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Chip-Gigant Nvidia will humanoide Roboter pushen

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Das hat Nvidia für die nächste Zeit noch alles in Planung:

  • Neue Chipsysteme! Dem schnell wachsenden Bedarf an Rechenleistung für KI will Nvidia mit der nächsten Generation seiner KI-Computer begegnen. Sie heißt Vera Rubin und soll im Herbst 2026 auf den Markt kommen. 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;
  • KI-Computer für den Desktop! Mit DGX Spark und DGX Station will Nvidia Entwicklern KI und Forschern lokal mehr Rechenleistung bieten. Auch sie arbeiten mit Blackwell-KI-Chips;
  • Roboterautos! Bei der Entwicklung des autonomen Fahrens gewann Nvidia den US-Autoriesen General Motors als Kunden für Computersysteme und Software;
  • Digitale Zwillinge! Nvidia setzt darauf, Roboter, selbstfahrende Autos und andere KI-Systeme mithilfe von Simulationen zu trainieren. Das erlaube den Entwicklern, schnell unzählige Situationen durchzuspielen. Unter dem Namen Cosmos bietet man dazu eine Software an, die reale Umgebungen in fotorealistischen Videos simuliert.

Sind die Nvidia-Prognosen zu weit gegriffen?

Huang versuchte zugleich, unterschwellige Sorgen von Investoren zu zerstreuen, dass die Welt mit weniger KI-Rechenleistung auskommen könnte und damit auch die Erwartungen an das zukünftige Geschäft von Nvidia zu hoch sein könnten. Die Welt geht seiner Meinung eh dazu über, Antworten mithilfe der KI ganz frisch zu generieren, statt gespeicherte Antworten abzurufen. Insbesondere die neuen KI-Modelle, die zur Problemlösung Schritt für Schritt eine Argumentationskette aufbauen können, lechzen nach Leistung, heißt es weiter. Als Beispiel demonstrierte Huang, wie das chinesische Modell Deepseek R1 rund 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 übliche Modell scheiterte zugleich an der Aufgabe. Insgesamt braucht man heute locker 100 Mal mehr Rechenkapazität als noch vor einem Jahr vermutet, merkte Huang an. Dass er Deepseek zur Demonstration aussuchte, dürfte kein Zufall gewesen sein. Denn 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 warf jedoch ein, dass der eigentliche Bedarf an Rechenleistung nicht beim Training, sondern bei der Erzeugung der Antworten entstehen wird. Die Anleger überzeugte das wohl nicht so recht, denn die Nvidia-Aktie schloss mit einem Minus von 3,43 Prozent ab. Sie verlor im nachbörslichen US-Handel damit weitere 0,55 Prozent.

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