Puntos clave de la presentación de Huang en CES: 1. En el ámbito de la infraestructura y la potencia de cálculo, NVIDIA ha roto los límites físicos mediante un "diseño de colaboración extrema", reestructurando la lógica de costos de los centros de datos. Ante el cuello de botella del crecimiento de solo 1.6 veces en el número de transistores, NVIDIA ha forzado un aumento de 5 veces en el rendimiento de inferencia a través de la plataforma Vera Rubin, la interconexión NVLink 6 y la plataforma de almacenamiento de memoria de contexto de inferencia impulsada por BlueField-4, reduciendo el costo de generación de tokens a 1/10. El objetivo central en este nivel es resolver los problemas de "no se puede calcular" y "no se puede recordar" (el muro de la memoria) de la IA Agente, allanando el camino para la transición de la IA de entrenamiento a la inferencia a gran escala. 2. En el ámbito de la evolución del modelo, NVIDIA ha establecido formalmente la transición del paradigma de "IA generativa" a "IA de inferencia" (Escalado en el momento de la prueba). Jensen Huang enfatizó que la IA ya no es solo una pregunta y respuesta única, sino un proceso de cadena de pensamiento que requiere múltiples pasos de reflexión y planificación. A través de los modelos de código abierto Alpamayo (inferencias de conducción autónoma), Cosmos (modelo del mundo físico) y la serie Nemotron (agentes), NVIDIA está impulsando a la IA a poseer capacidades de razonamiento lógico y memoria a largo plazo, permitiéndole manejar escenarios complejos de cola larga que no ha visto antes. 3. En el ámbito de la implementación física, NVIDIA anunció que la "IA física" ha entrado oficialmente en la fase de monetización comercial, rompiendo la situación en la que la IA solo existía en la pantalla. La presentación estableció un cronograma para que los vehículos de Mercedes-Benz salgan a la carretera en el primer trimestre de 2026 y mostró la profunda colaboración de pila completa con Siemens en el metaverso industrial. Al conectar el entorno de simulación Omniverse, la generación de datos sintéticos y los modelos de control robótico, NVIDIA está inyectando masivamente la capacidad de IA desde este "mundo suave" en la nube de Internet hacia el "mundo duro" de automóviles, fábricas y robots.