Jensen Huang estime qu’un robot utile nécessite trois machines distinctes : un ordinateur pour entraîner le modèle, un autre pour le tester dans une simulation et un troisième pour piloter le robot en temps réel. Nvidia positionne ses systèmes DGX et Grace pour l’entraînement, sa plateforme Omniverse pour la simulation et l’ordinateur embarqué Jetson Thor pour le fonctionnement. Cette architecture s’appuie notamment sur les jumeaux numériques, le modèle robotique Isaac GR00T, les données synthétiques générées par Cosmos et le moteur physique Newton, développé avec Google DeepMind et Disney. Nvidia revendique environ 10 milliards de dollars de revenus liés à l’IA physique au premier semestre 2026 et prévoit une pénurie mondiale de 30 à 50 millions de travailleurs d’ici 2030. Pour les investisseurs, ce schéma définit une trajectoire de revenus couvrant l’achat des équipements d’entraînement, des outils de simulation et des puces embarquées, CUDA constituant l’avantage concurrentiel de l’entreprise.
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