Gusto ni Jensen Huang na huwag ka nang mag-click. Sa kanyang keynote sa GTC Taipei noong Hunyo 1, ipinahayag ng CEO ng Nvidia na ang matagal nang paraan ng pakikipag-ugnayan sa mga computer sa pamamagitan ng keyboard, mouse, at screen ay tila wala nang epekto, at napalitan na ng mga AI agent na nakikinig, nauunawaan, at gumagawa para sa iyo.
Ang pangunahing bahagi ng pahayag ay ang RTX Spark superchip, na nalikha sa pakikipagtulungan sa Microsoft, na itinampok ni Huang bilang ang hardware na batayan para sa pagbabago ng mga Windows PC mula sa mga pasibong kasangkapan sa mga proaktibong kasamang tinukoy niya. Sa halip na buksan ang mga app at mag-navigate sa mga menu, ang mga gumagamit ay magiging magpapahayag lamang ng kanilang mga layunin sa simpleng wika at papayagin ang mga AI agent na gampanan ang natitirang bahagi.
Mula sa pag-click hanggang sa pakikipag-usap
Ang RTX Spark chip ay disenyo upang panaon ang mga AI agent sa loob ng isang PC, kaya ang conversational interface ay hindi lubos na nakasalalay sa cloud processing. Isipin ito hindi tulad ng paghingi kay Siri na mag-set ng timer, kundi tulad ng pag-uutos sa isang kakayahang asistente na mag-aral ng isang paksa, gumawa ng ulat, i-format ito, at i-email ito sa iyong team, lahat mula sa isang iisang sinasabing o sinasulat na utos.
Kinilala rin ni Nvidia ang kanyang OpenShell runtime at NemoClaw stack, dalawang bahagi ng infrastruktura na espesyal na nilikha para sa pag-deploy ng mga agentic AI system nang ligtas, lalo na sa mga enterprise environment kung saan mahalaga ang pagiging sensitibo ng data.
Ang OpenShell runtime ay nagbibigay ng execution layer para sa mga AI agent, habang ang NemoClaw ay nag-aalaga ng orchestration at mga security guardrails na kailangan ng mga kumpanya bago sila magbigay ng kalayaan sa autonomous software sa kanilang mga internal na sistema.
Vera Rubin at ang ekonomiks ng pagkakaroon ng kaisipan
Kumpirmado rin ni Huang na ang mga rack system na Nvidia’s Vera Rubin NVL72 ay papasok sa full production sa tag-araw ng 2026. Ang pangunahing numero dito: isang 10x pagbaba ng gastos sa inference kumpara sa mga nakaraang henerasyon. Ang inference ay ang proseso ng pagpapatakbo ng isang naitraining na AI model upang makagawa ng mga output. Ang pagbaba ng gastos na ito sa isang orden ng magnitude ay mahalaga nang lubos dahil ang inference ay kung saan nagkukunwari ang karamihan sa paggastos sa compute habang tumataas ang AI mula sa mga laboratorio ng pananaliksik patungo sa pang-araw-araw na mga produkto.
Ang partnership sa Microsoft at ano ang itinutukoy nito
Ang RTX Spark chip ay nilikha nang kasama ang Microsoft. Ang keynote ni Huang ay nagpapatuloy sa mga temang pinagpapalawig ng Nvidia sa maraming GTC event noong 2026, na bawat isa ay nagpapalalim sa mensahe na ang AI ay hindi lamang isang tampok na idinagdag sa umiiral na computing.
Ano ang ibig sabihin nito para sa mga investor
Ang 10x pagbawas sa gastos sa inference mula sa mga sistema ng Vera Rubin ay ang mas makabuluhang numero para sa mga merkado. Ang mas mura ang inference ay nagpapalawak sa addressable market para sa mga aplikasyon ng AI sa bawat industriya, na nangangahulugan na mas maraming kumpanya ang kayang ipamalas ang AI sa malaking iskala, na nangangahulugan pa ng mas maraming demand para sa hardware ni Nvidia.
Lahat ng pangunahing tagapag-disenyo ng chip at cloud provider ay nagmamadali upang bawasan ang mga gastos sa inference. Mayroon ang AMD, Intel, Google, at Amazon sa kanilang sariling mga programa sa silicon. Kung patataguyod ng Nvidia ang kanilang 10x na klaim sa mga real-world benchmark, lalawak ang kanilang liderato.