Op Nvidia's GTC-conferentie in Berlijn presenteerde CEO Jensen Huang Europa als het toekomstige centrum van de 'AI-economie': met humanoïde robots, AI-agenten en modulaire supercomputers. Zijn belangrijkste boodschap: het is voor landen belangrijk niet alleen andermans AI te gebruiken, maar zelf robots, fabrieken en digitale producten op basis daarvan te maken.
Wat er in Berlijn werd getoond
Nvidia presenteerde Agile ONE SN — een referentiemodel van een humanoïde robot op het Isaac GR00T-platform. Hij heeft 31 bewegingsvrijheidsgraden en is bedoeld voor onderzoekers: het doel is de voorbereiding van een robot voor experimenten te verkorten van meerdere weken tot enkele dagen.
Het bedrijf breidde ook het open roboticaplatform Isaac uit: het voegde datasets, simulatiehulpmiddelen en updates voor het trainen van robots toe. Huang noemde wat er gebeurt de nadering van een 'ChatGPT-moment voor robotica' — dat wil zeggen een periode waarin universele robots massaal buiten de laboratoria kunnen beginnen te treden.
Aparte aandacht ging naar de rekeninfrastructuur. Nvidia toonde een modulair datacenter DSX Pod: kant-en-klare racks met Vera Rubin-chips worden in een container geleverd en kunnen in ongeveer 14 dagen worden opgestart, in plaats van in maanden of jaren van bouw van een gewoon datacenter.
Waarom dit belangrijk is voor Europa
Huang is van mening dat Europa deelnemer kan worden aan de volgende industriële revolutie — niet per se door nieuwe taalmodellen of chips te maken, maar door robots, slimme machines, gereedschappen en complete door AI bestuurde fabrieken te produceren.
'Elk bedrijf in Europa zal een AI-bedrijf worden', verklaarde hij op de conferentie. Volgens zijn logica zullen degenen die niet alleen kant-en-klare diensten invoeren, maar hun eigen AI-systemen bouwen voor industrie, logistiek, geneeskunde en productie, het voordeel krijgen.
Wat dit in de praktijk betekent
Als de plannen van Nvidia werkelijkheid worden, zal het voor Europese bedrijven gemakkelijker zijn lokale AI-capaciteit op te starten en fysieke AI te ontwikkelen — robots en autonome machines die in de echte wereld werken. Voor het bedrijfsleven kan dit een snellere invoering van automatisering betekenen, en voor onderzoekers toegankelijkere hulpmiddelen om robots te maken en te trainen.
Maar dit is voorlopig een strategie en een voorspelling, geen voldongen feit: het grootschalige effect hangt af van de beschikbaarheid van elektriciteit, investeringen, regelgeving en hoe snel Europese bedrijven dergelijke technologieën beginnen te gebruiken.
