Arrivano grandi annunci da NVIDIA: al CES di Las Vegas Jensen Huang ha presentato importanti novità per l'offerta di piattaforme e strumenti di IA della compagnia.
"È cominciato con l'intelligenza artificiale percettiva, che comprende immagini, parole e suoni. Poi l'IA generativa, che crea testi, immagini e suoni" ha affermato Huang, aggiungendo che stiamo adesso per entrare nell'era dell' "IA fisica, l'IA che può procedere, ragionare, pianificare e agire".
Il CEO ha presentato Cosmos, una piattaforma che mette a disposizione modelli generativi, tokenizer, linee guida e pipeline di elaborazione video accelerata per supportare lo sviluppo e l'adozione di sistemi di Physical AI, come veicoli autonomi e robot.
La piattaforma punta ad aiutare gli sviluppatori nella creazione di sistemi fisici basati su IA. La soluzione permette di simulare facilmente diversi scenari, così da valutare ogni possibile scelta e conseguenza, individuando le azioni ottimali da eseguire.
I modelli di Cosmos sono in grado di analizzare testi, immagini o video per generare stati virtuali dell'ambiente in forma di video, simulando situazioni reali, le diverse luminosità e la permanenza degli oggetti.
"Il momento 'ChatGPT' della robotica sta arrivando. Come i modelli linguistici di grandi dimensioni, i modelli di base del mondo sono fondamentali per far progredire lo sviluppo di robot e AV, ma non tutti gli sviluppatori hanno le competenze e le risorse per addestrare i propri. Abbiamo creato Cosmos per democratizzare l'IA fisica e mettere la robotica generale alla portata di tutti gli sviluppatori" ha affermato Huang.
Numerose compagnie del campo della robotica e dell'automotive stanno già sperimentando Cosmos, comprese Uber, Agile Robots, Foretellix e Agility. Cosmos è disponibile su GitHub con licenza open.
Nuovi modelli di IA per gli sviluppatori
Durante il keynote, Huang ha annunciato anche dei modelli per PC RTX pensati per aumentare la produttività e supportare la creazione di contenuti.
Il CEO di NVIDIA ha spiegato che questi modelli possono essere eseguiti su qualsiasi cloud. "È disponibile per ogni OEM, quindi puoi letteralmente prendere questi modelli, integrarli nei tuoi pacchetti software, creare agenti di IA ed eseguirli dovunque i clienti vogliano che il software venga eseguito" ha spiegato Huang.
I modelli vengono messi a disposizione come microservizi NVIDIA NIM, accelerati dalle nuove GPU GeForce RTX 50. La potenza delle nuove GPU garantisce supporto per il FP4 computing, aumenta la velocità di inferenza di 2 volte e consente di eseguire i modelli di IA usando meno memoria rispetto alla generazione hardware precedente.
Le innovazioni per i veicoli autonomi
NVIDIA ha annunciato anche la piattaforma DRIVE Hyperion AV, pensata per i modelli di IA utilizzati per i veicoli a guida autonoma.
DRIVE Hyperion è la prima piattaforma end-to-end per i veicoli autonomi e integra SoC avanzati, sensor e sistemi di sicurezza per i veicoli di prossima generazione. La soluzione conta su uno stack di guida autonoma di livello 2 ed è già stata adottata da giganti quali Mercedes-Benz, JLR e Volvo.
Insieme a Cosmos, DRIVE Hyperion supporta i progressi nel mondo dei veicoli a guida autonoma. La piattaforma sarà disponibile generalmente entro la prima metà di quest'anno.
Blueprints for agentic AI
Insieme ai suoi partner, NVIDIA ha lanciato Blueprints for agentic AI, una serie di guide e framework per aiutare gli sviluppatori a creare e implementare applicazioni di IA avanzate che sfruttano agenti intelligenti.
I Blueprints, pacchetti preconfigurati di strumenti, best practice e software integrati come NIM e NeMO, semplificano anche la gestione degli agenti e l'integrazione delle soluzioni nelle piattaforme aziendali.
Le imprese possono usare i framework per portare velocemente in produzione gli agenti di IA, accelerare l'automazione e garantire sicurezza e velocità nella gestione dei dati.
Project DIGITS democratizza l'esecuzione degli LLM
Infine, Huang ha anche rivelato Project DIGITS, un "personal supercomputer" di IA che consente agli utenti di sviluppare ed eseguire operazioni di inferenza dalla propria scrivania, con requisiti di potenza minimi.
Con questo supercomputer casalingo gli sviluppatori possono eseguire LLM con fino a 200 miliardi di parametri. "Ogni ingegnere del software, ogni ingegnere, ogni artista creativo - chiunque utilizzi il computer come uno strumento - avrà bisogno di un supercomputer di IA" ha affermato Huang.
Tutto ciò è possibile grazie al GB10 Grace Blackwell Superchip, in grado di offrire prestazioni elevatissime su un computer portatile. Il sistema ha una memoria di 128GB e fino a 4TB di storage NVMe.
"Mettere un supercomputer di IA sulle scrivanie di ogni data scientist, ricercatore di IA e studente permette loro di prendere parte all'era dell'IA e plasmarla".
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