Les annonces faites aujourd'hui par NVIDIA au GTC de Berlin concernent l'infrastructure conteneurisée Vera Rubin, une multiplication par 2.5 de son approvisionnement en substrats, et des logiciels pour la gestion de l'alimentation et la sécurité des agents des usines d'IA, ainsi que des programmes pour les télécommunications, les véhicules autonomes, la robotique et la santé. Le chiffre phare est un objectif de déploiement : NVIDIA affirme que sa nouvelle conception de référence DSX POD réduit le temps de déploiement d'une usine d'IA sur un site préparé de six mois à seulement 14 jours, les systèmes construits par les partenaires étant attendus début 2027.
DSX POD déplace l'intégration de l'infrastructure dans l'usine
Le système NVIDIA DSX POD combine la puissance de calcul Vera Rubin avec la connectivité réseau, le câblage, l'alimentation électrique au niveau du rack et le refroidissement liquide dans des conteneurs préfabriqués. Les partenaires réalisent le câblage, la tuyauterie et la validation fonctionnelle entre les racks avant l'expédition, permettant ainsi à un conteneur livré de se connecter directement à l'alimentation, au système de refroidissement et au réseau déjà en place. NVIDIA explique ce délai plus court par la finalisation de l'intégration et des tests en usine ; le délai de 14 jours suppose un site déjà préparé et ne tient pas compte du temps nécessaire à la construction des installations de production.
Parmi les partenaires visant un déploiement mondial début 2027 figurent Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Delta, Eaton, Foxconn (Ingrasys), GIGABYTE, HPE, Lenovo, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Schneider Electric, Vertiv et Wistron. La version de Dell , le Dell Modular Data Center avec NVIDIA DSX POD, a été annoncée ce matin, également prévue pour début 2027. NVIDIA n'a pas encore communiqué la capacité par POD, le nombre de racks ni les tarifs.
Les plans de fabrication étendent les substrats, l'emballage, les tests et les moteurs optiques
NVIDIA prévoit de multiplier par 2.5 sa capacité de production de substrats pour ses produits au cours des trois prochaines années. Une réservation de capacité de plusieurs milliards de dollars accordée à IBIDEN soutient l'expansion de son usine d'Ono au Japon, qui triplera sa capacité actuelle. La montée en puissance de cette capacité supplémentaire devrait débuter au premier trimestre 2028. Samsung Electro-Mechanics rejoint la chaîne d'approvisionnement de substrats de NVIDIA grâce à la capacité de ses opérations existantes en Corée du Sud, ainsi qu'à la modernisation de ses installations et à la construction de nouvelles usines à Sejong et Busan.
NVIDIA soutient également l'expansion du substrat KF d'Unimicron à Taïwan par le biais d'un accord de réservation de capacité, avec une arrivée de capacité à partir du deuxième trimestre 2027 et une pleine capacité d'ici mi-2028. « Nous sommes au milieu du plus grand déploiement d'infrastructures de l'histoire de l'humanité », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA.
NVIDIA et Amkor prévoient d'augmenter de plus de 300 % la capacité de production de plaquettes d'interposeurs en Corée du Sud d'ici fin 2028. NVIDIA prévoit de doubler sa capacité totale de test de semi-conducteurs entre 2026 et 2027 grâce à son expansion aux États-Unis, à Taïwan et à Singapour ; une avance de 1.1 milliard de dollars sur la réservation de capacité accordée à King Yuan Electronics (KYEC) finance de nouvelles installations et de nouveaux équipements de test aux États-Unis, avec une production à grande échelle prévue pour avril 2027, et l'expansion des opérations de test à Singapour vise une production à grande échelle en février 2027.
Concernant les systèmes optiques co-assemblés, NVIDIA et Siliconware Precision Industries (SPIL) prévoient de multiplier par 15 la capacité de production de moteurs optiques taïwanais d'ici mi-2027, puis de la doubler à nouveau d'ici fin 2028. Chaque chiffre de cette section correspond à un objectif de capacité planifié, et NVIDIA ne fournit aucun volume de référence actuel.
DSX aborde les questions de refroidissement, de consommation d'énergie et de préparation du cluster
NVIDIA DSX est l'architecture de référence complète qui combine calcul, réseau, stockage, logiciel, alimentation et refroidissement. Ses composants logiciels sont : DSX MaxLPS pour l'allocation dynamique de puissance dans les limites d'un budget alloué, DSX Flex pour la coordination de la consommation électrique des charges de travail avec les conditions du réseau électrique, DSX Sim pour la simulation, DSX OS pour la gestion de l'infrastructure et DSX Exchange pour la connexion des systèmes informatiques et des installations.
L'infrastructure Vera Rubin prend en charge un refroidissement liquide intégral, avec des températures de fluide de refroidissement pouvant atteindre 45 °C. Les conceptions de référence DSX la connectent à un système de refroidissement à sec en circuit fermé. NVIDIA affirme que ces conceptions permettent de réduire la consommation d'eau de refroidissement des installations à un niveau quasi nul, le climat local déterminant la nécessité d'un refroidissement mécanique d'appoint lors des périodes de forte chaleur. À l'échelle de 2 gigawatts, NVIDIA estime les économies à 54 millions de litres d'eau par jour par rapport aux systèmes de refroidissement classiques à tours.
NVIDIA affirme que DSX MaxLPS peut fournir le même débit de jetons en consommant jusqu'à 30 % d'énergie en moins. Lors d'une démonstration de faisabilité Lambda sur des systèmes HGX B200, l'entreprise rapporte un débit de jetons de cluster supérieur de 24 % et une capacité GPU accrue de 19 % pour une consommation énergétique donnée. Par ailleurs, une évaluation Nscale réalisée sur quatre racks GB300 NVL72 en Islande fait état d'un débit d'inférence supérieur de 49 % et d'une capacité GPU gérée accrue de 37 % pour une consommation énergétique de 264 kilowatts. Ces résultats proviennent du fournisseur ; nous ne les avons ni exécutés ni audités.
DSX Flex coordonne la demande de charge de travail avec les conditions du réseau électrique, les interventions de gestion de la demande, les prix de l'énergie, la production sur site et le stockage. Lors d'un essai préliminaire mené avec Emerald AI, EPRI, Nebius, le réseau électrique national britannique et NVIDIA, un cluster Blackwell Ultra a réduit sa consommation d'énergie jusqu'à 40 % pendant des simulations d'événements sur le réseau, tout en maintenant le fonctionnement des charges de travail critiques.
La nouvelle bibliothèque centrale SimReady de NVIDIA fournit des ressources validées pour les équipements d'alimentation et de refroidissement des jumeaux numériques DSX. Nscale utilise DSX Sim dans ses installations au Portugal et en Islande, et Schneider Electric, AVEVA, Siemens, Dassault Systèmes, Vertiv, ABB, PTC et Procore contribuent en fournissant des modèles d'équipements, des simulations ou des processus de construction ; ABB propose également des solutions pour le développement de systèmes 800 V CC via sa gamme Infinitus Direct Current.
Trois composants du système d'exploitation DSX sont désormais disponibles en avant-première pour les développeurs : NVIDIA Config Manager pour la configuration réseau, NVIDIA Rack Management Service pour la gestion de l'alimentation, de l'inventaire, du firmware et des commutateurs au niveau du rack, et NVIDIA Cluster Readiness Engine pour la validation distribuée et l'isolation des pannes au niveau des nœuds. Ils rejoignent NVIDIA Infrastructure Controller, NVIDIA AI Cluster Runtime et NVSentinel.
Du côté des installations, Trane Technologies a publié sept conceptions de référence pour la gestion thermique, dont trois systèmes de refroidissement de 250 mégawatts basés sur la technologie DSX. Les unités de distribution de liquide de refroidissement LiquidStack GigaModular de Trane et CoolChip de 2.3 mégawatts de Vertiv ont obtenu la certification DSX Ready , et le système de stockage d'énergie par batterie (BESS) d'Hitachi Energy a reçu la certification DSX Ready.
L'AI-RAN étend l'infrastructure GPU aux réseaux de télécommunications
NVIDIA et Nokia déploient des plateformes hébergeant des logiciels de réseau d'accès radio et des services d'IA sur une infrastructure partagée et accélérée, en vue de leur commercialisation. NVIDIA indique que près de 20 opérateurs ont annoncé publiquement des collaborations AI-RAN utilisant le logiciel Nokia anyRAN et le NVIDIA Aerial RAN Computer (ARC).
T-Mobile a réalisé ce que NVIDIA décrit comme le premier appel IA-RAN au monde sur un réseau commercial, à Bellevue (Washington), en utilisant des serveurs ARC commerciaux, le logiciel RAN accéléré par CUDA de Nokia, des radios MIMO massives, un cœur de réseau 5G autonome existant et un smartphone commercial. Elisa a exécuté simultanément des analyses vocales, de données mobiles et vidéo sur ARC dans un environnement 5G sans fil, ce qui, selon NVIDIA, ouvre la voie aux services IA-RAN commerciaux en 2027. BT prévoit des essais en conditions réelles à Birmingham en 2027, Deutsche Telekom prévoit des essais sur le terrain après avoir validé la plateforme à Bonn et Oulu, et Orange teste le logiciel 5G de Nokia sur ARC pour l'efficacité spectrale et les services de périphérie.
Deux nouvelles configurations ARC, MGX 2U et MGX 4U, utilisent des GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition et proposeront des options de processeur x86 ou NVIDIA Vera. Dell Technologies, QCT et Supermicro proposeront des serveurs compatibles ARC ; NVIDIA n'a communiqué aucune date de disponibilité pour ces configurations.
Deutsche Telekom étend son cloud d'IA industrielle et présente des démonstrations de charges de travail robotiques réparties entre l'infrastructure embarquée, la périphérie du réseau et l'infrastructure centrale. Orange déploie ARC pour les applications vocales sur Nemotron Speech, et Elisa a déployé un assistant vocal d'entreprise basé sur ARC. NVIDIA annonce également de nouveaux projets d'infrastructure chez CRA, Etisalat, Silknet et TIM, ainsi que des extensions chez Cassava, Deutsche Telekom, Fastweb + Vodafone, Kazakhtelecom et Orion Telecom.
Nokia intègre Nemotron et le kit d'outils NVIDIA Agent dans sa suite Autonomous Networks , Cisco a intégré des modèles Nemotron optimisés dans Crosswork AI pour les opérations de transport IP et optique, et TCS, BT et NTT DATA développent des agents pour l'inspection des installations, le diagnostic des pannes, la correction et la détection précoce de la dégradation du réseau.
OpenShell sépare l'exécution de l'agent de l'application des mesures de sécurité matérielles
L' architecture de référence NVIDIA OpenShell est désormais disponible. Elle associe l'infrastructure Vera Rubin pour les charges de travail de modélisation aux processeurs Vera exécutant les agents et l'environnement d'exécution OpenShell, ainsi qu'aux DPU BlueField exécutant NVIDIA Sentry pour la surveillance hors bande et l'application des politiques au niveau du silicium. « Les capacités de l'IA et la sécurité doivent progresser de concert », a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA.
NVIDIA affirme que Sentry, basé sur DOCA et fonctionnant sur BlueField-4, met en quarantaine et arrête un agent en quelques millisecondes lorsqu'il tente de sortir de son périmètre logiciel. L'entreprise revendique également une capacité d'agents jusqu'à 20 % supérieure avec Sentry, un débit par mégawatt 30 fois plus élevé pour les charges de travail d'agents sur Vera Rubin NVL72, et des performances deux fois supérieures à celles des processeurs x86 pour les processeurs Vera. Toutefois, aucune configuration comparative ni condition de charge de travail n'est fournie pour ces trois points.
L'architecture fonctionne sous Linux et Kubernetes (Canonical, SUSE et Red Hat), sous Windows via Microsoft Execution Containers (MXC), et sur AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, avec des déploiements en périphérie sur RTX Spark, DGX Spark et DGX Station. SAP intègre OpenShell à l'environnement d'exécution Joule Studio. ServiceNow a annoncé la disponibilité générale de ServiceNow Arc, dont la gouvernance de l'environnement d'exécution est assurée par sa Super Intelligence Control Tower et l'application des politiques par OpenShell. Sa couche d'autorité AI Passport étend les politiques à OpenShell et Sentry et permet de révoquer l'accès d'un agent aux logiciels et au matériel en quelques secondes.
Dell Technologies, Cisco, HPE, Lenovo et Supermicro développent leur infrastructure sur cette architecture. CoreWeave, Crusoe, Firebird, Firmus, GMI Cloud, IREN, Lambda, Nebius, Nscale, Oracle Cloud Infrastructure et Vultr travaillent sur des déploiements cloud, tandis que 1Password, Check Point, CrowdStrike, Cisco, F5, Fortinet, Microsoft, Okta, Palo Alto Networks, TrendAI et Zscaler intègrent la prise en charge de cette architecture dans leurs produits de sécurité d'agents.
Hyperion étend ses programmes de véhicules et sa validation de sécurité
Volvo Cars adopte NVIDIA Hyperion et la suite Alpamayo ; Mercedes-Benz étend son développement sur cette plateforme aux capacités de niveau 3 et 4 ; Volkswagen Véhicules Utilitaires présente sa plateforme de conduite autonome ID. Buzz sur Hyperion, et Einride développe son chauffeur-livreur autonome sur Hyperion avec Halos, Alpamayo et Cosmos. Bolt a sélectionné la suite Alpamayo pour son programme européen de robotaxis, qui débutera avec les futurs véhicules Lucid basés sur Hyperion. La collecte de données de conduite à Madrid est prévue pour 2027, sous réserve d'approbation réglementaire, et le déploiement d'au moins 25 000 véhicules Lucid compatibles avec le niveau 4 est envisagé.
NVIDIA a lancé Halos SAFE, le cadre d'assurance de sécurité pour l'évaluation, afin de relier la simulation, l'évaluation logicielle et matérielle en boucle fermée, les essais routiers et la surveillance de flotte pour obtenir des preuves de sécurité traçables. Ce projet a été mené en collaboration avec dSPACE, IVEX et TÜV Rheinland. Alpamayo 2 Edge est un modèle de raisonnement à 2 milliards de paramètres, basé sur l'architecture Nemotron de Cosmos 3 Edge, optimisé pour DRIVE AGX Thor et conçu pour fonctionner à 10 Hz afin d'assurer la compréhension des scènes embarquées et la planification des mouvements. AlpaJudge évalue les descriptions de conduite, Foundation4D étiquette les vidéos multicaméras sans entrée lidar, et les nouvelles variantes de Cosmos 3 Nano ajoutent la génération synchronisée de vues multiples, de données multicaméras et de données lidar.
Le modèle AV de Cosmos Data Factory transforme les vidéos de conduite et les signaux des véhicules en ensembles de données organisés et étiquetés. Alpamayo Agentic Factory, prévu pour début 2027, connectera la préparation des données, le post-entraînement et l'évaluation par simulation. Les conteneurs d'inférence NIM sont désormais compatibles avec Alpamayo 1.5 et NuRec Harmonizer. Porsche pilote un flux de données du groupe Volkswagen sur Microsoft Azure grâce à Voxel51, Cosmos Data Factory et Omniverse NuRec. Porsche prévoit que ce flux permettra de réduire jusqu'à 90 % les essais physiques répétés et jusqu'à 85 % la durée du cycle de développement.
Isaac ajoute un environnement d'exécution humanoïde et robotique de référence
L'humanoïde de référence Agile ONE SN d'Agile Robots associe Isaac GR00T au Jetson Thor et sa commercialisation est prévue pour début 2027. Le corps de l'Agile ONE SN mesure 1.40 mètre, pèse 40 kilogrammes et offre 31 degrés de liberté avec une charge utile de 3 kilogrammes par bras. Ses deux mains WUJI Hand 2 à cinq doigts offrent chacune 20 degrés de liberté, un contrôle de la force à 1 kHz et une détection tactile. Le système de calcul embarqué Jetson Thor fournit une puissance de calcul de 2 070 téraflops FP4 et 128 Go de mémoire unifiée. La détection est assurée par des caméras intégrées à la tête et aux poignets, un lidar et des centrales inertielles. NVIDIA prévoit d'intégrer des protocoles de sécurité embarqués avec Halos.
Isaac Lab 3.0 est disponible en tant que framework d'apprentissage open source avec des flux de travail multi-GPU et les moteurs physiques Newton et PhysX. NVIDIA a également lancé Isaac OS, un environnement d'exécution open source basé sur Holoscan qui connecte l'IA, les capteurs, les systèmes de contrôle et le matériel robotique pour un fonctionnement déterministe en temps réel. La bibliothèque SimReady Central contient plus de 2 000 ressources pour la robotique et l'industrie, et le jeu de données Human 1M inclut des vidéos synchronisées à trois vues et le suivi 3D des mains ; ces deux ressources sont disponibles sur Hugging Face, et le jeu de données Human 1M complet est accessible aux partenaires de la Cosmos Coalition.
Trois workflows de référence open source pour la station DGX couvrent l'amélioration par apprentissage par renforcement de GR00T 1.7, l'entraînement à la manipulation fine dans Isaac Lab et le post-entraînement Cosmos pour la génération de données synthétiques à l'aide de ChatGPT Astra. Halos, basé sur IGX Thor, constitue la plateforme de sécurité associée, et des partenaires en robotique l'intègrent ou l'évaluent pour des applications industrielles et d'entrepôt. En Europe, ABB Robotics intègre les bibliothèques Omniverse à RobotStudio HyperReality, KUKA les utilise dans Visual Components FactoryLens, Sereact entraîne sa plateforme de manutention de marchandises sur GR00T avec Cosmos Transfer, et Toyota Material Handling Europe et SoftServe font état de réductions du temps de déploiement allant jusqu'à 50 % grâce à Omniverse et Isaac Sim.
BioNeMo : Conception de protéines et flux de travail dans le secteur de la santé en pleine expansion
NVIDIA et l'Institut de conception des protéines de l'Université de Washington (UW Medicine) ont lancé RFD4-Proteina, un modèle BioNeMo open source qui combine la conception de protéines programmable avec la recherche, la génération et l'amélioration de candidats à partir de données moléculaires, de contraintes et d'objectifs de score. Selon l'article de recherche de NVIDIA, le modèle affiche des taux de réussite de conception computationnelle et un débit de génération supérieurs aux modèles de référence évalués, notamment pour la liaison aux protéines, la liaison aux petites molécules, l'échafaudage enzymatique et la liaison à l'ADN. Toutefois, les valeurs de grandeur ne sont pas précisées et seuls les tests en laboratoire permettent de déterminer les performances de chaque conception. Le modèle est disponible dès aujourd'hui via Amazon Bio Discovery, Claude Science (Anthropic), Benchling, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Nebius, OpenAI et Tamarind Bio.
Siemens Healthineers et NVIDIA développent des flux de travail de radiothérapie adaptative combinant la co-planification automatisée, la simulation personnalisée et le calcul en temps réel. Cette collaboration explore notamment Nemotron pour l'assistance à la planification, le calcul de dose accéléré par CUDA et Holoscan pour la connexion des données de capteurs en direct avec l'IA et la simulation. Benchling, Biolevate, Boltz, Automata, Genedata, Hologen et Therna Biosciences développent des agents scientifiques, des modèles ou des flux de travail de laboratoire sur BioNeMo, Nemotron et des outils associés. Enfin, la plateforme de conception de protéines que Genedata prévoit d'intégrer au laboratoire autonome de Danaher utilisera RFD4-Proteina avec un retour d'information expérimental.
Avelios, Corti, Dedalus, Dawn Health et Sword s'appuient sur Nemotron pour les assistants IA, l'assistance aux soins cliniques et le soutien aux patients ; PolyAI déploie un dialogue multilingue avec le fournisseur de logiciels médicaux Corilus auprès de plus de 70 000 professionnels de la santé en Belgique et en France ; et Apian et VitVio construisent des jumeaux numériques d'hôpitaux avec les bibliothèques Cosmos et Omniverse.
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