Nvidia-sjef ser $1T i etterspørsel etter AI-brikker innen 2027 på GTC

Nvidia forventer at bestillinger av neste generasjons kunstig intelligens-brikker kan nå $1T innen 2027, noe som understreker den enorme datakraftetterspørselen skapt av den raske ekspansjonen av AI-teknologier.

Under Nvidias årlige GTC-utviklerkonferanse i San Jose, California, sa administrerende direktør Jensen Huang at etterspørselen etter selskapets kommende Blackwell- og Vera Rubin-brikkesystemer akselererer etter hvert som oppstartsbedrifter og store teknologiselskaper skalerer opp sin AI-infrastruktur.

“If they could just get more capacity, they could generate more tokens, their revenues would go up,” Huang sa under sitt hovedinnlegg.

Nvidia-aksjen stengte 1,63 % opp på mandag etter kunngjøringene.

Selskapet estimerte tidligere en inntektsmulighet på $500 billion fra de to brikkearkitekturene, men Nvidia-ledelsen mener nå at etterspørselen vil overstige disse tidligere anslagene.

Finansdirektør Colette Kress sa forrige måned at selskapet forventer at veksten i år vil overgå det tidligere anslaget.

Nvidia anslår enorm etterspørsel etter AI-infrastruktur

Huangs kommentarer fremhever den enorme etterspørselen etter datakraft drevet av kunstig intelligens.

Nvidias grafikkprosessorer (GPU-er) har blitt ryggraden i moderne AI-systemer og bidrar til å drive alt fra store språkmodeller til avansert autonom programvare.

Etter hvert som AI-bransjen utvikler seg fra chatbot-lignende applikasjoner til agentiske systemer som kan utføre komplekse oppgaver gjennom flere programvareagenter, øker de beregningsmessige kravene raskt.

“The inference inflection has arrived,” sa Huang på konferansen.

Han bemerket også at etterspørselen etter datakraft har skutt i været.

Ifølge Huang har etterspørselen etter AI-datakraft økt én million ganger de siste to årene.

Denne bølgen driver en enestående utbygging av AI-infrastruktur, inkludert datasentre utstyrt med Nvidias høyytelsesbrikker.

Selskapet sa tidligere i år at kvartalsinntektene forventes å stige omtrent 77 % år over år til om lag $78 billion, noe som forlenger en bemerkelsesverdig periode med rask vekst.

Nvidia har nå rapportert 11 sammenhengende kvartaler med inntektsvekst over 55 %.

Nye brikker og AI-systemer avduket på GTC

Samtidig med etterspørselsprognosene avduket Nvidia flere nye teknologier utviklet for å støtte neste fase av AI-utviklingen.

En av høydepunktene var Vera, en ny CPU spesielt utviklet for agentiske AI-arbeidsbelastninger.

Nvidia sa at prosessoren er dobbelt så energieffektiv og 50 % raskere enn tradisjonelle rack-skala CPU-er.

Selskapet introduserte også et Vera CPU-rack som integrerer 256 væskekjølte Vera-CPU-er og kan støtte mer enn 22,500 samtidige CPU-miljøer.

Flere store hyperscalers samarbeider allerede med Nvidia om systemet.

“Vera is arriving at a turning point for AI. As intelligence becomes agentic — capable of reasoning and acting — the importance of the systems orchestrating that work is elevated,” sa Huang.

“With breakthrough performance and energy efficiency, Vera unlocks AI systems that think faster and scale further.”

Selskapet presenterte også Groq 3 Language Processing Unit (LPU), den første brikken produsert etter Nvidias $20 billion aktivakjøp av oppstartselskapet Groq i desember.

Brikken er utviklet for å forbedre AI-behandlingen ved å øke minnekapasiteten og akselerere GPU-arbeidsbelastninger.

Nvidia planlegger å levere Groq 3 LPU i tredje kvartal.

Neste generasjons AI-infrastruktur tar form

Nvidia forbereder seg også på å lansere sitt Vera Rubin rack-skala system senere i år, som selskapet sier gir ti ganger bedre ytelse per watt sammenlignet med det forrige Grace Blackwell-systemet.

Energieffektivitet har blitt en hovedbekymring etter hvert som AI-infrastrukturen ekspanderer globalt, med datasentre som krever enorme mengder strøm.

For å ytterligere forbedre ytelsen introduserte Nvidia et Groq LPX-rack som kan romme 256 LPUs utviklet for å operere sammen med Vera Rubin-systemet.

Huang sa at den nye rack-konfigurasjonen kan øke antall tokens per watt for Rubin-GPU-er med 35 ganger.

“We united, unified two processors of extreme differences, one for high throughput, one for low latency. It still doesn’t change the fact that we need a lot of memory,” sa Huang.

“And so we’re just going to add a whole bunch of Groq chips, which expands the amount of memory it has.”

Med blikket mot fremtiden ga Nvidia også en forhåndsvisning av Kyber, en prototypearkitektur som vil danne grunnlaget for selskapets neste generasjons rack-skala datasystemer.

Designet integrerer 144 GPU-er arrangert vertikalt i compute-trays for å øke tetthet og redusere latens.

Kyber vil bli innlemmet i Vera Rubin Ultra, Nvidias neste store AI-infrastruktursystem som forventes å leveres i 2027.

Kunngjøringene forsterker Nvidias posisjon i sentrum av det globale AI-infrastrukturløpet, ettersom selskaper konkurrerer om å distribuere stadig kraftigere datasystemer for å støtte avanserte kunstig intelligens-applikasjoner.