Tag Archives: nvidia

NVIDIA heeft Cosmos 3 Edge gelanceerd, een AI-platform specifiek voor lokale robotica en computervisie. Het platform brengt NVIDIA’s Cosmos-technologie naar edge-apparaten, waardoor robots en machines AI-modellen kunnen draaien zonder afhankelijk te zijn van cloudverbindingen.

Cosmos 3 Edge is gebouwd op de NVIDIA Jetson-architectuur en richt zich op fabrikanten die intelligentie direct in hun machines willen inbouwen. Denk aan robotarmen in fabrieken, autonome voertuigen in magazijnen en inspectiesystemen die in realtime defecten detecteren. De Edge-variant verwerkt videobeelden en sensordata lokaal, wat lagere latentie en betere privacy biedt dan cloud-afhankelijke oplossingen.

De lancering sluit aan bij NVIDIA’s bredere push naar fysieke AI. Eerder deze maand kondigde het bedrijf al samenwerkingen aan met Japanse roboticapioniers die op het Cosmos-platform bouwen. Met de Edge-variant maakt NVIDIA de stap van datacenter naar de werkplek, waar de meeste robots daadwerkelijk opereren.

In een $400 miljoen tellende deal zijn inference-chips voor het eerst als onderpand gebruikt in plaats van Nvidia GPU’s. De transactie markeert een symbolische verschuiving in hoe de markt naar AI-hardware kijkt: GPU’s zijn niet langer de enige categorie die als financieel onderpand wordt aanvaard.

Nvidia’s GPU’s waren jarenlang de facto standaard voor zowel training als inference, en dat maakte ze ook tot een financieel activum. Dat inference nu op gespecialiseerde chips kan worden afgerekend, betekent dat de rekenkracht versnipperd raakt over meer leveranciers. De monopoly-positie van Nvidia op dit segment wordt daarmee niet opgeheven, maar krijgt wel een serieuze demper.

Voor beleggers en leners was de vraag altijd of alleen een Nvidia H100 als onderpand voldeed. Nu een inference-chip ook volstaat, liggen er nieuwe routes open voor bedrijven die AI-werklasten willen financieren zonder afhankelijk te zijn van één chipleverancier. De markt voor secundaire GPU-handel groeit al; deze deal voegt een nieuw hoofdstuk toe aan hoe AI-hardware als bezit wordt beschouwd.

NVIDIA’s GeForce RTX 50 SUPER GPU’s zijn aangekomen bij add-in board partners, maar de levering ligt tijdelijk stil vanwege onbesliste geheugenprijzen. De kaarten zijn klaar voor productie, maar wachten op definitieve afspraken over geheugenkosten.

De RTX 50 SUPER-serie is de volgende generatie consumentengrafische kaarten van NVIDIA, gebouwd op de Blackwell-architectuur. AIB-partners hebben de hardware in huis, wat betekent dat een lancering dichtbij is zodra de prijsonderhandelingen rond zijn. De vertraging is typerend voor de spanning tussen GPU-fabrikanten en geheugenleveranciers in een markt die door AI-vraag onder druk staat.

Voor NVIDIA is de consumentenkaartenmarkt een bijzaak geworden naast de datacenterverkoop, maar de RTX-SUPER-lijn blijft belangrijk voor merkbekendheid en omzet. Gamers wachten ongeduldig op prestatieverbeteringen ten opzichte van de vorige generatie.

NVIDIA en Japan hebben een samenwerking aangekondigd voor de bouw van ‘s werelds eerste nationale AI-infrastructuur. Het Noetra-consortium bouwt een AI-fabriek met een vermogen van 140 megawatt en 27.500 Vera Rubin GPU’s, bestemd voor de ontwikkeling van fysieke AI en robotica.

De fabriek markeert een verschuiving van traditionele cloud-AI naar nationale soevereiniteit over rekenkracht. Japan werkt met NVIDIA aan een infrastructuur die AI-ontwikkeling binnen eigen landsgrenzen mogelijk moet maken, op een schaal die tot nu toe voorbehouden was aan grote Amerikaanse techbedrijven.

De keuze voor Vera Rubin-chips, NVIDIA’s nieuwste CPU-architectuur voor AI op schaal, onderstreept de ambitie. De GPU’s zijn ontworpen voor inferentie op grote schaal en agentic AI-workloads, wat aansluit bij Japan’s focus op fysieke AI-toepassingen in robotica en productie.

De deal komt in een week waarin NVIDIA’s GPU-rekenprijs met 40 procent steeg en Apple overweegt chipbedrijven over te nemen om minder afhankelijk te worden van NVIDIA. De Japanse overeenkomst versterkt NVIDIA’s positie als onmisbare schakel in de wereldwijde AI-infrastructuur, ondanks de groeiende druk op het bedrijf.

NVIDIA presenteert twee nieuwe Jetson Thor-modules die geavanceerde robotica en edge AI toegankelijker maken. De T3000 en T2000 brengen de Blackwell-architectuur naar compacte, energiezuinige systemen waarmee bedrijven robotica van lab naar massaproductie kunnen tillen.

De T3000 levert 865 FP4 teraflops in een behuizing die half zo groot is als de vorige T5000, met 32GB geheugen en 273GB/s bandbreedte. Dat is voldoende voor grote taalmodellen, vision-language-modellen en wereldmodellen op de rand van het netwerk. De T2000 richt zich op bredere edge-AI-toepassingen met 400 teraflops en 16GB geheugen, een instapmodel voor visuele AI-agents en mobiele robots.

Naast de hardware introduceert NVIDIA agent skills voor Jetson: AI-agents die geheugenoptimalisatie automatiseren waardoor ontwikkelaars weken werk besparen. Bedrijven als UBTech en Agile Robots_reduceerden geheugengebruik met 15GB, waardoor ze konden overstappen naar goedkopere modules. Het Jetson-portfolio dekt nu 70 TOPS tot 2.000 teraflops, een scalaalbaar platform voor vrijwel elke edge-AI-workload.

Een Amerikaanse handelsfunctionaris heeft bevestigd dat NVIDIA is begonnen met het verschepen van H200 AI-chips naar China. Het aantal geleverde chips is volgens de functionaris zeer beperkt, maar het markeert wel de eerste officiële bevestiging dat de chip daadwerkelijk Chinese bodem bereikt.

De H200 is een van NVIDIA’s krachtigste AI-chips. Eerder deze maand maakte China bekend dat AI-bedrijven de chips mochten kopen, en de VS had in juni al exportvergunningen versoepeld voor bepaalde landen. De huidige bevestiging sluit die keten af: van beleidsruimte tot daadwerkelijke levering.

Voor NVIDIA is de Chinese markt ondanks geopolitieke spanningen te groot om te negeren. Het bedrijf verloor eerder deze maand een biljoen dollar aan marktwaarde, deels door onzekerheid over exportbeperkingen. Leveringen aan China, zelfs in kleine aantallen, zijn een signaal dat de handelsrelatie rond AI-chips niet volledig is bevroren. Wel blijft de vraag of de beperkte volumes genoeg zijn om NVIDIA’s omzetverwachtingen te rechtvaardigen.

Google richt zich op de AI-chipmarkt die tot nu toe door NVIDIA wordt gedomineerd. Het bedrijf investeert in eigen siliconen om afhankelijkheid van NVIDIA’s GPU’s te verminderen en een concurrentiepositie op te bouwen in de hardware die AI-modellen aandrijft.

NVIDIA’s positie lijkt onaantastbaar, maar de dynamiek verschuift. Grote techbedrijven ontwikkelen steeds vaker eigen AI-chips: Google met zijn TPU’s, Meta met eigen siliconen, en Amazon met Trainium. Elk bedrijf dat eigen hardware maakt, vermindert de afhankelijkheid van NVIDIA’s GPU’s.

De uitdaging voor NVIDIA is dat zijn klanten tegelijk concurrenten worden. Google’s zet naar de AI-chipmarkt is meer dan een tactische stap: het is een strategische verschuiving die NVIDIA’s greep op de infrastructuurmarkt op de lange termijn kan ondermijnen.

De markt die NVIDIA zelf creëerde, begint het bedrijf nu in te halen. Onderzoek onder 573 bedrijven toont aan dat 86 procent van de enterprises hun GPU‘s op minder dan halve capaciteit laat draaien.

De onderbenutting is symptomatisch voor een markt in transitie. Bedrijven kochten massaal AI-infrastructuur aan in de afgelopen twee jaar, maar blijken de hardware niet efficiënt in te kunnen zetten. Tegelijk drukt DeepSeek met 75 procent prijsverlaging op zijn V4-Pro-model de rekenkosten omlaag, wat de behoefte aan dure rekencapaciteit verder vermindert.

Voor NVIDIA betekent dit een ongemakkelijke realiteit. Het bedrijf domineert de AI-rekenmarkt, maar de klanten die het aan boord haalde, beginnen zich af te vragen of de investering opweegt tegen het rendement. De volgende groeigolf hangt af van of NVIDIA enterprises kan helpen hun GPU’s productiever in te zetten, in plaats van alleen meer hardware te verkopen.

NVIDIA is meer dan 1 biljoen dollar aan marktwaarde kwijtgeraakt en zakt terug naar het niveau van voor de AI-hype. Het aandeel daalde fors na bezorgdheid over de brede AI-vraag en concurrentie van andere chipmakers.

Morgan Stanley waarschuwt beleggers dat de AI-vraag breder moet worden dan alleen NVIDIA voor het aandeel te herstellen. Andere chipproducenten winnen terrein, en de vraag verschuift van individuele GPU’s naar complete AI-platforms. NVIDIA’s recente samenwerking met Vultr en SUSE voor een geïntegreerd AI-platform is een zet in die richting, maar de markt reageert vooralsnog terughoudend.

De klap komt op een eigenaardig moment. NVIDIA lijfde onlangs nog een nieuwe exportdeal met de Verenigde Arabische Emiraten binnen en begon aan de levering van H200-chips aan China. De GPU-markt kampt daarnaast met een geheugencrisis: prijzen voor RTX 5090-kaarten schieten door naar boven de 4.300 dollar, terwijl NVIDIA “papieren” releases uitbrengt zonder fysieke voorraad. Voor beleggers is de boodschap duidelijk: het AI-tijdperk is niet voorbij, maar de wind waait niet meer vanzelf in NVIDIA’s rug.

Het aandeel van NVIDIA steeg op de beurs, ondanks de aankondiging dat Meta een eigen AI-chip ontwikkelt die concurrentie zou kunnen bieden aan NVIDIA’s dominante positie in de AI-markt. Beleggers lieten zich niet imponeren door de potentiële dreiging en stootten het aandeel juist omhoog.

De reactie toont het vertrouwen dat de markt heeft in NVIDIA’s positie. Hoewel Meta, Google en andere techgiganten aan eigen silicon werken, blijft NVIDIA verreweg de grootste leverancier van AI-rekencenters. Het bedrijf profiteert van een ecosysteem dat moeilijk te vervangen is: CUDA-software, developer-tools en jarenlange relaties met datacenteroperatoren.

De bredere vraag is of custom chips op termijn een serieuze bedreiging vormen voor NVIDIA. Meta’s chip is bedoeld voor intern gebruik en zal niet op de markt verschijnen. Maar als meer bedrijven eigen chips bouwen, kan de groei van NVIDIA’s verkoop afvlakken. Voorlopig zien beleggers dat risico niet als acuut.