Nvidia zet AI-agenten centraal in nieuwe groeistrategie

Nvidia zet AI-agenten nadrukkelijk centraal in zijn volgende groeifase. Tijdens zijn jaarlijkse GTC-conferentie in San Jose stelde het technologiebedrijf een reeks nieuwe software- en hardware-updates voor die de ontwikkeling van zulke digitale assistenten moeten versnellen. Daarmee maakt Nvidia duidelijk waar het de komende jaren groei ziet: niet alleen in chips, maar in complete systemen die taken kunnen uitvoeren voor bedrijven en gebruikers.

Topman Jensen Huang gebruikte het podium om die koers kracht bij te zetten. In zijn bekende zwarte leren jasje kondigde hij meerdere nieuwe producten aan voor een publiek van tienduizenden bezoekers. De GTC-conferentie geldt intussen als een ijkpunt voor de AI-sector, omdat veel grote spelers hun systemen bouwen op technologie van Nvidia.

Nieuwe tools rond AI-agenten

Een belangrijk deel van de aankondigingen draaide om software voor AI-agenten. Nvidia komt met hulpmiddelen, modellen en een blauwdruk waarmee bedrijven gespecialiseerde assistenten kunnen bouwen voor eigen toepassingen. Het bedrijf koppelt daar ook extra middelen aan voor agenten op OpenClaw, een open-sourceplatform dat de voorbije weken veel aandacht kreeg in Silicon Valley.

Volgens Nvidia moeten die extra middelen ervoor zorgen dat OpenClaw-agenten toegang krijgen tot systemen en bestanden zonder in te boeten op beveiliging en privacy. Dat is geen detail. Rond het platform bestonden eerder vragen van cybersecurity-experts over de risico’s van dit soort autonome software. Nvidia zegt nu net op dat punt bijkomende waarborgen te voorzien.

Huang zei ook dat Nvidia daarvoor rechtstreeks samenwerkte met OpenClaw-maker Peter Steinberger, die recent door OpenAI werd aangetrokken. Op het podium ging hij nog verder. Hij omschreef OpenClaw als het besturingssysteem voor persoonlijke AI en vergeleek het belang ervan met Mac en Windows.

Minder alleen over GPU’s

Ook aan de hardwarekant verschoof de aandacht. Nvidia gaf een update over Vera Rubin, zijn nieuwe computerplatform, dat volgens het bedrijf uit zeven chips bestaat en nu volledig in productie is. Opvallend is dat Nvidia daarbij ook een nieuwe centrale rekeneenheid naar voren schuift die steunt op CPU’s, en dus niet op de GPU’s waarmee het bedrijf groot werd.

Dat is relevant omdat AI-agenten andere soorten rekenwerk vragen dan klassieke trainingsmodellen. CPU’s zouden beter passen bij processen die nodig zijn om zulke systemen in de praktijk te laten draaien. Voor bedrijven die AI niet alleen willen trainen, maar ook breed willen inzetten in dagelijkse processen, kan dat een belangrijke verschuiving zijn.

Daarnaast haalt Nvidia ook technologie van buiten het eigen huis binnen. Het bedrijf integreert nieuwe snelle language processing units, of LPU’s, van het Amerikaanse AI-bedrijf Groq. Nvidia sloot in november volgens de aankondiging een deal van 20 miljard dollar met dat bedrijf.

Van chatbot naar uitvoerder

Het verschil tussen chatbots en AI-agenten is voor Nvidia de kern van het verhaal. Waar een chatbot vooral reageert op vragen en prompts, moeten AI-agenten zelfstandig taken kunnen afwerken. Denk aan het bouwen van websites, het opstellen van marketingvoorstellen of het versturen van e-mails. Precies daar ziet Nvidia vandaag de grootste kans.

Die focus wordt volgens het bedrijf mee gevoed door de opkomst van OpenClaw, maar ook door systemen zoals Claude Code en Cowork van Anthropic. Huang trok daar een grote conclusie uit: elk bedrijf heeft volgens hem een strategie nodig rond OpenClaw of breder rond agentische systemen. In zijn woorden is dit “de nieuwe computer”.

Daarmee probeert Nvidia ook het grotere verhaal rond de AI-hype overeind te houden. Huang stelde dat de vraag naar rekenkracht blijft stijgen en dat de markt nog lang niet aan haar plafond zit. Volgens hem kan Nvidia tegen 2027 minstens 1.000 miljard dollar omzet halen. Zijn redenering: AI is volgens hem op een punt gekomen waarop het productief werk kan uitvoeren, en daardoor breekt een nieuwe fase aan waarin inferentie steeds belangrijker wordt.

Ook blik op ruimte en netwerken

Nvidia kijkt tegelijk verder dan klassieke datacenters. Het bedrijf wil een ruimtemodule voor Vera Rubin lanceren en mikt daarmee op datacenters in de ruimte. Dat klinkt ver weg, maar het past in een bredere zoektocht van techbedrijven naar nieuwe ruimte en energie voor AI-systemen, die almaar meer capaciteit vragen.

Volgens analist Dan Ives van Wedbush ligt de focus van Nvidia daardoor niet langer alleen op computing. Hij ziet ook een duidelijke verschuiving naar netwerken en infrastructuur voor een nieuwe AI-wereld. Voor bedrijven die afhankelijk zijn van Nvidia is dat een belangrijk signaal: de chipmaker wil niet alleen onderdelen leveren, maar ook de bouwstenen voor de volgende fase van AI.