Presentate al CES 2026 le ultime novità di Nvidia sull’intelligenza artificiale, dalle piattaforme integrate ai modelli open, tra robotica, guida autonoma e infrastrutture AI.
Al Consumer Electronic Show (CES) 2026 di Las Vegas Nvidia cambia registro. Per la prima volta dopo cinque anni non arrivano nuove GPU consumer, ma la presentazione guidata dal CEO Jensen Huang è interamente dedicata all’intelligenza artificiale, alle infrastrutture e alla “physical AI”. Al centro una strategia sempre più orientata alle piattaforme integrate, dai chip ai sistemi di calcolo, fino al software e alle applicazioni industriali.
Gli annunci presentati alla fiera tech più importante al mondo ruotano attorno a un’impostazione fortemente integrata. Nvidia ha esposto chip, sistemi, soluzioni di rete, software e modelli di intelligenza artificiale come parti di un’unica piattaforma. L’attenzione è rivolta in particolare all’AI agentica, cioè a sistemi progettati per operare su orizzonti temporali lunghi e in ambienti reali, con esigenze crescenti in termini di memoria, contesto e comunicazione tra nodi.
In questo quadro la Big Tech utilizza il concetto di “AI factory” per descrivere infrastrutture standardizzate dedicate all’addestramento e all’esecuzione di modelli di grandi dimensioni, fornite come sistemi completi. Di seguito, ecco tutte le novità annunciate finora da Nvidia durante il CES 2026 di Las Vegas.
Vera Rubin, la nuova architettura per l’AI
Il principale annuncio hardware riguarda Vera Rubin, la nuova architettura che succede a Blackwell. Il lancio è avvenuto in anticipo rispetto alle attese. Nvidia descrive Vera Rubin come una piattaforma composta da sei elementi progettati per funzionare come un unico sistema di calcolo per l’intelligenza artificiale.
L’hardware comprende CPU Vera, GPU Rubin e Rubin Ultra, switch NVLink di sesta generazione, schede di rete ConnectX-9, DPU BlueField-4 e soluzioni di rete Spectrum-X con fotonica integrata. Secondo Nvidia, l’architettura è ottimizzata per l’addestramento di modelli complessi, inclusi i Mixture of Experts, con miglioramenti in termini di efficienza e costo per token rispetto alla generazione precedente.
Sistemi DGX e configurazioni rack-scale
Sul piano dei sistemi Nvidia ha presentato diverse configurazioni basate su Vera Rubin. Il Vera Rubin NVL72 viene indicato come il rack di riferimento, con 72 GPU e 36 CPU e prestazioni dichiarate di livello exaflop in FP4. A questo si affianca il Rubin Ultra NVL288, una configurazione di dimensioni maggiori con 288 GPU e 144 CPU.
Queste soluzioni confluiscono nella nuova generazione di sistemi DGX. DGX Rubin NVL72 è destinato principalmente all’addestramento dei modelli, mentre DGX Rubin NVL8 è progettato per l’inferenza. Nvidia prevede la disponibilità dei sistemi basati su Rubin nella seconda metà del 2026 attraverso i suoi partner.
leggi anche
I robot cucineranno la nostra cena e noi spegneremo i nostri smartphone. Ecco cosa aspettarci dal 2026
Networking e memoria di contesto
Una parte rilevante degli annunci riguarda componenti infrastrutturali complementari alle GPU. Nvidia pone particolare enfasi sulle soluzioni di rete Spectrum-X, che includono switch Ethernet con fotonica integrata e che vengono presentate come un elemento chiave per migliorare le prestazioni dell’inferenza e l’efficienza energetica.
Sul fronte della memoria, Nvidia introduce una piattaforma di “inference context memory”, pensata per estendere la quantità di contesto gestibile dai modelli durante l’esecuzione. L’obiettivo è supportare applicazioni di AI agentica che richiedono l’accesso a informazioni su intervalli temporali più lunghi, riducendo i limiti legati alla sola memoria del modello.
Physical AI e robotica
Ampio spazio è stato dedicato alla physical AI, termine con cui Nvidia indica l’applicazione dell’intelligenza artificiale a sistemi in grado di percepire e agire nel mondo fisico. L’azienda ha presentato una serie di modelli e strumenti destinati allo sviluppo e alla valutazione di sistemi robotici.
Isaac GR00T N1.6 viene indicato come modello open di tipo vision-language-action per l’apprendimento di competenze robotiche. Isaac Lab Arena è invece un ambiente di valutazione pensato per testare su larga scala le politiche di controllo. A questi si affianca Cosmos Reason 2, focalizzato sul miglioramento del ragionamento fisico, insieme alla piattaforma Cosmos per la generazione di dati sintetici utili all’addestramento.
Per l’esecuzione sul campo Nvidia propone poi Jetson T4000 come piattaforma di edge computing per la robotica, integrata in una flusso che collega addestramento, simulazione e distribuzione.
leggi anche
Cosa sappiamo su GENE.01, il primo robot umanoide della startup italiana Generative Bionics
Guida autonoma e piattaforma Drive
Nel settore automotive Nvidia ha confermato l’utilizzo della piattaforma Drive AV sulla nuova Mercedes-Benz CLA del 2026. Il veicolo integra sistemi di guida assistita di Livello 2 avanzato, che combina il controllo automatico di sterzo, accelerazione e frenata, ma richiede che il conducente resti sempre attento e pronto a intervenire. La società prevede la possibilità di guida “hands free” (senza mani) sulle strade statunitensi entro la fine dell’anno.
Alla base del sistema c’è l’architettura Hyperion, che combina capacità di calcolo e ridondanza dei sensori. Nvidia ha inoltre presentato Alpamayo, una famiglia di modelli open source, strumenti di simulazione e dataset per lo sviluppo della guida autonoma. L’azienda ha reso disponibili 1.700 ore di dati di guida e un framework di simulazione open source, posizionando la piattaforma come base di sviluppo per sistemi di Livello 4, ovvero i veicoli in grado di guidare autonomamente in determinate condizioni o aree geografiche senza intervento umano.
Modelli open e famiglia Nemotron
Sul fronte software Nvidia ha annunciato l’espansione della famiglia di modelli open Nemotron-3. Le novità includono varianti Llama Nemotron-3 da 70, 34 e 8 miliardi di parametri, insieme a nuovi dataset e strumenti per la creazione di agenti specializzati.
Tra i nuovi lanci figura Nemotron-CC, un corpus multilingue da 1,4 trilioni di token che copre oltre 140 lingue. Nvidia ha inoltre presentato il dataset Granary, pensato per migliorare le prestazioni dei modelli in contesti aziendali.
Gaming: DLSS, G-Sync e GeForce Now
Nonostante l’assenza di nuove GPU, Nvidia ha annunciato aggiornamenti anche per il segmento gaming. La tecnologia DLSS 4.5 è ora disponibile per tutte le GPU RTX e introduce miglioramenti nella qualità dell’immagine e nella riduzione degli artefatti. La nuova versione utilizza un modello transformer di seconda generazione ed è supportata da oltre 400 giochi e applicazioni. Sulle GPU RTX 50 è prevista una modalità di Multi Frame Generation fino a 6x.
Per i display Nvidia, ci sono i nuovi monitor G-Sync Pulsar da 27 pollici, con risoluzione 1440p, refresh rate fino a 360Hz e sensori ambientali per la regolazione automatica di luminosità e colore. GeForce Now si espande con app native per Linux e Amazon Fire TV e con il supporto completo ai controller di volo su Microsoft Flight Simulator 2024.
© RIPRODUZIONE RISERVATA
