GTC 2026 Nvidia-Chef Jensen Huang hat einen Plan für Europas KI-Zukunft

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Rack-Systeme mit 72 Chips, optische Verbindungen direkt am Chip, Agenten mit Sicherheitsgurt: Auf der GTC in Berlin zeigte Huang, wohin die Reise für Rechenzentren geht. Fragen beantwortete er mal pragmatisch, mal philosophisch und immer mit viel Zuversicht.

Wer bei Nvidia-Chef Jensen Huang eine trockene Produktschau erwartet hatte, wurde auf der GTC-Pressekonferenz am 22. Oktober 2026 in Berlin angenehm überrascht. Huang erschien gut gelaunt, frisch gestärkt von einer Brezel, und freute sich, dass seine Europa-Tour nach Paris, London und Schweden nun in Deutschland Station macht. Inhaltlich wurde es schnell konkret: KI-Fabriken, Lieferketten, Agentensicherheit und die Frage, wie Europa nicht den Anschluss verliert.

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72 Chips, ein Rack

Die Hardware-Geschichte beginnt mit einer nüchternen Feststellung: Das Mooresche Gesetz hat sich verlangsamt. Nvidia setzt deshalb auf größere Substrate und größere Packages. Dafür hat das Unternehmen seine Lieferkette ausgebaut und neue Partnerschaften geschlossen. Das Ergebnis sind Systeme, die 72 Chips in einem einzigen Rack zusammenfassen.

Wichtig ist dabei die Verbindungstechnik. Co-Packaged Optics führt die optische Anbindung direkt an den Chip heran, entwickelt gemeinsam mit TSMC. Das senkt laut Huang die Bitfehlerrate und gleichzeitig den Energieverbrauch. Wer Scale-up und Scale-out betreibt, braucht viele Switches. Die Scale-up-Verbindungen müssen optisch ausgelegt sein, und die Zahl der GPUs und Switches werde weiter steigen.

Die Racks sollen künftig komplett im Container ausgeliefert werden. Das macht die Fertigung von KI-Fabriken einfacher und schneller. Huang betonte, Nvidia sei das einzige Unternehmen, das eine vollständige KI-Fabrik herstellt.

Strom: „Die beste Gelegenheit seit 100 Jahren“

Beim Thema Energie, das mit dem DSX-Ansatz angesprochen wurde, wurde Huang grundsätzlich. Der enorme Strombedarf sei die größte Chance seit einem Jahrhundert, denn KI könne umgekehrt auch dem Netz helfen. Nachhaltigkeit bedeute für ihn, dass jede Cloud auf einer Standardarchitektur läuft. Auf dem Weg vom Netz bis zum Chip gebe es noch Engpässe, doch mit einer zentralen Architektur werde das einfacher. Auch an Fusionsreaktoren wird gearbeitet, die mit KI effizienter werden sollen.

Agenten: Werkzeug ja, Freifahrtschein nein

Spannend für alle, die Rechenzentren betreiben, war der Block zu Agenten. Mit „OpenShell“ stellt Nvidia eine Laufzeitumgebung vor, die Agenten in einem sicheren Container einsperrt. Ein Agent bekommt dort alle Dateien, die er für seinen Job braucht, und nur die Tools, die er wirklich benötigt.

Viele Agenten lassen sich gleichzeitig überwachen. Die Referenzarchitektur ist offen, läuft in jedem Unternehmen im Container und wird nach Huangs Angaben von rund 100 Firmen unterstützt. Dabei kooperiert Nvidia auch mit Anthropic.

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Auf die Frage, wie man Agenten skalierbar absichert, antwortete Huang, es brauche ein feingranulares System, das richtlinienkonform arbeitet und überwacht wird. OpenShell sei ein „unglaublicher Start“. Gegen ein Abbremsen der Entwicklung habe er nichts, sagte er: „Wir sind Erwachsene“, und Unternehmen trügen Verantwortung. Richte ein Produkt Schaden an, solle man es stoppen. Wie es weitergeht, ist für ihn klar: noch mehr spezialisierte Agenten, super-schlaue Super-Agenten, die andere Agenten anheuern und sich mit ihnen vernetzen.

Und das Geschäftsmodell? Software-Lizenzierung sei ein Kernbestandteil und werde deutlich wachsen.

Physical AI: Funkwellen, Autos, Roboter

Die nächste Welle ist laut Huang die physische KI. Als Paradebeispiel nannte er Telekommunikation: Hier interagiert KI direkt mit Funkwellen und verbessert die Signalqualität. Grundlage ist Cuda, Partner ist Nokia. Nvidia sei das einzige IT-Unternehmen, das auf die Telkos zugeht.

In der Autoindustrie sieht er Nvidia-Workstations als universellen Standard. Das Hyperion-System, in Deutschland vom TÜV abgenommen, soll zum Branchenstandard werden. Auch Uber und Lyft sind dabei. Bei Robotik spricht Huang vom weltführenden Robotik-Computer und von Humanoiden, die in hohen Stückzahlen kommen. Allerdings sei ein Roboter wie ein Lehrling, der Anleitung braucht.

Neoclouds, Marktposition und Europa

Kritischer wurde es bei Investoren. Wie weit stützt Nvidia die Neoclouds? Huang unterschied klar: Investieren heiße nicht Absichern. Die Neoclouds seien ausverkauft, die Nachfrage riesig, es fehle schlicht Kapital. Er sei sicher, dass sie Lösungen finden.

Den Vergleich mit Intel in den 70ern wies er elegant zurück. Engpässe seien real, aber temporär. Der Vorteil liege in der einen Architektur, auf der alles auf Cuda basiert, mit einem Ökosystem „buchstäblich überall“. Die KI-Natives liefen alle auf Nvidia, die Wahl sei alternativlos. Underdog fühle man sich nur, weil man ständig an der Grenze arbeite.

Für Europa hatte er eine Mischung aus Rat und Mahnung. Wer zurückliegt, solle Zuversicht ausstrahlen und sich an die eigenen Stärken halten. Kleine Teams und KI-Startups könnten als „Scouts“ vorangehen, wenn ein Venture-Capital-Ökosystem sie trägt. Zu hohen Investitionen in Europa sagte er, Erfolg heiße, dass jedes Unternehmen zum KI-Unternehmen wird, und Nvidia investiere in jede Schicht des Stacks.

Regulierer sollten die Technologie nicht abwürgen. Sicherheitsvorfälle könnten Ingenieure beheben, und Technik werde ohnehin schon reguliert. Wer die Branche erstickt, schade Europa.

Jobs, Preise und Quanten

Zur Produktivität wurde Huang optimistisch. KI könne Dinge, die man vorher nicht konnte: Supercomputer erkunden in der Softwareentwicklung Möglichkeiten, die kein Autohersteller mit eigenen Ingenieuren durchspielen könnte. Gleiches gelte für die Wirkstoffforschung. In den USA habe KI eine Million Jobs geschaffen.

Weltuntergangsszenarien nannte er Clickbait, auch große Arbeitslosigkeit durch KI erwartet er nicht. Ein Klempner könne mit neuer Technik auch Designer werden, und 100 Prozent der Absolventen sollten KI lernen.

Erschwinglich soll es auch werden: Eine KI-Maschine für rund 4.000 Dollar, geteilt wie ein Fernseher, könnte Agenten für die ganze Familie bereitstellen. Beim Quantencomputing bremste er: Es werde klassische Rechner nicht ersetzen, die Technik sei fehleranfällig. Algorithmen würden künftig teils quantenbasiert, teils klassisch laufen.

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