Computex 2026 is van start gegaan in Taipei, en zoals gebruikelijk zette NVIDIA de toon met een keynote van Jensen Huang die de volledige roadmap van het bedrijf besloeg. Een groot deel daarvan ging over de datacenter-GPU's die we al eerder hadden gezien, met Vera Rubin die nu volledig in productie is en de inmiddels bekende boodschap over agents die elke laag van de computerwereld zullen hervormen. We zullen dat hier niet allemaal herhalen.
Het echt nieuwe materiaal, en de reden waarom deze keynote belangrijk was voor iedereen die aan de clientzijde werkt, was de pc. NVIDIA en Microsoft gebruikten Computex om een heruitvinding van de Windows-machine aan te kondigen, en wel voor een complete productfamilie in plaats van één enkel apparaat. Maar voordat we daaraan toekomen, is er één aspect van het verhaal rond datacenters dat de moeite waard is om nader te bekijken.
Eén detail in het datacenter trok onze aandacht. Het LPX-rack is veranderd. De systemen lijken van 1 OU naar 2 OU te zijn verplaatst en de vier Groq C2C-links zien er fysiek ook anders uit dan voorheen. onze eerdere LPX-verslaggevingNVIDIA gaf ons dit keer een nog beter beeld van het rack. Afgezien van die twee veranderingen, viel er aan de buitenkant niets opvallends op, waardoor we erg benieuwd zijn wat er zich precies in die tweede laag bevindt.
NVIDIA kondigde een reeks clientmachines aan: een laptop, een desktop en een workstation, allemaal gebouwd op dezelfde Spark- en Blackwell-basis en eveneens gericht op Windows-ondersteuning. Jensen omschreef het als de eerste volledig opnieuw ontworpen pc-lijn in 40 jaar. Of je het nu eens bent met die omschrijving of niet, de structuur is de moeite waard om te begrijpen, omdat elke productlijn zich richt op een heel andere koper. We zullen ze één voor één bespreken.
De kern van de laptops wordt gevormd door de RTX Spark-superchip, die NVIDIA op het podium presenteerde onder de codenaam N1X en die in samenwerking met MediaTek is ontwikkeld. Het is een chip met 70 miljard transistors, geproduceerd met een TSMC 3nm-proces, die twee chiplets combineert tot één SoC. De GPU is een groot Blackwell-ontwerp met 6,144 CUDA-cores en vijfde generatie Tensor Cores met FP4-precisie, goed voor 1 petaflop aan FP4 AI-prestaties. Deze is via NVLink-C2C met een bandbreedte van 600 GB/s (NVIDIA's cijfer is ongeveer 5x PCIe Gen 5, met een veel lager stroomverbruik) verbonden met een Grace-CPU met 20 cores. Het geheugen kan maximaal 128 GB aan unified memory bevatten met een bandbreedte van 300 GB/s.
Als dit klinkt als een specificatieblad van de DGX Spark, dan komt dat omdat het er bijna hetzelfde uitziet. NVIDIA bevestigde dit tijdens de persconferentie en noemde de chip met volledige specificaties "gebaseerd op hetzelfde systeem" als de DGX Spark, maar geoptimaliseerd voor een ander platform, zowel qua hardware als software. De DGX Spark is ontworpen voor Linux- en AI-ontwikkelaars, terwijl de RTX Spark een product is dat primair voor Windows is ontwikkeld en de RTX-gaming- en -creatiestack bovenop dezelfde chip plaatst. NVIDIA beschrijft de prestaties als "in dezelfde klasse als een RTX 5070 laptop-GPU", met de belangrijke kanttekening dat de vergelijking afhangt van de workload, aangezien een SoC met unified memory zich heel anders gedraagt dan een discrete GPU via PCIe. Dit is waar onze ervaring met de DGX Spark ons het meest nieuwsgierig maakt en waar we verwachten dat deze lancering zal verschillen van de vorige. Een van de meest consistente bevindingen bij onze DGX Spark-tests was hoe dicht de verschillende OEM-ontwerpen bij elkaar in de buurt kwamen. Sommige implementaties waren beter ontworpen dan andere, maar omdat elke unit in wezen op hetzelfde NVIDIA-referentieplatform was gebouwd met dezelfde stroom- en warmteafvoer, lagen de prestaties in de praktijk dicht bij elkaar.
We verwachten niet dat dat hier opgaat. RTX Spark wordt gebruikt in laptops, sommige zo dun als 14 mm en zo licht als 3 kg. NVIDIA heeft bevestigd dat deze chips een stroomverbruik zullen hebben van enkele watts tot ongeveer 80 watt in de grootste configuraties, waarbij elke OEM vrij is om zijn eigen koelingsmethode te kiezen, van dampkamers tot geavanceerde heatpipes. In zo'n dunne behuizing zal de chip vrijwel zeker beperkt worden door het stroomverbruik, wat op zijn beurt leidt tot een beperking in temperatuur en frequentie. Dat is geen kritiek. Het is natuurkunde. Maar het betekent wel dat de OEM die de betere koeloplossing bouwt, de chip een hoger continu stroombudget geeft en de ventilatorcurves goed afstemt, een reëel en blijvend prestatieverschil kan creëren ten opzichte van een dunnere, stillere concurrent met identieke siliciumchips. Twee laptops met dezelfde chip en hetzelfde geheugen kunnen merkbaar verschillende continue doorvoersnelheden leveren, en uitzoeken welke OEM de chip echt zijn volledige potentieel laat benutten, is precies het soort testen waar we van houden. RTX Spark omvat bovendien een hele familie van chips. NVIDIA heeft duidelijk gemaakt dat er meerdere varianten zullen zijn, met het meest uitgebreide model (20 CPU-cores, tot 128 GB) als topmodel. Binnen de bredere productfamilie zal het geheugen variëren van 16 GB tot 128 GB. NVIDIA verwacht in de eerste fase alleen al meer dan 30 laptops en ruim 10 desktops van alle grote OEM's, waaronder bekende modellen zoals de Dell XPS 16 Creator Edition, HP OmniBook en Microsoft Surface Laptop Ultra.
Twee hardwaredetails stemmen ons optimistisch. De eerste betreft de netwerkfunctionaliteit, of beter gezegd, het gebrek eraan. De DGX Spark werd geleverd met NVIDIA's ConnectX-7 netwerk en 200GbE-connectiviteit, wat geweldig was voor een ontwikkelomgeving, maar wel ten koste ging van de ruimte op het moederbord, het stroomverbruik en de kosten. NVIDIA heeft bevestigd dat RTX Spark-laptops niet over het CX7-pakket zullen beschikken. Voor een Windows-laptop voor consumenten is dat de juiste beslissing, en met de vrijgekomen ruimte op het moederbord en het lagere stroomverbruik willen we graag betere opslagmogelijkheden zien in deze apparaten. De opslag van de DGX Spark was functioneel, maar nooit het belangrijkste onderdeel, en een consumentennotebook zonder netwerkchip heeft alle reden om snellere en grotere NVMe-geheugens te leveren. De tweede is de I/O. Omdat elke DGX Spark hetzelfde referentiebord gebruikte, werden alle exemplaren geleverd met dezelfde poorten. Na de uniformiteit van de DGX Spark zou echte variatie in I/O per OEM zeer welkom zijn.
De batterijduur is de laatste vraag over laptops, en precies de vraag waarvoor onze benchmarks zijn ontwikkeld. NVIDIA beloofde een batterijduur van een hele dag voor productiviteit en internetten, maar gaf eerlijk toe dat gamen of intensief AI-gebruik elke laptop binnen 45 minuten tot een uur leegtrekt. Waar we vooral naar uitkijken, is de batterijduur tijdens daadwerkelijk AI-werk. Een agent die blijft draaien, zelfs als de gebruiker er niet is, is een aantrekkelijk idee, maar lokale inferentie op de batterij is een echte troef. Het verschil tussen een hele dag e-mailen en een hele dag een 120B-model draaien kan enorm zijn. We hebben een complete reeks aangepaste benchmarks voor persoonlijke AI-berekeningen klaarstaan, speciaal voor dit soort platformen, en we zijn van plan de daadwerkelijke productiviteitswinst te meten in plaats van de marketingcijfers voor waar aan te nemen.
NVIDIA heeft bevestigd dat er dit najaar compacte RTX Spark-desktops op de markt komen, tegelijk met de laptops, en toonde er een van MSI op het podium. Eerlijk gezegd lijkt het op het eerste gezicht op een DGX Spark, en dat is zo'n beetje alles wat we erover weten. Het industriële ontwerp lijkt anders dan dat van de DGX Spark die we hebben getest, maar verder heeft NVIDIA weinig informatie gedeeld.
Onze vragen zijn voor de hand liggend, en die zullen moeten wachten tot we de hardware op de testbank hebben. Hoe verhoudt de aanhoudende prestatie van de desktop zich tot die van de laptops en de DGX Spark, gezien het feit dat deze veel meer thermische speelruimte zou moeten hebben dan een notebook van 14 mm? En behoudt de desktop de 200G-netwerkfunctionaliteit die de DGX Spark kenmerkte, of wordt het CX7-pakket, net als bij de laptops, weggelaten om een lagere prijs voor de consument te kunnen bieden?
De derde categorie is de belangrijkste, en het is een machine die we al kennen. NVIDIA heeft de DGX Station al eerder publiekelijk getoond, en we hadden onlangs het voorrecht om er een te testen. We gaan hier niet te diep op in, aangezien de belangrijkste specificaties al een tijdje bekend zijn, en we zullen er veel meer over vertellen in onze review die binnenkort verschijnt.
De korte versie: DGX Station voor Windows is gebouwd op de GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, een combinatie van een Blackwell Ultra GPU en een Grace CPU met 72 kernen. Het beschikt over maximaal 748 GB coherent geheugen en tot 20 petaflops aan FP4-rekenkracht, genoeg om lokaal modellen met biljoenen parameters te draaien en, volgens NVIDIA, honderden agents tegelijk. In tegenstelling tot de consumentenversies van Spark, biedt deze machine snelle netwerkmogelijkheden met een ConnectX-8 SuperNIC met een snelheid tot 800 Gb/s, plus een optionele RTX PRO 6000 Blackwell workstation GPU.
Laten we duidelijk zijn over ons standpunt. DGX Spark was een groot succes voor NVIDIA, en we zijn zeer optimistisch over deze hele productfamilie. De hardware is veelbelovend, de efficiëntie is er, en NVIDIA heeft de kwaliteit van de chips al bewezen. We zijn echter sceptisch over het vermogen van Microsoft om deze apparaten te ondersteunen.
Microsoft is de laatste tijd om de verkeerde redenen in het nieuws geweest, met een groeiende ontevredenheid onder gebruikers over de richting die Windows inslaat. Sommige gebruikers noemen het zelfs "Microslop". De klachten zijn bekend: de agressieve opdringerigheid van Copilot in elk hoekje van het besturingssysteem, de verticale integratie van AI in de hele stack en langlopende praktijken zoals het feitelijk opdringen van OneDrive aan gebruikers. Bovendien is Windows op Arm geen platform dat je volwassen zou kunnen noemen. NVIDIA zet zwaar in op het feit dat het deze keer anders is, verwijzend naar jarenlange samenwerking aan de Prism-emulator en de samenwerking met alle grote leveranciers van anti-cheatsoftware. Het antwoord van het bedrijf op de vraag "Waarom zal Windows op Arm nu wel succesvol zijn?" is in feite: "Omdat iedereen er eindelijk volledig achter staat." Dat zou best eens waar kunnen zijn. Het is ook min of meer wat we de vorige keer al hoorden.
Ik hoop persoonlijk dat Microsoft zijn beloftes waarmaakt, want de potentie is enorm. De RTX Spark is een krachtige gamingmachine, vergelijkbaar met de RTX 5070. Als de emulatie en de drivers goed werken, zou het wel eens het goedkopere en efficiëntere alternatief kunnen worden voor gamen op NVIDIA's eigen notebooks met een aparte GPU. Ook het Linux-aspect is niet te negeren. De chip is de chip, dus de RTX Spark zou dezelfde sterke Linux-ondersteuning moeten erven die de DGX Spark zo'n capabele machine maakte. We zijn dan ook erg benieuwd of de verbeteringen in gaming en grafische prestaties voor Windows zich ook vertalen in betere gamingprestaties onder Linux. Mocht Microsoft een platform van deze kwaliteit niet goed ontwikkelen, dan zou die Linux-achtergrond wel eens de lancering kunnen zijn die eindelijk het jaar van de Linux-desktop voor het grote publiek inluidt.
De grootste verrassing voor ons was dat NVIDIA überhaupt Windows op de DGX Station heeft geïnstalleerd. Toen het product in 2025 werd aangekondigd, vonden veel van onze collega's bij andere publicaties en wijzelf het een geniale zet. Softwareondersteuning loopt historisch gezien vaak jaren achter op nieuwe hardware, voordat de kernel en de tools voldoende ontwikkeld zijn om optimaal gebruik te maken van de mogelijkheden van de chip. Een DGX Station was dé machine die toonaangevende AI-labs, onderzoekers en organisaties konden aanschaffen om te beginnen met ontwikkelen op de nieuwste architectuur, ruim voordat de datacenters eromheen waren gebouwd. Het probleem is dat het product een jaar te laat is voor dat feestje. En hoewel we oprecht genoten hebben van onze tijd met het systeem, afgezien van de kinderziektes in de pre-productiefase (waarvan ik er een paar nachtmerries van kreeg), kunnen we het niet helemaal rechtvaardigen om Windows te installeren op een machine die zo duidelijk is ontworpen voor hardcore AI. De B300 heeft geen RT-cores, dus veel van NVIDIA's eigen workstation-workloads zouden afhankelijk zijn van de optionele RTX PRO-videokaart, waardoor de B300 alleen nog geschikt zou zijn voor AI-taken. We zijn erg benieuwd hoe de Windows-ondersteuning op het DGX Station zich daadwerkelijk zal bewijzen, en eerlijk gezegd zijn we sceptisch of Microsoft hier een goede ervaring kan bieden en de B300 en de 800G ConnectX-8-netwerkfunctionaliteit echt optimaal kan benutten op één host.
Het detail uit de keynote dat ons het meest is bijgebleven, was geen specificatie.
Jensen presenteerde deze pc-lijn als een permanente productfamilie en beloofde een desktop, laptop en werkstation voor elke toekomstige architectuurgeneratie, met naar eigen zeggen 100% steun van de pc-industrie.
Even terzijde, we hebben eindelijk de kleinere 400 TFlop N1 Grace Blackwell Spark Superchip gezien die hier genoemd werd. Het wordt interessant om te zien in welke apparaten deze chip uiteindelijk gebruikt zal worden.
Het tweede deel van de keynote draaide volledig om fysieke AI. Dat is een heel andere wereld dan de hierboven besproken clienthardware, maar het completeert wel het beeld van Computex. NVIDIA gebruikte de beurs ook om een grote verzameling tools en vaardigheden voor fysieke AI-agenten open source te maken. Deze zijn te vinden op github.com/NVIDIA/skills, waaronder vaardigheden voor synthetische data zoals neurale reconstructie, video-augmentatie en het genereren van defectafbeeldingen. Productiepartners zoals TSMC, Foxconn en SK hynix gebruiken deze al in hun fabrieken. De belangrijkste platforms staan hieronder vermeld.
NVIDIA heeft een open referentieontwerp vrijgegeven voor een humanoïde robot, gebouwd op een Unitree H2 Plus-chassis. De robot is bijna 1,80 meter hoog en weegt 68 kilogram, met in totaal 75 bewegingsvrijheden dankzij twee Sharpa Wave-tactiele vijfvingerige handen. De actuatoren zijn krachtig, met een armkoppel tot 120 Newtonmeter, tot 360 Newtonmeter in de benen en een nominaal draagvermogen van 7 kg, dat kan oplopen tot 15 kg. Voor de waarneming is de robot uitgerust met een stereocamera op het hoofd met een horizontaal gezichtsveld van 140 graden, polscamera's voor manipulatie, een traagheidssensor en de gebruikelijke Wi-Fi 6- en Bluetooth 5.2-connectiviteit. Het brein is NVIDIA's Jetson AGX Thor T5000, met een Blackwell GPU met een rekenkracht van 2,070 FP4 teraflops, een 14-core Arm CPU en 128 GB aan unified memory. Het stroomverbruik is instelbaar tussen de 40 en 130 watt en de batterij van ongeveer 1 kWh gaat zo'n drie uur mee. De hele stack, van Isaac Teleop voor dataverzameling via Isaac Sim en Isaac Lab tot de GR00T-basismodellen en Isaac ROS-middleware voor implementatie, is open source, waardoor onderzoekers de controle over hun eigen data behouden. Stanford, ETH Zürich, UC San Diego en Ai2 behoren tot de eerste gebruikers. Hardware van Unitree is eind 2026 beschikbaar en een Unitree G1-referentieworkflow verschijnt binnenkort op GitHub en Hugging Face. Jensen schetste de inzet in zijn kenmerkend grote termen en noemde humanoïde robots een "economische kans van vele biljoenen dollars".
Cosmos 3 is NVIDIA's open-frontier basismodel voor fysieke AI. Dit omni-model, een mix van transformers, verwerkt tekst, afbeeldingen, video, omgevingsgeluid en acties in één geheel en is getraind op miljarden multimodale voorbeelden. Het vervult drie rollen: een visie-taalmodel voor multimodale redenering, een wereldmodel voor het simuleren van fysieke omgevingen en een basis voor de wereld-actiemodellen die robots trainen voor specifieke taken. Het is verkrijgbaar als Cosmos 3 Super voor zeer nauwkeurige robotica en AV-nabewerking, Cosmos 3 Nano voor snelle video- en actieredenering en binnenkort ook Cosmos 3 Edge voor realtime inferentie. NVIDIA stelt dat het toonaangevend is in het veld van open-modelmodellen op een lange lijst van benchmarks, waaronder Physics-IQ en R-Bench voor wereldgeneratie, RoboLab en RoboArena voor actiebeleid en VANTAGE-Bench voor visiebegrip, en dat het de trainings- en evaluatiecycli van fysieke AI kan verkorten van maanden tot dagen. Het is beschikbaar op Hugging Face, GitHub en build.nvidia.com als NIM-microservices, met een samenwerkingsverband waartoe onder andere Agile Robots, Black Forest Labs, Runway en Skild AI behoren, en gebruikers zoals Samsung, LG Electronics, Li Auto en Doosan Robotics.
Voor autonoom rijden introduceerde NVIDIA Alpamayo 2 Super. Dit is een open, vision-language-action-model met 32 miljard parameters, gebouwd op de Cosmos-wereldfundamenten, dat redeneert, plant en handelt over de volledige rijstack voor Level 4-ontwikkeling. Het is een schaalvergroting ten opzichte van de eerdere versies met 10 miljard parameters en breidt uit naar volledige 360-graden omgevingsperceptie. Het produceert zowel macro-rijbeslissingen als oorzaak-gevolg-traceringen die deze verklaren, en de automatische labeling van redeneringen kan annotatiecycli verkorten van maanden tot dagen. NVIDIA positioneert het als een 'leermodel' dat wordt gedestilleerd tot kleinere netwerken voor implementatie in voertuigen op DRIVE AGX Thor, en combineert het met ondersteunende tools zoals AlpaGym voor closed-loop reinforcement learning, OmniDreams voor het genereren van scenario's en Neural Reconstruction, gebouwd op Omniverse NuRec, voor het omzetten van vlootgegevens in 3D-scènes. Eerdere versies van Alpamayo werden bijna 400,000 keer gedownload. Het nieuwe model heeft een COMPUTEX Best Choice-award gewonnen en zal naar verwachting deze zomer beschikbaar zijn op GitHub en Hugging Face.
Als Alpamayo het brein is, dan is DRIVE Hyperion de auto waarin het draait. We hebben Hyperion al eerder besproken, dus we zullen het platform hier niet opnieuw behandelen, behalve om te vermelden dat het NVIDIA's Level-4-compatibele referentieplatform is, gebouwd op het Halos-veiligheidssysteem en DriveOS, met DRIVE AGX-computing. Het interessantere verhaal deze keer is wie erachter staat. Uber integreert verschillende Hyperion-aangedreven vloten, waaronder een robotaxiprogramma in München dat later dit jaar van start gaat. Foxconn en Foxtron mikken op een lancering van robotaxi's in Taiwan in 2028, beginnend in Kaohsiung en uitbreidend naar de rest van Azië. VinFast brengt Level 4-voertuigen naar Zuidoost-Azië, Autobrains werkt samen met zowel VinFast als Uber, en HUMAIN brengt het naar Saoedi-Arabië. Deze lijst met partners, meer dan welke specificatie dan ook, maakt Hyperion de moeite waard om in de gaten te houden.
NVIDIA heeft de chips in huis en zet ze nu overal in, van een 14 mm dikke laptop tot een GB300 voor op het bureau en zelfs in de borstkas van een humanoïde robot. En dat geloven we wel. Wat een specificatieblad ons echter niet kan vertellen, is of Microsoft Windows op Arm de hardwarekosten waard kan maken, of OEM's de Spark-chip de ruimte geven om zijn potentieel volledig te benutten of hem juist verstikken in een te dunne behuizing, en of de beweringen over petaflops en batterijduur kloppen zodra we ze kunnen meten. We zijn optimistisch over de hardware en sceptisch over de software (Microsoft, niet Linux), en we zullen beide standpunten behouden totdat de machines in ons lab aankomen. Dan zijn de benchmarkresultaten beschikbaar.
CoreWeave maakte op 5 augustus bekend dat het een meerjarige overeenkomst met Solidigm heeft gesloten voor prioritaire toegang tot SSD's voor bedrijven…
Western Digital is in het afgelopen kwartaal begonnen met de levering van zijn volgende generatie ePMR nearline-platform met een capaciteit tot 40 TB per schijf.
AMD, Spectro Cloud en Supermicro hebben AMD Instinct Coder aangekondigd, een gevalideerd inferentieplatform voor bedrijven, bedoeld voor AI-codeerworkloads.
Object First meldde een stijging van 148% in boekingen ten opzichte van hetzelfde kwartaal een jaar eerder in het tweede kwartaal van 2026, wat de aanhoudende vraag naar de producten weerspiegelt.
Broadcom heeft updates uitgebracht voor VMware vDefend en VMware Avi Load Balancer, waarmee de beveiliging, prestaties, implementatie en automatiseringsfuncties voor… zijn verbeterd.
Etched haalde eind juli $300 miljoen op in een Series C-financieringsronde met een waardering van $10.3 miljard, minder dan…