L'ère des robots humanoïdes IA et des superordinateurs personnels a commencé – Points saillants du GTC 2025 de Nvidia

Nvidia a lancé GTC 2025 mardi avec une série d'annonces. Les principaux points forts incluent un nouveau moteur physique appelé Newton, un nouveau modèle de base d'IA pour les robots humanoïdes nommé Groot N1, et deux « supercalculateurs IA personnels » sous la gamme DGX. 

Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia, a dirigé la conférence principale à San Jose, en Californie, mettant en lumière des collaborations avec Disney Research et Google DeepMind qui visent à transformer la façon dont les robots se déplacent et apprennent.

Disney, dont les droids BDX inspirés de Star Wars suscitent la curiosité depuis des années, sera parmi les premiers à utiliser Newton. Lors de la conférence principale de mardi, l'un de ces droids a trébuché sur scène aux côtés de Huang. 

Selon Disney, ces robots pourraient bientôt apparaître dans les parcs à thème du monde entier. Nvidia note que Newton est hautement personnalisable et s'intégrera aux outils de robotique existants de Google DeepMind. Une première version open-source de Newton sera publiée plus tard en 2025.

Nvidia a présenté Newton comme un moteur que les développeurs peuvent utiliser pour simuler l'interaction des robots avec des éléments tels que la nourriture, le sable, le tissu et d'autres objets déformables. Il a également été souligné que Newton intègre des fonctionnalités issues de MuJoCo de DeepMind, un moteur physique qui prend en charge les mouvements multi-articulés des robots. 

En combinant ces composants, Nvidia s'attend à offrir aux développeurs de robots une méthode plus efficace pour programmer des tâches qui pourraient être difficiles à reproduire dans des environnements de test réels. L'entreprise a également mis en lumière comment ce partenariat avec Google DeepMind renforce une orientation plus large vers la robotique alimentée par l'IA.

En plus de Newton, Nvidia a présenté Groot N1. Présenté comme un modèle de base d'IA pour les robots humanoïdes, Groot N1 est conçu pour soutenir les robots dans la « perception et le raisonnement sur leurs environnements ». L'entreprise indique que ce modèle de base devrait aider les robots à se déplacer sans heurts dans des espaces pouvant impliquer des changements imprévisibles de terrain, d'éclairage ou d'activité humaine. Bien que des détails supplémentaires sur les spécifications techniques de Groot N1 restent rares, Nvidia suggère qu'il jouera un rôle dans la façon dont les robots de plusieurs industries opéreront dans un avenir proche.

Huang révèle les supercalculateurs personnels IA DGX

Lors de la même présentation principale, Huang a discuté de nouvelles puces IA et de supercalculateurs personnels, soulignant à quel point l'entreprise a grandi depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI à la fin de 2022. Au cours de cette période, Nvidia a connu une forte augmentation de la demande pour ses GPU, les principaux fournisseurs de cloud tels que Microsoft, Google et Amazon figurant parmi ses plus grands clients. 

L'un des produits les plus commentés révélés lors du GTC 2025 est le DGX Spark, faisant partie de la nouvelle famille de « supercalculateurs personnels IA » de Nvidia. Alimenté par la plateforme de puces Grace Blackwell, le DGX Spark offre jusqu'à 1 000 trillions d'opérations par seconde de calcul IA. Il est équipé du super-puce GB10 Grace Blackwell, ce qui en fait une machine robuste pour les tâches IA exécutées en périphérie.

Le deuxième appareil, le DGX Station, est doté d'un super-puce de bureau GB300 Grace Blackwell Ultra et de 784 Go de mémoire. Alors que le DGX Spark est déjà disponible, le DGX Station est prévu pour une sortie plus tard cette année. Des entreprises telles qu'Asus, Boxx, Dell, HP et Lenovo serviront de partenaires de fabrication.

Huang a qualifié ces produits de révolutionnaires, déclarant : « C'est l'ordinateur de l'ère de l'IA. C'est ainsi que les ordinateurs devraient ressembler, et c'est ainsi que les ordinateurs fonctionneront dans le futur. » Les analystes présents à la conférence ont noté que ces soi-disant supercalculateurs personnels pourraient aider les grandes entreprises comme les petites structures à passer plus rapidement de l'expérimentation à la production en IA.

Nvidia annonce Blackwell Ultra et Vera Rubin

Parallèlement, Nvidia a annoncé deux nouvelles familles de puces destinées à la création et au déploiement de modèles IA avancés : Blackwell Ultra, prévue pour la seconde moitié de cette année, et Vera Rubin, dont l'expédition est attendue en 2026. Ces annonces sont significatives pour les entreprises de cloud qui s'appuient sur le matériel Nvidia pour exécuter d'énormes charges de travail d'entraînement IA. Blackwell Ultra est conçue pour générer plus de tokens par seconde, permettant une production de contenu plus rapide lors de l'inférence IA ou d'autres processus basés sur le langage.

Avec cette capacité, Nvidia suggère que les fournisseurs de cloud peuvent introduire des services IA de gamme supérieure en utilisant les nouvelles puces, générant potentiellement jusqu'à 50 fois plus de revenus par rapport à ce qui était possible avec les puces de génération Hopper introduites en 2023.

La gamme Blackwell Ultra comprendra des versions associées à un CPU Arm, étiquetées GB300, et des versions se concentrant uniquement sur le GPU (B300). Des configurations supplémentaires auront huit GPU dans une lame de serveur ou 72 GPU dans un seul rack. Nvidia indique que les quatre principaux fournisseurs de cloud ont déjà déployé trois fois plus de puces Blackwell que la génération précédente.

Nommé en l'honneur de l'astronome Vera Rubin, ce système devrait commencer à être expédié au second semestre 2026. Il repose sur deux composants principaux : un CPU, appelé Vera, et un design de GPU, appelé Rubin. Vera est le premier design de CPU personnalisé de Nvidia, construit sur une nouvelle architecture de noyau étiquetée Olympus. L'entreprise affirme que ce CPU personnalisé sera deux fois plus rapide que le CPU Grace Blackwell publié dans les itérations précédentes.

Rubin, le composant GPU, sera capable d'effectuer 50 petaflops d'inférence, surpassant les 20 petaflops des puces Blackwell actuelles de Nvidia. De plus, Rubin peut prendre en charge jusqu'à 288 Go de mémoire rapide, ce qui est une métrique importante pour les développeurs IA traitant des modèles à grande échelle. Un autre changement de convention de nommage émerge ici : tandis que les GPU Blackwell comportent deux dies distincts assemblés en une seule puce, Rubin reconnaîtra officiellement chaque die comme un GPU individuel.

L'entreprise prévoit de publier une version « Rubin Next » au second semestre 2027 qui comprendra quatre dies dans une seule puce, offrant ainsi le double de vitesse de la version initiale de Rubin. Ce produit sera hébergé dans une configuration de rack appelée Vera Rubin NVL144, s'appuyant sur la norme NVL72 des racks précédents.

Pour ajouter à la feuille de route, Huang a présenté une diapositive qui a révélé le nom de la famille de puces après Rubin : Feynman, nommée d'après le physicien Richard Feynman. Nvidia s'attend à publier des puces Feynman en 2028, complétant un plan sur plusieurs années qui comprend des changements architecturaux incrémentaux et majeurs dans la conception du matériel d'IA.