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Discours d’ouverture de la NVIDIA GTC Berlin 2026 avec le PDG Jensen Huang
9.4/10INTRO
NVIDIA a profité de son événement GTC à Berlin pour affirmer que l’Europe entre dans une ère industrielle portée par l’IA, tout en dévoilant de nouvelles infrastructures, du matériel PC et des outils robotiques destinés à bâtir ce qu’elle appelle une économie de l’IA.
POINTS CLÉS
L’Europe comme marché stratégique de l’IA
Jensen Huang, fondateur et directeur général de NVIDIA, a déclaré que l’entreprise est présente en Europe depuis 33 ans et compte désormais plus de 12 000 partenariats dans la région. Il a indiqué que NVIDIA a investi près de 10 milliards de dollars dans des startups et partenariats européens au cours de l’année écoulée, et a annoncé des investissements dans 14 startups lors d’une récente tournée en France, au Royaume-Uni, en Suède et en Allemagne.
L’IA présentée comme une nouvelle révolution industrielle
Huang a décrit l’IA non comme une vague logicielle classique, mais comme un système de production de l’intelligence. Il a exposé un modèle à cinq couches dans lequel l’énergie alimente le calcul avancé, qui nourrit des usines d’IA générant des tokens, des modèles et des applications. Son argument central était que les pays et les entreprises ne devraient pas seulement consommer des services d’IA, mais aussi construire l’infrastructure permettant de les produire.
Des entreprises européennes déjà intégrées à la pile NVIDIA
Huang a mis en avant des collaborations avec de grands groupes européens, dont L’Oréal, Revolut, Spotify, Vodafone, Zara, Porsche, Nestlé, Siemens, Schneider Electric, Mercedes et Audi. Il a aussi rappelé la présence européenne précoce de NVIDIA via la production de puces en France et à Malte, ainsi que ses liens de longue date avec les clients industriels et automobiles allemands.
Des GPU aux usines d’IA complètes
NVIDIA s’est présentée comme bien plus qu’un fournisseur de GPU: une entreprise d’infrastructure IA intégrée, couvrant les puces, les réseaux, les logiciels système et les modèles. Huang a cité des technologies comme NVLink, BlueField-4, Spectrum-X et la future génération Vera Rubin, affirmant que ces composants sont conçus pour transformer de grands systèmes en usines d’IA évolutives.
Des centres de données mesurés comme des sites industriels
Huang a déclaré qu’une usine d’IA de 1 gigawatt coûterait environ 50 milliards de dollars, soulignant l’ampleur des capitaux désormais nécessaires pour l’infrastructure IA de pointe. Il a comparé le déploiement de l’IA aux précédentes révolutions des services publics, en expliquant que les modèles ne peuvent créer une large valeur économique qu’une fois l’électricité, le réseau, le refroidissement, la mémoire et la puissance de calcul déjà en place.
Une décennie de gains rapides de performance
Huang a affirmé que les systèmes d’IA de NVIDIA ont vu leurs performances progresser d’environ 1 million de fois au cours des 10 dernières années, à travers les générations d’architecture allant de Pascal et Volta à Ampere, Hopper, Blackwell et Vera Rubin. Il a attribué ce bond à l’intégration étroite du matériel, des logiciels et des algorithmes, qu’il a qualifiée d’extrême co-conception.
CUDA et les logiciels restent au cœur de l’avantage défensif de NVIDIA
Aux côtés du matériel, NVIDIA a mis l’accent sur sa pile logicielle, en particulier les bibliothèques CUDA-X et cuDNN, que Huang a décrites comme fondamentales pour l’IA moderne. Il a indiqué que les bibliothèques spécialisées de l’entreprise couvrent désormais des domaines allant du traitement d’image et du signal à la lithographie computationnelle, à la chimie et à la simulation scientifique.
Nouveaux PC et stations de travail pour l’IA
NVIDIA a annoncé RTX Spark, une nouvelle catégorie de PC IA développée avec Microsoft après quatre ans de travail sur la puce n1X. Huang a indiqué que le système délivre 1 pétaflop de performance avec 128 Go de mémoire dans un format compact. Il a aussi présenté une DGX Station pour Windows offrant 20 pétaflops et 784 Go de mémoire, attendue plus tard cette année.
Agents et IA physique
Un thème majeur était le passage de l’exécution de modèles isolés à celle d’agents IA complets, dotés de mémoire, d’outils et d’environnements d’exécution sécurisés. Huang a expliqué que les systèmes futurs combineront de grands modèles de langage avec des couches d’orchestration, l’accès aux connaissances de l’entreprise et l’usage d’outils, élargissant l’IA de la génération de texte vers le travail numérique automatisé.
Robotique et Omniverse
NVIDIA a aussi mis en avant sa feuille de route en robotique, centrée sur Omniverse, Isaac Lab et la simulation de jumeaux numériques. Un robot de référence appelé NVIDIA Agile One, développé avec Agile Robots, devrait être disponible au premier trimestre de l’an prochain. Une démonstration en direct a montré de petits robots entraînés par simulation puis déployés dans le monde physique, illustrant l’idée de NVIDIA selon laquelle le développement de l’IA reposera de plus en plus sur trois ordinateurs liés pour l’entraînement, la simulation et le déploiement.
CONCLUSION
L’événement berlinois de NVIDIA a présenté l’Europe comme un terrain majeur de concurrence pour l’infrastructure IA, les logiciels industriels et la robotique. Le message de l’entreprise est que la prochaine phase de l’IA se construira non seulement dans les modèles cloud, mais aussi dans les usines, les stations de travail, les centres de données et les machines de l’économie réelle.
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