Mercoledì 21 ottobre, dal palco del Tempodrom di Berlino, Jensen Huang, fondatore e CEO di NVIDIA, ha aperto GTC Berlin con due annunci pensati per chi costruisce e gestisce infrastrutture. Il primo è DSX POD, un progetto di riferimento per data center dedicati all’AI, assemblati dai partner in container modulari. Il secondo è OpenShell Reference Architecture, uno schema per eseguire agenti AI in azienda entro confini controllati.

DSX POD, il data center che arriva già assemblato

DSX POD non è un prodotto venduto direttamente da NVIDIA: è un progetto di riferimento in base a cui i partner possono costruire data center modulari dentro a container standard da consegnare al cliente pronti per l’uso. Ogni unità è un container che integra calcolo, rete, cablaggio, alimentazione a livello di rack e raffreddamento a liquido. Il tutto è basato su Vera Rubin, la piattaforma di calcolo di nuova generazione che Huang ha dichiarato in piena produzione.

Cablaggi, impianti e tubazioni vengono completati e collaudati in fabbrica, in parallelo alla preparazione del sito. All’arrivo, il container si collega a energia, raffreddamento e rete già predisposti. Secondo NVIDIA, i tempi di installazione scendono così da sei mesi fino a soli 14 giorni.

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Huang ha spiegato la scelta con i numeri. Un data center da 1 gigawatt costa a suo dire circa 50 miliardi di dollari, tra terreno, energia, calcolo, rete, storage e raffreddamento. Se un impianto simile genera 40 miliardi di ricavi l’anno, tre mesi di ritardo costano 10 miliardi. Da qui la tesi riassunta nel comunicato: “Una fabbrica di AI crea valore quando inizia a produrre token, non quando la costruzione è completata”. NVIDIA parla di “time to first token”, il tempo che passa prima che l’impianto serva carichi di lavoro in produzione. Sul palco Huang ha definito la formula “una trasformazione completa della catena di fornitura mondiale”.

Tre elementi invitano alla cautela. I 14 giorni valgono a sito già preparato, con le utenze disponibili: la preparazione del sito resta fuori dal conteggio. I 40 miliardi di ricavi sono una stima di Huang, la cui azienda vende l’hardware di calcolo e di rete che compone l’impianto. Infine le prime consegne sono previste all’inizio del 2027. Tra i partner coinvolti figurano Bull, Dell Technologies, HPE, Lenovo, Schneider Electric e Vertiv, oltre a Foxconn (Ingrasys), Gigabyte, Pegatron, Quanta Cloud Technology e Wistron.

DSX POD si inserisce nella più ampia piattaforma DSX, che NVIDIA descrive come un’architettura di riferimento in cui calcolo, rete, storage, alimentazione e raffreddamento sono progettati insieme. Le promesse riguardano acqua ed energia: fino al 100% di acqua in meno per il raffreddamento, grazie a circuiti chiusi a liquido e raffreddatori ad aria che evitano l’evaporazione, e fino al 30% di energia in meno a parità di token, grazie al software DSX MaxLPS, che ripartisce dinamicamente la potenza disponibile. Il comunicato precisa che il clima locale può rendere necessario un raffreddamento meccanico supplementare nei periodi più caldi.

OpenShell, gli agenti AI dentro confini controllati

Il secondo annuncio riguarda la sicurezza degli agenti AI. Huang li ha descritti come composti da cinque elementi: un modello, un harness (il software che ne orchestra il lavoro e la memoria), una sandbox (un ambiente isolato in cui l’agente opera), conoscenza e strumenti. Il problema, ha spiegato, è che un agente autonomo può accedere a file, risorse, reti e strumenti: i suoi privilegi vanno ridotti al minimo e monitorati. E non bastano regole fisse, perché “ogni volta che viene avviato un agente, i privilegi necessari sono diversi”.

La risposta di NVIDIA parte da OpenShell, un runtime open source controllato da policy annunciato a fine settembre, con isolamento a livello di kernel – il nucleo del sistema operativo – che si interpone tra l’agente e i sistemi su cui può intervenire. Su questa base nasce ora la OpenShell Reference Architecture, uno schema completo che distribuisce i compiti.

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Le GPU Vera Rubin eseguono l’inferenza dei modelli. Le CPU Vera ospitano gli harness e l’uso degli strumenti. Le DPU BlueField-4 – processori dedicati a rete e sicurezza – eseguono NVIDIA Sentry, un framework che monitora il comportamento degli agenti dall’esterno e applica le policy direttamente nel silicio. Secondo NVIDIA, se un agente prova a uscire dal perimetro software, Sentry lo mette in quarantena e lo ferma in pochi millisecondi. Nelle parole di Huang, “gli agenti possono pensare su Rubin, agire su Vera ed essere governati su BlueField”. L’architettura si estende anche all’edge, con i sistemi RTX Spark, DGX Spark e DGX Station.

Il comunicato elenca un ecosistema ampio. L’architettura gira su Linux e Kubernetes di Canonical, SUSE e Red Hat, su Windows con i Microsoft Execution Containers e sui cloud di Amazon Web Services, Google Cloud e Microsoft Azure. Tra i fornitori di sicurezza che stanno integrando il supporto ci sono 1Password, Check Point, CrowdStrike, Cisco, F5, Fortinet, Okta, Palo Alto Networks, TrendAI e Zscaler. Le banche BBVA e Santander la stanno valutando come quadro per la governance degli agenti. SAP la integra in Joule Studio, mentre ServiceNow ha annunciato la disponibilità generale di ServiceNow Arc, un agente personale le cui azioni sono governate a runtime e applicate da OpenShell. L’architettura è disponibile da subito.

Gli altri annunci

Oltre ai due temi principali, sono stati fatti diversi altri annunci e aggiornamenti.

Agent Knowledge Foundation

È un insieme di modelli e librerie per collegare gli agenti ai dati aziendali, sia non strutturati (documenti) sia strutturati (database), con strumenti Nemotron per analizzare documenti, trasformare le query in rappresentazioni numeriche e riordinare i risultati per pertinenza, e con i nuovi modelli Kumo per fare previsioni sui dati strutturati.

Agile ONE SN

È un umanoide di riferimento sviluppato da Agile Robots su NVIDIA Isaac GR00T e Jetson Thor, con 31 gradi di libertà, pensato per la ricerca e lo sviluppo e atteso nel 2027.

Microduck

È un piccolo robot open source realizzato da Hugging Face e Pollen Robotics con Isaac Lab, Isaac Sim e Newton, pensato per sviluppatori e studenti che vogliano addestrare e condividere nuovi comportamenti, e ha animato la demo finale sul palco.

Telecomunicazioni

Huang ha raccontato la prima telefonata commerciale sulla rete di T-Mobile con Nokia, dopo quasi otto anni di lavoro, e ha indicato circa 100.000 siti e 100 gigawatt di data center distribuiti come base per reti AI diffuse.

RTX Spark

Il keynote si è chiuso con i portatili Windows con grafica RTX e piattaforma AI di NVIDIA, lanciati la settimana precedente.

Europa

NVIDIA dichiara quasi 10 miliardi di dollari di impegni nell’ecosistema continentale e oltre 12.000 partner.