beginnt mit einem Digital Twin für Leistung und Energieeffizienz, Wasser und Skalierbarkeit, die virtuell validiert werden, bevor der Bau beginnt.
52:15PTC wandelt Anlagenentwürfe in simulationsfähige Assets um.
52:21Dassault Systèmes verbindet Rack- und Anlagenplanung durch modellbasiertes System-Engineering.
52:25Schneider Electric simuliert die Stromverteilung und die Flüssigkühlung.
52:30Jacobs führt all dies im Omniverse Digital Twin zusammen.
52:39Siemens bewertet thermische, akustische und netzseitige Auswirkungen… und Procore unterstützt die Planung der Bauphase, Leistungsgrenzen sowie die Produktionskapazität einer KI-Fabrik.
52:50DSX MaxLPS ist ein durchgängiger Regelkreis, der die Stromversorgung dynamisch an den Arbeitsaufwand anpasst.
52:55Dabei verbraucht es bei gleicher Leistung 30% weniger Strom. DSX konzipiert die Kühlung neu.
53:05NVIDIA-Vera-Rubin-Systeme sind für eine Flüssigkühlung im geschlossenen Kreislauf mit Kühlmitteltemperaturen von bis zu 45 °C ausgelegt. in geeigneten Klimazonen.
53:15Trockenkühler im Außenbereich geben bei einer Leistung von zwei Gigawatt Wärme an die Luft ab, ohne Wasser zu verdampfen, kann DSX täglich 54.000.000 Liter Wasser einsparen.
53:23Das entspricht dem täglichen Wasserverbrauch von 180.000 Haushalten. Allerdings kann es mehrere Monate dauern, bis eine KI-Fabrik fertiggestellt und betriebsbereit ist.
53:31Sie produziert keine Tokens.
53:40Heute stellen wir den NVIDIA DSX Pod vor, der diese Full-Stack-Plattform in eine fabrikgefertigte, integriertes System.
53:48Den Anfang macht der Vera Rubin NVL72 sieben flüssigkeitsgekühlte Rechenracks, die miteinander verbunden sind über 17 km Spectrum-X-Kabel miteinander verbunden sind und einen Vera Rubin DSX-Pod bilden Vera Rubin DSX-Pods sind vollständig verkabelt und werkseitig getestet und werden dann in transportfähigen Containern ausgeliefert. Trockenkühler ersetzen die herkömmliche Verdunstungskühlung.
54:11Eine 800-V-Gleichstromversorgung wird an die Racks angeschlossen, um eine effiziente Stromversorgung zu gewährleisten. Sobald die Versorgungsanschlüsse vor Ort bereit sind. Die geschätzte Zeit für die Inbetriebnahme vor Ort reicht von mehreren Monaten bis hin zu wenigen Tagen.
54:26Die NVIDIA DSX KI-Fabrik ist von Grund auf darauf ausgelegt, und mit den DSX-Pods lassen sich KI-Fabriken nun blitzschnell errichten.
54:35Mehr Intelligenz pro Watt, kürzere Zeit bis zum ersten Token.
54:41Was halten Sie davon?
54:55Im Jahr 2016 haben wir den weltweit ersten KI-Supercomputer vorgestellt.
55:03Er bestand aus einem Node, einem GPU-Knoten, und dann, vor drei Jahren, stellten wir den Rack-Scale-Computer „Grace Blackwell NVLink 72“ vor.
55:12Beide Male mussten wir nicht nur den Computer neu erfinden.
55:18Auch die Software und ihre Funktionsweise sowie die Lieferkette mussten neu erfunden werden.
55:26Im Fall des NVLink 72 haben wir das gesamte Rack genommen, das sonst vor Ort zusammengebaut worden wäre, und haben es innerhalb der Lieferkette montiert.
55:35Im Grunde haben wir Supercomputer in großem Maßstab hergestellt. Das ist der Grund, warum wir vorankommen.
55:46So schnell voranzukommen und buchstäblich mehrere hundert Ausbauten von Rechenzentren auf der ganzen Welt zu realisieren.“ gleichzeitig zu realisieren. Jeder einzelne Computerhersteller weltweit fertigt mittlerweile NVLink 72, das Ausmaß, in dem wir heute Computing produzieren, ist beispiellos und war früher unvorstellbar.
56:07Nun ja… selbst dann, wenn Sie diese Systeme an Ihre Standorte bringen, dauern die Montagearbeiten immer noch Monate und Monate, und Sie haben gerade von 17.000 km Verkabelung gehört um allein Spectrum-X für das Scale-out-Computing zu verbinden 17 km, 17.000 km. Das ist eine wahnsinnige Zahl. Und diese 17 km – unglaubliche Zahlen.
56:38Nehmen wir nun an, wir würden das alles innerhalb der Lieferkette erledigen – alles aufbauen, alles zusammenstellen, sicherstellen, dass alles einwandfrei läuft, es qualifizieren, einbrennen lassen Und wenn wir es dann ausliefern, ist es voll funktionsfähig.
56:51Der Aufwand für die Verkabelung und die Montage vor Ort wird dadurch erheblich reduziert.
56:55Aber es gibt noch etwas viel, viel Wichtigeres Tatsächlich wird hier Folgendes passieren: Indem wir dies in die Lieferkette verlagern, wird der Umfang der ungenutzten Rechenleistung für Computing, die Menge an ungenutzter Computing-Leistung, die in Ihren Rechenzentren ungenutzt bleibt, drastisch sinken wird.
57:16Merken Sie sich das jedes Gigawatt, jedes Gigawatt-Rechenzentrum 50 Milliarden Dollar kostet.
57:25Die zu erwartenden Einnahmen belaufen sich auf mehrere zehn Milliarden Dollar pro Jahr.
57:33Wenn wir also einfach von 40 Milliarden Dollar pro Jahr an Umsatz ausgehen, die aus dieser Infrastruktur stammen, 40 Milliarden, und wenn sich das um nur drei Monate verzögert, sind das 5 Milliarden Dollar. Entschuldigung.
57:46Was ist das, 10 Milliarden Dollar an Einnahmen?
57:51Umsätze in Höhe von 10 Milliarden Dollar würden jeden beunruhigen.
57:59Indem wir dies also in die Lieferkette integrieren, die Geschwindigkeit, mit der wir nach der Installation den Betrieb aufnehmen können, der Anlieferung der Rechenleistung bis zur Token-Produktion von vielen Monaten auf Wir gehen davon aus, dass sich dieser Zeitraum von etwa vier bis fünf Monaten auf etwa einen Monat verkürzen wird. Okay, das ist also eine vollständige Transformation der weltweiten Lieferkette. Und das wird die Art und Weise verändern, wie Menschen Rechenzentren installieren und aufbauen.
58:26Und hoffentlich steigt dadurch die Geschwindigkeit, während die verschwendete Rechenleistung im Leerlauf, die verschwendeten, ungenutzten Investitionsausgaben sinken und alle werden profitabler. Und das ist also NVLink 72.
58:40Nun zu einem großen Schranksystem, das wir „DSX-Pod“ nennen. Okay.
58:45Das ist also der nächste Schritt im NVIDIA-Computing.
59:00Nun was ihr herstellt und wie ihr es herstellt, macht euch einzigartig.
59:05Genau wie hier in Europa: Ihr, eure Arbeit – das macht euch einzigartig.
59:15Ihr entwerft Maschinen, ihr betreibt Fabriken, ihr entdeckt Medikamente, ihr verfügt über außergewöhnliches handwerkliches Können dieses handwerkliche Können, diese Spezialisierung macht euch einzigartig. Nun, was NVIDIA besonders macht, sind eigentlich zwei Dinge.
59:32Erstens ist unsere Architektur die einzige Architektur für beschleunigtes Computing, die universell einsetzbar ist.
59:36Wir spezialisieren uns nicht nur auf einen einzigen Algorithmus. Zum Beispiel „Transformer“. Wir spezialisieren uns. auf alles, was parallelisiert werden kann.
59:44Das können Strömungen und Partikel sein.
59:48Es könnte sich um Quantenphysik handeln, es könnte Quantenchemie sein. Es könnte Bildverarbeitung sein.
59:56Es könnte Datenverarbeitung sein, die Verarbeitung strukturierter Vektordaten – Verarbeitungsprozesse aller Art. Und weil wir schon so lange daran arbeiten und weil die Architektur von NVIDIA buchstäblich seit zweieinhalb Jahrzehnten unverändert geblieben ist, ist die Anzahl der Algorithmen, die Anzahl der Fachgebiete und die Anzahl der Branchen, die wir bedienen, die wir beschleunigen, enorm gewachsen.
1:00:20Unsere installierte Basis, unsere Allzweckarchitektur, unser Engagement für diese Architektur, sowie unsere Zusammenarbeit mit allen Branchen weltweit haben dazu geführt, dass die Architektur von NVIDIA buchstäblich überall zu finden ist. Der zweite Punkt ist, wie wir das erreichen.
1:00:36Natürlich verfügen wir über die von uns entwickelte Architektur, aber wir bauen sie nun auch in einer Full-Stack-Lösung, einer kompletten KI-Fabrik, auf.
1:00:48Es gibt viele Unternehmen auf der Welt, die ihre eigenen Chips entwickeln wollen, aber die meisten Unternehmen weltweit wollen lediglich die KI-Infrastruktur einsetzen, um darauf ihre Geschäftsabläufe aufzubauen.
1:00:56Die Fähigkeit, einen Chip zu entwickeln und einen Supercomputer zu bauen, nicht wahr?
1:01:00Die gesamte Software ist für die meisten Unternehmen weltweit wirklich kein Thema. Und so haben wir nun die Kombination dieser beiden Ideen.
1:01:12CUDA, Full-Stack, KI-Fabriken – all das eröffnet uns Märkte, die uns sonst verschlossen blieben.
1:01:16Genau aus diesem Grund können wir hier mit so vielen Unternehmen zusammenarbeiten.
1:01:24Wenn ich das einmal durchgehen würde, angefangen bei den CSPs, dann ist das der Bereich, in dem nach allgemeiner Meinung heute der Großteil der KI angesiedelt ist.
1:01:31die nicht zu dieser Gruppe gehören. Aber wie Sie zu Beginn unserer Keynote sehen konnten, habe ich eine ganze Reihe von Unternehmen erwähnt, CSPs sind also nach wie vor sehr große Akteure im weltweiten Computing, aber es gibt auch KI-native Unternehmen, Unternehmen, die überall auf der Welt neu gegründet werden. Es sind so viele von ihnen hier vertreten.
1:01:50Neo, denn jede Region möchte an der KI-Wirtschaft teilhaben, jede Region will sicherstellen, dass die wertvollen Ressourcen, über die sie verfügt, die Energie, die sie besitzen, den Unternehmen in ihrer Region zugutekommt. Zum Beispiel Mistral hier in Europa, Mistral in Frankreich, Mebius hier in Europa.
1:02:11So viele Unternehmen in ganz Europa, die Neo-Clouds aufbauen, OEMs und ODMs, die Computer für die KI-Labore von Unternehmen weltweit bauen.
1:02:20Natürlich wissen wir noch von letztes Jahr – damals haben wir ausschließlich über „Open to“ gesprochen. Heute haben wir darüber gesprochen. Wir sprechen über OpenAI und Anthropic.
1:02:30Aber wir sprechen auch über Metas unglaubliche Muse, den Grok-Bot. Und natürlich über Gemini.
1:02:36So viele verschiedene KI-Labore sind mittlerweile an der Spitze der Entwicklung beteiligt.
1:02:44Und dann ist es noch sehr wichtig – und das ist letztendlich das Wichtigste für den Erfolg der KI –, dass Europa von der KI profitiert und wirklich ein KI-Ökosystem geschaffen hat.
1:02:55Eine KI-Wirtschaft: Man braucht alle Endmärkte und Endbranchen, damit sie KI einführen und mit KI erfolgreich sind, sei es in der Automobilindustrie, weil wir selbstfahrende Autos bauen, oder bei der Fertigung mit Robotik, die Art und Weise, wie man im Gesundheitswesen neue Medikamente entdeckt, oder die Finanzdienstleistungen in der Industrie, – all diese verschiedenen Branchen müssen zu KI-Unternehmen werden.
1:03:15Jede einzelne davon.
1:03:22Nun, wir verfügen über eine einzigartige Fähigkeit – dank dessen, was ich gerade über CUDA und die Art und Weise, wie wir Computer bauen, erwähnt habe, verfügen wir über die einzigartige Fähigkeit, buchstäblich jedes einzelne Segment der KI zu bedienen. Eine Architektur, viele Märkte.
1:03:42Und da diese Infrastrukturen so bedeutend und so teuer sind, müssen wir sicherstellen, dass sie so schnell wie möglich so produktiv wie möglich sind.
1:03:51Dass sie universell einsetzbar sind, sodass Sie sie von Beginn Ihrer KI-Reise an für jede Arbeitslast nutzen können.
1:04:00Von der Datenverarbeitung über das Training bis hin zum Post-Training und zur Inferenz, und agentische Verarbeitung – jeder einzelne Schritt der KI-Reise für jede Art von KI, von Chemie und Physik bis hin zu Sprachen, bis hin zu jeder einzelnen Branche und den dort verwendeten Algorithmen.
1:04:10Und genau deshalb ist die Architektur von NVIDIA universell einsetzbar.
1:04:17Und als Ergebnis dieser kontinuierlichen Innovation und der ständigen Aktualisierung der Software, das diese Architekturen zudem langlebig macht, da die installierte Basis so groß ist, verfügen wir über ein unglaublich reichhaltiges Software-Ökosystem, austauschbar, langlebig, produktiv – nun, das bildet die Grundlage. Das ist die Infrastruktur.
1:04:35Was machen wir nun damit? Im letzten Jahr haben wir einen Wandel in der KI erlebt.
1:04:46KI ist mittlerweile produktiv, und einer der wichtigsten Momente war zu Beginn des Jahres als wir über OpenClaw sprachen, das Konzept eines Open-Source-Agents einführte und damit wirklich den Anstoß für das gab, was wir heute weltweit beobachten können.
1:05:03Agenten denken, schlussfolgern, iterieren, nutzen Werkzeuge und infolgedessen, verbrauchen sie eine enorme Menge an Tokens.
1:05:07Aber dadurch werden sie nützlich.
1:05:13Es werden also immer mehr Agenten entwickelt, sie sind nützlicher und werden daher von immer mehr Menschen genutzt.
1:05:20Und da sie zum Denken viele Tokens verbrauchen müssen, ist der Token-Verbrauch in die Höhe geschossen. Die Nachfrage nach GPUs ist wirklich in die Höhe geschossen.
1:05:26Was das nun verarbeitet, ist – genau – ein Agent. Dies sind die fünf Elemente eines Agenten.
1:05:32Der erste Teil sind die Sprachmodelle.
1:05:35Das sind die Tokens, die auf den GPUs laufen. Und sie generieren Token, die vom Agent verbraucht werden.
1:05:47Was ich als „Exoskelett“ bezeichne, ist das OpenClaw-Harness, das sich in einer Sandbox befindet. Und diese Sandbox isoliert ihn vom Rest des Systems. Das ist ein sehr wichtiges Konzept, und wir werden noch darauf zurückkommen – es gibt fünf Dinge.
1:06:02Da ist das Modell, da ist der Harness, die Sandbox, in der sich der Harness befindet, und zwei weitere Dinge, Wissen und Werkzeuge – Modelle, Sandbox, Harness, Wissen und Werkzeuge. Das sind die fünf Elemente eines Agenten.
1:06:21Bevor ich nun darauf eingehe, wie man die Agenten nutzbar macht, ist es am wichtigsten, dass wir sicherstellen, dass der Agent sicher ist. Der Agent ist autonom in seinem autonomen System, das Zugriff auf Dateien, Ressourcen und Netzwerke hat, Zugriff auf Werkzeuge hat, und wir müssen sicherstellen, dass die Berechtigungen, die wir gewähren, diesem autonomen System, minimal sind und dass wir es ständig überwachen.
1:06:48Wir haben ein fantastisches neues Produkt vorgestellt, eine neue Plattform namens OpenShell. OpenShell kam genau zum richtigen Zeitpunkt.
1:06:58Es handelt sich um eine sichere Laufzeitumgebung, die all das bietet, was ich gerade erwähnt habe. und verfügt zusätzlich über einen hardwarebasierten Monitor. Bevor ich es Ihnen erkläre, schauen wir uns ein Video an.
1:07:11Unternehmen bereiten sich darauf vor, Milliarden von KI-Agenten einzusetzen, um damit Nutzen zu erzielen. Sie werden Schlussfolgerungen ziehen, planen und Werkzeuge einsetzen. Sie greifen auf Daten zu und arbeiten zusammen.
1:07:23Derzeit ist das Einzige, was einen Agenten davon abhält, all das zu missbrauchen, die höfliche Bitte, dies nicht zu tun. Bitte lösche nichts. Bitte dränge nicht darauf, etwas zu tun.“ Bitte rühr meine SSH-Schlüssel nicht an.“ Das ist es. Bitte komm nicht näher. Aber Hoffnung ist keine Sicherheit.
1:07:36Sicherheit ist kein Wunschziel. Es sind Technologie und Ingenieurskunst.
1:07:42NVIDIA OpenShell und Sentry setzen diese Philosophie in die Praxis um.
1:07:50Sie legen in einer Richtlinie fest, worauf jeder Agent zugreifen darf, und OpenShell setzt diese auf der Ebene der Systemaufrufe durch. Dateizugriff und Netzwerkverbindungen.
1:08:01dass Agenten niemals mehr Zugriff erhalten als beabsichtigt. Eine formale Verifikation überprüft jede Richtlinienänderung anhand Ihrer Berechtigungen und stellt sicher, Es ist so, als wären die frühen Internetviren überall gewesen, bis Browser strenge Beschränkungen durchgesetzt haben was eine Webseite tun durfte. OpenShell tut dasselbe für Agenten.
1:08:20Die Durchsetzung erfolgt außerhalb des Agenten, nicht nur durch LLM-Sicherheitsbarrieren, und bringt agenteneigene Sicherheit in Ihre Infrastruktur – jeder Agent läuft in seiner eigenen isolierten Sandbox. ohne direkten Zugang zum Netzwerk.
1:08:31Jede ausgehende Netzwerkanfrage durchläuft den Supervisor außerhalb der Sandbox. Dieser prüft die Aktion anhand Ihrer Richtlinie. Ist sie nicht zulässig, wird sie abgelehnt.
1:08:42Schlüssel verbleiben außerhalb bei dem Supervisor und werden erst auf dem Weg zu einem genehmigten Endpunkt hinzugefügt. Ein kompromittierter Agent kann keinen Schlüssel preisgeben. Er hatte nie Zugriff auf das Gateway in der Steuerungsebene. Der Supervisor trifft die Entscheidungen.
1:08:57Die Sandbox beherbergt den Agent, und der Richtlinienprüfer gleicht vorgeschlagene Richtlinien mit Ihrer Berechtigung ab. Obergrenzen. OpenShell kombiniert die Isolation des Linux-Kernels mit der Durchsetzung von Richtlinien zur Laufzeit.
1:09:12NVIDIA Sentry fügt eine optionale Schutzebene außerhalb des Hosts selbst hinzu, abseits des auf NVIDIA BlueField-4 laufenden Agenten.
1:09:19Sentry überwacht die Agentenaktivität und setzt Sicherheitsrichtlinien durch in einer hardwareisolierten Vertrauensdomäne. Da der Datenverkehr des Agenten über Sentry läuft.
1:09:30Wenn der Agent etwas Unbeabsichtigtes plant, aktualisiert er die Richtlinien sofort und unterbricht die Verbindung zum Modell, es innerhalb von Millisekunden unter Quarantäne und gewährleistet so Manipulationssicherheit.
1:09:40Protokollaufzeichnungen, die Betreiber zur Erkennung, Untersuchung und Reaktion überprüfen können. OpenShell ist Open Source unter der Apache-Lizenz 2.0 und läuft überall.
1:09:51Ihre Agenten decken den gesamten Bereich von Edge bis Cloud ab, und die Installation der CLI erfordert lediglich zwei Befehle: eine Sandbox zu erstellen und Ihren bevorzugten Agent auszuführen. Agenten sind nur so nützlich, wie der Zugriff, den Sie ihnen gewähren.
1:10:01OpenShell und Sentry geben Ihnen die Kontrolle über diesen Zugriff.
1:10:06So treiben wir gemeinsam die KI-Fähigkeiten und die Sicherheit voran.
1:10:15Agenten sind autonome Systeme.
1:10:23Wir müssen extrem sichere Technologie entwickeln, um sicherzustellen, dass wir diese Agenten entwickeln können und sicher einsetzen können. Das ist einfach unglaublich.
1:10:35Nach der Ankündigung von OpenShell haben sich so gut wie alle großen Unternehmen der Welt, von den Pionierlabors bis hin zu den Betriebssystemherstellern, Unternehmen, Cybersicherheitsfirmen und Plattformanbieter haben sich bereit erklärt, OpenShell einzuführen. Das zu sehen, ist wirklich fantastisch. Und der Grund dafür ist, dass diese Technologie genau zum richtigen Zeitpunkt gekommen ist – zu einer Zeit, in der wir Agenten weltweit einsetzen wollen.
1:10:56Denken Sie daran: Es geht hier nicht nur um die Dienste, die OpenShell beim Einsatz von Agenten nutzen.
1:11:05Es geht vielmehr darum, dass alle Unternehmen weltweit ebenfalls OpenShell einführen, damit Sie diese Agenten empfangen können und sie autonom in Ihrem Unternehmen ausführen lassen können. Jede einzelne Funktionsebene, jede einzelne Aufgabe, die Sie dem Agenten zuweisen, für jede Person, die den Agenten nutzt, jede dieser Kombinationen erfordert eine andere Berechtigungsstufe, die Sie dem Agenten zuweisen würden.
1:11:26Und jedes Mal, wenn ein Agent gestartet wird, sind die Berechtigungen unterschiedlich.
1:11:34Daher müssen die Durchsetzung der Richtlinien und die Überwachung der Berechtigungen dynamisch erfolgen. Und genau deshalb ist OpenShell wirklich revolutionär.
1:11:44um Claude-OpenShell-Agents zu entwickeln.
1:11:46Ich freue mich sehr, Ihnen mitteilen zu können, dass Anthropic und NVIDIA eine Partnerschaft eingegangen sind, Sie können also die Website besuchen. Dort gibt es einen wirklich großartigen Artikel dazu.
1:11:55Also, der erste Teil, der erste Teil ist wie nutzt man diese Harnesses? OpenClaw, Hermes mit offener Hand.
1:12:01Sie können Ihre eigenen Agent-Harnesses aus Lang-Chain-Deep-Agents erstellen. Wir programmieren das gerade in Python. Es gibt eine ganze Reihe verschiedener Möglichkeiten, wie man Agent-Harnesses erstellen kann, die darin integriert sind. Nun zu einem offenen, sicheren Harness. Okay.
1:12:18Und das ist die Sandbox, in der es sich befindet – die sichere Sandbox. Und als Nächstes sprechen wir über Modelle.
1:12:25Ihr solltet in Zukunft Modelle aller Art verwenden. Es wird nicht nur ein einziges Modell geben, auf dem wir alles ausführen. Wir werden ausführen.
1:12:36Wir werden die besten Modelle nutzen, egal ob sie geschlossen, offen oder maßgeschneidert sind.
1:12:40Wir werden alle Modelle nutzen, um Ihre Aufgaben zu erledigen.
1:12:47Manchmal ist die Arbeit, die ihr erledigt, ziemlich allgemein gehalten – da wird die künstliche allgemeine Intelligenz unglaublich gute Arbeit leisten.
1:12:56zu viel von Ihrem firmeneigenen Wissen, zu viel von Ihrer Spezialisierung, Manchmal jedoch umfasst die Arbeit, die Sie erledigen möchten, und Sie möchten diese Intelligenz kontinuierlich weiterentwickeln.
1:13:06Jedes Unternehmen wird in Zukunft sowohl geschlossene Modelle als auch offene Modelle nutzen, die Sie individuell anpassen. Am Ende dieser Sitzung werden Sie erkennen, dass es tatsächlich gar nicht so schwer ist, sich ein eigenes „Auge“ zu entwickeln.
1:13:20Es beginnt natürlich damit, dem Modell, mit dem wir uns intensiv der Weiterentwicklung offener Modelle gewidmet haben, um neue Möglichkeiten zu erschließen und Menschen zu befähigen ihre eigenen maßgeschneiderten „Augen“ zu entwickeln. Nemotron ist für Sprachen gedacht.
1:13:30Cosmos ist unser globales Foundation-Modell.
1:13:35Wir sind die Vorreiter GR00T für Mensch und Robotik. Wir sind die Pioniere „Alpamayo“ für die autonome Navigation.
1:13:41Wir sind die Pioniere. Wir sind die Vorreiter im Bereich des klassisch-quantenbasierten Computings.
1:13:45Wir sind die Vorreiter. Und natürlich die Erde. Zwei Physiken, KI. Wir sind die Grenze.
1:13:55In all diesen verschiedenen Bereichen bieten wir euch also alle Modelle an und arbeiten kontinuierlich daran.
1:14:00Wir arbeiten bereits seit einem Jahrzehnt daran und werden dies auch weiterhin für immer tun.
1:14:07Wir bieten Ihnen das Modell an – komplett offen, einschließlich der dazugehörigen Daten –, damit, wissen Sie, die Herkunft des von uns erstellten Modells sowie die Skripte, die Sie benötigen, um es nachzubilden.
1:14:20Sie erhalten also nicht nur die offenen Gewichte, sondern von uns auch, sondern auch die gesamte Anleitung und die Daten, um die offenen Modelle nachzubilden, damit Sie wissen, woher sie stammen. und volles Vertrauen in das Modell haben können.
1:14:34Nun, diese Modelle sind nicht unbedingt die absolute Spitze der Forschung, insbesondere was das Sprachmodell betrifft.
1:14:42Doch durch Anpassung und mithilfe der Partner in dem Ökosystem, mit dem wir zusammenarbeiten, könnt ihr diese Modelle auf den neuesten Stand der Technik bringen. Und damit verwandeln Sie Ihre proprietären Daten in souveräne Intelligenz.
1:14:55Hier ist ein Beispiel dafür, wie AI21 Alice dabei hilft, Nemotron Omni in ein Modell verwandelt, das die Fähigkeiten der Spitzenklasse übertrifft.
1:15:04Hier zeigt „Base Ten“, wie Code Rabbit ein Modell nach dem Fine-Tuning anhand Ihrer Daten umwandelt Base Ten und Code Rapid, hier sind Trajectory und Harvey wiederum unter Verwendung von Nemotron Parse, in ein Modell mit Spitzenleistung verwandelt. Post-Training-Skalierung nutzen und ihre eigene Fähigkeit auf „Frontier“-Niveau geschaffen haben. Hier ist „Scale“. Wieder in Zusammenarbeit mit Skydance, das dasselbe tut. Und so geht es immer weiter und weiter.
1:15:31Der springende Punkt ist, dass man mit einem offenen Modell beginnen könnte, etwas, das unglaublich gut ist, wie „Nemotron Parse“, und es mit Ihren eigenen Daten nach dem Training für Ihren Anwendungsfall trainieren und so natürlich Superintelligenz zu erreichen. Das ist ein sehr sinnvoller Ansatz. Und all diese Technologie ist bereits heute verfügbar.
1:15:46Hier ist ein Beispiel von Palantir in Zusammenarbeit mit dem Tampa General Hospital. Die Liste ließe sich endlos fortsetzen. Wir verfügen über ein reichhaltiges Ökosystem an Partnern, die Ihnen helfen können – es sind hervorragende Unternehmen, die mit Ihnen zusammenarbeiten können. Sie wissen schon, aus der ganzen Welt. Okay, also legen wir los.
1:16:03Es ist nur so, dass ich, wenn ich einen nenne, alle anderen vor den Kopf stoße Dann muss ich wohl hier sitzen bleiben und sie alle aufzählen. Und ich liebe sie. Ich liebe sie alle.
1:16:16Und also zuerst: Agent-Harness, der in einer sicheren Sandbox läuft – OpenShell. Zweitens: die Large Language Models von Nemotron.
1:16:27Das sind die ersten beiden Komponenten, die ihr braucht, aber letztendlich ist es das, was diese Super-Agenten erst richtig zum Leben erweckt, zu Superagenten macht, ist, dass man ihnen Zugang zum Wissen Ihres Unternehmens gewährt. Und das ist wirklich etwas ganz Besonderes.
1:16:41wir haben Bibliotheken und Modelle zusammengestellt, die absolut Weltklasse sind. Dies wird als „Agent Knowledge Foundation“ bezeichnet – Und das ermöglicht es Ihnen, die Daten Ihres Unternehmens die Daten könnten sich in den Assets befinden, um zu verstehen, wie man diese PDFs liest könnten in unstrukturiertem Format und in Dokumenten vorliegen, sodass Sie eine KI benötigen, und all diese unstrukturierten Dokumente zu lesen. Oder es könnte sich um strukturierte Daten in Datenbanken handeln.
1:17:07Wir verfügen über die Bibliotheken und die notwendigen Tools, um Ihnen dabei zu helfen, aussagekräftige Informationen zu extrahieren. und Erkenntnisse aus den Daten Ihres Unternehmens zu gewinnen Schritt für Schritt. Nemotron Parse vollständig zu extrahieren. Weltklasse, ganz oben auf der Rangliste. Nemotron Embed.
1:17:21Eine Anfrage wird entgegengenommen und mit dem Wissen verknüpft, das in der Vektordatenbank gespeichert ist.
1:17:30An der Spitze der Rangliste: Nemotron 3 Omni – es könnte viele verschiedene Quellen finden, in denen die Suchanfrage vorkommt.
1:17:38Es führt verschiedene Datenelemente zusammen und ordnet sie danach, welche für Sie am relevantesten sind. Kumo: Aus Ihrer strukturierten Datenbank Vorhersagen darüber treffen, was wahrscheinlich passieren wird.
1:17:52Und so sieht das zum Beispiel aus: wenn Sie eine Benachrichtigung erhalten würden, dass bei einem Ihrer Lieferanten ein Engpass droht Lieferungen oder Lieferverzögerungen: Diese Information ist wahrscheinlich unstrukturierte Daten. Es handelt sich um ein Dokument.
1:18:07Die Informationen über die Bestellungen in Ihrem Unternehmen befinden sich wahrscheinlich in einer strukturierten Datenbank.
1:18:15Zum Beispiel in Ihrer SQL-Datenbank. Um vorherzusagen, was mit all diesen Bestellungen geschehen wird, bei welchen es zu Engpässen kommen wird und wie groß die Verzögerung sein wird, nutzen Sie Kumo, um diese Vorhersage zu treffen.
1:18:30Und um dann herauszufinden, womit man diese Lücken füllen kann, könnten Sie die Suche in einer Vektordatenbank nutzen und ein technisches Dokument zu einem Ersatzbauteil finden.
1:18:37Okay, also all diese verschiedenen Bibliotheken und Datenverarbeitungsfunktionen.
1:18:41bilden nun für Sie Ihre Wissensgrundlage.
1:18:47Sie haben Ihre KI nun mit firmeneigenen Daten und firmeneigenem Wissen ausgestattet.
1:18:53Der letzte Teil, über den gesprochen wird, betrifft letztendlich die Werkzeuge, die Werkzeuge des Handwerks.
1:19:01NVIDIA hat an CUDA-X gearbeitet, und für die meisten von euch in der Zeit vor der KI, drehten sich alle unsere Gespräche darum, wie wir Simulatoren und Solver sowie Datenverarbeitungs-Engines beschleunigen können, domänenspezifische Bibliotheken aller Art beschleunigen können. Sie werden in der wissenschaftlichen Forschung in allen verschiedenen Bereichen der Wissenschaft eingesetzt. Sie werden im Ingenieurwesen eingesetzt. Sie werden in der Forschung eingesetzt.
1:19:20Sie werden beim Entwerfen und Gestalten kreativer Kunst eingesetzt.
1:19:28Im Kern sind unsere CUDA-X-Bibliotheken und diese CUDA-Bibliotheken nichts anderes als Algorithmen und noch einmal Algorithmen. Wie ihr wisst, sind sie großartig.
1:19:34Schauen wir uns das einmal an.
1:22:07Mathematik ist wunderschön.
1:22:10Mathematik ist wunderschön CUDA-X-Bibliotheken. Das sind die Kronjuwelen unseres Unternehmens. Und der Grund dafür ist folgender. Wenn man einen KI-Assistenten entwickelt, könnte es sich um einen Laborassistenten handeln.
1:22:27Es könnte ein Forschungsassistent sein, es könnte ein Co-Designer sein – jemand, der gemeinsam mit Ihnen etwas erschafft. Letztendlich was macht diese Agenten nützlich?
1:22:35Was sie in die Lage versetzt, echte Arbeit zu leisten, sind die Werkzeuge.
1:22:44Und so verfügen wir nun über Modelle, die es diesen Agenten ermöglichen, zu schlussfolgern, Informationen zu verstehen, logisch zu denken, um planen und iterativ handeln zu können und Werkzeuge so lange einzusetzen, bis die Aufgabe erledigt ist. Aber letztendlich kommt es immer noch auf die Werkzeuge an. Und an diesen Werkzeugen arbeiten wir schon seit Langem. So viele Jahre.
1:23:05Und es gab einen bestimmten Computer, den ich Ihnen auf der rechten Seite gezeigt habe, auf dem jedes einzelne dieser Werkzeuge läuft, sei es Strömungsdynamik oder Teilchenphysik. Es könnte sich um Quantenchemie handeln, um Datenverarbeitung oder um Raytracing.
1:23:18All diese Werkzeuge laufen auf diesem einen Computer, und dieser eine Computer beschleunigt die Verarbeitung im Vergleich zu als würde man sie nativ auf einer CPU ausführen – um das Zehnfache, um das Fünfzigfache, 100-fach beschleunigt, und die CUDA-X-Tools sind es, die den Agenten die notwendigen Werkzeuge an die Hand geben. Und es ist einfach toll zu sehen, wie andere Leute das nutzen. Schauen wir uns das einmal an.
1:24:09Das ist also die Magie hinter den Agenten.
1:24:11Letztendlich müssen die Agenten Werkzeuge nutzen.
1:24:17und daher reicht eigentlich ein Compiler oder Python völlig aus. Nun gehört natürlich zu den ersten Anwendungsbereichen von Agentic die Softwareprogrammierung, Das ist alles, was sie brauchen.
1:24:25Aber in Zukunft, wenn diese Tools immer mehr und mehr nützliche Arbeit verrichten, werden wir ihnen mehr Werkzeuge zur Verfügung stellen müssen. Und hier sind einige Beispiele.
1:24:31Hier ist also Leda Sciences.
1:24:35Das Unternehmen entwickelt einen Laborassistenten und nutzt dabei die BioNeMo-Modelle von NVIDIA, die darauf ausgelegt sind, zum Verständnis von Proteinen und Zellen entwickelt wurden. Und zur Erzeugung von Proteinen. sowie Chemikalien für die Arzneimittelforschung. Sie nutzen BioNeMo und CUDA-X-Tools. Dies ist „Siemens Factory Building“, ein Fabrikagent, der NVIDIA Cosmos nutzt.
1:24:52Unser „Foundation-Modell“, das die physikalische Welt versteht, sowie CUDA-X-Tools. Und hier ist ein Beispiel für Dask.
1:25:01Es geht also um die Entwicklung eines virtuellen Begleiters, der NVIDIAs Nemotron, unser Sprachmodell, sowie CUDA-X-Tools nutzt. Schauen wir uns an, wie sie eingesetzt werden.
1:25:11Selbst die intelligentesten Wissenschaftler brauchen immer noch ein Labor.
1:25:15Selbst der beste Ingenieur braucht nach wie vor Simulatoren und Solver. Ein KI-Agent ist da keine Ausnahme.
1:25:21Ein Agent vereint fünf Bausteine.
1:25:30Das Modell nimmt Gründe wahr das „Knowledge Foundation“ liefert dem Agenten Kontext aus den strukturierten Daten Ihres Unternehmens und plant, koordiniert die Arbeit – und unstrukturierte Daten. Lassen Sie die Agenten simulieren, experimentieren und handeln.
1:25:42NVIDIA OpenShell steuert, worauf Agenten zugreifen und was sie ausführen können.
1:25:48Beginnen Sie mit einem geschlossenen „Frontier“-Modell oder passen Sie ein offenes Modell mit dem NVIDIA Agent-Toolkit an. Jedes Unternehmen kann sein Wissen und seine Expertise in einen maßgeschneiderten Super-Agenten umwandeln. Sehen wir uns drei Beispiele für Lila Sciences an.
1:26:02Das Ziel ist es, eine Therapie für das B-Zell-Lymphom zu entwickeln.
1:26:11Der auf NVIDIA basierende Lila-Iris-Agent setzt dieses Ziel im computergestützten „Dry Lab“ in einen Versuchsplan um.
1:26:19Die Lila-Agenten nutzen das NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, um Modelle für das Proteindesign und die RNA-Optimierung aufzurufen, und führen dabei Millionen virtueller Experimente durch. Die vielversprechendsten Kandidaten gelangen in die KI-Fabrik von Lila, wo autonome Roboter und Instrumente, die mit NVIDIA Omniverse und Cosmos entwickelt wurden, diese herstellen und testen. Die Ergebnisse fließen zurück in „Iris“ und prägen die nächsten Entwürfe und Experimente.
1:26:41Der Kreislauf setzt sich fort im Siemens-Elektronikwerk Erlangga.
1:26:45Ziel ist es, neue Produkte in die Vorbereitung des Produktionsprozesses zu bringen.
1:26:54Die Agenten nutzen NVIDIA Cosmos, um virtuelle Prototypen und synthetische Daten zu generieren, um anschließend vor Produktionsbeginn Prüfmodelle zu trainieren und zu validieren.
1:27:05Intelligenzzentrum: X-Agenten, die auf Basis des „Factory Operations Blueprint“ von NVIDIA entwickelt wurden, nutzen Aufträge, Lieferungen und Linienkonfigurationen, um Produktionspläne zu empfehlen.
1:27:16Simulationen und Echtzeit-Fabrikdaten zu validieren. Digital Twin Composer nutzt NVIDIA Omniverse-Bibliotheken, um diese Pläne anhand von Physik, Bevor Änderungen die Fertigung erreichen Mit der Plattform von Dassault Systèmes, muss ein Ingenieur das Design einer Volkswagen-Golf-Tür für den Tiguan anpassen; „Aura“ und „Leo“ nutzen NVIDIA Nemotron Parse um technische Anforderungen zu analysieren.
1:27:40Das Harness koordiniert die spezialisierten Subagenten und bewahrt den Kontext über Planung, Konstruktion und Simulation hinweg.
1:27:48Aura nutzt Inovia, um die Arbeiten unter Berücksichtigung der Fahrzeugabmessungen, Gewichtsgrenzen und anderer technischer Anforderungen zu planen.
1:27:56Der Leo-Design-Agent wählt ein kompatibles Golf-Türdesign aus und nutzt Catia, um es neu zu gestalten.
1:28:02für die Tiguan-Simulation. Der Leo-Agent nutzt Simulia, beschleunigt durch NVIDIA CUDA-X-Bibliotheken, um die Varianten zu testen, wodurch ein Vibrationsproblem aufgedeckt wird. Die Ergebnisse werden zur Weiterverfeinerung an den Design-Agenten zurückgesendet. Der Ingenieur prüft die überarbeiteten Entwürfe und wählt den endgültigen Entwurf aus.
1:28:20Unterschiedliche Ziele, unterschiedliches Fachwissen, dieselben Bausteine: offene Modelle und CUDA-X-beschleunigte Werkzeuge und die sichere OpenShell-Laufzeitumgebung, vereint im NVIDIA Agent Toolkit. Ist das nicht großartig? Also.
1:28:37Das sagten einige Leute.
1:28:40Dass die KI nun da ist, werde das Ende der Software bedeuten.
1:28:42Es werde das Ende der Tool-Anbieter bedeuten. Es ist genau das Gegenteil. KI ist da.
1:28:51Es wird im Laufe der Zeit mehr Nutzer dieser von uns entwickelten Tools geben als je zuvor. Jedes einzelne Tool-Unternehmen wird nun zu einem KI-Unternehmen werden.
1:29:01Es wird Agent-Unternehmen geben, die nicht nur Tools anbieten, sondern sie werden Ihnen speziell optimierte Agenten anbieten, die unglaublich gut darin sind, ihre Tools zu nutzen.
1:29:11Cadence und CrowdStrike sowie ich selbst und so gut wie jedes große Unternehmen da draußen entwickeln derzeit Agenten, und wir freuen uns sehr, mit ihnen zusammenzuarbeiten. Agenten zu entwickeln ist gar nicht so schwer. Es besteht aus vier oder fünf Komponenten.
1:29:23Da gibt es das Modell und den Harness – beide gibt es in geschlossenen und offenen Versionen.
1:29:31Die sichere OpenShell-Laufzeitumgebung und dann – was am wichtigsten ist – das Wissen und die Tools – und dieses Wissen und diese Tools gehören Ihnen. Das ist Ihr Fachwissen. All das ist nun möglich, und ich werde Ihnen gleich mehr davon zeigen.
1:29:42Doch bevor ich das tue, lassen Sie uns über physische KI sprechen.
1:29:46Das ist wirklich die nächste Welle der KI.
1:29:51KI, die die physikalische Welt versteht, kann über sie logisch schließen, denn die physikalische Welt ist vielfältig. Sie ist kompliziert. Sie weist extrem lange „Long Tails“ auf.
1:30:03Und um darüber zu schlussfolgern und geeignete Werkzeuge zu nutzen, um mit der physischen Welt zu interagieren. Wenn Menschen an physische Welten denken, denken sie an Robotik.
1:30:14Tatsächlich ist eine meiner Lieblingsanwendungen in der physikalischen Welt das Funk-Handy, Mobilfunkmasten.
1:30:23Und der Grund dafür ist folgender: Es nutzt anstelle von Kameras, Lautsprechern und Mikrofonen sondern Funkwellen, um die Welt wahrzunehmen und Schlussfolgerungen darüber zu ziehen. Es verarbeitet Informationen, analysiert sie und interagiert mithilfe von Beamforming mit der Welt.
1:30:42Es handelt sich also tatsächlich um eine Anwendung, eine Technologie, die einfach perfekt für KI geeignet ist.
1:30:46KI wird die Art und Weise, wie wir Telekommunikation betreiben, revolutionieren.
1:30:51Sie wird unsere Spektrumseffizienz enorm steigern, genau wie wir es bereits mit Raytracing getan haben. Alle Grafiken, die Sie gesehen haben, vollständig. 100 %.
1:31:01Raytracing erforderte in der Vergangenheit Rechenleistung, die wir für notwendig hielten – doch nun wenden wir darauf KI an. Der Unterschied beträgt eine Million zu eins.
1:31:10Und so werden wir im Telekommunikationsnetz einen enormen Sprung in der Spectrum-Seffizienz erzielen.
1:31:14Darüber hinaus werden wir aber auch all diese Mobilfunkmasten revolutionieren.
1:31:23Es gibt weltweit 100.000 Standorte, allein in der westlichen Welt etwa 100 GW an dezentralen Rechenzentren, die in Zukunft zu einer dezentralen KI-Infrastruktur werden.
1:31:30Wir freuen uns sehr über die Zusammenarbeit mit vielen Unternehmen hier in Europa.
1:31:38Und erst letzte Woche, nachdem wir fast acht Jahre lang daran gearbeitet haben, hat NVIDIA gemeinsam mit Nokia den ersten kommerziellen Telefonanruf im T-Mobile-Netz getätigt.
1:31:45Und so tätigt CUDA nun Telefonanrufe. Auf die traditionelle Art und Weise.
1:31:50Sobald das möglich ist, können wir darauf KI aufsetzen. Und so wird die Revolution beginnen. Das ist eine wirklich spannende Chance für uns.
1:32:03Die andere physische KI-Anwendung, von der ich absolut begeistert bin, ist im Wesentlichen die robotergestützte Strahlentherapie. Ihr Tumor verändert seine Form.
1:32:14Der Körper verändert sich, während Sie sich in der Therapie befinden, der Roboter, dieses adaptive Strahlentherapiesystem die sich verändernde Umgebung wahrnehmen und erkennen, wo sich der Tumor befindet, ihn perfekt segmentieren und die Strahlentherapie entsprechend präzise ausrichten. Im Wesentlichen robotergestützt. Das stimmt. Fahren Sie fort. Genau das ist es.
1:32:38Form der robotergestützten Chirurgie.
1:32:45Nun ist natürlich das größte Volumen, die kurzfristigste Robotik-Anwendung oder physische KI-Anwendung, die jeder kennt, ist etwas, an dem wir schon seit Langem arbeiten schon seit über einem Jahrzehnt.
1:32:56Und jetzt erkennen wir, dass jeder einzelne Automobilhersteller seine Fahrzeuge in die Flotte von Fahrdienstvermittlern integrieren wollen. Heute gibt es Fahrdienstvermittlungen.
1:33:06Und als Teil von Uber, sowie hier in Europa, haben wir Bolt, Grab und Lyft.
1:33:15Und so weiter und so fort – all diese verschiedenen Fahrdienstvermittlungsdienste in der Zukunft, wird es auch Robo-Taxis geben, die mit diesen Fahrdienstvermittlungsdiensten vernetzt sein werden. Aber sie werden nicht nur von einer einzigen Marke stammen.
1:33:28Und so erkennen wir, dass der Aufbau dieser Systeme unglaublich teuer ist, insbesondere die Software, die darauf aufbaut.
1:33:35Wir haben uns entschlossen, eine einheitliche Standardarchitektur zu entwickeln, 14 verschiedene Kameras, neun Radarsysteme, drei Leitsysteme und unzählige Ultraschallsensoren.
1:33:48Dieser Kokon aus Sensoren, angetrieben von zwei NVIDIA GPU-Systemen für das AV-Computing-System – machen wir zum Industriestandard.
1:33:55Und nun wird er in eine gesamte Fahrzeugflotte integriert. Eine nach der anderen.
1:34:02Darüber hinaus arbeiten unsere AV-Softwareunternehmen – und wir gehören ja auch dazu – Um eine autonome Ray-Robotaxi-Fähigkeit aufzubauen, das dann in die Fahrdienstvermittlungsdienste eingebunden wird.
1:34:16Dieses Ökosystem wird gerade aufgebaut – weltweit werden jährlich etwa eine Billion Meilen zurückgelegt. Viele dieser Meilen liegen noch in der Zukunft. Wissen Sie, werden ein oder zwei Dollar pro Meile auf Robo-Taxis entfallen.
1:34:27Das ist also eine riesige Chance. Aber. Es ist unglaublich fragmentiert.
1:34:37Deshalb wollen wir mit Hyperion einen Industriestandard schaffen und mit dem gesamten Ökosystem zusammenarbeiten, können wir im Grunde eine riesige virtuelle Flotte schaffen, an die sich heute jeder anschließen kann.
1:34:48Ich bin sehr stolz darauf, bekannt geben zu dürfen, dass vier weitere Marken und vier weitere Fahrzeugmodelle hinzukommen werden. Der VW-Bus – ich kann mir einfach nichts Kultigeres vorstellen.
1:35:01die Volvo-Flotte sowie die nächste Generation von Mercedes, Das brandneue Modell von JLR, werden ebenfalls Hyperion-kompatibel sein und Teil dieses Netzwerks werden. Dieses Fahrdienstnetzwerk, diese Robotaxi-Flotte. Herzlich willkommen bei Hyperion.
1:35:21Die nächste große Branche, die nächste große Branche, die nächste große Industrie.
1:35:26Und diese Branche dürfte extrem groß werden: die humanoide Robotik.
1:35:33Es gibt einen Grund, warum Robotik so schwierig ist: Die verschiedenen Aufgaben sind sehr vielfältig.
1:35:41Und daher ist es notwendig, für jedes der vielfältigen Aufgabensegmente eine spezielle Konfiguration zu entwickeln, Die Robotikbranche ist in all diese unterschiedlichen Konfigurationen aufgesplittert, was verhindert, dass sich ein technologisches Flywheel entwickelt. Der Grund, warum sich das Mobiltelefon so schnell weiterentwickelt hat, der Grund, warum sich Personalcomputer so schnell weiterentwickelt haben.
1:36:00die von vielen Kunden genutzt werden. Der Grund, warum NVLink 72 von NVIDIA so schnell vorangekommen ist, liegt in diesen standardisierten Konfigurationen, die diese nutzen. Daraus ergibt sich das entsprechende Volumen.
1:36:10Dieses Volumen treibt das technologische Flywheel an, und die Technologie wird schneller, besser – unglaublich schnell.
1:36:17Und deshalb brauchen wir eine Robotik-Konfiguration, die so standardisiert wie möglich ist.
1:36:21Nun verfügt die humanoide Robotik offensichtlich über dieses Potenzial.
1:36:26Sie ist wahrscheinlich nicht für alles perfekt, wird aber dadurch wahrscheinlich für viele Dinge funktionieren. Dies wird wahrscheinlich das größte Volumen ausmachen.
1:36:32Robotikkonfiguration.
1:36:39Wenn wir nun nur noch eine KI entwickeln könnten, die es ihr ermöglicht, sehr schnell zu lernen, dann wäre das für kleine, mittlere Unternehmen, die kein ganzes Robotik-Team haben, um und zu programmieren, nun dem Roboter zeigen können, was zu tun ist.
1:36:53Da der Roboter über allgemeine Fähigkeiten und allgemeine Intelligenz verfügt, wäre er in der Lage, schnell zu lernen und sich anzupassen. Und daher dürfte dies die nächste große Technologieplattform werden.
1:37:01Wir arbeiten mit so vielen verschiedenen Unternehmen zusammen. Viele davon werden Sie hier in Europa kennen.
1:37:06Das ist Ihre große Chance.
1:37:14Kein Land, keine Region hat sich der Herstellung mechanischer Systeme von Megatronics LG Electronics verschrieben auf diesem Präzisions- und Handwerksniveau herzustellen. So wie die europäische Region. So viele Unternehmen hier sind unglaublich gut in der Fertigung.
1:37:30Dies wird die nächste Massenproduktionsbranche sein, und Sie können sehen, dass bereits so viele Unternehmen Teil davon sind, und wir freuen uns sehr, mit Ihnen zusammenzuarbeiten.
1:37:47Um nun ein physisches KI-System zu entwickeln, benötigen Sie drei Computer. Der erste Computer ist der, über den wir gesprochen haben. Und jeder weiß ganz genau, dass dieser das KI-Modell trainiert.
1:37:59Auf dem zweiten Computer bringen wir der KI die erforderlichen Fähigkeiten bei.
1:38:05Man kann nicht einfach nur das KI-Programm haben und erwarten, dass die KI von selbst in die physische Welt übergeht. Und versuchen zu tun, was immer sie will. Man führt dies in einer Umgebung durch, einem digitalen Zwilling.
1:38:15Wir erstellen einen digitalen Zwilling namens Omniverse, und ihr habt schon mehrfach gehört, wie wir darüber gesprochen haben.
1:38:22Und tatsächlich: Gerade eben, als Sie all die CUDA-X-Bibliotheken gesehen haben – sie alle werden innerhalb einer Digital-Twin-Welt entwickelt.
1:38:28Diese digitale Zwilling-Welt heißt Omniverse. Omniverse ist eine Bibliothek, die mit allen möglichen Plattformen und Tools verbunden ist. Siemens, Dassault und Cadence. Und so weiter und so fort.
1:38:36So konnten Sie sehen, wie diese Digital-Twin-Systeme entstehen.
1:38:43Der zweite und dritte Computer sind die Robotik-Computer, die diese Integration gewährleisten.
1:38:51Im Fall des selbstfahrenden Autos, das Robotaxi, das wir „Hyperion“ nennen. Hyperion besteht aus dem Computer selbst, dem funktionalen Sicherheitssystem, dem aktiven Sicherheitssystem und einem Betriebssystem, einem Betriebssystem, das auf die physische KI-Sicherheit ausgelegt ist. Genau das Gleiche müssen wir für Robotersysteme tun, damit jedes Mal, wenn man mit der Entwicklung, Forschung und Arbeit beginnt,
1:39:16an Ihren eigenen Robotersystemen arbeiten, nicht jedes Mal von Null anfangen müssen, um die gesamte Software und alle Systeme für Computing zusammenzubasteln. Und die Sensoren sowie alle mechanischen Systeme. Das allein würde mehrere Jahre dauern.
1:39:26Deshalb haben wir beschlossen, einen Referenzroboter zu bauen.
1:39:30Das ist der „NVIDIA Agile One“, der in Zusammenarbeit mit Agile Robots entstanden ist. Dieser Roboter ist auf dem Weg.
1:39:46Dieser Referenzroboter wird im ersten Quartal des nächsten Jahres verfügbar sein, und er wird vormontiert mit integriertem Computer und integrierter Software geliefert und sollte in der Lage sein, auf Anhieb recht gut funktionieren. Das ist also ein hervorragender Ausgangspunkt. Und er wird das Flywheel sein, mit dem wir die Entwicklung der Robotik beschleunigen können.
1:40:00Nun, lassen Sie mich beginnen. Lassen Sie mich die heutige Rede dort beenden, wo wir begonnen haben.
1:40:06NVIDIA hat mit der PC-Revolution begonnen. Das war im Jahr 1993.
1:40:11Und die PC-Revolution stand gerade erst am Anfang.
1:40:15Denkt daran: Windows 95 hat ihr den Turbo gegeben.
1:40:21Seitdem haben wir das programmierbare Shading der GPU erfunden – in Echtzeit, in Echtzeit. Raytracing.
1:40:28Wir haben CUDA in das Computing-Modell integriert und dazu beigetragen, die moderne KI-Revolution anzustoßen.
1:40:36Und so begannen wir vor vier Jahren darüber nachzudenken, was wir tun können, um den Personal Computer für dieses neue Zeitalter neu zu konzipieren, in dem der Personal Computer nicht mehr nur Ihr Werkzeug ist, sondern auch Rechenleistung bietet, Ihr persönliches Computerwerkzeug, sondern Ihr persönlicher Agent oder Ihr persönlicher Assistent ist.
1:40:55Und die Art und Weise, wie man mit diesem Computer interagiert, wäre im Grunde die mit einem Begleiter, jemand, der dir bei der Arbeit hilft.
1:41:03Und deshalb muss dieser Computer genau die fünf Dinge haben, die ich heute erwähnt habe. Er muss über ein Modell verfügen. Es könnte lokal oder in der Cloud ausgeführt werden.
1:41:12Er braucht eine Sicherheitsumgebung, er braucht eine sichere Laufzeitumgebung. OpenShell.
1:41:16Und er braucht Zugriff, da er auf Ihrem PC verfügbar ist.
1:41:25Er benötigt Zugriff auf Wissen und Werkzeuge – und die gute Nachricht ist: Da NVIDIA schon seit so langer Zeit Werkzeuge beschleunigt, könnten wir einfach einen Computer entwickeln, der OpenGL und DirectX sowie alles andere – einschließlich CUDA – beschleunigen kann, würde alles, woran NVIDIA jemals gearbeitet hat, auf diesem Computer laufen. Und genau das ist es. Nach vier Jahren Partnerschaft mit Microsoft haben wir den RTX Spark entwickelt.
1:41:45Und das ist eine brandneue Computerreihe.
1:41:50Darin stecken buchstäblich Tausende von Jahren – Tausende von Ingenieursjahren.
1:41:55Wir haben vier Jahre lang heimlich daran gearbeitet und einen Chip namens n1 X entwickelt.
1:42:00Und erst kürzlich haben wir ihn gemeinsam mit der gesamten PC-Branche vorgestellt. Wir haben Desktops, Laptops und Workstations entwickelt.
1:42:08Das ist ein Petaflops, ein Petaflops.
1:42:16Um das einmal in Relation zu setzen: Im Jahr 2016, ein Petaflops und 128 GB Arbeitsspeicher.
1:42:24Ein Petaflops bedeutet 128 GB für ein kleines Unternehmen namens OpenAI. Das sind ein Petaflops und 128 GB.
1:42:41Der einzige Unterschied ist natürlich, dass ich das hier so in der Hand halten kann.
1:42:45Und für den DGX One waren zwei Leute nötig, um ihn nach oben zu tragen. Und das ist also der brandneue RTX Spark-PC.
1:42:55also alles von Autodesk und so weiter –, Und wenn Sie eine begleitende Workstation haben möchten, auf der Catia und alles andere läuft – na ja, Adobe, Cadence und Synopsys, können Sie sich jederzeit eine DGX Station zulegen, auf der Windows läuft – und das kostet 20.
1:43:11PetaFLOPS und 754 GB Arbeitsspeicher. Einfach unglaublich.
1:43:15Und natürlich gibt es auch die Desktop-Version. All diese Modelle sind jetzt erhältlich.
1:43:26Und ich denke, die DGX Station mit RTX Spark – also eine DGX Station mit Windows – wird verfügbar sein Ende dieses Jahres erhältlich sein. Nun ist die Frage Bislang habe ich nur über die fünf Komponenten eines Agenten gesprochen.
1:43:37Und nun lautet die Frage: Wie baut man ihn auf? Wie entwickelt man einen Agent, der läuft?
1:43:44Nehmen wir an, auf einem dieser Computer oder in einer Cloud oder irgendwo On-Premises? Nun, die Antwort ist: Das ist wirklich ganz einfach. Und so geht’s.
1:43:54Um einen Agenten zu erstellen, beauftragen Sie einfach einen Agenten, ihn für Sie zu erstellen.
1:44:08Dies ist die Eingabeaufforderung, die die nächste Anwendung ausführen wird. Und was Sie nun sehen werden, ist Folgendes. Sie werden gleich eine Robotik-Anwendung sehen.
1:44:22Und während Sie sich diese Demo ansehen, denken Sie bitte daran, dass auf diesem PC ein Agent läuft Diese Demo läuft auf drei Computern.
1:44:33Der erste Computer dient dem Training, der zweite ist ein digitaler Zwilling, und der dritte dient dazu, diese KI in den Computer selbst zu integrieren. Okay, also zwei ganz konkrete Ideen.
1:44:41Die erste Idee sind Agenten. Wie baut man das auf und wie lässt man es laufen?
1:44:45Und wofür man sie nutzen kann Und das zweite ist ein physisches KI-Rechenmodell, das aus drei Computern besteht. Schauen wir uns das einmal an.
1:45:06Enten, die sich umarmen, Roboter.
1:45:11Bringen wir ihm mit NVIDIA RTX Spark das Sehen und Laufen bei.
1:45:13Ich verwende Hermes als meinen Agenten.
1:45:17Nutzen wir Nemotron und OpenAI.
1:45:20GPT-6 und Astra als meine Modelle sowie CUDA-X-beschleunigte Tools.
1:45:25FreeCAD, Blender und die Isaac Sim-Newton-Physik-Engine sowie Isaac Lab.
1:45:30Ich werde alles auf meinem RTX Spark ausführen, außer wenn ich einen Leistungsschub benötige. Größere Workloads kommen zuerst in die Cloud.
1:45:40Ich habe den Ablauf beschrieben und was meine Mikro-Ente lernen muss auf RTX Spark, Hermes und Nemotron Parse Pan. Der Kurs listet alle erforderlichen Objekte auf.
1:45:52Astra übernimmt es von dort aus und verwendet FreeCAD zur Modellierung von 3D-Objekten.
1:46:00Blender zum Anwenden von Materialien und die Omniverse SimReady-Bibliotheken um physikalische Eigenschaften hinzuzufügen In Isaac komponiert Astra die Szene.
1:46:12Astra richtet die „Micro Ducks“, Gelenke, Aktuatoren und Verbindungselemente ein.
1:46:19Und simuliert mit der Newton-Physik-Engine, wie sich die „Micro Duck“ bewegt. Nun beginnt das Training in der Cloud.
1:46:30Tausende von Mikro-Enten werden parallel im Isaac Lab trainiert.
1:46:37Jeden Herbst eine Lektion.
1:46:40Verbesserung der Richtlinie.
1:46:46Jedes Mal simulieren Omniverse-Bibliotheken Mikro-Ducks und Kameras. zu sehen Man bringt ihm bei, Durch das Zusammenspiel von Wahrnehmung und Physik kann mein Mikrokanal Hindernissen ausweichen. Es navigiert durch enge Räume und passt sich seiner Umgebung an.
1:47:13Lade die Richtlinie auf RTX Spark herunter und verwende Nemotron Omni sowie Isaac Sim, um meinen Mikrokanal zu bewerten mit Multi-Roboter-Orchestrierung zu bewerten.
1:47:22Ich stelle die validierte Richtlinie auf den echten „Duck“ bereit.
1:47:26Und schon ist er unterwegs.
1:47:32Mit NVIDIA RTX können Sie KI-Agenten und deren beschleunigte Tools direkt auf Ihrem Laptop erstellen und ausführen.
1:47:46Oh. Ja. Okay. Komm schon. Hier.
1:47:50Kommt mal her Zeig den Leuten, dass du laufen kannst.
1:47:57Und du hast eine Kamera.
1:48:00Oh, ja. Stolpere nicht.
1:48:07Könnt ihr euch bitte hinsetzen?
1:48:15Okay. Steht auf. Macht ein Nickerchen Macht ein Nickerchen.
1:48:25Ihr müsst ein Nickerchen machen. Okay. Steht auf Wusstest du, dass du Ihr hier drinnen erschaffen wurdet? Ihr wurdet auf RTX Spark erschaffen.
1:48:41Wisst ihr, und wir haben euch in der Cloud auf einer ganzen Reihe von NVIDIA-Supercomputern trainiert.
1:48:46Und du hast deine Fähigkeiten genau hier auf RTX Spark in einem digitalen Zwilling gelernt, dem Omniverse-Digitalzwilling. Ist das nicht unglaublich? Ich weiß, ich weiß, ihr seid so süß.
1:49:01Und und ihr eure Eltern heißen Pollen – P OLLEN. Stimmt das?
1:49:08Pollen Robotics – und anscheinend liebt euch jeder so sehr. Ihr seid ausverkauft.
1:49:20Wisst ihr, wenn ihr also auf die Pollen-Website geht – alle, die das hier sehen, ihr wisst schon, es werden wohl etwa 20 Millionen Zuschauer sein.
1:49:26Alle, die das hier sehen, geht auf die Pollen-Website und gebt eine Bestellung auf. Ich glaube, dieses Start-up-Unternehmen besteht aus etwa zehn Leuten. Sonst könnten sie vielleicht ausverkauft sein, puff. Das wird so spannend. Jeder sollte eins haben.
1:49:36Ihr seid so süß. Und so werden wir einfach einen RTX Spark haben und euch neue Fähigkeiten beibringen. Stimmt’s?
1:49:42Moment, wir… oh, schaut euch das an. Oh… Das ist unglaublich. Kannst du einen Salto machen?
1:50:01Das ist so toll Wow Okay, na, ratet mal, was?
1:50:07Okay, worüber reden wir heute?
1:50:10Wir haben über den Aufbau in Europa gesprochen. Es geht um die KI-Wirtschaft. Und das fängt bei der Infrastruktur an.
1:50:19Und wir haben ein brandneues System namens „DGX Pod“ angekündigt. Damit kannst du ganz einfach KI-Fabriken aufbauen.
1:50:27Und diese KI-Fabriken führen nicht mehr nur Modelle aus.
1:50:29Passt gut auf bleibt konzentriert.
1:50:31Komm her. Komm her, komm rüber. Bleibt bei diesen KI-Fabriken bei der Sache.
1:50:36Führt sie nicht einfach nur aus. Na bitte. Setzt euch hin.
1:50:41Sie führen nicht mehr nur KI-Modelle aus. Sie führen ganze Agenten aus.
1:50:46Und diese Agenten bestehen aus fünf Komponenten. Da ist das Large Language Model, das für die Wahrnehmung zuständig ist.
1:50:56Schlussfolgern, Planen und Handeln – und es läuft in Verbindung mit mit einem Gurtzeug, das es im Wesentlichen zu einem Exoskelett macht. Und dieses Gestell läuft in einer sicheren Laufzeitumgebung.
1:51:07Wir nennen es OpenShell, und es gibt einfach so viele Menschen, die es unterstützt haben.
1:51:15Und man gewährt ihm Zugriff auf Wissen und Werkzeuge und dieser Agent läuft auf diesen Computern.
1:51:22Aber wir erweitern das Ganze auch auf die nächste Generation – und genau hier kommt ihr ins Spiel: die physische KI. Das war’s also. Darüber haben wir gesprochen. Jeder kann Agenten entwickeln.
1:51:31Jedes Unternehmen in Europa wird sich zu einem KI-Unternehmen entwickeln. Daran besteht kein Zweifel. Jeder wird zu einem KI-Unternehmen werden. Und wir werden hier in Europa eine florierende KI-Wirtschaft haben.
1:51:42Nach 33 Jahren – was für eine unglaubliche Reise.
1:51:45Und wir haben ein wirklich cooles Video gedreht. Ihr wollt es euch doch sicher gemeinsam ansehen. Okay, kommt schon, kommt her. Kommt einfach her.
1:51:51Nur ein kleines Stückchen. Wir gehen mal aus dem Weg. Kommt her.
1:51:56Mit Vollgas. Volle Geschwindigkeit.
1:52:03Wie zum Teufel sollen wir da noch mithalten?
1:52:09Nun, es gibt eine Sache, die dieses Publikum noch mehr in Raserei versetzen kann Was ist das?
1:52:17Das werdet ihr nicht glauben.
1:52:21GTC hat gerade voll auf Eurovision umgeschaltet.
1:52:25Die Keynote startet in Berlin. Das nächste Kapitel beginnt.
1:52:31Agenten, die an eurer Seite arbeiten. Europas große Stunde ist gekommen.
1:52:40Aber falls ihr verpasst habt, was wir auf der GTC gesagt haben, fassen wir es für euch noch einmal zusammen Deutschland.
1:52:48In dieser Geschichte geht es darum, wie die Welt neue Informationen aufbaut. Jetzt. Zunächst einmal: Kraftwerke.
1:52:52Lass die Energie skalieren, dann kamen die Rechenzentren.
1:52:54Jetzt haben wir E-Mail.
1:53:01Mittlerweile sind wir weit darüber hinaus, Kohle in das zu verwandeln, was eine KI-Fabrik aus Sand macht in Gedanken – Öl muss weichen, der S&P muss etwas mehr Investitionswert bieten. Unsere GPU funktioniert wie ein Vermögenswert, der „Grün“ produziert. Sieht aus wie ein Chip.
1:53:11Es ist wie ein Geldautomat. Sie generieren Einnahmen, während du dich entspannst.
1:53:17Der Geldfluss ist reibungsloser als der Sand.
1:53:33Agenten programmieren und treffen Entscheidungen. Gib ihnen Freiheit. Aber. Kontrolliere ihre Missionen.
1:53:37OpenShell. Ich bin. Ich überprüfe gerade die Liste.
1:53:40Keine Anmeldedaten. Sets abgewiesen.
1:53:50Century auf BlueField arbeitet rund um die Uhr und schützt die Sandbox wie Hasselhoff – wir treiben die KI voran, schränken aber Risiken ein, wobei das verantwortungsbewusst optimistische RTX Spark das Altern sicher und strahlend hält. Unsere Spotkurse sorgen für den richtigen Preis.
1:54:05Wir bieten Quantenempfehlungen und Gaming aus einer Hand, denn „fungibel“ lässt sich nicht ohne „Spaß“ buchstabieren. Jetzt geht die Party los.
1:54:13Es lernt die Regeln der Schwerkraft und der Reibung kennen und den Umgang mit echten Werkzeugen – mit Isaac Lab und Cosmos. eigene Faust. Sie. Trainieren. Auf Es ist wie ein Studium für Roboter ohne Studienkredite – DSX-Pods halten die KI im Gleichklang.
1:54:25Weniger Strom, mehr Verstand – wie Legosteine: cuVSLAM, Wistron und Kumo sind da. Wissen wird schneller weitergegeben als von einem Berliner Kassierer.
1:54:31Dein Full-Stack läuft auf Hochtouren. Das ist die Checkliste. Hey, schau mal, eine fünfschichtige Torte. Und iss ihn zum Frühstück. Das Urorektale System führt das Rennen an. Es liebt Open Source. Frag einfach.
1:54:40Umarmendes Gesicht. Der Kontinent erhebt sich und das.
1:54:45Das Beste kommt erst noch. Los geht’s, ganz Europa.
1:54:53Lasst uns singen aus einem Guss.
1:54:57Wir sind Europa. Ja, ein Roboter.
1:55:00Nutze dein Pferd. Streck mich aus.
1:55:05Offener Raum. Neuer Roboter via Europa.
1:55:15Wir sind Europa. Du und ich.
1:55:23Herzlich willkommen bei GPT.
1:55:40Willkommen bei GPT. Ich möchte euch allen danken. Ich möchte euch allen danken.
1:55:46Allen Sponsoren. Ihr könnt alle Namen der hier vertretenen Unternehmen sehen.
1:55:52Alle Partner, mit denen wir seit 33 Jahren zusammenarbeiten.
1:55:57Micro Duck …, meine neuen Freunde Lasst uns gemeinsam daran arbeiten, Europas KI-Wirtschaft aufzubauen und KI zum Einsatz zu bringen. Also dann, liebe Teilnehmer, ich wünsche euch eine großartige GTC.
