NVIDIA will auch Autos das "Denken" beibringen
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- NVIDIA Corp. - WKN: 918422 - ISIN: US67066G1040 - Kurs: 188,120 $ (Nasdaq)
Auf der Technikmesse CES in Las Vegas hat der Chipkonzern seine nächste Plattformgeneration früher als erwartet präsentiert und damit ein Signal an Kunden, Wettbewerber und Investoren gesendet. Konzernchef Jensen Huang sprach von einer Phase, in der KI nicht mehr nur Antworten liefert, sondern beginnt, Zusammenhänge zu verstehen und Entscheidungen abzuleiten.
Im Zentrum der Ankündigungen steht die neue Server- und Chipplattform Vera Rubin. Sie bündelt Grafikprozessoren, neue Zentralprozessoren, Netzwerktechnik und Software zu einem integrierten System für das Training und den Betrieb extrem leistungsfähiger KI-Modelle. Dass Nvidia diese Generation nicht wie üblich auf der hauseigenen Entwicklerkonferenz im Frühjahr, sondern bereits zum Jahresauftakt vorstellt, ist kein Zufall. Die Nachfrage nach Rechenleistung wächst schneller, als klassische Produktzyklen es zulassen. Nvidia reagiert darauf mit einem beschleunigten Innovationsrhythmus.
Lernen in simulierten Welten
Huang betonte, dass moderne KI-Systeme nicht mehr allein auf riesigen Datenmengen basieren, sondern zunehmend in simulierten Umgebungen lernen. Nvidia spricht vom Übergang in eine neue Phase, in der digitale Modelle reale physische Prozesse nachbilden und daraus Handlungsstrategien entwickeln. Ob Verkehr, Logistik oder Industrieproduktion. Simulationen sollen zum zentralen Trainingsraum der KI werden.
Die Vera-Rubin-Plattform ist genau auf diesen Ansatz ausgelegt. Sie soll es ermöglichen, extrem große Modelle effizienter zu trainieren und anschließend mit geringerem Ressourceneinsatz zu betreiben. Der Konzern positioniert sich konsequent als Anbieter eines vollständigen Technologie-Stacks und bindet Kunden enger an das eigene Ökosystem aus Hardware, Netzwerken und Software.
Neuer Anlauf beim autonomen Fahren
Ein zentraler Baustein dieser Strategie ist der Vorstoß beim autonomen Fahren. Nvidia stellte auf der CES eine neue Fahrzeug-KI-Plattform namens Alpamayo vor, die Autos befähigen soll, komplexe Verkehrssituationen eigenständig zu analysieren und zu lösen. Anders als herkömmliche Assistenzsysteme zerlegt die Software Sensordaten in einzelne Entscheidungsschritte und entwickelt daraus Handlungsoptionen. Nvidia spricht von Fahrzeugen, die "reasoning“ beherrschen.
Bemerkenswert ist der offene Ansatz. Autohersteller können das zugrunde liegende Modell selbst weitertrainieren und an regionale Verkehrsregeln oder spezifische Einsatzszenarien anpassen. Gelernt wird dabei überwiegend in virtuellen Umgebungen. Simulationen ersetzen einen Großteil der aufwendigen realen Testfahrten und sollen die Entwicklung autonomer Systeme deutlich beschleunigen. Erste Serienfahrzeuge mit Nvidia-Technologie sollen noch in diesem Jahr in den USA auf die Straße kommen, Europa und Asien folgen zeitversetzt.
Der technologische Vorsprung ruft zunehmend die Konkurrenz auf den Plan. Advanced Micro Devices nutzte ebenfalls die CES, um neue KI-Chips und Anwendungen für Robotik und Industrie vorzustellen. Gleichzeitig entwickeln große Cloudanbieter eigene Beschleuniger, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern. Nvidia hält dagegen, dass steigende Komplexität und neue Anwendungsfelder den Bedarf an integrierten Hochleistungssystemen eher erhöhen als senken.
Großkunden wie Microsoft gehören zu den ersten Anwendern der neuen Plattform. Noch stammt ein erheblicher Teil der Nachfrage von wenigen finanzstarken Konzernen, die ihre Rechenzentren massiv ausbauen. Nvidia arbeitet jedoch gezielt daran, KI-Anwendungen in weitere Industrien zu tragen, von Mobilität über Robotik bis hin zur klassischen Industrie.
Fazit: Nvidia nutzt die CES, um seinen Führungsanspruch unmissverständlich zu unterstreichen. Mit der neuen Chipplattform und dem Vorstoß ins autonome Fahren hängen die Amerikaner die Latte wieder ein Stück höher. Doch wie die zahlreichen Präsentationen auch zeigen: Der Wettbewerb schläft nicht. Auch Qualcomm, AMD und andere stoßen bei Robotern und KI-Chips die Tür weit auf.
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