AgentIQ انویدیا کتابخانه‌ای پایتون برای هماهنگ‌سازی چارچوب‌های متنوع عامل‌های هوش مصنوعی مانند LangChain و Llama Index است. این ابزار با ارائه قابلیت ترکیب‌پذیری، مشاهده‌پذیری و استفاده مجدد، چالش‌های سازگاری و ارزیابی سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی را در سازمان‌ها حل می‌کند و توسعه و استقرار آن‌ها را تسهیل می‌بخشد.
Nvidia در GDC چشم‌انداز خود را برای آینده بازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه داد، شامل NPCهای هوشمند با ACE، انیمیشن‌سازی با کمک AI، گرافیک بهبودیافته با DLSS و بحث در مورد پتانسیل‌ها و خطرات این فناوری دگرگون‌کننده.
انویدیا با سرمایه‌گذاری در Runway AI، استارتاپ پیشرو در ویدیوی هوش مصنوعی، فراتر از تأمین سخت‌افزار حرکت می‌کند. این اقدام استراتژیک، ضمن تقویت اکوسیستم و تقاضا برای GPUهای انویدیا، همسویی عمیقی را برای شکل‌دهی به آینده تولید محتوای خلاقانه با هوش مصنوعی نشان می‌دهد و بر مرکزیت فناوری انویدیا تأکید دارد.
همکاری Qvest و NVIDIA با هدف ارائه ابزارهای هوش مصنوعی کاربردی برای صنعت رسانه تشدید می‌شود. در NAB Show، Qvest دو راهکار پیشگامانه هوش مصنوعی کاربردی را برای بهره‌برداری از کتابخانه‌های محتوای دیجیتال و پخش زنده معرفی می‌کند و به سازمان‌ها قدرت می‌بخشد.
غول‌های فناوری چین، ByteDance، Alibaba و Tencent، ۱۶ میلیارد دلار GPU H20 از NVIDIA سفارش داده‌اند. این سرمایه‌گذاری عظیم، جاه‌طلبی‌های هوش مصنوعی چین و چالش‌های ناشی از کنترل‌های صادراتی آمریکا را در بحبوحه تنش‌های ژئوپلیتیکی نشان می‌دهد.
Nvidia تعریف 'GPU' را تغییر می‌دهد، از ماژول فیزیکی به die سیلیکونی. این تغییر، که در GTC اعلام شد، می‌تواند هزینه مجوز نرم‌افزار AI Enterprise را برای سیستم‌هایی مانند HGX B300 دو برابر کند و بر بودجه زیرساخت هوش مصنوعی تأثیر بگذارد، حتی اگر عملکرد همیشه دو برابر نشود.
کنفرانس GTC انویدیا به مرکز انقلاب هوش مصنوعی تبدیل شده است. نسخه 2025 قدرت انویدیا در سخت‌افزار AI را به نمایش گذاشت، اما فشار رهبریو رقابت جهانی را نیز برجسته کرد. این رویداد سوالاتی را در مورد چالش‌های پیش روی انویدیا مطرح کرد.
همکاری Lenovo و Nvidia برای ارائه راه‌حل‌های هوش مصنوعی هیبریدی و عاملی پیشرفته با فناوری Nvidia. هدف: افزایش بهره‌وری سازمانی با ساده‌سازی استقرار قابلیت‌های هوش مصنوعی عاملی پیچیده، با استفاده از زیرساخت‌های جامع از دستگاه تا ابر.
انویدیا با FFN Fusion، تکنیکی برای موازی‌سازی لایه‌های FFN در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، کارایی استنتاج را افزایش می‌دهد. این روش با کاهش تأخیر و هزینه محاسباتی بدون افت عملکرد، چالش پردازش متوالی در معماری transformer را برطرف می‌کند، همانطور که در تبدیل Llama-405B به Ultra-253B-Base نشان داده شده است.
سقوط Nvidia، نماد رونق هوش مصنوعی، با از دست دادن بیش از ۱ تریلیون دلار ارزش بازار و افت ۲۷ درصدی سهام، سرمایه‌گذاران را شوکه کرده و پایداری 'تب طلای' AI را زیر سوال برده است. آیا این یک اصلاح موقتی است یا نشانه‌ای از ارزیابی مجدد بنیادین وعده‌های اقتصادی کوتاه‌مدت AI؟
