GTC 2026: Nvidia celuje w zamówienia na bilion USD dla Blackwell i Vera Rubin do 2027 roku

Nvidia wykorzystała konferencję GTC 2026 do przekazania mocnego sygnału dla rynku. Jensen Huang ogłosił, że łączna wartość zamówień na systemy Blackwell i Vera Rubin może sięgnąć bilion USD do 2027 roku.

To nie jest tylko efekt euforii wokół sztucznej inteligencji. Z przekazu Nvidii wynika, że rynek wszedł w nową fazę, w której kluczowe stają się nie tylko trening modeli, ale też ich codzienne uruchamianie na ogromną skalę.

Nvidia stawia na nową falę wydatków na AI

Podczas GTC 2026 szef Nvidii powiedział, że firma widzi już nie 500 mld USD potencjału przychodowego, jak zakładano wcześniej, lecz co najmniej bilion USD szansy związanej z platformami Blackwell i Vera Rubin do końca 2027 roku. Za tą korektą stoi przede wszystkim gwałtowny wzrost zapotrzebowania na układy do inferencji, czyli wykonywania gotowych modeli AI w usługach działających w czasie rzeczywistym.

To ważna zmiana, bo jeszcze niedawno wszyscy mówili o trenowaniu dużych modeli, a teraz Nvidia przekonuje, że przełomem staje się agentowa AI, a więc systemy zdolne do samodzielnego wykonywania zadań, uruchamiania kolejnych agentów i podejmowania decyzji przy ograniczonym udziale człowieka. Taki model pracy oznacza lawinowy wzrost liczby generowanych tokenów i wyraźnie większy popyt na moc obliczeniową.

Spółka nie zwalnia też finansowo. Według wcześniejszych prognoz Nvidia oczekuje w bieżącym kwartale około 78 mld USD przychodów, czyli wzrostu o 77% rok do roku. To pokazuje, że mimo coraz ostrzejszej konkurencji, firma wciąż pozostaje głównym beneficjentem boomu inwestycyjnego wokół infrastruktury AI.

Vera Rubin, Groq i Kyber, nowa architektura centrum danych

Jednym z najważniejszych elementów prezentacji była platforma Vera Rubin. Nvidia zapowiada, że nowy system ma zapewnić nawet 10 razy lepszą wydajność na wat względem poprzedniej generacji Grace Blackwell. W czasie, gdy zużycie energii staje się jednym z głównych ograniczeń rozwoju centrów danych AI, taki parametr może mieć znaczenie równie duże, jak surowa moc obliczeniowa.

Firma pokazała też nowe podejście do inferencji. Z materiałów Nvidii wynika, że rack Groq 3 LPX z 256 procesorami LPU ma współpracować z systemem Vera Rubin NVL72. Celem jest połączenie wysokiej przepustowości GPU z bardzo niskimi opóźnieniami wyspecjalizowanych akceleratorów. Według producenta taki zestaw może zwiększyć liczbę tokenów na wat nawet 35 razy względem poprzedniego podejścia opartego na Blackwell.

Nvidia pokazała również kierunek na 2027 rok. Prototyp architektury Kyber ma integrować 144 GPU w pionowo ułożonych modułach, co ma poprawić gęstość upakowania i ograniczyć opóźnienia. Ten projekt ma trafić do systemu Vera Rubin Ultra. To kolejny sygnał, że walka na rynku AI nie dotyczy już pojedynczych układów, lecz całych, ściśle zintegrowanych szaf obliczeniowych.

AI wychodzi poza centra danych

Prezentacja nie ograniczyła się do serwerowni. Jensen Huang przypomniał także o autonomicznej motoryzacji. Nvidia podała, że Uber uruchomi flotę opartą na oprogramowaniu Drive AV w 28 miastach na czterech kontynentach do 2028 roku, a start ma nastąpić w Los Angeles i San Francisco w przyszłym roku. Jednocześnie firmy takie jak Nissan, BYD, Geely, Isuzu i Hyundai rozwijają pojazdy poziomu 4 na platformie Drive Hyperion.

Z punktu widzenia rynku technologii najważniejsze jest jednak coś innego. GTC 2026 potwierdza, że Nvidia próbuje już nie tylko sprzedawać akceleratory, ale definiować cały model budowy infrastruktury dla agentowej AI, od pamięci i inferencji, po oprogramowanie deweloperskie oraz zastosowania w transporcie. Jeśli zapowiedzi przełożą się na realne wdrożenia, rynek centrów danych może wejść w jeszcze bardziej kapitałochłonną fazę niż w 2025 roku.