Tegoroczna edycja konferencji GTC, zorganizowanej przez Nvidia, była rekordowym wydarzeniem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Wzięła w niej udział rekordowa liczba uczestników – ponad 25 tys. osób na miejscu w San Jose (USA) i około 300 tys. online. Jakie trendy i innowacje będą kształtować przyszłość technologii?
1. Nowa era robotów
Jednym z najbardziej widowiskowych momentów konferencji było pojawienie się na scenie robota w stylu droida z Gwiezdnych Wojen. W ten sposób Nvidia ogłosiła współpracę z Google DeepMind i Disney Research nad Newtonem – otwartym, rozszerzalnym silnikiem do szkolenia robotów. Pozwoli on im uczyć się wykonywania złożonych zadań z większą precyzją, co ma przyczynić się do rozwoju robotyki i przyśpieszyć jej wdrażanie w różnych branżach. Pierwszym użytkownikiem Newtona będzie Disney, który planuje zintegrować go z robotami rozrywkowymi nowej generacji.
Na konferencji zaprezentowano również Isaac GR00T N1 – to pierwszy na świecie otwarty model sztucznej inteligencji dedykowany robotom humanoidalnym. Ma on przysłużyć się do rozwoju robotów zdolnych do interakcji z otoczeniem w bardziej naturalny i efektywny sposób. Więcej informacji na ten temat pod poniższym linkiem.
2. AI coraz bardziej autonomiczna
Sztuczna inteligencja wkracza w nową erę. Jensen Huang, CEO Nvidia, podkreślał, że AI ewoluuje od systemów percepcyjnych (które odnoszą się do widzenia komputerowego, przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania obiektów) do generatywnych (które są zdolne do tworzenia nowych treści), a obecnie przekształca się w Agentic. Ten ostatni typ AI posiada zdolność autonomicznego podejmowania decyzji, planowania i wykonywania złożonych zadań bez ciągłej interwencji człowieka.
Wśród uczestników eventu był Bogdan Khomych, zastępca dyrektora ds. R&D w firmie IT SoftServe: „W nawiązaniu do tej kwestii na konferencji zaprezentowaliśmy kilka naszych rozwiązań, w tym QA Agent oparty na Nvidia NIM – to system, który automatyzuje testowanie oprogramowania. Dane naszych klientów pokazują, że redukuje on koszty testowania o 20-50% i trzykrotnie zwiększa wydajność testerów. Duże zainteresowanie wzbudziło też licencjonowane rozwiązanie SoftServe Content Creator, które pomaga firmom automatyzować tworzenie projektów do druku dla ich klientów”.
3. Przełom w architekturze procesorów AI
NVIDIA zapowiedziała również nową generację chipów, które zrewolucjonizują możliwości obliczeniowe AI – będą to Blackwell Ultra (premiera planowana na drugą połowę 2025 roku), Vera Rubin (premiera planowana na drugą połowę 2026 roku) i Vera Rubin Ultra (premiera zapowiadana na 2027 rok). Nowe procesory – o których więcej informacji znaleźć można pod tym linkiem – umożliwią m.in. przetwarzanie bardziej złożonych modeli AI i przyśpieszą ich trening. Ma to otworzyć to drzwi do tworzenia bardziej zaawansowanych i wydajnych aplikacji AI w różnych dziedzinach – od pojazdów autonomicznych po badania medyczne.
4. Fabryki AI – nowa generacja centrów danych
Na konferencji GTC pojawiła się też koncepcja tzw. Fabryk AI, które mają być kolejnym etapem ewolucji centrów danych i generować oraz przetwarzać informacje przy użyciu najnowszych GPU i oprogramowania NVIDIA. Aby ułatwić ich projektowanie i optymalizację, firma rozpoczęła projekt Omniverse Blueprint, umożliwiający tworzenie „cyfrowych bliźniaków” tych obiektów, w celu przetestowania komponentów przed rozpoczęciem ich fizycznej budowy.
Podczas swojego przemówienia na GTC Jensen Huang, pokazał, w jaki sposób zespół inżynierów centrów danych Nvidia opracował aplikację na Omniverse Blueprint w celu planowania, optymalizacji i symulacji 1-gigawatowej fabryki AI. Jak się okazuje, zespoły inżynieryjne, połączone z narzędziami symulacyjnymi takimi jak Cadence Reality Digital Twin Platform i ETAP, mogą testować i optymalizować zasilanie, chłodzenie i sieć na długo przed rozpoczęciem budowy. Tu znaleźć można więcej informacji na temat tego projektu.
5. Strategiczne podejście do obliczeń kwantowych
Nvidia po raz pierwszy w historii GTC zorganizowała też „Quantum Day”, którego celem było omówienie osiągnieć i perspektyw w odniesieniu do obliczeń kwantowych. Firma ogłosiła też utworzenie Nvidia Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) w Bostonie, które będzie integrować zaawansowany sprzęt kwantowy z superkomputerami AI, aby rozwiązywać najbardziej złożone problemy obliczeń kwantowych.
Praktyczne przypadki użycia AI działające na infrastrukturze kwantowej nie były głównym punktem prezentacji, sztuczna inteligencja może jednak stać się ważnym narzędziem w tworzeniu oprogramowania kwantowego – w szczególności w pisaniu warstwy pośredniej i aplikacyjnej dla przyszłych komputerów kwantowych. W tym miejscu AI może pomóc w automatyzacji procesów i uczynić rozwój dla systemów kwantowych bardziej efektywnym.
Praktyczne zastosowanie AI
GTC 2025 potwierdziło, że sztuczna inteligencja nadal się rozwija, a firmy skupiają się nie tylko na researchu, ale także na szerokim praktycznym zastosowaniu AI.
„Integracja Agentic AI zmieni sposób, w jaki pracują zespoły deweloperskie. Jeśli dzisiaj kilku inżynierów korzysta z ChatGPT lub Copilot, aby rozwiązać problem, w przyszłości agenci AI staną się integralną częścią tego workflow. Oznacza to, że inżynierowie będą współpracować z agentami, którzy będą wykonywać rutynowe zadania, takie jak testowanie, pisanie kodu czy utrzymanie infrastruktury. Takie podejście pozwoli senior inżynierom zwiększyć swoją produktywność” – komentuje Bogdan Khomych. „Jednocześnie zmieni to wymagania wobec juniorów, a próg wejścia prawdopodobnie będzie wyższy. W związku z tym wzrośnie rola inżynierów z kompetencjami end-to-end, którzy rozumieją cały proces rozwoju agentów AI, a menedżerowie będą musieli umieć zarządzać zespołami złożonymi zarówno z ludzi, jak i agentów AI. Dlatego elastyczność, szybkość uczenia się i umiejętność pracy z nowymi narzędziami, które pojawiają się na rynku, będą kluczowe dla sukcesu” – podsumowuje.
Podczas GTC firma SoftServe otrzymała nagrodę Nvidia Partner Network (NPN) 2025 Service Delivery Partner of the Year dla regionu Ameryk za znaczący wkład w rozwój i wdrażanie rozwiązań wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję opartą na produktach Nvidia Blueprints.
