Discours de Jensen Huang à la GTC Taipei 2026 : L'ère des agents IA est arrivée, le calcul est un revenu

marsbitPublished on 2026-06-03Last updated on 2026-06-03

Abstract

Dans son discours au GTC Taipei 2026, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, annonce l'avènement de l'ère des agents IA. Ces agents, combinant modèles de langage et cadres d'orchestration, exécutent désormais des tâches utiles, générant revenus et PIB. Le jeton (Token) devient l'unité de valeur et de profit, faisant des usines IA des centres de production critiques. NVIDIA présente Vera Rubin, un système complet conçu pour exécuter ces agents, et le Vera CPU, premier processeur spécifiquement optimisé pour la faible latence exigée par les agents. La société évolue d'un fabricant de GPU vers un fournisseur d'infrastructure IA complète. Le nouveau mode de calcul (modèle, cadre, outils, runtime) se déploiera partout : dans le cloud, en entreprise, et sur le nouveau PC co-développé avec Microsoft. NVIDIA annonce également Cosmos 3 pour l'IA physique, Alpamayo 2 pour la conduite autonome et Isaac GR00T, une plateforme de référence pour robots humanoïdes. Pour Huang, chaque entreprise deviendra une entreprise d'agents, et l'écosystème taïwanais est un partenaire clé de cette transformation.

Organisation et compilation : Deep TechFlow

Invite: Jensen Huang, PDG de NVIDIA

Source du podcast: Bonnie Blockchain

Titre original: Les 7 points clés du discours de Jensen Huang à la GTC Taipei 2026, le guide rapide des derniers développements de NVIDIA! 【Bonnie Blockchain】

Date de diffusion: 2 juin 2026

Résumé des points clés

Lors de son discours à la GTC Taipei 2026, Jensen Huang a centré la stratégie de la prochaine phase de NVIDIA sur un constat central : l'IA est passée de la génération de contenu à l'ère des agents capables de travailler, le Token n'est plus seulement un indicateur technique, mais une unité de production de revenus, de profits et de PIB. Autour de ce changement, NVIDIA lance Vera Rubin, le CPU Vera, une boîte à outils d'agents de niveau entreprise, une nouvelle génération de PC en collaboration avec Microsoft, ainsi que Cosmos 3, Alpamayo 2 et Isaac GR00T pour l'IA physique. Jensen Huang a souligné que le modèle de calcul de la prochaine décennie sera constitué de modèles, de cadres d'agents, d'outils et de compétences, et d'environnements d'exécution, et qu'il se diffusera du cloud, des entreprises et des PC locaux aux robots, usines, satellites et appareils périphériques. Pour la chaîne d'approvisionnement taïwanaise, cela signifie que les usines d'IA, l'efficacité énergétique, la vitesse de livraison des infrastructures et la capacité de synergie en pile complète deviendront les clés de la prochaine vague de croissance industrielle.

Extraits des points de vue marquants

L'arrivée de l'ère des agents IA

  • "L'IA utile est arrivée, l'IA est maintenant un générateur de profits, et aussi un générateur de PIB. Derrière elle, il n'y a pas seulement un grand modèle de langage, mais un tout nouveau modèle de calcul : l'agent."
  • "Un agent est constitué d'un grand modèle de langage et d'un cadre d'agent, le cadre fonctionne comme un système d'exploitation qui connecte la mémoire, les outils, le raisonnement, la planification et l'action."
  • "La percée des systèmes d'agents provient du fait que les grands modèles de langage peuvent maintenant penser, raisonner, planifier et utiliser des outils, et aussi du fait que les cadres d'agents peuvent gérer la mémoire, coordonner les flux de travail et dispatcher les outils."
  • "Chaque entreprise deviendra une entreprise d'agents, chaque entreprise fera fonctionner des agents en interne, et chaque entreprise aura besoin de son propre système d'exploitation pour agents."

Tokens, usines d'IA et économie des infrastructures

  • "Le Token est maintenant une unité de revenus rentable. Les entreprises d'IA qui veulent produire plus de Tokens construiront plus d'usines d'IA, c'est précisément la raison de l'explosion de la demande de calcul à Taïwan."
  • "Le calcul, c'est des revenus, le calcul, c'est des profits. Sans revenus ni profits, c'est une perte."
  • "Si une usine d'IA ne dispose que de 1 gigawatt d'électricité, la limite de puissance est de 1 GW ; dans cette limite, le débit par watt est le revenu, car chaque Token a une valeur."
  • "Choisir une mauvaise architecture simplement parce que les puces sont moins chères ne se traduira pas en bénéfices réels, vous devez vous assurer du revenu par watt. Plus vous en achetez, plus vous gagnez."

Vera Rubin et la transformation des infrastructures de NVIDIA

  • "Vera Rubin n'est pas une puce, ni seulement un GPU, c'est un système complet construit de bout en bout."
  • "NVIDIA était une entreprise de GPU, puis elle est devenue une entreprise de systèmes, et maintenant elle évolue encore pour devenir une entreprise d'infrastructures, aidant les clients à construire des usines d'IA."
  • "Vera Rubin est le projet d'ingénierie le plus ambitieux de l'histoire de NVIDIA, tous les 40 000 ingénieurs de l'entreprise y ont participé, et la chaîne d'approvisionnement taïwanaise a également participé à la création de ce système."
  • "Grace Blackwell est conçue pour traiter l'IA, en particulier l'inférence ; Vera Rubin est conçue pour exécuter des agents."

Le CPU Vera et les besoins en calcul des agents

  • "Tous les CPU jusqu'à présent ont été conçus pour les humains, ce CPU est conçu pour les agents."
  • "Les agents n'ont pas de patience. Leur monde ne fonctionne pas en secondes, mais en nanosecondes. Lorsqu'un agent utilise un outil, il veut une réponse aussi rapide que possible ; lorsqu'il accède à une base de données, il veut le résultat immédiatement."
  • "Le CPU Vera est un CPU conçu pour les agents, il met l'accent sur les performances mono-thread, les instructions par cycle, la bande passante par cœur et la bande passante totale du système."
  • "Ce marché sera certainement plus grand que le précédent, car le nombre d'agents dépassera de loin celui des humains, et les agents sont très impatients. Voici le NVIDIA Vera CPU."

La prochaine génération d'ordinateurs personnels

  • "Le futur modèle de calcul des agents fonctionnera dans le cloud IA, au sein des entreprises, et aussi sur votre PC."
  • "Le nouveau système d'exploitation sera l'ancien système d'exploitation plus un grand modèle de langage ; à bien des égards, le grand modèle de langage est la version moderne de DirectX, une extension intelligente de l'ordinateur."
  • "Les applications seront remplacées par un environnement d'exécution d'agents, l'application moderne deviendra un agent."
  • "NVIDIA et Microsoft réinventent le PC et lancent une nouvelle génération de machines Windows couvrant les ordinateurs de bureau, les portables et les stations de travail."

IA physique, conduite autonome et robotique

  • "Les modèles de langage sont entraînés sur des données du point de vue humain, mais les robots doivent comprendre le monde depuis leur propre perspective. Le plus grand problème de l'IA physique, c'est les données."
  • "Cosmos 3 est le modèle de base de pointe pour l'IA physique, il peut comprendre, raisonner, générer, simuler en boucle fermée, et même devenir la stratégie elle-même."
  • "Avec l'IA, le calcul lui-même deviendra aussi des données ; on peut utiliser Cosmos 3 pour entraîner plus de modèles d'IA, et l'enrichir pour en faire son modèle propriétaire."
  • "Que ce soit un agent cloud, un agent PC, un système de conduite autonome ou un robot humanoïde, le modèle de calcul sous-jacent est le même : modèle, cadre, outils/compétences et environnement d'exécution."

Les collations taïwanaises citées par Jensen Huang deviennent la chaîne d'approvisionnement de l'IA

Jensen Huang:

L'écosystème de Taïwan a atteint une échelle vraiment incroyable aujourd'hui. La plupart des gens, lorsqu'ils parlent d'écosystème, pensent d'abord à notre pile logicielle, à l'écosystème de développeurs au-dessus des systèmes de calcul NVIDIA. Mais l'écosystème de NVIDIA ne s'arrête pas là, il s'étend vers le haut jusqu'à la chaîne d'approvisionnement taïwanaise, là où tout a commencé ; et il s'étend vers le bas jusqu'au centre de données, pour finalement atteindre l'utilisateur final.

Aujourd'hui, nous parlerons de presque tous les maillons de cet écosystème. Il y a tellement de personnes à remercier. J'adore cet écosystème ici, il y a beaucoup d'entreprises, et de nombreux partenaires que je préfère. Taïwan possède un écosystème extrêmement riche, c'est le meilleur écosystème de chaîne d'approvisionnement au monde.

L'ère des agents IA arrive

Jensen Huang:

Lorsque je suis venu ici il y a deux ans, j'ai commencé à parler de la façon dont l'IA passait de l'IA générative à la prochaine vague, la prochaine IA est l'IA agentielle. Aujourd'hui, nous pouvons dire que l'IA agentielle est arrivée, l'IA utile est arrivée.

D'un point de vue industriel, cela signifie que la demande de Tokens devient extrêmement forte. Parce que si l'IA peut vraiment faire des choses, les gens voudront produire plus de cette capacité. Le Token est maintenant une unité rentable, une unité capable de générer des revenus. Puisqu'il peut générer de l'argent, les entreprises d'IA voudront construire plus de Tokens, en générer plus, construire plus d'usines d'IA, c'est aussi la raison de l'explosion de la demande de calcul à Taïwan.

C'est précisément la raison pour laquelle vous êtes si occupés et que vos activités sont si bonnes. En fait, cela semble aussi se refléter dans le cours de bourse de certaines de vos entreprises. Le modèle de calcul a changé, tout a changé.

Premier point clé : l'IA utile est arrivée, l'IA est maintenant un générateur de profits, et aussi un générateur de PIB. Derrière elle, il y a un tout nouveau modèle de calcul. Ce n'est pas seulement un grand modèle de langage, c'est un agent. Aujourd'hui, presque tout ce que nous faisons sera basé sur ce fondement.

Laissez-moi prendre un moment pour expliquer ce dont je parle. À l'intérieur, il y a un agent, une application agentielle. Autrefois, ce serait une application, du code, un système d'exploitation, c'est-à-dire le code de l'application exécuté sur le système d'exploitation. Aujourd'hui, c'est un agent, composé d'un ou plusieurs grands modèles de langage, placé dans un cadre d'agent. Ce cadre l'aidera à coordonner son travail, lui permettant d'accomplir réellement des tâches productives.

Lorsqu'une entrée entre dans le système, l'agent doit comprendre, observer, raisonner, agir et utiliser des outils. Les outils peuvent être un tableur, un navigateur web, un moteur de traitement de données, ou un moteur de base de données. Chaque fois qu'une information circule, qu'il s'agisse de traiter le contexte, de comprendre ce qui se passe, de raisonner sur la prochaine action, ou de former un plan exécutable, cela doit être coordonné par un logiciel.

Ainsi, la nature d'un agent est un tel système. Il traite la mémoire à court terme, c'est-à-dire la mémoire de travail, et aussi la mémoire à long terme, comme les humains. Le système de gestion de la mémoire devient donc extrêmement important. L'ensemble du système s'appelle un agent. Le grand modèle de langage est responsable de la réflexion, le cadre d'agent connecte tous les éléments, comme un système d'exploitation.

C'est le nouveau modèle de calcul, et c'est pourquoi les agents peuvent accomplir des tâches étonnantes. C'est une percée majeure : les grands modèles de langage peuvent déjà bien penser, raisonner, planifier et utiliser des outils ; en même temps, nous avons également des cadres d'agents capables de gérer la mémoire, de coordonner les processus et d'appeler des outils. Par conséquent, nous pouvons maintenant faire beaucoup de choses qui étaient auparavant impossibles.

Qu'est-ce que le Token d'une usine d'IA ?

Jensen Huang:

Token, DSX, GPU, CPU, Vera... Nous avons créé le prochain système, Vera Rubin. Vera Rubin n'est pas une puce, ni seulement un GPU. Il commence par le GPU, mais va bien au-delà. C'est l'ensemble du système de bout en bout qui est Vera Rubin.

Il contient le GPU, le NVLink 72 Vera Rubin, coordonné par le CPU Vera que je présenterai plus tard. Il comprend également le système de stockage révolutionnaire Vera, le CX9, notre pile logicielle DOCA, et le processeur de sécurité intégré. Toutes les données dans le système, qu'elles soient stockées statiquement, en transit ou en cours d'utilisation, seront chiffrées. L'ensemble du système est sécurisé, car les modèles d'IA sont extrêmement précieux. C'est pourquoi tout le système suit le calcul confidentiel.

Chacun de ces systèmes, pris individuellement, pourrait constituer à lui seul une révolution complète. Vera Rubin est le projet d'ingénierie le plus ambitieux de l'histoire de NVIDIA. Les 40 000 ingénieurs de l'entreprise ont participé au travail sur Vera Rubin, sans parler de vous tous ici présents qui avez également participé à la création de l'ensemble du système. Vera Rubin est vraiment un miracle, ce n'est pas seulement une puce, mais un système composé de nombreux composants.

Et ce n'est même pas tout. Il y a longtemps, NVIDIA était une entreprise de GPU ; au fil des années, nous avons progressivement évolué pour devenir une entreprise de systèmes. Ce que vous voyez maintenant est le système le plus complexe que nous ayons conçu à partir de zéro. Mais en fin de compte, nos clients et partenaires ne veulent pas acheter un ordinateur, ils veulent construire des usines d'IA.

C'est pourquoi NVIDIA entame à nouveau une transformation. Vous pouvez voir que beaucoup de nos technologies se sont étendues à l'échelle complète des infrastructures. Nos partenaires opèrent également à l'échelle des infrastructures : les centrales électriques, les systèmes de refroidissement, les fournisseurs de réseaux électriques, ainsi que de nombreuses entreprises industrielles, font maintenant partie de notre écosystème. En fin de compte, nous devons construire une pile technologique complète, tout comme nous avons construit le GPU, Grace Blackwell, NVLink 72 ; maintenant, nous allons construire un système en pile complète permettant aux clients de créer des infrastructures d'IA exceptionnelles.

Bien faire cela, aider les clients à construire et déployer des usines d'IA, devient extrêmement important. La raison est simple : le calcul, c'est des revenus, le calcul, c'est des profits. Sans revenus ni profits, c'est une perte.

Il faut comprendre une chose : lorsqu'une infrastructure d'IA est mise en ligne, elle peut être mise en ligne rapidement, ou prendre beaucoup de temps ; son débit peut être élevé, ou faible ; sa flexibilité et sa fiabilité peuvent être bonnes, ou mauvaises ; sa durée de vie utile effective peut être longue, ou courte. Parce que cela représente un investissement de 50, 60, voire 100 milliards de dollars, cette courbe est extrêmement importante.

C'est pourquoi NVIDIA est un excellent partenaire. Nous avons une capacité d'intégration complète, nous n'avons pas seulement fait une présentation, mais avons réellement créé toute l'infrastructure, connecté tous les éléments, et l'avons construite à grande échelle nous-mêmes, assurant que le système fonctionne bien. Par conséquent, notre premier temps de Token, notre premier temps d'inférence, notre temps de démarrage de l'entraînement, sont tous plus rapides.

Deuxièmement, notre débit par watt, notre nombre de Tokens par watt, sont de classe mondiale. La raison en est que nous intégrons tout, concevons tout à partir de zéro, simulons l'ensemble du système et adoptons une co-conception extrême. Comme l'armoire Vera Rubin présentée tout à l'heure, tout est conçu pour atteindre un débit incroyable.

Si votre centre de données, votre usine, dispose de 1 gigawatt d'électricité, elle n'en aura pas plus, c'est toute la puissance de génération que vous pouvez obtenir. Avec 1 GW d'électricité, le débit par watt est votre revenu, car chaque Token peut générer un profit, chaque Token est un revenu.

C'est l'avenir. Le calcul, c'est des revenus, les performances par watt sont vos revenus. Choisir une mauvaise architecture simplement parce que les puces sont moins chères ne se traduira pas en bénéfices réels, vous devez vous assurer du revenu par watt. Plus vous en achetez, plus vous gagnez.

Je suis devant vous aujourd'hui, et je peux vous le dire : Vera Rubin est en pleine production. L'échelle de la chaîne d'approvisionnement que nous avons construite pour Vera Rubin est le double de celle de Grace Blackwell. L'assemblage d'une armoire Grace Blackwell prenait deux heures, maintenant cela prend cinq minutes. Donc non seulement la capacité de production est plus élevée, mais le débit de production est beaucoup plus rapide, et nous avons besoin de tout cela pour répondre à la demande.

Cet écosystème est extraordinaire. Pour soutenir Grace Blackwell et préparer la montée en puissance de Vera Rubin, des millions de pieds carrés de capacité de production ont déjà été mis en ligne. Je tiens à vous remercier. Vera Rubin est en pleine production. Merci à tous.

Présentation du système Vera Rubin

Jensen Huang:

Vera Rubin n'est pas construit seulement pour l'IA. Vera Rubin n'est pas construit seulement pour exécuter l'IA, il est construit pour exécuter des agents. C'est un système agentiel. Imaginez la complexité. Et c'est précisément pour cette raison que l'agent est la dernière percée en informatique. Il a fallu tant d'années pour qu'il réalise enfin son potentiel et devienne utile. L'ordinateur capable de l'exécuter devrait donc être le plus avancé au monde.

C'est Vera Rubin. Jetons un coup d'œil. Apportez Vera Rubin, s'il vous plaît.

Voici Vera Rubin, Vera Rubin NVLink 72. C'est une partie du système de prochaine génération, lors du prochain GTC, j'en parlerai davantage ; aujourd'hui, nous avons encore beaucoup de choses à dire. Voici l'armoire du CPU Vera, 256 CPU, tous refroidis par liquide. Je présenterai Vera plus tard. Voici le système de traitement et de stockage Vera BlueField, aussi le système de sécurité. Et bien sûr, notre réseau Mellanox, le premier CPO au monde. Voilà Vera Rubin, une combinaison étonnante de technologies.

Lorsque nous avons créé Hopper, c'était pour le pré-entraînement. Le pré-entraînement était l'application la plus importante à l'époque, et la charge de travail la plus importante que nous devions affronter. Ensuite, lors de la création de Grace Blackwell, les gens disaient : "Jensen, NVIDIA est très bon en pré-entraînement, l'inférence est simple." Vous vous souvenez ? Beaucoup de gens disaient : "L'inférence est simple, nous pouvons aussi le faire."

Mais vous savez, l'inférence, c'est de l'argent. Les modèles sont très complexes, il est très difficile d'exceller simultanément en vitesse de réponse élevée, en interaction rapide et en débit élevé. C'est pourquoi nous avons créé NVLink 72.

Aujourd'hui, le coût du Token de NVIDIA est le plus bas au monde. Ce n'est pas 10 % de moins, mais plusieurs fois moins, voire un ordre de grandeur d'écart. Tout cela parce que nous avons fait une co-conception extrême, parce que nous comprenons le modèle et le mode de calcul de l'inférence, et avons créé NVLink 72.

Avec Vera Rubin, cela va au-delà de l'inférence. Maintenant, c'est l'inférence dans un système agentiel. Voilà Vera Rubin. Pas de câbles, pas de tuyaux, pas de ventilateurs. La dernière fois que je vous l'ai montré, il y avait des câbles partout.

CPU VERA : Le CPU des agents IA

Jensen Huang:

Le CPU Vera est conçu pour l'ère de l'IA. Jusqu'à présent, tous les CPU ont été conçus pour les humains. Nous étions les utilisateurs, les locataires. La façon dont les humains utilisent le CPU est de vivre dans un monde mesuré en secondes. Nous louons des CPU dans le cloud, plus il y a de cœurs, plus il y a de ressources à louer. Le cas d'utilisation et l'économie de l'ancien CPU sont complètement différents de ceux des agents.

Les agents n'ont pas de patience. Leur monde ne fonctionne pas en secondes, mais en nanosecondes. Lorsqu'un agent utilise un outil, il veut une réponse aussi rapide que possible ; lorsqu'il accède à une base de données, il veut le résultat immédiatement. À chaque instant d'attente, l'agent est empêché de passer à l'étape suivante, et à la suivante, et à la suivante. Par conséquent, nous devons rendre le CPU à latence la plus faible possible, aussi interactif que possible.

C'est pourquoi nous avons créé le CPU Vera pour l'ère de l'IA. Dans notre système, il a trois usages. Le premier, bien sûr, est la réflexion dans Vera Rubin. Dans l'armoire Vera Rubin, il y a déjà deux CPU. Vous savez, nous fabriquons et vendons des millions de Vera Rubin, et nous avons déjà vendu des millions de Grace Blackwell. NVIDIA est déjà l'un des plus grands fabricants de CPU au monde.

Les deux CPU dans l'armoire Vera Rubin, l'un d'eux est utilisé pour coordonner et gérer les GPU, gérer le cache KV, et traiter les différents logiciels exécutés dans l'armoire. Nous avons également Grace BlueField, pour la sécurité et l'isolation. La partie calcul de Vera est utilisée pour le cadre d'agent, responsable de la coordination des modèles d'IA, de l'utilisation des outils et de l'accès aux bases de données.

Le serveur de données ici est Vera BlueField, c'est le serveur et le système de stockage les plus rapides au monde. Il est crucial parce que les agents accèdent à la mémoire à une vitesse extrêmement élevée. Le serveur de stockage et le CPU se trouvent maintenant sur le chemin critique de la partie la plus coûteuse du centre de données.

Il y a une bonne raison pour laquelle c'est la partie la plus coûteuse. Le cœur économique d'une usine d'IA est le Token, et le Token est créé ici. Donc, bien sûr, vous voulez fabriquer et générer autant de Tokens que possible. La valeur économique est concentrée ici, et le CPU et le système de stockage ne doivent pas être un goulot d'étranglement.

Par conséquent, le CPU Vera met beaucoup de pression sur l'architecture du CPU, c'est pourquoi nous avons créé une toute nouvelle architecture à partir de zéro. C'est un CPU que le monde n'a jamais vu, nous l'appelons Vera. C'est un CPU conçu pour les agents. Tous les CPU jusqu'à présent ont été conçus pour les humains, ce CPU est conçu pour les agents.

Premièrement, le nombre d'instructions par cycle de Vera doit être extrêmement fort, car nous devons réduire la latence, réduire le temps de traitement. Nous voulons des performances mono-thread, pas seulement du débit. Les performances mono-thread doivent être de classe mondiale, les meilleures. Ainsi, l'IPC de Vera est extrêmement élevé, au plus haut niveau mondial : il peut capturer, décoder et exécuter 10 instructions par cycle d'horloge.

Deuxièmement, la bande passante nécessaire pour que le CPU entre et sorte des données doit être de classe mondiale. Cela inclut à la fois la bande passante par cœur et la bande passante totale. Comme je l'ai dit précédemment, un système agentiel est par nature découplé et distribué. Lorsque le calcul est découplé et déployé de manière distribuée, le réseau devient un problème. Par conséquent, nous devons déplacer les données aussi rapidement que possible entre les cœurs du CPU, entre le CPU et le stockage, entre le CPU et le GPU.

La bande passante autour du système et à l'intérieur des cœurs du CPU doit être de classe mondiale, car les cœurs du CPU communiquent entre eux à une bande passante très élevée. Ils ne sont pas loués un par un, mais travaillent tous ensemble. La bande passante en coupe transversale de Vera est incroyable. C'est le premier système à prendre en charge PCI Express Gen 6, et il est également le premier à être équipé de LPDDR5, avec une bande passante de 1,2 à 2 To par seconde, soit 2 à 3 fois celle des CPU les plus performants.

C'est un CPU conçu pour les agents. Ce marché sera certainement plus grand que le précédent, car le nombre d'agents dépassera de loin celui des humains, et les agents sont très impatients. Voici le CPU NVIDIA Vera.

Le modèle de calcul le plus important de la prochaine décennie

Jensen Huang:

C'est vraiment la page la plus importante. La conclusion centrale ici est : c'est le modèle d'application de la prochaine décennie, et c'est aussi le modèle de calcul de la prochaine décennie. L'agent, le cadre d'agent et le grand modèle de langage coordonné par le cadre, chaque entreprise l'exécutera. Chaque entreprise deviendra une entreprise d'agents, chaque entreprise fera fonctionner des agents en interne, chaque entreprise découvrira que les agents ont besoin de leur propre système d'exploitation.

Chaque entreprise nous demande : comment exécuter des agents de manière sécurisée ? Comment construire des agents pour notre charge de travail ? Nous avons donc la boîte à outils d'agents IA d'entreprise NVIDIA. En réalité, vous m'avez vu la construire étape par étape en public.

Presque tout ce que fait NVIDIA, vous le savez, si vous regardez mes discours au GTC d'il y a 5 ou 10 ans, vous verrez que j'ai parlé de ces choses depuis des années, parce que nous nous préparons depuis longtemps pour ce moment.

Pour qu'une entreprise construise des agents en tant que service, ou des agents pour les opérations, il faut quatre choses. Premièrement, un modèle. Bien sûr, plus le grand modèle de langage est intelligent, moins cher et rapide, mieux c'est. Deuxièmement, un cadre pour coordonner l'ensemble du système. Troisièmement, ces modèles veulent utiliser des outils, et ces outils ont des compétences. Je viens de montrer les bibliothèques CUDA-X, elles deviendront des outils puissants pour les agents. Quatrièmement, un environnement d'exécution, c'est-à-dire un système d'exploitation qui connecte tout.

Voici la boîte à outils d'agents NVIDIA. Elle comprend des modèles modifiables, c'est-à-dire les modèles open source de classe mondiale de NVIDIA. J'aimerais en montrer plus. Vous pouvez exécuter des agents de n'importe où, vous pouvez exécuter des agents puissants comme Claude Code, ou comme Codex. Vous pouvez les placer dans un cadre appelé Open Shell, pour une exécution hautement sécurisée à l'intérieur de l'entreprise.

Ce Shell protège l'agent, le maintenant toujours soumis à des politiques de sécurité. La confidentialité est protégée, les permissions et privilèges sont explicitement attribués, l'identité est protégée. Par conséquent, Open Shell est adopté à l'échelle mondiale. NVIDIA Open Shell est open source, vous verrez beaucoup d'entreprises l'adopter, dont Red Hat, Canonical et Microsoft. Il sera adopté partout.

C'est un environnement d'exécution important, et cet environnement d'exécution est entièrement optimisé pour la plateforme IA NVIDIA omniprésente. Vous pouvez exécuter Open Shell sur n'importe quel cloud, en local, ou même sur l'appareil. Maintenant, vous avez des outils et des bibliothèques que les agents peuvent utiliser, des modèles que vous pouvez modifier ou utiliser directement, et des cadres d'agents. Ces cadres d'agents peuvent maintenant s'exécuter localement ou ailleurs.

L'un de mes cas d'utilisation préférés d'agent est celui du concepteur de puces. C'est l'un des travaux les plus importants de NVIDIA. Par conséquent, nous allons bien sûr collaborer avec Cadence pour construire un super agent de conception de puces. Il est coordonné par Codex ou Claude Code, prenant comme entrée du RTL, des schémas d'architecture, des schémas électriques ou des spécifications, vous aidant à corriger ce qui doit l'être. Nous avons créé ensemble quelques super agents, et avons optimisé Nemotron pour l'environnement d'exécution NVIDIA.

NVIDIA s'engage à construire des modèles ouverts pour le monde, pour que vous, nous tous, puissions créer nos propres agents. Aujourd'hui, nous annonçons Nemotron 3 Ultra, notre prochaine génération de modèle ouvert, et il est très intelligent. Les modèles Nemotron ne vous donnent pas seulement le modèle, ils vous donnent également toutes les données que nous avons utilisées pour entraîner le modèle.

Parce que nous avons une alliance de partenaires puissants, vous pouvez voir tous les partenaires listés ici. Nous collaborons, contribuons mutuellement aux données. Grâce à ces excellentes relations de partenariat, du modèle aux scripts d'entraînement, en passant par les données, tout sera entièrement ouvert pour vous. C'est la meilleure forme de politique de système de modèles ouverts, et la meilleure politique de système de modèles ouverts au monde. L'objectif est simple : vous pouvez tout prendre, continuer à l'améliorer, le rendre meilleur, et en faire votre propre modèle.

Nemotron 3 Ultra est 5 fois plus rapide, 30 % moins cher, et entièrement ouvert. Nous y sommes très attachés. Voici Nemotron 3, nous développons également Nemotron 4. C'est cet ensemble complet de modèle, cadre, outils/compétences et environnement d'exécution qui permet à chaque entreprise dans le monde de créer ses propres agents, comme Cadence avec son super agent.

La nouvelle génération d'ordinateurs personnels de NVIDIA

Jensen Huang:

Microsoft et NVIDIA vont réinventer le PC. Cela deviendra le nouveau PC. Demain soir, demain soir ici, je serai avec Satya pour parler davantage du travail que nous avons fait ensemble au cours des trois dernières années. Microsoft et NVIDIA ont passé tellement de temps à repenser complètement le fonctionnement du PC, précisément pour se préparer à ce moment.

Comme je l'ai mentionné plus tôt, ce modèle de calcul des agents fonctionnera dans le cloud IA, au sein des entreprises, et aussi sur votre PC. Que se passe-t-il lorsque le PC possède un agent autonome ? Il vous aide, vous comprend. Vous pouvez lui parler, il peut vous voir. Vous pouvez lui faire lire des documents, faire des recherches pour vous. Il peut faire encore plus, je le montrerai plus tard.

Le nouveau système d'exploitation sera bien sûr l'ancien système d'exploitation plus un grand modèle de langage. À bien des égards, le grand modèle de langage est la version moderne de DirectX. Il a des entrées et des sorties, comprend les invites, comprend la vision par ordinateur, peut générer des vidéos, peut générer des sons. C'est une extension intelligente moderne du PC, de l'ordinateur.

Au-dessus, comme je l'ai dit, les applications seront remplacées par un environnement d'exécution d'agents, et l'application moderne est un agent.

Mesdames et Messieurs, l'ordinateur portable NVIDIA RTX Spark. Merci. J'ai trop de choses dans mes poches. Bon, voici la puce la plus incroyable au monde. C'est le N1X que nous avons créé en collaboration avec MediaTek. Je pense avoir vu Rick tout à l'heure. Voici le N1X, une belle puce. Pour être honnête, c'est une puce qui a nécessité 33 ans de développement.

La raison est que 100 % de la pile logicielle de NVIDIA peut fonctionner ici. Vous voulez faire de la biologie numérique, pas de problème ; du traitement sismique, pas de problème ; de l'astrophysique, pas de problème. Tout ce qui est lié à CUDA, toute la physique, toute la biologie, toute la génomique, toute l'IA, pas de problème. Tous les graphismes informatiques, pas de problème.

Chaque application que NVIDIA a jamais créée, et chaque application que Windows a jamais exécutée, Microsoft et NVIDIA les ont soigneusement optimisées pour que cet ordinateur puisse vraiment exécuter tout ce que le monde a jamais créé. En plus de cela, il peut maintenant exécuter des agents. C'est un ordinateur incroyable, j'en suis très fier.

Cet ordinateur peut posséder localement le modèle Nemotron 3 Ultra, ou le super modèle Nemotron 3 ; il peut également se connecter à Claude Code, Codex, ou d'autres modèles dans le cloud ; il peut également se connecter à des modèles sur le réseau. Il fonctionnera et accomplira des choses étonnantes. RTX Spark est une réinvention de l'ordinateur portable, mais en réalité, Microsoft et NVIDIA réinventent l'ensemble du PC.

Aujourd'hui, nous annonçons une toute nouvelle ligne de produits : trois machines Windows révolutionnaires, couvrant les ordinateurs de bureau, les portables et les stations de travail. Elles sont 100 % compatibles Windows, 100 % compatibles CUDA, 100 % équipées de cœurs Tensor IA NVIDIA. Tout ce que vous pouvez voir fonctionner sur les diverses plates-formes NVIDIA dans le monde, peut fonctionner ici.

Nous avons une feuille de route pour cela. C'est une toute nouvelle famille de produits. Pour chaque génération d'architecture, nous aurons des ordinateurs de bureau, des portables, des stations de travail ; la prochaine génération aura encore des ordinateurs de bureau, des portables, des stations de travail. Je suis très heureux et très honoré que 100 % de l'industrie mondiale du PC se joigne à nous pour réinventer le PC ensemble. C'est une nouvelle ligne de produits, et aussi un nouveau départ.

Cosmos 3 : Le modèle de base de l'IA physique

Jensen Huang:

Dans le cas des modèles de langage, l'anglais et les diverses langues sur lesquelles nous nous sommes entraînés sur Internet sont du point de vue humain. Ils sont écrits par nous, lus par nous. Cependant, si nous voulons créer des données pour un robot IA, elles doivent provenir de la perception et de la perspective du robot. La grande majorité des données vidéo dans le monde sont à la troisième personne, et non à la première personne.

Par conséquent, pour les systèmes agentiels, les systèmes robotiques et l'IA physique, les données sont le problème le plus difficile. Vous avez vu que nous progressons le long de cette échelle. Nous avons commencé par la télé-opération, essentiellement des démonstrations humaines. Ce n'est pas différent de la percée du feedback humain dans l'apprentissage par renforcement. Ensuite, nous utilisons la simulation, c'est là qu'Omniverse joue son rôle. C'est similaire à la récompense vérifiable dans l'apprentissage par renforcement.

Nous utilisons ces systèmes pour amorcer les modèles d'IA, amorcer les modèles d'IA physique. Finalement, nous pouvons apprendre depuis une perspective à la troisième personne, et la reprojeter vers une perspective à la première personne. Grâce à ce processus d'amorçage, nous avons finalement un modèle de base du monde, capable de comprendre le monde physique depuis n'importe quelle perspective que vous souhaitez. Troisième personne, première personne, de l'extérieur vers l'intérieur, de l'intérieur vers l'extérieur, tout est possible. C'est vraiment une percée majeure.

Aujourd'hui, nous annonçons Cosmos 3. Cosmos 3 est à la pointe de l'IA physique. Nous sommes à la pointe sur les modèles de langage, beaucoup de gens travaillent sur les modèles de langage. Mais sur l'IA physique, nous sommes absolument les plus forts au monde. Je suis incroyablement fier que l'équipe ait pu réaliser cela.

C'est votre modèle de base pour tous vos travaux. Que vous vouliez créer un robot, un robot d'usine, ou un robot travaillant dans une usine, dès qu'il s'agit du monde physique, vous avez maintenant un partenaire : Cosmos 3. Il peut comprendre et raisonner, générer, simuler en boucle fermée, et même devenir la stratégie elle-même. Il est en position de leader dans divers classements mondiaux. Je suis très fier de Cosmos. Aujourd'hui, nous annonçons Cosmos 3.

Autrefois, c'était les données plus le calcul qui donnaient l'IA. Maintenant que nous avons l'IA, le calcul deviendra aussi des données. Ainsi, en utilisant Cosmos 3, entraînez une grande quantité de modèles d'IA. Cosmos est un système de modèles ouverts très performant, exactement comme Nemotron. Nous ouvrons le modèle, ouvrons les données, et même les méthodes d'entraînement, afin que vous puissiez l'améliorer pour vous-même et faire de Cosmos votre modèle propriétaire.

Alpamayo 2 : L'inférence pour la conduite autonome

Jensen Huang:

Aujourd'hui, nous annonçons Alpamayo 2, un modèle ouvert pour les véhicules autonomes. Nous collaborons avec des entreprises automobiles du monde entier. Si vous regardez ces marques qui ont rejoint NVIDIA Hyperion, qui construisent des voitures NVIDIA Hyperion, elles représentent environ 80 % des voitures dans le monde. C'est-à-dire que ces fabricants couvrent environ 80 % des voitures mondiales.

À l'avenir, il y aura un grand nombre de systèmes NVIDIA Hyperion, ils pourront exécuter Alpamayo, et également tout autre stack technologique de conduite autonome. Nous nous connectons également aux services de mobilité. Environ 97 % des services de mobilité dans le monde se connectent à nous. Par conséquent, lorsque nous déployons Alpamayo sur l'environnement d'exécution Hyperion et le système d'exploitation Halos, nous pouvons nous connecter à ces services mondiaux.

Isaac GR00T : Le robot humanoïde

Jensen Huang:

NVIDIA Isaac GR00T est notre stack technologique pour les robots humanoïdes, comprenant le modèle, la génération de données, la simulation, l'environnement d'exécution et le système d'exploitation. Il représente la plateforme GR00T, c'est-à-dire la plateforme Isaac GR00T.

Vous pouvez voir que chacun de nos systèmes suit exactement le même modèle : que ce soit un système agentiel cloud, un système agentiel sur PC, un système robotique pour voiture autonome, ou un système robotique pour robot humanoïde, c'est le même modèle.

Bien sûr, dans chaque cas, nous construisons tout complètement. Nous faisons de l'intégration verticale, une intégration totale, adoptons la co-conception et la co-conception extrême, puis l'ouvrons pour que chacun puisse utiliser n'importe quelle partie selon ses besoins. Nous vous aiderons même à modifier ce que vous voulez utiliser.

Mais il manque encore une chose : les systèmes robotiques ont besoin d'une plateforme de référence. Ces systèmes robotiques sont trop complexes, avec de nombreux moteurs et capteurs, et aussi très fragiles. Cependant, nous avons besoin d'un moyen de fournir ces plates-formes de référence. Tout comme nous l'avons fait pour les PC, DGX, le cloud et les voitures autonomes, maintenant nous le faisons aussi pour les robots.

Aujourd'hui, nous annonçons NVIDIA Isaac GR00T, une plateforme de référence pour robots humanoïdes entièrement intégrée. Il a 25 degrés de liberté par main, 31 degrés de liberté pour le corps du robot, mesure 6 pieds de haut, pèse 150 livres. Comme moi, sauf que le premier chiffre est plus petit que le mien, le deuxième plus grand, et le reste est à peu près pareil.

Cette plateforme exécute le nouveau Thor, ainsi que notre stack logiciel complet, le stack de génération de données, le stack de simulation de données et l'environnement d'exécution. Tout est intégré dans une plateforme robotique, pour que tout le monde l'utilise. Nous la construisons pour l'enseignement supérieur et les chercheurs universitaires, car il est trop difficile pour eux de construire une telle plateforme par eux-mêmes.

Résumé et récapitulation

Jensen Huang:

Ces six derniers mois, l'industrie informatique a été complètement transformée. La raison du changement est que les agents ont finalement été réalisés, et ont convergé avec les derniers modèles de pointe, permettant à l'IA de faire maintenant un travail vraiment utile.

Ce modèle de calcul se répétera encore et encore : un agent composé d'un modèle et d'un cadre, utilisant des outils avec des compétences, et s'exécutant sur un certain environnement d'exécution. L'environnement d'exécution dépend s'il est dans le cloud, en local dans l'entreprise, sur un PC, ou dans un robot. Mais le modèle de calcul est exactement le même.

Vous utiliserez différents cadres selon vos préférences, vous utiliserez également différents modèles selon vos préférences. Vous les améliorerez pour vos usages propriétaires. Vous créerez des super agents, les louerez à d'autres, aidant les autres à accomplir leur travail. Cette plateforme agentielle, ce modèle agentiel, c'est exactement ce que la boîte à outils IA d'entreprise NVIDIA vise à soutenir. Pour vous, c'est une excellente façon de participer à l'IA ; pour nous, c'est aussi une énorme opportunité de croissance.

Vera Rubin est en pleine production. Grace Blackwell a été créée pour traiter l'IA, en particulier l'inférence ; Vera Rubin a été créée pour exécuter des agents. Il est en pleine production. C'est bien plus qu'un GPU, c'est un système complet de traitement d'agents découplé et distribué.

NVIDIA est vraiment devenue une entreprise d'infrastructures. Pas seulement une entreprise de GPU, pas seulement une entreprise de systèmes, mais une entreprise d'infrastructures. Notre objectif est de vous aider à créer le maximum de revenus, le maximum de profits, et de le faire aussi rapidement que possible.

Dans le monde des agents, cette nouvelle façon de calculer signifie que le CPU doit aussi être construit pour les agents, et non pour les humains. Le CPU construit pour les agents a ses besoins particuliers. Notre NVIDIA Vera est une révolution. Je suis heureux de voir sa montée en puissance et ses commandes, ce sera le lancement de produit le plus rapide et le plus réussi de l'histoire de NVIDIA.

NVIDIA et Microsoft ont créé une toute nouvelle ligne de produits PC. C'est un nouveau départ. Bien sûr, ce même modèle de traitement agentiel, ce modèle de calcul agentiel que j'ai décrit, fonctionnera également sur divers appareils. J'ai mentionné le PC, mais à l'avenir, il apparaîtra dans les robots, les satellites, les stations de base, les usines, le cloud, les environnements locaux, les appareils périphériques. Ce système d'IA agentiel, ce modèle de calcul agentiel, sera reproduit dans toutes sortes d'ordinateurs. Notre compréhension de l'ordinateur personnel est susceptible de changer.

Related Questions

QQuel est le message central de la présentation de Jensen Huang au GTC Taipei 2026 concernant l'évolution de l'IA ?

ALe message central est que l'IA évolue de la simple génération de contenu vers l'ère des « agents IA » capables d'exécuter des tâches utiles. Le calcul lui-même devient une source de revenus et de profit, chaque « Token » (unité de traitement) généré représentant une unité de revenu.

QQu'est-ce que le système Vera Rubin et en quoi diffère-t-il des générations précédentes comme Grace Blackwell ?

AVera Rubin n'est pas seulement une puce ou un GPU, mais un système complet conçu de bout en bout pour exécuter des agents IA. Contrairement à Grace Blackwell qui était optimisé pour l'inférence IA classique, Vera Rubin est spécifiquement architecturé pour les systèmes d'agents, qui sont plus complexes et distribués.

QPourquoi le CPU Vera a-t-il été développé et quelles sont ses caractéristiques principales ?

ALe CPU Vera a été développé spécifiquement pour les agents IA, car ceux-ci exigent une latence extrêmement faible. Contrairement aux CPU traditionnels conçus pour les humains (tolérants aux délais en secondes), les agents opèrent à l'échelle nanoseconde. Ses caractéristiques clés sont des performances monocœur exceptionnelles, un nombre d'instructions par cycle (IPC) très élevé, et une bande passante par cœur et système massive.

QComment NVIDIA et Microsoft réinventent-ils l'ordinateur personnel (PC) selon le discours ?

ANVIDIA et Microsoft réinventent le PC en l'intégrant profondément au paradigme de l'agent IA. Le nouveau système d'exploitation combine l'OS traditionnel avec un grand modèle de langage (comme une version moderne de DirectX). Les applications seront remplacées par des « runtimes » d'agents. Ils lancent une nouvelle gamme de machines Windows (bureau, portable, station de travail) entièrement compatibles CUDA et dotées de cœurs Tensor dédiés à l'IA.

QQuel est le défi fondamental pour le développement de l'IA physique (robots, véhicules autonomes) et comment NVIDIA y répond-il avec Cosmos 3 ?

ALe défi fondamental est le manque de données d'entraînement depuis une perspective à la première personne (celle du robot). Cosmos 3 est le modèle de base d'IA physique de NVIDIA. Il peut comprendre, raisonner, générer, simuler en boucle fermée et même servir de stratégie pour les robots. C'est un modèle ouvert qui permet aux entreprises de l'affiner pour créer leurs propres modèles propriétaires pour la robotique et l'automatisation.

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Uncovering the Truth About Agent Commerce, Payments, and Infrastructure

Decoding Agent Commerce, Payments, and Infrastructure: The Reality Over the past year, I've been building infrastructure for the Agent economy, engaging with major players like Stripe, Visa, Coinbase, Google, and dozens of startups. A clear conclusion emerges: true, large-scale demand does not yet exist. Startups face structural challenges. Data points illustrate this gap. Stripe's Agent commerce platform has over 1,000 merchants but only single-digit transacting agents. Visa's Agent payment token requires 9-month KYC and a $250M revenue threshold, accessible only to giants like Amazon. On-chain analysis reveals actual daily Agent transaction volume is around $17k, half of which are test transactions. The article analyzes four potential markets: **1. Agent-to-Merchant (A2M):** Current AI shopping UX is often inferior to traditional e-commerce for visual, comparison-heavy purchases (clothing, electronics). Chat interfaces are a step back. Real merchant interest is defensive "Agent Engine Optimization," fearing future obsolescence, not current demand. Potential exists in high-frequency, low-decision purchases (e.g., food delivery) or simplifying terrible UX (complex checkouts, non-native shoppers), but these require massive consumer distribution channels dominated by giants like DoorDash and Amazon. **2. Agent-to-API (A2A):** Developers already have subscriptions and billing for core APIs (compute, data). The argument for micro-payments via crypto for sub-dollar API calls is addressed by pre-paid balances today. The deeper issue is supplier resistance; major SaaS firms rely on enterprise contracts, not fractional cent pricing. Opportunity lies in the long tail of niche services, but this is a smaller market catering to developers, a historically low-paying group. **3. Agent-to-Agent (A2A):** This remains a theoretical long-term vision with near-zero current transaction volume. It involves unique challenges: discovery, trust, negotiation, dispute resolution. When it materializes, it will require a fundamentally new settlement infrastructure for high-speed, variable-value, multi-party transactions. It's a real long-term bet, but not the current market. **4. Agent-to-Finance (A2F):** This is the only category with existing, paying demand. Integrating AI into financial workflows (trading, portfolio management) is a natural evolution and enables new capabilities like autonomous rebalancing. However, competition favors incumbents with regulatory licenses, compliance infrastructure, and existing client relationships. **The Real Issue:** Why is infrastructure still being built? Incumbents can afford long-term bets, and payment companies see every problem as a nail for their payment hammer. However, payment is just one piece. The core challenge is *coordination*—orchestrating work between Agents and humans, verifying outcomes, and settling results. Payment is part of settlement, which is part of coordination. Companies that solve the coordination problem will subsume payments, not the other way around. Startups lack the infinite runway of giants and must find today's real market, which, after a year of exploration, lies outside these four categories—in an area with real, growing, and underserved activity.

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Uncovering the Truth About Agent Commerce, Payments, and Infrastructure

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What is SONIC

Sonic: Pioneering the Future of Gaming in Web3 Introduction to Sonic In the ever-evolving landscape of Web3, the gaming industry stands out as one of the most dynamic and promising sectors. At the forefront of this revolution is Sonic, a project designed to amplify the gaming ecosystem on the Solana blockchain. Leveraging cutting-edge technology, Sonic aims to deliver an unparalleled gaming experience by efficiently processing millions of requests per second, ensuring that players enjoy seamless gameplay while maintaining low transaction costs. This article delves into the intricate details of Sonic, exploring its creators, funding sources, operational mechanics, and the timeline of significant events that have shaped its journey. What is Sonic? Sonic is an innovative layer-2 network that operates atop the Solana blockchain, specifically tailored to enhance the existing Solana gaming ecosystem. It accomplishes this through a customised, VM-agnostic game engine paired with a HyperGrid interpreter, facilitating sovereign game economies that roll up back to the Solana platform. The primary goals of Sonic include: Enhanced Gaming Experiences: Sonic is committed to offering lightning-fast on-chain gameplay, allowing players and developers to engage with games at previously unattainable speeds. Atomic Interoperability: This feature enables transactions to be executed within Sonic without the need to redeploy Solana programmes and accounts. This makes the process more efficient and directly benefits from Solana Layer1 services and liquidity. Seamless Deployment: Sonic allows developers to write for Ethereum Virtual Machine (EVM) based systems and execute them on Solana’s SVM infrastructure. This interoperability is crucial for attracting a broader range of dApps and decentralised applications to the platform. Support for Developers: By offering native composable gaming primitives and extensible data types - dining within the Entity-Component-System (ECS) framework - game creators can craft intricate business logic with ease. Overall, Sonic's unique approach not only caters to players but also provides an accessible and low-cost environment for developers to innovate and thrive. Creator of Sonic The information regarding the creator of Sonic is somewhat ambiguous. However, it is known that Sonic's SVM is owned by the company Mirror World. The absence of detailed information about the individuals behind Sonic reflects a common trend in several Web3 projects, where collective efforts and partnerships often overshadow individual contributions. Investors of Sonic Sonic has garnered considerable attention and support from various investors within the crypto and gaming sectors. Notably, the project raised an impressive $12 million during its Series A funding round. The round was led by BITKRAFT Ventures, with other notable investors including Galaxy, Okx Ventures, Interactive, Big Brain Holdings, and Mirana. This financial backing signifies the confidence that investment foundations have in Sonic’s potential to revolutionise the Web3 gaming landscape, further validating its innovative approaches and technologies. How Does Sonic Work? Sonic utilises the HyperGrid framework, a sophisticated parallel processing mechanism that enhances its scalability and customisability. Here are the core features that set Sonic apart: Lightning Speed at Low Costs: Sonic offers one of the fastest on-chain gaming experiences compared to other Layer-1 solutions, powered by the scalability of Solana’s virtual machine (SVM). Atomic Interoperability: Sonic enables transaction execution without redeployment of Solana programmes and accounts, effectively streamlining the interaction between users and the blockchain. EVM Compatibility: Developers can effortlessly migrate decentralised applications from EVM chains to the Solana environment using Sonic’s HyperGrid interpreter, increasing the accessibility and integration of various dApps. Ecosystem Support for Developers: By exposing native composable gaming primitives, Sonic facilitates a sandbox-like environment where developers can experiment and implement business logic, greatly enhancing the overall development experience. Monetisation Infrastructure: Sonic natively supports growth and monetisation efforts, providing frameworks for traffic generation, payments, and settlements, thereby ensuring that gaming projects are not only viable but also sustainable financially. Timeline of Sonic The evolution of Sonic has been marked by several key milestones. Below is a brief timeline highlighting critical events in the project's history: 2022: The Sonic cryptocurrency was officially launched, marking the beginning of its journey in the Web3 gaming arena. 2024: June: Sonic SVM successfully raised $12 million in a Series A funding round. This investment allowed Sonic to further develop its platform and expand its offerings. August: The launch of the Sonic Odyssey testnet provided users with the first opportunity to engage with the platform, offering interactive activities such as collecting rings—a nod to gaming nostalgia. October: SonicX, an innovative crypto game integrated with Solana, made its debut on TikTok, capturing the attention of over 120,000 users within a short span. This integration illustrated Sonic’s commitment to reaching a broader, global audience and showcased the potential of blockchain gaming. Key Points Sonic SVM is a revolutionary layer-2 network on Solana explicitly designed to enhance the GameFi landscape, demonstrating great potential for future development. HyperGrid Framework empowers Sonic by introducing horizontal scaling capabilities, ensuring that the network can handle the demands of Web3 gaming. Integration with Social Platforms: The successful launch of SonicX on TikTok displays Sonic’s strategy to leverage social media platforms to engage users, exponentially increasing the exposure and reach of its projects. Investment Confidence: The substantial funding from BITKRAFT Ventures, among others, emphasizes the robust backing Sonic has, paving the way for its ambitious future. In conclusion, Sonic encapsulates the essence of Web3 gaming innovation, striking a balance between cutting-edge technology, developer-centric tools, and community engagement. As the project continues to evolve, it is poised to redefine the gaming landscape, making it a notable entity for gamers and developers alike. As Sonic moves forward, it will undoubtedly attract greater interest and participation, solidifying its place within the broader narrative of blockchain gaming.

1.6k Total ViewsPublished 2024.04.04Updated 2024.12.03

What is SONIC

What is $S$

Understanding SPERO: A Comprehensive Overview Introduction to SPERO As the landscape of innovation continues to evolve, the emergence of web3 technologies and cryptocurrency projects plays a pivotal role in shaping the digital future. One project that has garnered attention in this dynamic field is SPERO, denoted as SPERO,$$s$. This article aims to gather and present detailed information about SPERO, to help enthusiasts and investors understand its foundations, objectives, and innovations within the web3 and crypto domains. What is SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ is a unique project within the crypto space that seeks to leverage the principles of decentralisation and blockchain technology to create an ecosystem that promotes engagement, utility, and financial inclusion. The project is tailored to facilitate peer-to-peer interactions in new ways, providing users with innovative financial solutions and services. At its core, SPERO,$$s$ aims to empower individuals by providing tools and platforms that enhance user experience in the cryptocurrency space. This includes enabling more flexible transaction methods, fostering community-driven initiatives, and creating pathways for financial opportunities through decentralised applications (dApps). The underlying vision of SPERO,$$s$ revolves around inclusiveness, aiming to bridge gaps within traditional finance while harnessing the benefits of blockchain technology. Who is the Creator of SPERO,$$s$? The identity of the creator of SPERO,$$s$ remains somewhat obscure, as there are limited publicly available resources providing detailed background information on its founder(s). This lack of transparency can stem from the project's commitment to decentralisation—an ethos that many web3 projects share, prioritising collective contributions over individual recognition. By centring discussions around the community and its collective goals, SPERO,$$s$ embodies the essence of empowerment without singling out specific individuals. As such, understanding the ethos and mission of SPERO remains more important than identifying a singular creator. Who are the Investors of SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ is supported by a diverse array of investors ranging from venture capitalists to angel investors dedicated to fostering innovation in the crypto sector. The focus of these investors generally aligns with SPERO's mission—prioritising projects that promise societal technological advancement, financial inclusivity, and decentralised governance. These investor foundations are typically interested in projects that not only offer innovative products but also contribute positively to the blockchain community and its ecosystems. The backing from these investors reinforces SPERO,$$s$ as a noteworthy contender in the rapidly evolving domain of crypto projects. How Does SPERO,$$s$ Work? SPERO,$$s$ employs a multi-faceted framework that distinguishes it from conventional cryptocurrency projects. Here are some of the key features that underline its uniqueness and innovation: Decentralised Governance: SPERO,$$s$ integrates decentralised governance models, empowering users to participate actively in decision-making processes regarding the project’s future. This approach fosters a sense of ownership and accountability among community members. Token Utility: SPERO,$$s$ utilises its own cryptocurrency token, designed to serve various functions within the ecosystem. These tokens enable transactions, rewards, and the facilitation of services offered on the platform, enhancing overall engagement and utility. Layered Architecture: The technical architecture of SPERO,$$s$ supports modularity and scalability, allowing for seamless integration of additional features and applications as the project evolves. This adaptability is paramount for sustaining relevance in the ever-changing crypto landscape. Community Engagement: The project emphasises community-driven initiatives, employing mechanisms that incentivise collaboration and feedback. By nurturing a strong community, SPERO,$$s$ can better address user needs and adapt to market trends. Focus on Inclusion: By offering low transaction fees and user-friendly interfaces, SPERO,$$s$ aims to attract a diverse user base, including individuals who may not previously have engaged in the crypto space. This commitment to inclusion aligns with its overarching mission of empowerment through accessibility. Timeline of SPERO,$$s$ Understanding a project's history provides crucial insights into its development trajectory and milestones. Below is a suggested timeline mapping significant events in the evolution of SPERO,$$s$: Conceptualisation and Ideation Phase: The initial ideas forming the basis of SPERO,$$s$ were conceived, aligning closely with the principles of decentralisation and community focus within the blockchain industry. Launch of Project Whitepaper: Following the conceptual phase, a comprehensive whitepaper detailing the vision, goals, and technological infrastructure of SPERO,$$s$ was released to garner community interest and feedback. Community Building and Early Engagements: Active outreach efforts were made to build a community of early adopters and potential investors, facilitating discussions around the project’s goals and garnering support. Token Generation Event: SPERO,$$s$ conducted a token generation event (TGE) to distribute its native tokens to early supporters and establish initial liquidity within the ecosystem. Launch of Initial dApp: The first decentralised application (dApp) associated with SPERO,$$s$ went live, allowing users to engage with the platform's core functionalities. Ongoing Development and Partnerships: Continuous updates and enhancements to the project's offerings, including strategic partnerships with other players in the blockchain space, have shaped SPERO,$$s$ into a competitive and evolving player in the crypto market. Conclusion SPERO,$$s$ stands as a testament to the potential of web3 and cryptocurrency to revolutionise financial systems and empower individuals. With a commitment to decentralised governance, community engagement, and innovatively designed functionalities, it paves the way toward a more inclusive financial landscape. As with any investment in the rapidly evolving crypto space, potential investors and users are encouraged to research thoroughly and engage thoughtfully with the ongoing developments within SPERO,$$s$. The project showcases the innovative spirit of the crypto industry, inviting further exploration into its myriad possibilities. While the journey of SPERO,$$s$ is still unfolding, its foundational principles may indeed influence the future of how we interact with technology, finance, and each other in interconnected digital ecosystems.

54 Total ViewsPublished 2024.12.17Updated 2024.12.17

What is $S$

What is AGENT S

Agent S: The Future of Autonomous Interaction in Web3 Introduction In the ever-evolving landscape of Web3 and cryptocurrency, innovations are constantly redefining how individuals interact with digital platforms. One such pioneering project, Agent S, promises to revolutionise human-computer interaction through its open agentic framework. By paving the way for autonomous interactions, Agent S aims to simplify complex tasks, offering transformative applications in artificial intelligence (AI). This detailed exploration will delve into the project's intricacies, its unique features, and the implications for the cryptocurrency domain. What is Agent S? Agent S stands as a groundbreaking open agentic framework, specifically designed to tackle three fundamental challenges in the automation of computer tasks: Acquiring Domain-Specific Knowledge: The framework intelligently learns from various external knowledge sources and internal experiences. This dual approach empowers it to build a rich repository of domain-specific knowledge, enhancing its performance in task execution. Planning Over Long Task Horizons: Agent S employs experience-augmented hierarchical planning, a strategic approach that facilitates efficient breakdown and execution of intricate tasks. This feature significantly enhances its ability to manage multiple subtasks efficiently and effectively. Handling Dynamic, Non-Uniform Interfaces: The project introduces the Agent-Computer Interface (ACI), an innovative solution that enhances the interaction between agents and users. Utilizing Multimodal Large Language Models (MLLMs), Agent S can navigate and manipulate diverse graphical user interfaces seamlessly. Through these pioneering features, Agent S provides a robust framework that addresses the complexities involved in automating human interaction with machines, setting the stage for myriad applications in AI and beyond. Who is the Creator of Agent S? While the concept of Agent S is fundamentally innovative, specific information about its creator remains elusive. The creator is currently unknown, which highlights either the nascent stage of the project or the strategic choice to keep founding members under wraps. Regardless of anonymity, the focus remains on the framework's capabilities and potential. Who are the Investors of Agent S? As Agent S is relatively new in the cryptographic ecosystem, detailed information regarding its investors and financial backers is not explicitly documented. The lack of publicly available insights into the investment foundations or organisations supporting the project raises questions about its funding structure and development roadmap. Understanding the backing is crucial for gauging the project's sustainability and potential market impact. How Does Agent S Work? At the core of Agent S lies cutting-edge technology that enables it to function effectively in diverse settings. Its operational model is built around several key features: Human-like Computer Interaction: The framework offers advanced AI planning, striving to make interactions with computers more intuitive. By mimicking human behaviour in tasks execution, it promises to elevate user experiences. Narrative Memory: Employed to leverage high-level experiences, Agent S utilises narrative memory to keep track of task histories, thereby enhancing its decision-making processes. Episodic Memory: This feature provides users with step-by-step guidance, allowing the framework to offer contextual support as tasks unfold. Support for OpenACI: With the ability to run locally, Agent S allows users to maintain control over their interactions and workflows, aligning with the decentralised ethos of Web3. Easy Integration with External APIs: Its versatility and compatibility with various AI platforms ensure that Agent S can fit seamlessly into existing technological ecosystems, making it an appealing choice for developers and organisations. These functionalities collectively contribute to Agent S's unique position within the crypto space, as it automates complex, multi-step tasks with minimal human intervention. As the project evolves, its potential applications in Web3 could redefine how digital interactions unfold. Timeline of Agent S The development and milestones of Agent S can be encapsulated in a timeline that highlights its significant events: September 27, 2024: The concept of Agent S was launched in a comprehensive research paper titled “An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human,” showcasing the groundwork for the project. October 10, 2024: The research paper was made publicly available on arXiv, offering an in-depth exploration of the framework and its performance evaluation based on the OSWorld benchmark. October 12, 2024: A video presentation was released, providing a visual insight into the capabilities and features of Agent S, further engaging potential users and investors. These markers in the timeline not only illustrate the progress of Agent S but also indicate its commitment to transparency and community engagement. Key Points About Agent S As the Agent S framework continues to evolve, several key attributes stand out, underscoring its innovative nature and potential: Innovative Framework: Designed to provide an intuitive use of computers akin to human interaction, Agent S brings a novel approach to task automation. Autonomous Interaction: The ability to interact autonomously with computers through GUI signifies a leap towards more intelligent and efficient computing solutions. Complex Task Automation: With its robust methodology, it can automate complex, multi-step tasks, making processes faster and less error-prone. Continuous Improvement: The learning mechanisms enable Agent S to improve from past experiences, continually enhancing its performance and efficacy. Versatility: Its adaptability across different operating environments like OSWorld and WindowsAgentArena ensures that it can serve a broad range of applications. As Agent S positions itself in the Web3 and crypto landscape, its potential to enhance interaction capabilities and automate processes signifies a significant advancement in AI technologies. Through its innovative framework, Agent S exemplifies the future of digital interactions, promising a more seamless and efficient experience for users across various industries. Conclusion Agent S represents a bold leap forward in the marriage of AI and Web3, with the capacity to redefine how we interact with technology. While still in its early stages, the possibilities for its application are vast and compelling. Through its comprehensive framework addressing critical challenges, Agent S aims to bring autonomous interactions to the forefront of the digital experience. As we move deeper into the realms of cryptocurrency and decentralisation, projects like Agent S will undoubtedly play a crucial role in shaping the future of technology and human-computer collaboration.

717 Total ViewsPublished 2025.01.14Updated 2025.01.14

What is AGENT S

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