Mkutano wa kila mwaka wa GPU Technology Conference (GTC) unaoandaliwa na Nvidia umebadilika haraka kutoka kuwa mkusanyiko mdogo wa wapenzi wa graphics hadi kuwa tukio muhimu linalounda mwelekeo wa akili bandia (AI). Umekuwa jukwaa ambapo mustakabali wa kompyuta unaonyeshwa, kuchambuliwa, na kujadiliwa. Mkurugenzi Mtendaji Jensen Huang anapochukua jukwaa, ulimwengu wa teknolojia husikiliza kwa makini, ukichanganua matamshi yake kutafuta dalili kuhusu mabadiliko makubwa yajayo katika AI na jukumu kuu la Nvidia ndani ya simulizi hilo linaloendelea. Hotuba kuu ya mwaka huu haikuwa tofauti, ikitoa muhtasari wa kuvutia wa ramani ya kimkakati ya kampuni na mtazamo wake juu ya mazingira yanayokua ya AI. Kwa yeyote aliye na maslahi katika Nvidia, iwe kifedha au kiakili, kuelewa maendeleo haya sio tu manufaa, ni muhimu. Huang aliweka wazi maono yanayovuka uwezo wa sasa, akielezea maendeleo ya kiteknolojia na upanuzi wa soko unaosisitiza tamaa ya kampuni. Hebu tuchunguze kwa undani mafunuo matatu muhimu kutoka kwa tukio hilo yanayoangazia njia ya Nvidia mbele.
Maandamano Yasiyokoma ya Maendeleo: Ingia Rubin
Nvidia inafanya kazi kwa kasi ya uvumbuzi ambayo haiachi nafasi ya kuridhika. Mara tu baada ya uzinduzi uliofanikiwa sana wa usanifu wake wa Blackwell – msingi wa kizazi chake kipya cha vitengo vya usindikaji wa graphics (GPUs) vyenye nguvu kubwa – kampuni tayari inaashiria hatua yake kubwa inayofuata. Mahitaji ya Blackwell yamekuwa makubwa sana. Katika ulimwengu unaovutiwa zaidi na uwezekano wa akili bandia, karibu kila mchezaji wa teknolojia, kutoka kwa watoa huduma wakubwa wa wingu (hyperscale cloud providers) hadi kampuni ndogo zinazoanza (start-ups), wanahangaika kupata nguvu ya kompyuta inayohitajika kufundisha na kupeleka mifumo ya AI ya kisasa. GPUs za Nvidia zimekuwa nguzo kuu zisizopingika za mapinduzi haya, zikitoa utendaji usio na kifani kwa kazi hizi zinazohitaji nguvu kubwa.
Matokeo ya kifedha ya kampuni yanaonyesha picha dhahiri ya mahitaji haya. Katika robo ya fedha iliyoishia Januari 26, Nvidia iliripoti ukuaji wa mapato wa mwaka hadi mwaka wa 78%, ushahidi wa nafasi yake kubwa sokoni. Huang alisisitiza kwamba hata katika utangulizi wake wa awali sokoni, jukwaa la Blackwell lilikuwa tayari limepata ahadi za mauzo za mabilioni ya dola. Makampuni makubwa ya teknolojia yanayojenga vituo vikubwa vya data vya AI (AI data centers) yanatambua umuhimu wa kupeleka vifaa vya kisasa; kuachwa nyuma na washindani katika mbio za silaha za AI sio chaguo. Wanatamani utendaji bora unaopatikana, na Nvidia imeendelea kutoa hilo.
Hata hivyo, hata wakati chips za Blackwell zinaanza kuingia sokoni, Huang amefunua mrithi wake: usanifu wa Rubin. Jukwaa hili la kizazi kijacho linaahidi kuruka kwingine kwa kiwango kikubwa katika uwezo, ikikadiriwa kuwa na nguvu mara 14 zaidi kuliko Blackwell ambayo tayari ina nguvu kubwa. Ingawa maelezo maalum ya kiufundi bado hayajafichuliwa, maana yake iko wazi: Nvidia inatarajia na inabuni kikamilifu suluhisho kwa mifumo na matumizi ya AI ambayo ni magumu zaidi na yanayohitaji data nyingi zaidi kuliko yale yaliyopo leo. Kadiri mipaka ya AI inavyoendelea kupanuka, ikijumuisha hoja za kisasa zaidi, uelewa wa aina nyingi (multi-modal understanding), na mwingiliano wa wakati halisi (real-time interaction), hitaji la nguvu ghafi ya kompyuta litaongezeka tu. Ni karibu uhakika kwamba watengenezaji na wajenzi wa majukwaa watavutiwa na vifaa vyenye nguvu zaidi vinavyopatikana ili kufungua uwezo huu wa baadaye. Usanifu wa Rubin, uliopangwa kuzinduliwa mwishoni mwa mwaka ujao, unawakilisha dau la kimkakati la Nvidia kwenye mkondo huu unaoongezeka wa mahitaji, kuhakikisha vifaa vyake vinabaki kwenye mstari wa mbele wa maendeleo ya AI kwa siku zijazo zinazoonekana. Mzunguko huu usiokoma wa uboreshaji ni msingi mkuu wa mkakati wa Nvidia, unaolenga kuendelea kuinua kiwango na kuimarisha uongozi wake wa kiteknolojia.
Kuwezesha Mustakabali wa Kujiendesha: Mahitaji ya Agentic AI
Zaidi ya maboresho ya nyongeza katika dhana zilizopo za AI, Huang alielekeza umakini mkubwa kwa kile ambacho wengi wanaona kama hatua inayofuata ya mageuzi:agentic AI. Dhana hii inavuka mifumo ambayo hujibu tu maagizo (prompts), ikifikiria mifumo ya AI ambayo inaweza kufanya kazi kama mawakala wanaojitegemea (autonomous agents), wenye uwezo wa kuelewa malengo magumu na kutekeleza kazi za hatua nyingi kwa niaba ya mtumiaji. Fikiria kumwagiza wakala wa AI ‘panga na weka nafasi ya safari yangu ijayo ya biashara kwenda Tokyo, ukipa kipaumbele safari za ndege zisizosimama na hoteli zilizo karibu na kituo cha mikutano,’ na kuifanya itafiti chaguzi kwa uhuru, kulinganisha bei, kufanya uhifadhi, na kudhibiti uthibitisho. Mawakala hawa watahitaji kuingiliana na mifumo mingi ya nje, kufikiria kupitia vikwazo vigumu, na hata pengine kujadiliana au kubadilika kulingana na hali zisizotarajiwa.
Kuruka huku kuelekea uhuru mkubwa zaidi na utekelezaji wa kazi ngumu, kulingana na Huang, kunahitaji ongezeko kubwa la rasilimali za kompyuta. Alidai kwamba mifumo ya agentic AI inaweza kuhitaji nguvu ya usindikaji mara 100 zaidi kuliko mifumo mikubwa ya lugha (large language models) inayotawala vichwa vya habari kwa sasa. Madai haya yanatumika kama simulizi pinzani moja kwa moja kwa uvumi wa hivi karibuni kwamba kuibuka kwa mifumo inayoonekana kuwa na ufanisi zaidi au ‘rahisi kufundisha,’ kama vile DeepSeek, kunaweza kupunguza mahitaji ya GPUs za hali ya juu za Nvidia. Mtazamo wa Huang unapendekeza kinyume chake: ingawa ufanisi wa mfumo unakaribishwa, ugumu mkubwa na mahitaji ya uendeshaji ya agentic AI yenye ufanisi wa kweli yataongeza kwa kiasi kikubwa hitaji la jumla la vifaa vyenye nguvu vya usindikaji sambamba (parallel processing hardware).
Anasema kuwa wale wanaozingatia tu gharama ya mafunzo ya mifumo ya msingi wanakosa picha kubwa. Mahitaji ya inference – gharama ya kompyuta ya kuendesha AI kufanya kazi kwa wakati halisi – kwa michakato ya agentic ya kisasa, yenye hatua nyingi yatakuwa makubwa. Zaidi ya hayo, maendeleo na uboreshaji wa mawakala hawa huenda yatahitaji mafunzo endelevu na uigaji (simulation) kwa kiwango kisicho na kifani. Kwa hivyo, hata kama mafunzo ya mfumo binafsi yatakuwa na ufanisi zaidi kwa kiasi fulani, mlipuko katika wigo na uwezo unaotarajiwa kutoka kwa agentic AI utachochea, badala ya kupunguza, hamu ya vichapuzi (accelerators) kama vile vinavyozalishwa na Nvidia. Ingawa washindani hakika wanawania nafasi katika soko la vifaa vya AI, mfumo ikolojia ulioimarishwa wa Nvidia, rundo la programu (software stack - CUDA), na rekodi iliyothibitishwa katika kutoa utendaji wa hali ya juu huipa faida kubwa. Kampuni inaweka dau kwenye dhana kwamba kadiri matarajio ya AI yanavyokua, ndivyo pia utegemezi kwa silicon yake yenye nguvu utakavyoongezeka, kuhakikisha utawala wake unaenea katika wimbi hili linalofuata la mifumo yenye akili.
Zaidi ya Ulimwengu wa Kidijitali: Nvidia Yakumbatia AI ya Kimwili na Robotiki
Mizizi ya Nvidia inaweza kuwa katika kuwezesha ulimwengu wa mtandaoni kwa wachezaji wa video, lakini kampuni inazidi kuelekeza macho yake katika kuwezesha akili katika ulimwengu wa kimwili. Huang alitumia sehemu kubwa ya hotuba yake kuu kwa uwanja unaokua wa robotiki, au ‘physical AI.’ Ikitumia utaalamu wake wa miongo kadhaa katika graphics za 3D, uigaji, na injini za fizikia – ulioboreshwa kupitia utawala wake katika sekta ya michezo ya kubahatisha – Nvidia inajiweka kama mwezeshaji muhimu kwa roboti zinazoweza kutambua, kufikiri, na kutenda kwa uhuru katika mazingira halisi ya ulimwengu. Jukwaa la kampuni la Omniverse, lililobuniwa awali kwa ajili ya usanifu shirikishi na uigaji, linathibitika kuwa la thamani kubwa kwa kufundisha roboti katika mazingira halisi ya mtandaoni kabla ya kuzipeleka kimwili, kupunguza kwa kiasi kikubwa muda na gharama za maendeleo.
Huang alisisitiza uwezo wa mabadiliko wa uwanja huu, akiwahimiza wasikilizaji kutambua umuhimu wake: ‘Kila mtu, sikilizeni. Hii inaweza kuwa sekta kubwa kuliko zote.’ Kauli hii ya ujasiri inaonyesha imani kwamba robotiki yenye akili itaenea karibu katika kila sekta, kutoka utengenezaji na usafirishaji hadi huduma za afya, kilimo, na matumizi ya watumiaji. Nvidia inafikiria mustakabali ambapo roboti sio tu mashine zilizopangwa mapema bali ni vyombo vinavyoweza kubadilika, vyenye akili vinavyoweza kushughulikia kazi ngumu, zisizo na muundo.
Ili kuimarisha nafasi yake katika mazingira haya yanayoibuka, Nvidia ilitangaza ushirikiano wa kimkakati unaolenga kuharakisha maendeleo na upelekaji wa physical AI. Ushirikiano na makampuni makubwa ya magari kama General Motors unaelekeza katika kuunganisha AI ya kisasa zaidi katika magari ya umeme, ikiwezekana kuwezesha mifumo ya hali ya juu ya usaidizi wa madereva (advanced driver-assistance systems) na uwezo wa kuendesha gari kwa uhuru (autonomous driving). Ushirikiano mwingine mashuhuri unahusisha Walt Disney na Alphabet, ukilenga maendeleo mapana ya robotiki, ambayo huenda yakajumuisha maeneo kama burudani, usafirishaji, na mwingiliano kati ya binadamu na roboti. Miungano hii inaonyesha nia ya Nvidia ya kupachika teknolojia yake ndani ya mifumo ya msingi ya uendeshaji ya majukwaa ya roboti ya kizazi kijacho. Kwa kutoa ‘akili’ – moduli zenye nguvu za kompyuta na rundo la programu za kisasa – kwa mawakala hawa wa kimwili, Nvidia inalenga kuiga mafanikio yake katika kituo cha data ndani ya viwanda, maghala, nyumba, na magari ya baadaye. Msukumo huu wa kimkakati katika robotiki unawakilisha upanuzi mkubwa wa soko linaloweza kufikiwa na Nvidia, ukigusa viwanda vilivyo tayari kwa mabadiliko makubwa kupitia otomatiki na akili ya kimwili. Ni mchezo wa muda mrefu, lakini unaolingana kikamilifu na uwezo mkuu wa kampuni katika usindikaji sambamba na uigaji wa AI.
Kuabiri Soko: Mtazamo juu ya Mwelekeo wa Nvidia
Uwezo wa kiteknolojia na kasi ya soko iliyoonyeshwa na Nvidia katika GTC hauwezi kukanushwa. Hata hivyo, soko la hisa mara nyingi hufanya kazi kwa hesabu zake ngumu za matarajio, hisia, na hatari zinazoonekana. Licha ya utendaji bora wa kifedha wa kampuni katika mwaka uliopita na kiu inayoonekana kutokoma kwa chips zake za AI, bei ya hisa ya Nvidia imepata misukosuko, ikirudi nyuma kutoka viwango vyake vya juu vya wakati wote. Wasiwasi wa soko, labda ukichochewa na majadiliano kuhusu mifumo mbadala ya AI kama DeepSeek au wasiwasi mpana wa kiuchumi mkuu, umeleta kiwango cha tahadhari.
Historia imejaa mifano ya makampuni makubwa ya teknolojia yaliyotawala yakishangazwa na wavumbuzi wadogo, wepesi zaidi au mabadiliko ya kiteknolojia yenye usumbufu. Ingawa Nvidia kwa sasa inaonekana kutoweza kushindwa katika soko la chips za AI za utendaji wa juu, mazingira ni ya ushindani mkali na yanabadilika haraka. Washindani wanawekeza pakubwa, na usanifu mbadala au mafanikio katika ufanisi wa programu yanaweza kuleta changamoto kwa utawala wa Nvidia. Sababu za kijiografia zinazoathiri minyororo ya ugavi na biashara ya kimataifa pia zinawakilisha sababu ya hatari inayoendelea kwa kiongozi yeyote wa kimataifa wa semiconductor.
Hata hivyo, msimamo wa kujiamini wa Huang katika GTC unapendekeza timu ya uongozi inayofahamu vyema mienendo hii lakini isiyotetereka katika mkakati wao. Ufafanuzi wake wa maendeleo kama DeepSeek sio kama vitisho, bali kama vichocheo vinavyopanua mfumo ikolojia wa jumla wa AI – hatimaye kuendesha mahitaji zaidi ya vifaa vyenye nguvu – unaonyesha imani hii. Anafikiria mzunguko mzuri ambapo mifumo ya AI inayopatikana kwa urahisi zaidi inachochea uvumbuzi, na kusababisha matumizi magumu zaidi (kama agentic AI na robotiki) ambayo, kwa upande wake, yanahitaji kompyuta za hali ya juu sana ambazo Nvidia hutoa.
Kwa mtazamo wa uwekezaji, kutathmini Nvidia kunahitaji kusawazisha ukuaji wake wa ajabu na uongozi wa kiteknolojia dhidi ya thamani yake na hatari za asili za sekta ya teknolojia inayokwenda kasi. Hisa, hata baada ya kurudi nyuma kwake, inauzwa kwa vizidishi vinavyotarajia ukuaji mkubwa unaoendelea. Uwiano wa bei kwa mapato ya mbele (forward price-to-earnings ratio), unaoelea karibu 21 kulingana na makadirio ya mwaka mmoja kama ilivyotajwa katika baadhi ya uchambuzi wakati wa GTC, unaweza kuonekana kuwa wa kuridhisha kutokana na mwelekeo wa kampuni, lakini bado unaweka bei katika mafanikio makubwa ya baadaye. Kwa wawekezaji wanaofikiria Nvidia, matangazo ya GTC yanatoa ushahidi zaidi wa maono ya kimkakati ya kampuni na injini yake ya uvumbuzi isiyokoma. Ingawa utendaji wa zamani sio hakikisho la matokeo ya baadaye, Nvidia inaendelea kutekeleza kwa kiwango cha juu sana, ikijiweka katikati ya mabadiliko ya kiteknolojia yanayofafanua wakati wetu. Njia iliyo mbele inahusisha kuabiri ushindani mkali na matarajio makubwa, lakini ramani ya kampuni, kama ilivyofunuliwa katika GTC, inatoa hoja ya kuvutia kwa uongozi wake unaoendelea katika enzi ya AI.