Jensen Huang CES 2025: Kazda aplikacia bude postavena na AI agentoch

Perspektiva

Keynote Jensena Huanga na CES 2025 nebol len uvedenie produktov—bol to vyhlasenie, ze sa vypoctova technika fundamentalne zmenila. Pred viac ako 6 000 ucastnikmi a milionmi divakov online zakladatel NVIDIA predstavil svoju viziu: sme svedkami dvoch sucasnych platformovych zmien (na AI a na fyzicku AI) a agentne systemy su nova aplikacna architektura. Rozmer je ohromujuci: 10 bilionov dolarov vypoctovej techniky sa modernizuje, stovky miliard rocnych VC investicii a sto bilionov dolarov priemyselneho R&D sa presuvaju na metody AI.

O platformovej zmene: "Every 10 to 15 years, the computer industry resets. A new platform shift happens—from mainframe to PC, PC to internet, internet to cloud, cloud to mobile. Except this time there are two simultaneous platform shifts happening at the same time." (Kazdy 10 az 15 rokov sa pocitacovy priemysel resetuje. Dojde k novej platformovej zmene—z mainframu na PC, z PC na internet, z internetu na cloud, z cloudu na mobil. Tentokrat vsak prebiehaju dve sucasne platformove zmeny naraz.) Prva zmena je zrejma—aplikacie postavene na AI. Druha je fyzicka AI: systemy, ktore chapue a interaguju s realnym svetom.

O tom, ako sa teraz vytvara softver: "You no longer program the software, you train the software. You don't run it on CPUs, you run it on GPUs. And whereas applications were pre-recorded, pre-compiled and run on your device, now applications understand the context and generate every single pixel, every single token completely from scratch every single time." (Softver uz neprogramujete, softver trenujete. Nespustate ho na CPU, spustate ho na GPU. A zatial co aplikacie boli predtym nahrane, predkompilovane a spustene na vasom zariadeni, teraz aplikacie rozumeju kontextu a generuju kazdy jeden pixel, kazdy jeden token uplne od nuly zakazdym.) Toto je Jensenova najjasnejsia artikulacia toho, preco je tato zmena fundamentalna, nie inkrementalna.

O agentnej architekture: "Agentic models that have the ability to reason, look up information, do research, use tools, plan futures, simulate outcomes—all of a sudden started to solve very very important problems. One of my favorite agentic models is called Cursor, which revolutionized the way we do software programming at NVIDIA." (Agentne modely, ktore maju schopnost uvazovat, vyhladavat informacie, robit vyskum, pouzivat nastroje, planovat buducnost, simulovat vysledky—zrazu zacali riesit velmi velmi dolezite problemy. Jeden z mojich oblubenych agentnych modelov sa vola Cursor, ktory zrevolucionizoval sposob, akym programujeme softver v NVIDIA.) Ked su vlastni inzinieri NVIDIA transformovani agentnymi nastrojmi, signal je nezamenitelny.

O multi-modelovych systemoch: "Of course, an AI would also call upon all of the world's great AIs to solve the problem it wants to solve at any part of the reasoning chain. This is why AIs are multi-modal, multi-model, multi-cloud, and hybrid cloud by definition." (Samozrejme, AI by tiez vyuzila vsetky svetove skvelej AI na vyriesenie problemu, ktory chce vyriesit v ktorejkolvek casti retazca uvazovania. Preto su AI z definicie multi-modalne, multi-modelove, multi-cloudove a hybrid cloud.) Architektura buducich aplikacii je jasna: inteligentne routery smerujuce ulohy k specializovanym modelom, kombinujuce frontier API s vlastnymi doladzenymi modelmi.

O transformacii podnikov: "Not only is this the way that you develop applications now, this is going to be the user interface of your platform. The agentic system is the interface. It's no longer Excel with a bunch of squares that you enter information into." (Nieleneze je toto sposob, akym teraz vyvijate aplikacie, toto bude uzivatelske rozhranie vasej platformy. Agentny system je rozhranie. Uz to nie je Excel s kopou stvorcekov, do ktorych zadavate informacie.) Palantir, ServiceNow, Snowflake, NetApp, CrowdStrike—vsetci integruju agentne blueprinty NVIDIA ako svoju primarnu vrstvu rozhrania.

O fyzickej AI a Cosmos: "The physical world is diverse and unpredictable. Collecting real world training data is slow and costly and it's never enough. The answer is synthetic data. Cosmos turns compute into data." (Fyzicky svet je rozmanity a nepredvidatelny. Zhromazdovanie realnych treningovych dat je pomale a nakladne a nikdy nie je dost. Odpoved su synteticke data. Cosmos premena vypoctovy vykon na data.) Toto je prelom: zakladny model sveta, ktory generuje fyzikalne pravdepodobne treningove scenare, riesiac problem dlheho chvosta pre robotiku a autonomne vozidla.

O prvom premyslajucom aute: "Today, we're announcing Alpamo, the world's first thinking reasoning autonomous vehicle AI. It tells you what action it's going to take, the reasons by which it came about that action, and then the trajectory." (Dnes oznamujeme Alpamo, prvu na svete premyslajucu uvazujucu AI pre autonomne vozidla. Povie vam, aku akciu podnikne, dovody, ktorymi k tej akcii dospela, a potom trajektoriu.) End-to-end od kamery po akciu, s uvazovanim, ktore vysvetluje svoje rozhodnutia—trenovane na ludskej demonstracii plus scenaroch generovanych Cosmos.

Klucove postrehy

• Probiehajuca modernizacia za 10 bilionov dolarov - Cely pocitacovy priemysel sa prestavuje pre AI; rozpocty R&D napriec vsetkymi odvetviami sa presuvaju na metody AI
• Agentne systemy su nova aplikacna vrstva - Uvazujuce modely, ktore pouzivaju nastroje, robia vyskum a planuju, nahradza tradicne softverove architektury
• Otvorene modely dosiahli frontier - DeepSeek R1 "prekvapil svet"; otvorena inovacia je teraz 6 mesiacov za frontier (a dobieha)
• Vyhrava multi-modelova architektura - Buducce aplikacie kombinuju frontier API, vlastne modely a inteligentne routery, ktore sparuju ulohy so schopnostami
• Cosmos riesi problem dat - Zakladne modely sveta generuju synteticke treningove data zalozene na fyzike, premienajuc vypoctovy vykon na data
• Fyzicka AI je dalsia na rade - Trojpocitacovy stack (trening, inferencia, simulacia) umoznuje robotom a vozidlam chapat realny svet
• Podnikove UI sa stava konverzacnym - ServiceNow, Snowflake, Palantir vsetci prechadzaju na agentne rozhrania ako ich primarna uzivatelska skusenost

Velky obraz

Jensenova teza je odvazna: nepridavame AI funkcie do existujuceho softveru—prestavujeme cely vypoctovy stack od zakladu. Pativrstova torta (cip, infrastruktura, modely, aplikacie, uzivatelia) sa reinventuje na kazdej urovni. Pre organizacie je sprava jasna: platformova zmena je tu, agentne systemy su architektura a spolocnosti, ktore zvladnu tento prechod, budu definovat dalsiu eru. NVIDIA stavi na to, ze fyzicka AI—stroje, ktore uvazuju o realnom svete—bude tak transformativna ako revolucia jazykovych modelov, ktora ju predchadzala.