Pidato GTC Taipei 2026 Huang Renxun: Era Agen AI Tiba, Komputasi adalah Pendapatan

marsbitXuất bản vào 2026-06-03Cập nhật gần nhất vào 2026-06-03

Tóm tắt

Dalam pidato GTC Taipei 2026, CEO NVIDIA Jensen Huang mengumumkan bahwa AI telah memasuki era **"agen"** — sistem AI yang dapat melakukan tugas nyata dan menghasilkan nilai ekonomi. Ia menekankan bahwa **"Token adalah unit pendapatan,"** dan permintaan komputasi untuk menghasilkan Token akan meledak, yang disebut sebagai **"Pabrik AI."** Huang memperkenalkan **Vera Rubin**, bukan sekadar chip, tetapi sistem infrastruktur komputasi ujung-ke-ujung yang dirancang khusus untuk menjalankan agen AI. Ia juga memperkenalkan **Vera CPU**, prosesor pertama yang dibuat untuk agen AI, yang mengutamakan latensi rendah dan bandwidth tinggi karena agen "tidak sabar." NVIDIA meluncurkan **Toolkit Agen AI Perusahaan** yang mencakup model (seperti Nemotron 3 Ultra terbuka), framework, alat, dan runtime untuk membantu bisnis membangun agen mereka sendiri. Bersama Microsoft, mereka memperkenalkan **generasi baru PC** yang dapat menjalankan agen AI secara lokal. Dalam domain AI fisik, Huang mengumumkan **Cosmos 3** (model dasar untuk robotika), **Alpamayo 2** (untuk kendaraan otonom), dan platform referensi robot humanoid **Isaac GR00T**. Pola komputasi agen—model, framework, alat, runtime—akan menjadi standar di cloud, enterprise, PC, robot, dan perangkat tepi. Intinya, Huang menyatakan **"Komputasi adalah pendapatan,"** dan NVIDIA bertransisi dari perusahaan sistem menjadi **perusahaan infrastruktur** untuk membantu klien membangun pabrik AI yang menghasilkan keuntungan.

Disusun & Dikompilasi: TechFlow

Tamu: Huang Renxun, CEO Nvidia

Sumber Podcast: Bonnie Blockchain

Judul Asli: 7 Poin Inti Pidato GTC Taipei 2026 Huang Renxun, Paket Pemalas untuk Strategi Terbaru Nvidia!【Bonnie Blockchain】

Tanggal Tayang: 2 Juni 2026

Ringkasan Poin

Dalam pidato GTC Taipei 2026, Huang Renxun memusatkan strategi tahap berikutnya Nvidia pada satu penilaian inti: AI telah berpindah dari menghasilkan konten ke era agen yang mampu bekerja. Token tidak lagi sekadar indikator teknis, melainkan unit produksi pendapatan, laba, dan PDB. Terkait perubahan ini, Nvidia meluncurkan Vera Rubin, CPU Vera, toolkit agen tingkat perusahaan, PC generasi baru hasil kolaborasi dengan Microsoft, serta Cosmos 3, Alpamayo 2, dan Isaac GR00T untuk AI fisik. Huang Renxun menekankan bahwa model komputasi satu dekade mendatang akan dibentuk bersama oleh model, kerangka kerja agen, keterampilan alat, dan runtime, dan akan menyebar dari cloud, perusahaan, PC lokal, hingga robot, pabrik, satelit, dan perangkat edge. Bagi rantai pasok Taiwan, ini berarti bahwa pabrik AI, efisiensi daya, kecepatan pengiriman infrastruktur, dan kemampuan kolaborasi full-stack akan menjadi kunci pertumbuhan industri pada gelombang berikutnya.

Kutipan Pandangan Menarik

Kedatangan Era Agen AI

  • "AI yang berguna telah tiba. AI sekarang adalah generator laba dan juga generator PDB. Di baliknya bukan hanya model bahasa besar, melainkan sebuah model komputasi baru: agen."
  • "Agen terdiri dari model bahasa besar dan kerangka kerja agen. Kerangka kerja menghubungkan memori, alat, penalaran, perencanaan, dan tindakan seperti sistem operasi."
  • "Terobosan sistem agen berasal dari kemampuan model bahasa besar untuk berpikir, bernalar, merencanakan, dan menggunakan alat, serta dari kemampuan kerangka kerja agen untuk mengelola memori, mengoordinasikan proses, dan menjadwalkan alat."
  • "Setiap perusahaan akan menjadi perusahaan agen. Di dalam setiap perusahaan akan berjalan agen, dan setiap perusahaan akan membutuhkan sistem operasi agennya sendiri."

Token, Pabrik AI, dan Ekonomi Infrastruktur

  • "Token sekarang adalah unit pendapatan yang menghasilkan laba. Perusahaan AI yang ingin memproduksi lebih banyak Token akan membangun lebih banyak pabrik AI, inilah alasan lonjakan permintaan komputasi Taiwan."
  • "Komputasi adalah pendapatan, komputasi adalah laba. Tanpa pendapatan dan laba, itu adalah kerugian."
  • "Jika sebuah pabrik AI hanya memiliki daya listrik 1 gigawatt, maka batas atas daya adalah 1 gigawatt. Dalam premis ini, throughput per watt adalah pendapatan, karena setiap Token memiliki nilai."
  • "Memilih arsitektur yang salah hanya karena chipnya lebih murah tidak akan diterjemahkan menjadi keuntungan nyata. Anda perlu memastikan pendapatan per watt. Semakin banyak Anda beli, semakin banyak Anda untung."

Vera Rubin dan Transformasi Infrastruktur Nvidia

  • "Vera Rubin bukan sebuah chip, bukan hanya GPU, melainkan sebuah sistem lengkap yang dibangun dari ujung ke ujung."
  • "Nvidia dulunya adalah perusahaan GPU, kemudian menjadi perusahaan sistem, dan sekarang lebih lanjut berubah menjadi perusahaan infrastruktur, membantu klien membangun pabrik AI."
  • "Vera Rubin adalah proyek rekayasa paling ambisius dalam sejarah Nvidia. Seluruh 40.000 insinyur perusahaan terlibat di dalamnya, dan rantai pasok Taiwan juga berpartisipasi dalam penciptaan sistem ini."
  • "Grace Blackwell dibuat untuk menangani AI, terutama inferensi. Vera Rubin dibuat untuk menjalankan agen."

CPU Vera dan Kebutuhan Komputasi Agen

  • "Semua CPU sebelumnya dibuat untuk manusia. CPU ini dibuat untuk agen."
  • "Agen tidak sabar. Dunia mereka bukan diukur dalam detik, melainkan dalam nanodetik. Saat agen menggunakan alat, mereka ingin respons secepat mungkin; saat mengakses database, mereka ingin hasil segera kembali."
  • "CPU Vera dibuat untuk agen. Ia menekankan kinerja single-thread, instruksi per clock cycle, bandwidth per inti, dan bandwidth total sistem."
  • "Pasar ini pasti akan lebih besar dari pasar sebelumnya karena jumlah agen akan jauh melebihi jumlah manusia, dan agen sangat tidak sabar. Inilah NVIDIA Vera CPU."

Komputer Pribadi Generasi Berikutnya

  • "Model komputasi agen masa depan akan berjalan di cloud AI, di dalam perusahaan, dan juga di PC Anda."
  • "Sistem operasi baru akan menjadi sistem operasi tradisional ditambah model bahasa besar. Dalam banyak hal, model bahasa besar adalah versi modern DirectX, ekstensi kecerdasan komputer."
  • "Aplikasi akan digantikan oleh runtime agen. Aplikasi modern akan menjadi sebuah agen."
  • "Nvidia dan Microsoft sedang menciptakan ulang PC, dan meluncurkan mesin Windows generasi baru yang mencakup desktop, laptop, dan workstation."

AI Fisik, Kendaraan Otonom, dan Robot

  • "Model bahasa dilatih dengan data dari perspektif manusia, tetapi robot perlu memahami dunia dari perspektif robot itu sendiri. Masalah terbesar AI fisik adalah data."
  • "Cosmos 3 adalah model dasar terdepan untuk AI fisik. Ia dapat memahami, bernalar, menghasilkan, simulasi loop tertutup, bahkan menjadi strategi itu sendiri."
  • "Setelah ada AI, komputasi itu sendiri juga akan menjadi data. Cosmos 3 dapat digunakan untuk melatih lebih banyak model AI, dan meningkatkannya menjadi model khusus sendiri."
  • "Baik itu agen cloud, agen PC, sistem kendaraan otonom, atau robot humanoid, model komputasi di baliknya adalah sama: model, kerangka kerja, keterampilan alat, dan runtime."

Jajanan Taiwan Pilihan Huang Renxun Menjadi Rantai Pasok AI

Huang Renxun:

Ekosistem Taiwan berkembang hingga skala seperti sekarang ini, benar-benar sulit dipercaya. Kebanyakan orang, ketika membicarakan ekosistem, pertama-tama memikirkan tumpukan perangkat lunak kami, memikirkan ekosistem pengembang di atas sistem komputasi Nvidia. Tetapi ekosistem Nvidia tidak berhenti di situ. Ekosistem ini membentang ke atas hingga rantai pasok Taiwan, tempat semuanya dimulai; dan membentang ke bawah hingga pusat data, akhirnya mencapai pengguna akhir.

Hari ini, kami hampir akan membicarakan setiap bagian dari ekosistem ini. Ada terlalu banyak orang yang patut diucapkan terima kasih. Saya mencintai ekosistem di sini. Ada sangat banyak perusahaan, dan juga banyak mitra ekosistem favorit saya. Taiwan memiliki ekosistem yang sangat kaya. Ini adalah ekosistem rantai pasok terbaik di dunia.

Era Agen AI Tiba

Huang Renxun:

Dua tahun lalu ketika saya datang ke sini, saya mulai berbicara dengan semua orang tentang bagaimana AI berkembang dari AI generatif ke gelombang berikutnya, yaitu AI agen. Hari ini kami dapat mengatakan, AI agen telah tiba, AI yang berguna telah tiba.

Dari perspektif industri, ini berarti permintaan Token menjadi sangat tinggi. Karena jika AI benar-benar dapat melakukan pekerjaan, orang akan ingin memproduksi lebih banyak kemampuan seperti itu. Token sekarang adalah unit yang menghasilkan laba, unit yang dapat menghasilkan pendapatan. Karena dapat menghasilkan uang, perusahaan AI akan ingin membangun lebih banyak Token, menghasilkan lebih banyak Token, membangun lebih banyak pabrik AI, dan inilah alasan lonjakan permintaan komputasi Taiwan.

Inilah alasan semua orang sangat sibuk, dan kinerja bisnis sangat baik. Bahkan, ini tampaknya tercermin dalam harga saham beberapa perusahaan Anda. Model komputasi telah berubah, segalanya berubah.

Poin pertama: AI yang berguna telah tiba. AI sekarang adalah generator laba dan juga generator PDB. Di baliknya, ada model komputasi yang sama sekali baru. Ini bukan hanya model bahasa besar, melainkan agen. Hampir semua yang kami bicarakan hari ini akan dibangun di atas dasar ini.

Izinkan saya meluangkan sedikit waktu untuk menjelaskan apa yang saya maksud. Di sini ada sebuah agen, sebuah aplikasi agen. Dulu, di sini akan ada aplikasi, adalah kode, adalah sistem operasi. Kode dalam aplikasi berjalan di atas sistem operasi. Hari ini, ia adalah agen, terdiri dari satu atau lebih model bahasa besar, dan ditempatkan dalam sebuah kerangka kerja agen. Kerangka kerja ini akan membantunya mengoordinasikan pekerjaan, membuatnya benar-benar menyelesaikan tugas yang produktif.

Saat input masuk ke sistem, agen harus memahami, mengamati, bernalar, bertindak, dan menggunakan alat. Alat bisa berupa spreadsheet, browser web, mesin pemrosesan data, atau juga mesin database. Setiap aliran informasi, apakah memproses konteks, memahami apa yang sedang terjadi, menalar apa yang harus dilakukan selanjutnya, atau membentuk rencana yang dapat dieksekusi, perlu dikoordinasikan oleh suatu perangkat lunak.

Jadi, inti dari agen adalah sistem seperti ini. Ia memproses memori jangka pendek, yaitu memori kerja, juga memproses memori jangka panjang, seperti manusia. Sistem manajemen memori menjadi sangat penting. Seluruh sistem ini disebut agen. Model bahasa besar bertanggung jawab untuk berpikir, kerangka kerja agen menghubungkan semuanya, seperti sistem operasi.

Ini adalah model komputasi baru, dan juga alasan agen dapat menyelesaikan tugas-tugas yang menakjubkan. Ini adalah terobosan besar: model bahasa besar sudah dapat berpikir, bernalar, merencanakan, dan menggunakan alat dengan baik; pada saat yang sama, kami juga memiliki kerangka kerja agen yang dapat mengelola memori, mengoordinasikan proses, dan memanggil alat. Oleh karena itu, kami sekarang dapat melakukan banyak hal yang tidak dapat dilakukan sebelumnya.

Apakah Token dari Pabrik AI Itu?

Huang Renxun:

Token, DSX, GPU, CPU, Vera... Kami telah menciptakan sistem generasi berikutnya Vera Rubin. Vera Rubin bukan sebuah chip, bukan hanya GPU. Dimulai dari GPU, tetapi jauh lebih dari GPU. Sistem lengkap dari ujung ke ujung, itulah Vera Rubin.

Ia mencakup GPU, NVLink 72 Vera Rubin, dan dikoordinasikan oleh CPU Vera yang akan saya perkenalkan nanti. Ia juga mencakup sistem penyimpanan Vera yang revolusioner, CX9, tumpukan perangkat lunak kami DOCA, serta prosesor keamanan bawaan. Semua data dalam sistem, baik yang disimpan secara statis, selama transmisi, atau sedang digunakan, akan dienkripsi. Seluruh sistem aman karena model AI sangat berharga. Inilah alasan seluruh sistem mengikuti komputasi rahasia.

Salah satu dari sistem ini saja, jika diambil secara terpisah, sudah cukup menjadi revolusi lengkap. Vera Rubin adalah proyek rekayasa paling ambisius dalam sejarah Nvidia. Seluruh 40.000 insinyur perusahaan terlibat dalam pekerjaan Vera Rubin, apalagi semua yang hadir di sini juga berpartisipasi dalam penciptaan seluruh sistem. Vera Rubin benar-benar sebuah keajaiban. Ia bukan hanya sebuah chip, melainkan sistem yang terdiri dari banyak komponen.

Bahkan lebih dari itu. Dahulu kala, Nvidia adalah perusahaan GPU; dalam beberapa tahun ini, kami secara bertahap berkembang menjadi perusahaan sistem. Yang Anda lihat sekarang adalah sistem paling kompleks yang pernah kami desain dari nol. Namun pada akhirnya, klien dan mitra kami tidak ingin membeli komputer, mereka ingin membangun pabrik AI.

Inilah alasan Nvidia sekali lagi mulai bertransformasi. Semua orang dapat melihat bahwa banyak teknologi kami telah berkembang hingga skala infrastruktur lengkap. Mitra kami juga berada pada skala infrastruktur: pembangkit listrik, sistem pendingin, pemasok jaringan listrik, dan banyak perusahaan industri, sekarang menjadi bagian dari ekosistem kami. Pada akhirnya, kami ingin membangun tumpukan teknologi lengkap, seperti saat membangun GPU, Grace Blackwell, NVLink 72; sekarang, kami ingin membangun sistem full-stack, memungkinkan klien membangun infrastruktur AI yang luar biasa.

Melakukan ini dengan baik, membantu klien membangun dan menerapkan pabrik AI, menjadi sangat penting. Alasannya sederhana: Komputasi adalah pendapatan, komputasi adalah laba. Tanpa pendapatan dan laba, itu adalah kerugian.

Semua orang perlu memahami satu hal: ketika satu set infrastruktur AI diluncurkan, ia dapat diluncurkan dengan cepat, atau memakan waktu lama; throughput dapat tinggi, atau rendah; elastisitas dan keandalan dapat baik, atau buruk; masa pakai efektif dapat panjang, atau pendek. Karena ini mewakili investasi sebesar 50 miliar, 60 miliar, bahkan 100 miliar dolar, kurva ini sangat penting.

Inilah alasan Nvidia adalah mitra yang baik. Kami memiliki kemampuan integrasi lengkap. Bukan hanya membuat satu slide presentasi, melainkan benar-benar menciptakan seluruh infrastruktur, menghubungkan segalanya, dan membangun sendiri dalam skala besar, memastikan sistem dapat berjalan dengan baik. Oleh karena itu, waktu Token pertama kami, waktu inferensi pertama kami, waktu peluncuran pelatihan kami lebih cepat.

Kedua, throughput per watt kami, jumlah Token per watt kami adalah kelas dunia. Alasannya adalah kami mengintegrasikan segalanya, mendesain segalanya dari nol, mensimulasikan seluruh sistem, dan mengadopsi desain bersama yang ekstrem. Seperti rak Vera Rubin yang baru saja ditampilkan, semuanya dirancang untuk mencapai throughput yang menakjubkan.

Jika pusat data Anda, pabrik Anda memiliki daya listrik 1 gigawatt, maka tidak akan ada lagi lebih dari itu, ini adalah seluruh kapasitas pembangkit listrik yang dapat Anda peroleh. Dengan daya 1 gigawatt, throughput per watt adalah pendapatan, karena setiap Token dapat menghasilkan laba, setiap Token adalah pendapatan.

Inilah masa depan. Komputasi adalah pendapatan, kinerja per watt adalah pendapatan Anda. Memilih arsitektur yang salah hanya karena chipnya lebih murah tidak akan diterjemahkan menjadi keuntungan nyata. Anda perlu memastikan pendapatan per watt. Semakin banyak Anda beli, semakin banyak Anda untung.

Saya sekarang berdiri di hadapan semua orang, dapat mengatakan kepada semua orang: Vera Rubin telah memasuki produksi penuh. Skala rantai pasok yang kami bangun untuk Vera Rubin adalah dua kali lipat dari Grace Blackwell. Dulu merakit satu rak Grace Blackwell membutuhkan dua jam, sekarang hanya perlu lima menit. Jadi tidak hanya kapasitas produksi lebih tinggi, throughput produksi juga jauh lebih cepat, dan kami membutuhkan semua ini untuk memenuhi permintaan.

Ekosistem ini luar biasa. Untuk mendukung Grace Blackwell, dan mempersiapkan peningkatan Vera Rubin, jutaan kaki persegi kapasitas telah diluncurkan. Saya ingin mengucapkan terima kasih kepada semua orang. Vera Rubin telah memasuki produksi penuh. Terima kasih.

Pengenalan Sistem Vera Rubin

Huang Renxun:

Vera Rubin tidak hanya dibangun untuk AI. Vera Rubin tidak hanya dibangun untuk menjalankan AI, ia dibangun untuk menjalankan agen. Ini adalah sistem agen. Bayangkan kompleksitas di dalamnya. Dan justru karena itu, agen adalah terobosan terakhir dalam ilmu komputer. Dibutuhkan waktu bertahun-tahun untuk akhirnya mewujudkan potensinya dan menjadi berguna. Komputer yang dapat menjalankannya seharusnya juga yang paling maju di dunia.

Inilah Vera Rubin. Mari kita lihat. Tolong bawakan Vera Rubin.

Ini Vera Rubin, NVLink 72 Vera Rubin. Ini adalah bagian dari sistem generasi berikutnya. Di GTC berikutnya, saya akan berbicara lebih banyak dengan semua orang; hari ini masih banyak konten yang harus dibicarakan. Ini adalah rak CPU Vera, 256 CPU, semuanya pendingin cair. Saya akan memperkenalkan Vera nanti. Ini adalah sistem pemrosesan penyimpanan BlueField Vera, juga sistem keamanan. Tentu saja, ada jaringan Mellanox kami, ini adalah CPO pertama di dunia. Inilah Vera Rubin, kombinasi teknologi yang menakjubkan.

Saat kami menciptakan Hopper dulu, itu untuk pra-pelatihan. Pra-pelatihan adalah aplikasi terpenting saat itu, dan juga beban kerja terpenting yang kami hadapi. Kemudian saat menciptakan Grace Blackwell, semua orang berkata: "Jensen, Nvidia sangat ahli dalam pra-pelatihan, inferensi sederhana." Ingatkah semua orang? Saat itu banyak orang berkata: "Inferensi sederhana, kami juga bisa melakukannya."

Tapi semua orang tahu, inferensi sama dengan uang. Model sangat kompleks, sangat sulit untuk mencapai keunggulan secara bersamaan dalam kecepatan respons yang sangat tinggi, interaksi cepat, dan throughput tinggi. Inilah alasan kami menciptakan NVLink 72.

Hari ini, biaya Token Nvidia adalah yang terendah di dunia. Bukan 10% lebih rendah, melainkan beberapa kali lipat lebih rendah, bahkan perbedaan orde besarnya. Semua ini karena kami melakukan desain bersama yang ekstrem, karena kami memahami model komputasi dan pola komputasi inferensi, dan menciptakan NVLink 72.

Sampai Vera Rubin, hal ini telah melampaui inferensi. Sekarang adalah inferensi dalam sistem agen. Inilah Vera Rubin. Tanpa kabel, tanpa selang, tanpa kipas. Terakhir kali saya menunjukkannya kepada semua orang, kabel ada di mana-mana.

CPU VERA: CPU untuk Agen AI

Huang Renxun:

CPU Vera, dibuat untuk era AI. Sampai saat ini, semua CPU dibuat untuk manusia. Kami dulunya adalah pengguna, juga penyewa. Cara manusia menggunakan CPU adalah hidup dalam dunia yang diukur dalam detik. Kami menyewa CPU di cloud, semakin banyak inti CPU, semakin banyak sumber daya yang dapat disewakan. Skenario penggunaan dan ekonomi CPU lama, sangat berbeda dengan agen.

Agen tidak sabar. Dunia mereka bukan diukur dalam detik, melainkan dalam nanodetik. Saat agen menggunakan alat, mereka ingin respons secepat mungkin; saat mengakses database, mereka ingin hasil segera kembali. Setiap agen menunggu sebentar, akan terhambat untuk melangkah ke tahap berikutnya, dan seterusnya. Oleh karena itu, kami harus membuat CPU dengan latensi serendah mungkin, dengan interaktivitas setinggi mungkin.

Inilah alasan kami menciptakan CPU Vera untuk era AI. Dalam sistem kami, ia memiliki tiga kegunaan. Pertama tentu saja untuk berpikir di dalam Vera Rubin. Di dalam rak Vera Rubin, sudah ada dua CPU. Semua orang tahu, kami sedang memproduksi dan menjual jutaan Vera Rubin, dan juga telah menjual jutaan Grace Blackwell. Nvidia sudah menjadi salah satu produsen CPU terbesar di dunia.

Dua CPU di rak Vera Rubin, salah satunya digunakan untuk mengoordinasikan dan mengelola GPU, mengelola cache KV, dan memproses berbagai perangkat lunak yang berjalan di rak. Kami juga memiliki Grace BlueField, untuk keamanan dan isolasi. Bagian komputasi Vera digunakan untuk kerangka kerja agen, bertanggung jawab atas koordinasi model AI, penggunaan alat, dan akses database.

Server data di sini adalah BlueField Vera, ini adalah server penyimpanan dan sistem penyimpanan tercepat di dunia. Sangat penting karena agen akan mengakses memori dengan kecepatan sangat tinggi. Server penyimpanan dan CPU sekarang berada di jalur kritis bagian paling mahal dari pusat data.

Alasan mengapa ini paling mahal, ada alasan yang kuat. Inti ekonomi pabrik AI adalah Token, dan Token diciptakan di sini. Jadi, tentu saja Anda ingin memproduksi dan menghasilkan Token sebanyak mungkin. Nilai ekonomi terkonsentrasi di sini, dan CPU serta sistem penyimpanan tidak boleh menjadi hambatan.

Oleh karena itu, CPU Vera memberikan tekanan besar pada arsitektur CPU, dan inilah alasan kami membangun arsitektur baru dari nol. Ini adalah CPU yang belum pernah dilihat dunia sebelumnya, kami menyebutnya Vera. Ini adalah CPU yang dibuat untuk agen. Semua CPU sebelumnya dibuat untuk manusia, CPU ini dibuat untuk agen.

Pertama, instruksi per clock cycle Vera harus sangat kuat, karena kami perlu memperpendek latensi, memperpendek waktu pemrosesan. Yang kami inginkan adalah kinerja single-thread, bukan sekadar throughput. Kinerja single-thread harus kelas dunia, harus yang terbaik. Jadi IPC Vera sangat tinggi, level tertinggi di dunia: mengambil, mendekode, dan mengeksekusi 10 instruksi per clock cycle.

Kedua, bandwidth yang dibutuhkan CPU untuk masuk dan keluar data harus mencapai kelas dunia. Di sini termasuk bandwidth per inti, juga bandwidth total. Seperti yang saya katakan sebelumnya, sistem agen pada dasarnya terpisah dan terdistribusi. Saat komputasi terpisah dan diterapkan secara terdistribusi, jaringan menjadi masalah. Oleh karena itu, kami harus memindahkan data secepat mungkin antar inti CPU, antara CPU dan penyimpanan, antara CPU dan GPU.

Bandwidth di sekitar sistem dan di dalam inti CPU harus mencapai kelas dunia, karena inti CPU saling berkomunikasi dengan bandwidth sangat tinggi. Mereka tidak disewakan satu per satu inti, melainkan semua bekerja sama. Bandwidth penampang Vera sangat menakjubkan. Ini adalah sistem pertama yang mendukung PCI Express Gen 6, juga pertama dilengkapi LPDDR5, bandwidth mencapai 1,2 hingga 2 TB per detik, 2 hingga 3 kali lipat dari CPU kinerja tertinggi.

Ini adalah CPU yang dibuat untuk agen. Pasar ini pasti akan lebih besar dari pasar sebelumnya karena jumlah agen akan jauh melebihi jumlah manusia, dan agen sangat tidak sabar. Inilah NVIDIA Vera CPU.

Model Komputasi Terpenting Sepuluh Tahun Mendatang

Huang Renxun:

Ini benar-benar slide terpenting. Kesimpulan inti di sini adalah: inilah model aplikasi sepuluh tahun mendatang, juga model komputasi sepuluh tahun mendatang. Agen, kerangka kerja agen, dan model bahasa besar yang dikoordinasikan oleh kerangka kerja, setiap perusahaan akan menjalankannya. Setiap perusahaan akan menjadi perusahaan agen, di dalam setiap perusahaan akan berjalan agen, setiap perusahaan akan menemukan bahwa agen membutuhkan sistem operasinya sendiri.

Setiap perusahaan bertanya kepada kami: Bagaimana menjalankan agen dengan aman? Bagaimana membangun agen untuk beban kerja sendiri? Jadi, kami memiliki Toolkit Agen AI Perusahaan NVIDIA. Sebenarnya, semua orang telah melihat saya secara terbuka membangunnya langkah demi langkah.

Hampir semua yang dilakukan Nvidia, semua orang tahu, jika melihat kembali pidato GTC saya 5 atau 10 tahun yang lalu, Anda akan melihat saya selama bertahun-tahun membicarakan hal-hal hari ini, karena kami selalu mempersiapkan diri untuk momen ini.

Perusahaan yang ingin membangun agen sebagai layanan, atau membangun agen untuk operasi, membutuhkan empat hal. Pertama, membutuhkan model. Tentu saja, semakin cerdas model bahasa besar semakin baik, semakin murah semakin baik, semakin cepat semakin baik. Kedua, membutuhkan kerangka kerja untuk mengoordinasikan seluruh sistem. Ketiga, model-model ini ingin menggunakan alat, dan alat-alat ini memiliki keterampilan. Saya baru saja menunjukkan pustaka CUDA-X, mereka akan menjadi alat kuat untuk agen di masa depan. Keempat, membutuhkan runtime, yaitu sistem operasi yang menghubungkan segalanya.

Inilah Toolkit Agen NVIDIA. Ia mencakup model yang dapat dimodifikasi, yaitu model sumber terbuka kelas dunia NVIDIA. Saya juga ingin menunjukkan lebih banyak. Anda dapat menjalankan agen dari mana saja, dapat menjalankan agen kuat seperti Claude Code, juga dapat menjalankan agen kuat seperti Codex. Anda dapat memasukkannya ke dalam kerangka kerja bernama Open Shell, berjalan dengan keamanan tinggi di dalam perusahaan.

Shell ini akan melindungi agen, membuatnya selalu terikat oleh kebijakan keamanan. Privasi dilindungi, hak akses dan hak istimewa ditetapkan dengan jelas, identitas juga dilindungi. Oleh karena itu, Open Shell sedang diadopsi secara global. NVIDIA Open Shell adalah sumber terbuka, Anda akan melihat banyak perusahaan mengadopsinya, termasuk Red Hat, Canonical, dan Microsoft. Ia akan diadopsi di mana-mana.

Ini adalah runtime penting, dan runtime ini sepenuhnya dioptimalkan untuk platform AI NVIDIA yang ada di mana-mana. Anda dapat menjalankan Open Shell di cloud apa pun, di lingkungan lokal, bahkan di perangkat. Sekarang, Anda memiliki alat dan pustaka yang dapat digunakan agen, memiliki model yang dapat dimodifikasi atau digunakan langsung, juga memiliki kerangka kerja agen. Kerangka kerja agen ini sekarang dapat berjalan secara lokal atau di tempat lain.

Salah satu kasus penggunaan agen favorit saya adalah perancang chip. Ini adalah salah satu pekerjaan terpenting Nvidia. Oleh karena itu, tentu saja kami harus bekerja sama dengan Cadence, membangun super agen desain chip. Ia dikoordinasikan oleh Codex atau Claude Code, mengambil RTL, diagram arsitektur, skema, atau spesifikasi sebagai input, membantu Anda memperbaiki konten yang perlu diperbaiki. Kami bersama-sama menciptakan beberapa super agen, dan mengoptimalkan Nemotron untuk runtime NVIDIA.

Nvidia berkomitmen untuk membangun model terbuka bagi dunia, memungkinkan Anda, kami semua, menciptakan agen kami sendiri. Hari ini, kami mengumumkan Nemotron 3 Ultra, ini adalah model terbuka generasi berikutnya kami, dan sangat cerdas. Model Nemotron tidak hanya memberi Anda model, tetapi juga semua data yang kami gunakan untuk melatih model.

Karena kami memiliki aliansi mitra yang kuat, semua orang dapat melihat semua mitra yang tercantum di sini. Kami bekerja sama, saling berkontribusi data. Melalui kemitraan hebat ini, dari model hingga skrip pelatihan, hingga data, semuanya akan sepenuhnya terbuka untuk Anda. Ini adalah bentuk kebijakan sistem model terbuka terbaik di dunia. Tujuannya sederhana: Anda dapat mengambil semua konten, terus menambahkannya, membuatnya lebih baik, dan menjadikannya model Anda sendiri.

Nemotron 3 Ultra 5 kali lebih cepat, biaya juga turun 30%, dan sepenuhnya terbuka. Kami sangat teguh tentang ini. Ini adalah Nemotron 3, kami sekarang juga sedang mengembangkan Nemotron 4. Justru toolkit lengkap yang terdiri dari model, kerangka kerja, keterampilan alat, dan runtime ini, memungkinkan setiap perusahaan di dunia menciptakan agen mereka sendiri, seperti Cadence menggunakan super agen.

Komputer Pribadi Generasi Baru NVIDIA

Huang Renxun:

Microsoft dan NVIDIA akan menciptakan ulang PC. Ini akan menjadi PC baru. Besok malam, seharusnya besok malam waktu kami di sini, saya akan bersama Satya, membicarakan lebih banyak pekerjaan yang telah kami lakukan bersama selama tiga tahun terakhir. Microsoft dan NVIDIA menghabiskan waktu begitu lama, sepenuhnya memikirkan ulang cara kerja PC, untuk bersiap menyambut momen ini.

Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, model komputasi agen ini akan berjalan di cloud AI, akan berjalan di dalam perusahaan, juga akan berjalan di PC Anda. Ketika PC memiliki agen otonom, apa yang akan terjadi? Ia akan membantu Anda, memahami Anda. Anda dapat berbicara dengannya, ia dapat melihat Anda. Anda dapat memintanya membaca file, membantu Anda melakukan penelitian. Ia juga dapat melakukan lebih banyak hal, nanti saya akan tunjukkan.

Sistem operasi baru, tentu saja sistem operasi lama ditambah model bahasa besar. Dalam banyak hal, model bahasa besar adalah versi modern DirectX. Ia memiliki input dan output, memahami petunjuk, memahami visi komputer, dapat menghasilkan video, juga dapat menghasilkan suara. Ia adalah ekstensi kecerdasan modern PC, juga komputer.

Di atas ini, seperti yang saya katakan sebelumnya, aplikasi akan digantikan oleh runtime agen, dan aplikasi modern adalah agen.

Semuanya, laptop NVIDIA RTX Spark. Terima kasih. Terlalu banyak barang di saku saya. Oke, ini adalah chip paling menakjubkan di dunia. Ini adalah N1X yang kami buat bekerja sama dengan MediaTek. Saya tadi sepertinya melihat Rick. Ini adalah N1X, sebuah chip yang indah. Sejujurnya, ini adalah chip yang membutuhkan 33 tahun untuk dibuat.

Alasannya adalah, 100% tumpukan perangkat lunak NVIDIA dapat berjalan di sini. Anda ingin melakukan biologi digital, tidak masalah; ingin melakukan pemrosesan gempa, tidak masalah; ingin melakukan astrofisika, tidak masalah. Semua yang terkait dengan CUDA, semua fisika, semua biologi, semua genomik, semua AI, tidak ada masalah. Semua grafik komputer, juga tidak masalah.

Setiap aplikasi yang pernah dibuat Nvidia, dan setiap aplikasi yang pernah dijalankan Windows, Microsoft dan NVIDIA telah mengoptimalkannya dengan teliti, membuat komputer ini benar-benar dapat menjalankan semua yang pernah diciptakan dunia. Selain itu, ia sekarang juga dapat menjalankan agen. Ini adalah komputer yang luar biasa, saya sangat bangga dengannya.

Komputer ini dapat memiliki model Nemotron 3 Ultra lokal, atau model super Nemotron 3; juga dapat terhubung ke Claude Code, Codex, atau model lain di cloud; juga dapat terhubung ke model di jaringan. Ia akan bekerja, dan menyelesaikan hal-hal yang menakjubkan. RTX Spark adalah penciptaan ulang laptop, tetapi sebenarnya, Microsoft dan NVIDIA sedang menciptakan ulang seluruh PC.

Hari ini, kami mengumumkan sebuah lini produk baru: tiga mesin Windows revolusioner, mencakup desktop, laptop, dan workstation. Mereka 100% kompatibel dengan Windows, 100% mendukung CUDA, 100% dilengkapi NVIDIA AI Tensor Core. Segala sesuatu yang dapat Anda lihat berjalan di berbagai platform NVIDIA di seluruh dunia, dapat berjalan di sini.

Kami telah menyiapkan roadmap untuk ini. Ini adalah keluarga produk baru. Setiap generasi arsitektur, kami akan memiliki desktop, laptop, workstation; generasi berikutnya masih akan memiliki desktop, laptop, workstation. Saya sangat senang, juga sangat terhormat bahwa 100% industri PC global bergabung dengan kami, bersama-sama menciptakan ulang PC. Ini adalah lini produk baru, juga awal yang baru.

Cosmos 3: Model Dasar untuk AI Fisik

Huang Renxun:

Dalam skenario model bahasa, bahasa Inggris dan berbagai bahasa yang kami latih di internet, semuanya berasal dari perspektif manusia. Mereka ditulis oleh kami, juga dibaca oleh kami. Namun, jika ingin menciptakan data untuk robot AI, harus berasal dari persepsi dan perspektif robot itu sendiri. Mayoritas data video di dunia adalah perspektif orang ketiga, bukan perspektif orang pertama.

Oleh karena itu, untuk sistem agen, sistem robot, dan AI fisik, data adalah masalah paling sulit. Semua orang telah melihat kami mendaki tangga ini. Kami mulai dari teleoperasi, pada dasarnya adalah demonstrasi manusia. Ini tidak berbeda dengan terobosan umpan balik manusia dalam pembelajaran penguatan. Kemudian, kami menggunakan simulasi, di sinilah Omniverse berperan. Ini juga mirip dengan hadiah yang dapat diverifikasi dalam pembelajaran penguatan.

Kami menggunakan sistem ini untuk meluncurkan model AI, meluncurkan model AI fisik. Pada akhirnya, kami dapat belajar dari perspektif orang ketiga, dan memproyeksikannya kembali ke perspektif orang pertama. Melalui proses peluncuran ini, kami akhirnya memiliki model dasar dunia, yang dapat memahami dunia fisik dari perspektif apa pun yang Anda inginkan. Orang ketiga, orang pertama, dari luar ke dalam, dari dalam ke luar, semuanya bisa. Ini benar-benar terobosan besar.

Hari ini, kami mengumumkan Cosmos 3. Cosmos 3 adalah garis depan AI fisik. Kami berada di garis depan dalam model bahasa, banyak orang juga meneliti model bahasa. Tetapi dalam AI fisik, kami pasti yang terkuat di dunia. Saya sangat bangga tim dapat melakukan ini.

Ini adalah model dasar untuk semua pekerjaan Anda. Apakah Anda ingin menciptakan robot, robot pabrik, atau robot yang bekerja di pabrik, selama melibatkan dunia fisik, Anda sekarang memiliki mitra: Cosmos 3. Ia dapat memahami dan bernalar, dapat menghasilkan, dapat mensimulasikan dalam loop tertutup, bahkan dapat menjadi strategi itu sendiri. Ia berada di posisi terdepan di berbagai daftar peringkat global. Saya sangat bangga dengan Cosmos. Hari ini, kami mengumumkan Cosmos 3.

Dulu adalah data ditambah komputasi menghasilkan AI. Sekarang kami memiliki AI, komputasi juga akan menjadi data. Jadi, gunakan Cosmos 3, latih sejumlah besar model AI. Cosmos adalah sistem model terbuka yang sangat luar biasa, sepenuhnya sama dengan Nemotron. Kami membuka model, membuka data, bahkan membuka metode pelatihan, memungkinkan Anda meningkatkannya untuk diri sendiri, dan mengubah Cosmos menjadi model khusus Anda.

Alpamayo 2: Inferensi Kendaraan Otonom

Huang Renxun:

Hari ini, kami mengumumkan Alpamayo 2, ini adalah model terbuka untuk mobil self-driving. Kami sedang bekerja sama dengan perusahaan mobil global. Jika melihat merek-merek yang telah bergabung dengan NVIDIA Hyperion, sedang membangun mobil NVIDIA Hyperion, mereka mewakili sekitar 80% mobil global. Artinya, produsen ini mencakup sekitar 80% mobil global.

Akan ada banyak sistem NVIDIA Hyperion di masa depan, mereka dapat menjalankan Alpamayo, juga dapat menjalankan tumpukan teknologi self-driving lainnya. Kami juga terhubung ke layanan mobilitas. Sekitar 97% layanan mobilitas global sedang terhubung dengan kami. Oleh karena itu, ketika kami menempatkan Alpamayo di runtime Hyperion dan sistem operasi Halos, kami dapat terhubung dengan layanan-layanan global ini.

Isaac GR00T: Robot Humanoid

Huang Renxun:

NVIDIA Isaac GR00T adalah tumpukan teknologi robot humanoid kami, mencakup model, pembuatan data, simulasi, runtime, serta sistem operasi. Ia mewakili platform GR00T, yaitu platform Isaac GR00T.

Semua orang dapat melihat, setiap sistem kami mengikuti pola yang persis sama: apakah itu sistem agen di cloud, sistem agen di PC, sistem robot mobil self-driving, atau sistem robot humanoid, semuanya adalah pola yang sama.

Tentu saja, dalam setiap kasus, kami akan membangun segalanya dengan lengkap. Kami melakukan integrasi vertikal, melakukan integrasi menyeluruh, mengadopsi desain bersama dan desain bersama ekstrem, kemudian membukanya, memungkinkan setiap orang menggunakan bagian mana pun sesuai kebutuhan mereka. Anda ingin menggunakan apa, kami bahkan akan membantu Anda memodifikasinya.

Tapi sekarang masih kurang satu hal: sistem robot membutuhkan platform referensi. Sistem robot ini terlalu kompleks, memiliki banyak motor dan sensor, juga sangat rapuh. Namun, kami membutuhkan cara untuk mengirimkan platform referensi ini. Seperti yang kami lakukan untuk PC, DGX, cloud, dan mobil self-driving, sekarang kami juga akan melakukannya untuk robot.

Hari ini, kami mengumumkan NVIDIA Isaac GR00T, ini adalah platform referensi robot humanoid yang sepenuhnya terintegrasi. Ia memiliki 25 derajat kebebasan di setiap tangan, 31 derajat kebebasan di badan robot, tinggi 6 kaki, berat 150 pon. Seperti saya, hanya angka pertama lebih kecil dari saya, angka kedua lebih besar dari saya, selain itu kurang lebih sama.

Platform ini menjalankan Thor baru, serta tumpukan perangkat lunak lengkap kami, tumpukan pembuatan data, tumpukan simulasi data, dan runtime. Semuanya diintegrasikan ke dalam satu platform robot, untuk digunakan semua orang. Kami membuatnya untuk pendidikan tinggi dan peneliti universitas, karena bagi mereka, membangun platform seperti ini sendiri terlalu sulit.

Ringkasan Tinjauan

Huang Renxun:

Enam bulan terakhir, industri komputer telah benar-benar berubah. Alasan perubahan terjadi adalah karena agen akhirnya diwujudkan, dan bertemu dengan model terdepan terbaru, membuat AI sekarang dapat benar-benar melakukan pekerjaan yang berguna.

Model komputasi ini akan berulang lagi dan lagi: sebuah agen terdiri dari model dan kerangka kerja, menggunakan alat dengan keterampilan, dan berjalan di atas runtime tertentu. Runtime tergantung pada apakah ia berada di cloud, lingkungan perusahaan lokal, PC, atau robot. Tetapi model komputasi persis sama.

Anda akan menggunakan kerangka kerja berbeda sesuai preferensi Anda, juga akan menggunakan model berbeda sesuai preferensi Anda. Anda akan memperbaikinya untuk penggunaan khusus Anda sendiri. Anda akan menciptakan super agen, menyewakannya kepada orang lain, membantu orang lain menyelesaikan pekerjaan. Platform agen ini, pola agen ini, persis yang didukung oleh Toolkit AI Perusahaan NVIDIA. Bagi Anda, ini adalah cara yang baik untuk berpartisipasi dalam AI; bagi kami, ini juga adalah peluang pertumbuhan yang besar.

Vera Rubin telah memasuki produksi penuh. Grace Blackwell dibuat untuk menangani AI, terutama inferensi; Vera Rubin dibuat untuk menjalankan agen. Ia telah memasuki produksi penuh. Ia jauh lebih dari sekadar GPU, melainkan seluruh sistem pemrosesan agen yang terpisah dan terdistribusi.

Nvidia telah benar-benar menjadi perusahaan infrastruktur. Bukan hanya perusahaan GPU, bukan hanya perusahaan sistem, melainkan perusahaan infrastruktur. Tujuan kami adalah membantu Anda menciptakan pendapatan terbesar, laba terbesar, dan melakukannya secepat mungkin.

Dalam dunia agen, cara komputasi baru ini berarti CPU juga harus dibangun untuk agen, bukan untuk manusia. CPU yang dibangun untuk agen memiliki kebutuhan khususnya sendiri. NVIDIA Vera kami adalah sebuah revolusi. Saya senang melihat peningkatan dan pesanannya, ia akan menjadi peluncuran produk tercepat dan paling sukses dalam sejarah Nvidia.

NVIDIA dan Microsoft telah menciptakan lini produk PC baru. Ini adalah awal baru. Tentu saja, pola pemrosesan agen yang sama, model komputasi agen yang sama yang saya jelaskan tadi, juga akan berjalan di berbagai perangkat. Saya menyebutkan PC, tetapi di masa depan ia akan muncul di robot, satelit, stasiun pangkalan, pabrik, cloud, lokal, perangkat edge. Sistem AI agen dan model komputasi agen ini akan terus direplikasi di berbagai komputer. Pemahaman kami tentang komputer pribadi kemungkinan akan berubah.

Câu hỏi Liên quan

QApa inti dari era AI Agen yang dipresentasikan oleh Jensen Huang di GTC Taipei 2026?

AIntinya adalah AI telah berkembang dari sekadar menghasilkan konten menjadi agen yang dapat melakukan pekerjaan nyata. Token tidak lagi hanya metrik teknis, tetapi unit produksi untuk pendapatan, keuntungan, dan PDB. Setiap perusahaan akan menjadi perusahaan agen, menjalankan agen internal dengan sistem operasi agennya sendiri.

QMengapa Jensen Huang menekankan bahwa 'komputasi adalah pendapatan' dan apa kaitannya dengan Pabrik AI?

AKarena dalam era AI Agen, setiap Token yang dihasilkan oleh agen AI memiliki nilai ekonomi langsung sebagai pendapatan dan keuntungan. Pabrik AI adalah infrastruktur untuk menghasilkan Token ini. Dengan daya listrik yang terbatas (contohnya 1 Gigawatt), throughput per watt menjadi pendapatan, sehingga efisiensi arsitektur komputasi sangat krusial untuk memaksimalkan keuntungan.

QApa perbedaan utama antara Vera Rubin dan sistem Blackwell sebelumnya menurut Jensen Huang?

AGrace Blackwell dirancang untuk menangani AI, khususnya inferensi (kesimpulan). Sementara Vera Rubin dirancang secara khusus untuk menjalankan sistem AI Agen. Vera Rubin bukan hanya chip GPU, tetapi sistem ujung ke ujung yang lengkap, terintegrasi, dan terdesain bersama untuk menangani kompleksitas kerja agen yang melibatkan pemikiran, perencanaan, dan penggunaan alat.

QApa yang membuat CPU Vera berbeda dari CPU konvensional, dan mengapa hal itu diperlukan?

ACPU Vera adalah CPU pertama yang dirancang khusus untuk AI Agen, bukan untuk manusia. Agen sangat tidak sabar dan beroperasi dalam satuan nanodetik, bukan detik. CPU Vera mengutamakan kinerja single-thread, instruksi per clock (IPC) yang sangat tinggi, dan bandwidth per inti serta sistem yang luar biasa untuk meminimalkan latensi saat agen mengakses alat, database, atau memori.

QBagaimana pola komputasi AI Agen akan diterapkan di berbagai perangkat dan platform ke depan?

APola komputasi dasar yang sama — terdiri dari Model, Kerangka Kerja Agen, Alat/Keterampilan, dan Runtime — akan direplikasi di mana-mana. Ini akan berjalan di cloud AI, di dalam perusahaan (lokal), di PC baru (seperti RTX Spark), dan juga di perangkat fisik seperti robot (Isaac GR00T), pabrik, satelit, sistem otonom (Alpamayo 2), dan perangkat edge. Microsoft dan NVIDIA sedang menciptakan ulang PC untuk mendukung era ini.

Nội dung Liên quan

43 phút của Trump: Cốt truyện người mạnh mất kiểm soát, chiến tranh truyền thông leo thang

Trong bài diễn văn kéo dài 43 phút sau hơn một tuần vắng bóng công chúng, Tổng thống Mỹ Donald Trump đã cố gắng thể hiện hình ảnh một nhà lãnh đạo mạnh mẽ và kiểm soát. Tuy nhiên, phần lớn thời gian được dành cho các chủ đề phụ như hồ phản chiếu trên National Mall, so sánh quy mô đám đông với Martin Luther King Jr., cùng những lời công kích nhắm vào phóng viên, đảng Dân chủ và các thành phố lớn. Ông còn ký sắc lệnh hành pháp hủy bỏ các biện pháp bảo vệ việc làm cho hàng nghìn công chức cấp cao liên bang, một động thái có thể gia tăng sự phụ thuộc vào lòng trung thành cá nhân hơn là năng lực chuyên môn trong chính phủ. Bài viết nêu bật trạng thái cá nhân đầy lo lắng và phòng thủ của Trump, thể hiện qua việc ông đột ngột kết thúc sự kiện và nhân viên nhanh chóng dọn dẹp hiện trường. Tác giả cũng phân tích cuộc tấn công của Trump vào nữ phóng viên CNN, Kaitlan Collins, coi đó là một phần của nỗ lực làm mất uy tín giới truyền thông. Bài báo cảnh báo về áp lực ngày càng lớn từ quyền lực chính trị và lợi ích thương mại lên các cơ quan báo chí chính thống, dẫn đến cuộc khủng hoảng về tính độc lập biên tập, như trường hợp Scott Pelley của CBS. Thông điệp chính kêu gọi công chúng ủng hộ các nhà báo và phương tiện truyền thông độc lập, những người được coi là lực lượng quan trọng duy trì sự thật khi các thể chế khác bị xâm phạm. Bài viết kết thúc với viễn cảnh lạc quan khi đề cập đến việc Hạ viện, với sự ủng hộ của một số thành viên đảng Cộng hòa, đã thông qua nghị quyết yêu cầu chấm dứt hành động quân sự ở Iran, cho thấy sự bất đồng ngày càng tăng ngay trong nội bộ đảng của Trump.

marsbit2 giờ trước

43 phút của Trump: Cốt truyện người mạnh mất kiểm soát, chiến tranh truyền thông leo thang

marsbit2 giờ trước

Kalshi, MTS và tham vọng của a16z

Trí tuệ thị trường dự đoán và tham vọng "Truyền thông Mới" của a16z Bài viết phân tích sự trỗi dậy của thị trường dự đoán (prediction markets), đặc biệt là công ty Kalshi được định giá 220 tỷ USD, dưới góc nhìn chiến lược đầu tư và truyền thông của quỹ mạo hiểm a16z. Tác giả điểm lại lịch sử tư tưởng của thị trường dự đoán, từ học thuyết của Hayek về việc thị trường tổng hợp tri thức phân tán, đến cơ chế khuyến khích của Robin Hanson (LMSR) và ý tưởng chính phủ dựa trên dự đoán (Futarchy). Trọng tâm bài viết nằm ở việc a16z, sau khi đầu tư vào Kalshi, đã định vị lại giá trị cốt lõi của thị trường dự đoán không chỉ là sòng bạc hay sàn giao dịch, mà là một phương tiện truyền thông mới mang lại "cảm giác hiện diện" (presence). Trong một thế giới ngày càng bị che khuất và bất lực, việc dùng tiền thật để đặt cược vào các sự kiện toàn cầu giúp cá nhân tái khẳng định vai trò "người quan sát tối thượng", can thiệp và diễn giải thực tại. Kalshi, theo logic này, sẽ trở thành nơi định đoạt tính xác thực và tầm quan trọng của sự kiện. Bài viết liên kết điều này với tầm nhìn "Truyền thông Mới" của a16z – một hệ thống truyền thông toàn diện từ định hình luận điệu, tài trợ, phát hành sản phẩm đến thu hút khách hàng với tốc độ và cường độ chưa từng có, nhằm "tiếp quản dòng thời gian". Ví dụ điển hình là MTS (Monitoring The Situation), một hãng truyền thông chuyên phát sóng tin tức 24/7 trên Twitter. Kết luận cho rằng sức hút thực sự của Kalshi và lý do định giá khổng lồ của nó nằm ở "trường lực bẻ cong hiện thực" – khả năng tạo ra một thực tại thay thế có sức thuyết phục cao nhờ vào khối lượng giao dịch bằng tiền thật, từ đó trở thành một mảnh ghép quyền lực trong đế chế truyền thông mới của a16z.

marsbit4 giờ trước

Kalshi, MTS và tham vọng của a16z

marsbit4 giờ trước

Bất Ngờ: Cựu Nhân Sự Trụ Cột Trong Dự Án Chip Của OpenAI Gia Nhập Anthropic

Chuyên gia chip "nhân viên số 002" của OpenAI, Clive Chan, vừa thông báo rời OpenAI để gia nhập Anthropic. Anh là một trong những thành viên sớm nhất của đội ngũ phát triển chip tự thiết kế của OpenAI, tham gia từ giai đoạn hình thành đến nay. Dù đánh giá cao đội ngũ chip tại OpenAI, Clive Chan chia sẻ anh luôn có mong muốn "chinh phục một ngọn núi mới từ chân núi", đó là lý do anh chuyển sang Anthropic. Tại Anthropic, anh ấn tượng với năng lực, giá trị cốt lõi và tham vọng của đội ngũ, đồng thời trải nghiệm cường độ làm việc rất cao. Khi được hỏi về tiến độ dự án chip của OpenAI, Clive Chan đề cập đến thông tin hợp tác công khai giữa OpenAI và Broadcom, với kế hoạch triển khai bắt đầu từ nửa cuối năm 2026. Clive Chan có kinh nghiệm làm việc tại nhiều công ty công nghệ hàng đầu như Tesla, Google, SpaceX trước khi gia nhập OpenAI vào đầu năm 2024. Việc chuyển đổi của anh là một ví dụ nữa cho thấy dòng chảy nhân tài đáng chú ý giữa OpenAI và Anthropic, sau sự kiện nhà nghiên cứu nổi tiếng Andrej Karpathy chuyển sang Anthropic hồi tháng 5. Động thái này càng thu hút sự chú ý khi Anthropic vừa hoàn thành vòng gọi vốn với định giá gần 1.000 tỷ USD.

marsbit4 giờ trước

Bất Ngờ: Cựu Nhân Sự Trụ Cột Trong Dự Án Chip Của OpenAI Gia Nhập Anthropic

marsbit4 giờ trước

a16z chuyển hướng toàn cầu hóa: VC đang trở thành "động lực thúc đẩy" của liên minh công nghệ Mỹ

Biên tập: Thông báo của Ben Horowitz cho thấy một bước chuyển quan trọng trong chiến lược toàn cầu hóa của a16z: họ không chỉ tìm kiếm dự án ở nước ngoài hay mở rộng đầu tư quốc tế, mà còn đặt mình vào khuôn khổ cạnh tranh công nghệ và hợp tác đồng minh rộng lớn hơn. Trong bối cảnh AI, robot, công nghệ quốc phòng, an ninh mạng và tái cấu trúc chuỗi cung ứng trở thành trọng tâm cạnh tranh quốc gia, con đường quốc tế hóa của startup trở nên phức tạp hơn. A16z đang phản ứng với sự thay đổi này thông qua việc thành lập văn phòng Tokyo, bổ nhiệm Anne Neuberger phụ trách các vấn đề toàn cầu, và nâng cấp nhóm quan hệ nhà đầu tư thành nhóm đối tác toàn cầu. Tín hiệu quan trọng nhất là a16z gắn kết mạng lưới toàn cầu của mình với năng lực lãnh đạo công nghệ của "Mỹ và các đồng minh". Đối với a16z, mạng lưới đầu tư mạo hiểm trong tương lai không chỉ giúp nhà sáng lập gọi vốn, tuyển dụng, bán hàng mà còn hỗ trợ họ tiếp cận thị trường trọng điểm, kết nối với chính phủ và các tổ chức chiến lược, cũng như hiểu rõ môi trường chính sách và quy định của các quốc gia khác nhau. Điều này có nghĩa vai trò của các tổ chức đầu tư mạo hiểm hàng đầu đang được định nghĩa lại. Họ không còn chỉ là trung gian vốn, mà là người tổ chức kết nối công ty khởi nghiệp, năng lực quốc gia, nguồn lực ngành, hệ thống đồng minh và vốn toàn cầu. Chiến lược toàn cầu hóa lần này của a16z có thể được xem như một sự chủ động định vị của vốn Silicon Valley trong cuộc cạnh tranh công nghệ toàn cầu mới.

marsbit4 giờ trước

a16z chuyển hướng toàn cầu hóa: VC đang trở thành "động lực thúc đẩy" của liên minh công nghệ Mỹ

marsbit4 giờ trước

Kalshi, MTS và Tham vọng của a16z

Bài viết phân tích tầm quan trọng của thị trường dự đoán (prediction markets), tập trung vào Kalshi, và tầm nhìn của quỹ đầu tư mạo hiểm a16z trong việc xây dựng một đế chế truyền thông mới. Tác giả điểm qua lịch sử tư tưởng đằng sau thị trường dự đoán, từ lý thuyết của Hayek về việc thị trường tổng hợp tri thức phân tán, đến cơ chế khuyến khích của Robin Hanson (LMSR) và ý tưởng "Futarchy". Trọng tâm bài viết là việc a16z đầu tư mạnh vào Kalshi (định giá 220 tỷ USD) và cách họ diễn giải giá trị cốt lõi của nó: mang lại "cảm giác hiện diện" (presence). Trong một thế giới mà con người ngày càng thụ động và xa cách với thực tại, thị trường dự đoán cho phép họ tham gia tích cực bằng cách dùng tiền thật để đặt cược vào các sự kiện, từ đó cảm thấy mình là người quan sát và dự báo lịch sử. a16z coi đây là mảnh ghép quan trọng cho tham vọng "truyền thông mới" của họ - một hệ thống toàn diện từ định hình narrative, tài trợ sản phẩm, đến tiếp cận khách hàng với tốc độ cực cao, nhằm "tiếp quản dòng thời gian". Công ty truyền thông MTS (Monitoring The Situation) là một ví dụ điển hình cho triết lý này. Bài viết kết luận rằng sức mạnh thực sự của Kalshi và thị trường dự đoán nằm ở "trường lực bẻ cong hiện thực" - khả năng định nghĩa tính xác thực và tầm quan trọng của sự kiện thông qua khối lượng giao dịch bằng tiền thật, từ đó giành được quyền giải thích tối cao về tương lai, một thứ quyền lực hiếm khi nằm trong tay một công ty tư nhân.

链捕手4 giờ trước

Kalshi, MTS và Tham vọng của a16z

链捕手4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 851Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片