Concrètement, les développeurs peuvent déployer des assistants IA toujours actifs, capables d'analyser des données locales issues de caméras ou de capteurs, sans latence réseau. NemoClaw intègre nativement OpenClaw, l'environnement d'exécution sécurisé OpenShell et les modèles Nemotron de Nvidia, garantissant une sécurité immédiate dès le déploiement .
Nvidia a également publié une vaste collection d'outils et de compétences d'agents d'IA physique en open source, couvrant Omniverse, Cosmos, Alpamayo et Metropolis. L'ambition est de transformer des flux de travail complexes — robotique, véhicules autonomes, vision industrielle, jumeaux numériques — en tâches exécutables par des agents .
Avec cette annonce, Nvidia attaque frontalement ses concurrents sur le marché de l'IA en périphérie. En apportant CUDA 13, le partitionnement MIG et l'écosystème NemoClaw sur Jetson, la firme au caméléon propose une alternative crédible aux solutions fragmentées de Qualcomm (basées sur Snapdragon) et d'Intel (x86 pour l'industriel) .
L'équipementier taïwanais Advantech a annoncé un partenariat élargi pour construire une architecture de « cerveau d'usine IA » combinant NemoClaw, le plan d'opérations d'usine de Nvidia, les cartes RTX PRO et Jetson Thor. L'objectif est une intelligence opérationnelle de bout en bout pour les usines d'IA physique . Le président d'Advantech a d'ailleurs souligné la poursuite de collaborations étroites avec Nvidia, Qualcomm et Intel, illustrant la pression concurrentielle sur ce segment
.
Lors de sa keynote, Jensen Huang a décrit un modèle simple mais voué à se répéter à l'infini : un agent composé d'un modèle, d'une enveloppe de sécurité et d'outils. « C'est le schéma de calcul de la prochaine décennie », a-t-il martelé, prédisant que les agents deviendraient une couche fondamentale de toute infrastructure .
La force de Nvidia réside dans l'unification de sa pile logicielle. Déploiement de NemoClaw en une commande, CUDA 13 commun du cloud à la périphérie, support du projet Yocto pour les systèmes industriels : les développeurs qui adoptent cet environnement s'ancrent dans un outillage dont il est coûteux de sortir. C'est un avantage compétitif majeur face aux piles plus éclatées de la concurrence .
L'événement a été riche en annonces pour Nvidia :