Nvidia GTC 2026: Cosa devi sapere sull’evento annuale più importante di Nvidia

Nvidia GTC 2026: Principali punti salienti e annunci attesi

L'evento di punta di Nvidia, GTC 2026, sta per iniziare a San Jose, California, con il CEO Jensen Huang che terrà il discorso di apertura. La presentazione, prevista per le 13:00 ET presso il SAP Center, offrirà a sviluppatori, analisti e media un’anteprima dei piani di Nvidia per il prossimo anno.

Jensen Huang, noto per la sua iconica giacca di pelle, utilizza di solito il suo keynote per svelare una serie di nuovi prodotti e aggiornamenti e anche quest’anno ci si aspetta che segua questa tradizione. Negli ultimi mesi, Nvidia ha attivamente stretto partnership con società sia hardware che software, e l’evento probabilmente farà luce su come queste collaborazioni stanno influenzando le offerte di chip AI dell’azienda.

Una partnership degna di nota dell’ultimo anno è l’accordo non esclusivo di Nvidia per utilizzare la tecnologia di inferenza di Groq, annunciato a dicembre. Insieme a questo accordo, Nvidia ha assunto il fondatore di Groq, Jonathan Ross, il presidente Sunny Madra e molti altri importanti dirigenti.

Groq è specializzata nella creazione di language processing units (LPUs), chip ottimizzati per l’esecuzione di modelli AI. L’azienda sostiene che i suoi processori possono gestire modelli AI e linguistici di grandi dimensioni con un’efficienza fino a dieci volte superiore rispetto alle GPU tradizionali.

Man mano che l’industria AI sposta l’attenzione dall’addestramento dei modelli all’inferenza, la domanda di chip che possano eseguire applicazioni AI in modo efficiente e a costi contenuti è sempre maggiore. Sebbene le GPU di Nvidia siano riconosciute per le loro prestazioni, integrare la tecnologia di Groq o introdurre un chip dedicato per l’inferenza potrebbe risolvere le preoccupazioni dei clienti che potrebbero rivolgersi a processori più specializzati in futuro.

Possibili nuovi CPU per laptop

Si specula anche che Nvidia possa lanciare i tanto attesi CPU per laptop al GTC. Secondo diversi report, sono in sviluppo due nuovi chip, N1 e N1X, per alimentare laptop Windows. Questi processori saranno basati sull’architettura Arm, simile a quella di Qualcomm, ma si prevede siano ottimizzati per le prestazioni di gioco. Dato la forte reputazione di Nvidia tra i gamer grazie alle sue GPU, un CPU dedicato potrebbe rapidamente guadagnare popolarità.

La tecnologia Nvidia alimenta già le console Switch di Nintendo ed è stata utilizzata in vari computer, quindi l’espansione nel settore CPU per laptop sarebbe una progressione naturale. Questa mossa aiuterebbe Nvidia a mantenere il legame con la comunità gaming mentre si concentra sempre di più sulle soluzioni per i data center.

Tuttavia, è importante notare che questi nuovi CPU difficilmente eguaglieranno i ricavi generati dai prodotti principali di Nvidia, come GPU e soluzioni di rete. Nel 2025, il settore gaming dell’azienda ha registrato vendite per 22,5 miliardi di dollari, mentre il segmento dei data center ha raggiunto i 193,5 miliardi di dollari.

Guardando al futuro: piattaforme AI e innovazioni software

Oltre all'hardware, ci si aspetta che Jensen Huang condivida maggiori dettagli sulle imminenti piattaforme AI Vera Rubin di Nvidia e Vera Ultra, il cui rilascio è previsto per la seconda metà del 2027. Potrebbero inoltre essere rivelati altri dettagli sull’imminente GPU Feynman, prevista per il 2028.

Dal lato software, Nvidia potrebbe lanciare una piattaforma proprietaria per il deployment di agenti AI, nota come NemoClaw. Questo servizio permetterebbe alle aziende di implementare agenti AI nei loro sistemi.

Nvidia mette spesso in risalto le proprie competenze software, mostrando modelli AI open-source che spaziano dalla simulazione della fisica reale all’avanzamento delle tecnologie dei veicoli autonomi. Il lancio di una piattaforma per agenti AI sarebbe una mossa strategica, dato il crescente interesse per questi agenti nell’industria.

I partecipanti possono inoltre attendersi altri annunci software, tra cui sviluppi nell’AI fisica e nella robotica – un settore che Huang ritiene possa diventare un mercato da migliaia di miliardi di dollari.

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