Jensen Huang zur Eröffnung der GPU Technology Conference, GTC „KI-Fabriken“ und Roboter: Chip-Riese Nvidia hat große Pläne

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Die „GTC“ ist das jährliche Event von Nvidia, bei dem der Konzern traditionell einen Ausblick auf die Zukunft gibt. Nvidia will seine Dominanz bei Technik für KI in Rechenzentren mit Robotern in die reale Welt übertragen.

Nvidia-Chef Jensen Huang hat gestern auf der hauseigenen Entwicklerkonferenz GTC eine Plattform vorgestellt, die die Entwicklung humanoider Roboter beschleunigen soll. An der Initiative mit der Bezechnung „Isaac Groot“ sind auch der Unterhaltungsriese Disney und die Google-KI-Firma Deepmind beteiligt.

Roboter „werden eine sehr, sehr große Industrie sein“, sagt Huang, allein schon, weil auf dem Arbeitsmarkt zum Ende dieses Jahrzehnts mindestens 15 Millionen Beschäftigte für einige Tätigkeiten fehlen würden. Aber auch darüber hinaus: „Alles, was sich bewegt, wird autonom sein.“ Roboter bräuchten gewaltige Mengen an Daten zum Anlernen und müssten ihre Umwelt verstehen, betonte Huang. Nvidia wolle alle Bausteine abdecken: Training und Testen der KI-Software sowie den Einsatz in der echten Welt.

Chips von Nvidia sind zu einer Schlüsseltechnologie für Künstliche Intelligenz geworden. So füllen sie die Systeme rund um die Welt vor allem für das Training von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz. Tech-Riesen wie Google oder der Facebook-Konzern Meta füllen ganze Rechenzentren damit – aber auch KI-Start-ups wie die „ChatGPT“-Erfinderfirma OpenAI setzen darauf. Diese Position ließ das Geschäft von Nvidia in den vergangenen Jahren explosiv wachsen.

„KI-Fabriken“

Der Nvidia-Chef spricht von Rechenzentren als „KI-Fabriken“, in denen die Computerleistung für Künstliche Intelligenz steckt. „Jede Branche, die etwas herstellt, wird künftig zwei Fabriken haben“, so Huang. Eine werde wie bisher die physischen Produkte fertigen – und die Zweite werde die Software dafür liefern.

Neben Robotern hat Nvidia auch viele andere Ankündigungen parat:

• Neue Chipsysteme: Dem schnell wachsenden Bedarf an Rechenleistung für Künstliche Intelligenz will Nvidia mit der nächsten Generation seiner KI-Computer begegnen. Das neue System mit dem Namen „Vera Rubin“ soll im Herbst 2026 auf den Markt kommen, hat Huang angekündigt. Rubin und die für dieses Jahr angekündigte Weiterentwicklung der aktuellen Plattform Blackwell sollen die Kosten für den Betrieb von KI-Software im Vergleich zu bisheriger Technik drastisch senken. Die nächste Generation ist nach Vera Rubin benannt – einer amerikanischen Astronomin, die wichtige Entdeckungen bei Dunkler Materie machte.

• KI-Computer für den Desktop: Mit „DGX Spark“ und „DGX Station“ will Nvidia Entwicklern Künstlicher Intelligenz und Forschern lokal mehr Rechenleistung bieten. Auch in ihnen stecken die aktuellen KI-Chips mit der Bezeichnung „Blackwell“.

• Roboter-Autos: Bei der Entwicklung von Technologie zum autonomen Fahren hat Nvidia den US-Autoriesen General Motors als Kunden für seine Computersysteme und Software gewonnen. GM hatte erst vor kurzem die jahrelange Entwicklung von Robotaxen unter dem Dach der Firma Cruise aufgegeben.

• Digitale Zwillinge: Nvidia setzt darauf, Roboter, selbstfahrende Autos und andere KI-Systeme mit Hilfe von Simulationen zu trainieren. Das erlaubt den Entwicklern, in kurzer Zeit unzählige Situationen durchzuspielen. Unter der Bezeichnung „Cosmos“ bietet Nvidia eine Software an, die reale Umgebungen in fotorealistischen Videos simuliert.

100 Mal mehr Rechenleistung als gedacht

Huang versucht zugleich, Bedenken von Investoren in der Hinsicht zu zerstreuen, dass die Welt künftig mit weniger KI-Rechenleistung auskommen könnte – und damit auch die Erwartungen an das zukünftige Geschäft von Nvidia zu hoch sein könnten. Die Welt gehe insgesamt dazu über, Antworten mit Hilfe Künstlicher Intelligenz frisch zu generieren, statt gespeicherte Antworten abzurufen. Insbesondere die neuen KI-Modelle, die zur Problemlösung Schritt für Schritt eine Argumentationskette aufbauen können, seien leistungshungrig.

Als Beispiel demonstrierte Huang, wie das chinesische Modell „Deepseek R1“ 150 Mal mehr Rechenleistung als eine traditionelle KI-Software braucht, um die Sitzordnung bei einer Hochzeit ausgehend aus Traditionen und dem Verhältnis einzelner Familienmitglieder zu berechnen. Das herkömmliche Modell scheitert zugleich an der Aufgabe.

Insgesamt brauche man locker 100 Mal mehr Rechenkapazität als noch vor einem Jahr angenommen, erläutert Huang. Dass er Deepseek zur Demonstration ausgesucht hat, dürfte kein Zufall gewesen sein. R1 soll mit deutlich weniger Rechenaufwand trainiert worden sein als bisherige KI-Modelle. Das hatte vor einigen Wochen einen Kurssturz der Nvidia-Aktie ausgelöst. Huang argumentiert jedoch, dass der eigentliche Bedarf an Rechenleistung nicht beim Training, sondern bei der Erzeugung der Antworten entstehen werde.

Anleger waren unterdessen nicht so recht überzeugt: Die Nvidia-Aktie schloss mit einem Minus von 3,43 Prozent ab und verlor im nachbörslichen US-Handel weitere 0,55 Prozent.

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