[AINews] NVIDIA GTC : Jensen met le paquet sur OpenClaw et Vera CPU et annonce 1 000 milliards de dollars de commandes pour 2027
NVIDIA a frappé fort lors de sa conférence GTC, avec un Jensen Huang en grande forme pour son keynote de deux heures non scripté. Le PDG a annoncé que les commandes pour ses futures puces atteindraient 1 000 milliards de dollars d'ici 2027, confirmant une demande structurelle massive pour l'infrastructure IA. Les architectures Blackwell et Rubin s'écoulent à un rythme record, et la firme a dévoilé Vera, son nouveau CPU maison destiné à compléter l'écosystème data center.
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La séquence la plus remarquée du keynote a été consacrée à OpenClaw, le projet open source de robotique et d'agents physiques. Jensen en a vanté les mérites avant d'en souligner publiquement les failles de sécurité, pour mieux pitcher la réponse maison : NemoClaw, la couche de sécurité et de guardrails développée par NVIDIA. Ce mouvement illustre la stratégie récurrente de l'entreprise : identifier une friction dans l'écosystème open source, puis proposer une solution propriétaire comme standard de facto.
En parallèle, l'écosystème IA a été animé par plusieurs signaux forts cette semaine. OpenAI a confirmé que Codex dépasse désormais 2 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, soit une progression de près de 4x depuis le début de l'année. GPT-5.4 aurait atteint 5 000 milliards de tokens par jour en moins d'une semaine, générant 1 milliard de dollars de revenus annualisés nets supplémentaires selon @sama et @gdb. Du côté de la recherche, le papier Attention Residuals de Moonshot AI (modèle Kimi Linear 48B) a suscité débat : gain de 1,25x en efficacité de calcul revendiqué, mais des chercheurs dont @behrouz_ali pointent des chevauchements avec des travaux antérieurs comme DeepCrossAttention.
La semaine marque aussi une accélération de l'infrastructure autour des agents de code : LangChain a lancé LangGraph CLI, AssemblyAI a publié un skill standardisé pour Claude Code, Codex et Cursor, et Andrew Ng a étendu Context Hub avec des boucles de feedback pour agents. La convergence vers un stack d'outillage unifié, fichiers de skills, docs temps réel, mémoire procédurale extraite de GitHub, dessine ce qui pourrait devenir l'infrastructure standard des agents de développement autonomes.
Les laboratoires et entreprises européens déployant des infrastructures IA devront intégrer les nouvelles architectures NVIDIA (Vera CPU, Rubin) dans leur feuille de route hardware, avec des implications budgétaires majeures sur les prochains cycles d'investissement.