Goldman Sachs: Key Takeaways From Nvidia CEO Huang’s CES Keynote On Advancing AI At “Incredible Pace”

Goldman Sachs’ tech-analytikere Toshiya Hari og Anmol Makkar deltog i hovedtalen og delte tirsdag morgen syv vigtige hovedpunkter fra præsentationen med deres klienter:

1. RTX Blackwell-familien: Mr. Huang introducerede GeForce RTX 50-seriens desktop- og laptop-GPU’er til gamere, skabere og udviklere, baseret på Blackwell-arkitekturen. Med AI-drevet rendering (dvs. AI vil øge billedhastigheden ved at generere tre billeder for hvert renderet billede) vil RTX 5090 levere 2x ydeevnen af RTX 4090, mens RTX 5070 til $549 vil have ydeevne svarende til RTX 4090, som koster $1.599. GeForce RTX 5090-GPU’en vil indeholde 92 milliarder transistorer med 3.352 AI TOPS regnekraft.
2. Tre skaleringslove: I tråd med sin besked under selskabets regnskabskald i november fremhævede Mr. Huang tre skaleringslove, der vil drive efterspørgslen efter accelereret computing fremover: a) præ-træningsskalering (mere computerkraft anvendt på mere data for at skabe modeller af højere kvalitet), b) post-træningsskalering (anvendelse af forstærkningslæring til forbedring af outputkvalitet) og c) test-tidsskalering eller ræsonnement (modeller, der udvikler evner til at ræsonnere og tænke).
3. Blackwell i fuld produktion: Modsat nogle investorbekymringer understregede Mr. Huang, at Blackwell-baserede systemer var i fuld produktion, og at hver cloud-tjenesteudbyder havde Blackwell-baserede systemer kørende. Han diskuterede også behovet for at reducere omkostningerne ved beregning, efterhånden som modeller som OpenAI’s o1 og o3 samt Googles Gemini Pro bliver mere komplekse (dvs. udvikler ræsonnements- og tænkningsevner). Blackwell leverer 4x bedre ydeevne per watt og 3x bedre ydeevne per dollar sammenlignet med Hopper. Nvidia forventes at innovere og konsekvent levere lavere omkostninger per beregningsenhed med kommende forbedringer som Blackwell Ultra i anden halvdel af 2025 og Rubin i 2026.
4. Nvidia Llama Nemotron Language Foundation Models: Mr. Huang annoncerede Nvidia Llama Nemotron-sproglige fundamentmodeller, baseret på Metas Llama LLM og optimeret til agentisk AI til virksomheder. Disse modeller hjælper udviklere med at skabe og implementere skræddersyede AI-agenter til en bred vifte af anvendelser, herunder svindeldetektion, kundesupport og optimering af lagerstyring. Llama Nemotron-modellerne vil være tilgængelige i tre størrelser: a) Nano – omkostningsoptimeret til applikationer med lav ventetid, b) Super – designet til høj gennemstrømning og c) Ultra – designet til højeste præcision og datacenteranvendelser.
5. Nvidia Cosmos: Nvidia præsenterede også Cosmos, en omfattende platform bestående af “world foundation models,” tokenizers og databehandlingsværktøjer designet til fysiske AI-systemer som autonome køretøjer og humanoide robotter. Selvom disse systemer er dyre i både penge og data/test, demokratiserer Cosmos udviklingsprocessen gennem syntetiske data til træning og evaluering. Anvendelser inkluderer: a) generering af alle mulige fremtidige AI-resultater for at vælge den bedste vej, b) let søgning efter specifikke træningsscenarier som sneklædte veje eller lagerproblemer, og c) generering af fotorealistiske videoer fra kontrollerede 3D-scenarier skabt i Omniverse-platformen.
6. Udvikling af tre robotter: NVIDIA sigter mod at muliggøre udviklingen af tre robotter, som, hvis succesfulde, vil blive “den største teknologiindustri, verden nogensinde har set”: 1) Agentisk AI, 2) Selvstyrende biler og 3) Humanoide robotter. Et kritisk trin for udvikling af humanoide robotter er behandling af imitationsdata. NVIDIA vil afhjælpe denne flaskehals gennem Omniverse-genererede bevægelser, hvilket tillader træning uden fysiske menneskedemonstrationer og derved reducerer træningstiden betydeligt.
7. Nvidia Project DIGITS: I modsætning til trenden med stadig større supercomputere præsenterede NVIDIA DIGITS, en system-on-chip, der kører GB10 Grace Blackwell Superchip, med 128GB sammenhængende hukommelse og op til 4TB NVMe-lagring. DIGITS er optimeret til at passe på et skrivebord og kan køre op til 200 milliarder parameter LLM’er med 1 petaflop FP4-præcision. DIGITS muliggør supercomputing for forskere og udviklere uden afhængighed af eksterne/cloud AI-acceleratorklynger og vil være tilgængelig i andet kvartal af 2025 til priser fra $3.000.

Analytikerne gentog deres “Køb”-anbefaling på Nvidia og fastholdt en 12-måneders kursmål på $165.

Nvidia-aktien steg til et rekordhøjt niveau på omkring $152 før Huang’s keynote mandag aften. Tirsdag kl. 10:30 ET faldt aktien dog 2,5% og blev handlet til $145. Bemærkelsesværdigt oplevede aktien kraftig modstand over $140 i slutningen af 2024.

CES vil tiltrække over 150.000 deltagere og mere end 4.500 udstillere frem til lørdag.