Nvidia treibt Robotaxis und „Physical AI“ mit neuen Partnern und Modellen voran

Nvidia nutzt die hauseigene Entwicklerkonferenz GTC 2026, um sich als Plattformanbieter für autonomes Fahren, Robotaxi und „Physical AI“ zu positionieren. Neue KI-Modelle, Robotaxi-Partnerschaften und Edge- sowie Weltraum-Computing stehen im Mittelpunkt.

Neue Grundmodelle für Roboter und autonome Fahrzeuge

Im Bereich „Physical AI“ – also KI in Robotern und Fahrzeugen statt nur in der Cloud – stellt Nvidia mehrere neue Grundmodelle vor. Cosmos 3 generiert synthetische Welten, damit physische KI komplexe Umgebungen besser erlernt und testet. Isaac GR00T N1.7 ist ein offenes Vision-Sprach-Aktionsmodell für humanoide Roboter und laut Nvidia für reale Einsätze im kommerziellen Umfeld ausgelegt. Alpamayo 1.5 soll selbstfahrenden Fahrzeugen präzisere Navigationshinweise und bessere Prompt-Spezifikation liefern.

Alpamayo 1.5 verarbeitet Fahrvideos, die Eigenbewegungshistorie des Fahrzeugs, Navigationsanweisungen und natürliche Sprachbefehle. Daraus erzeugt das Modell Fahrtrajektorien, mit denen Entwickler:innen Fahrzeugverhalten detailliert nachverfolgen und per Eingaben Sicherheitsgrenzen definieren können. Laut Nvidia erleichtert das Lernen aus unvorhersehbaren Straßenereignissen, Wetterlagen oder Fußgängerbewegungen den nächsten Entwicklungsschritt beim autonomen Fahren. Aktuell setzen Kund:innen Cosmos 3 für das Training physischer KI-Systeme ein und verwenden GR00T N1.7, um humanoide Roboter skalierbar auszurollen.

Zum Abschluss seiner GTC-Keynote demonstrierte CEO Jensen Huang die Ambitionen im Robotikbereich mit einem lauf- und sprechfähigen Olaf-Roboter aus Disneys „Die Eiskönigin“, der auf Jetson-Hardware basiert und im Omniverse-Simulator das Gehen erlernt hat. Die Unterhaltung mit dem Roboter wirkte noch holprig, sollte aber verdeutlichen, dass künftig auch Freizeitparks auf solche Figuren setzen könnten.

Robotaxis: Neue Autohersteller, größere Flotten

Beim autonomen Fahren spricht Huang vom „ChatGPT-Moment“ für selbstfahrende Autos und baut das Robotaxi-Geschäft deutlich aus. Kern ist die Plattform Drive Hyperion, die Chips, Rechner, Sensoren und Software für die Entwicklung von Level-4-Fahrzeugen bündelt. Sie ist Teil einer End-to-End-Lösung von Rechenzentrumstraining über Simulation bis zur In‑Car-Computing-Plattform.

Nvidia gewinnt gleich mehrere neue Fahrzeughersteller. Hyundai, Nissan, Isuzu sowie die chinesischen Anbieter BYD und Geely setzen künftig auf Drive Hyperion für Level‑4‑Systeme. Bestehende Partner wie GM, Mercedes und Toyota bleiben Teil der Robotaxi-Initiative. Auch Waymo, Aurora, Nuro, Sony, Uber, Stellantis, Lucid sowie weitere Unternehmen nutzen bereits Komponenten oder Plattformen von Nvidia im Fahrzeug oder in der Cloud.

BYD, das bislang Nvidia-Chips in konventionell gefahrenen Autos nutzt, erweitert die Zusammenarbeit auf Hyperion für die nächste Generation von Level‑4‑Fahrzeugen. Geely verwendet Nvidias Thor-Chips in neuen Zeekr-Modellen und liefert Zeekr-Fahrzeuge an Waymo für dessen Robotaxi-Dienst in den USA. Uber und Nvidia arbeiten gemeinsam an einem globalen Robotaxi-Netz mit einer geplanten Flotte von 100.000 Fahrzeugen bis 2027. Das Projekt soll bis 2028 28 Märkte auf vier Kontinenten umfassen, mit Los Angeles und San Francisco als Startstädten ab 2027.

Nvidia berichtet zudem von Kooperationen mit Nissan, das parallel Robotaxi-Software von Wayve einsetzt. Außerdem mit Isuzu und Tier IV für Level‑4‑Busse auf Basis der kommenden Drive‑AGX‑Thor-Plattform. Auch Lyft will Hyperion für eigene Robotaxis und zum Ausbau der Machine-Learning-Fähigkeiten im Plattformbetrieb verwenden.

Edge-KI, Weltraum-Computing und wirtschaftliche Rolle

Um physische KI außerhalb klassischer Rechenzentren zu beschleunigen, kooperiert Nvidia mit T‑Mobile und Nokia. Gemeinsam wollen die Unternehmen 5G‑Netze zu verteilten KI-Rechnern ausbauen und so Datensammlung in abgelegenen, unversorgten oder stark ausgelasteten Gebieten ermöglichen, ohne den Mobilfunkverkehr zu stören. Niedrige Latenzen an der Netzperipherie sollen physische KI-Agenten, -Systeme und digitale Zwillinge in Anwendungen wie der Optimierung von Ampelschaltungen oder der Instandhaltung von Stromleitungen unterstützen.

Darüber hinaus kündigt Nvidia neue Plattformen wie Vera Rubin an, die eine „neue Ära der Weltrauminnovation“ einleiten sollen. Ziel sind KI-Berechnungen in orbitalen Rechenzentren, geospatialer Intelligenz und autonomen Raumfahrtoperationen. Mit IGX Thor und Jetson Orin adressiert Nvidia energieeffizientes KI-Schlussfolgern und Datenverarbeitung im Orbit, also Edge-KI als lokaler Hub im Weltraum. Huang begründet dies mit wachsenden Satellitenkonstellationen und tieferen Weltraummissionen, bei denen Intelligenz direkt dort liegen müsse, wo Daten entstehen.

Trotz der starken Position im KI-Rechenzentrumsgeschäft bleibt der Automotive-Bereich im Vergleich klein: Im dritten Quartal 2025 erzielte Nvidia 51,2 Milliarden US‑Dollar (rund 46,5 Milliarden Euro) Umsatz, davon 592 Millionen US‑Dollar (rund 538 Millionen Euro) im Fahrzeugsegment. Das Unternehmen verweist auf Fortschritte durch allgemeine Reasoning-Modelle wie Alpamayo, synthetische Datengenerierung und umfangreiche Tests in Umgebungen wie Omniverse, NuRec und Cosmos. Laut Automotive-Chef Ali Kani entwickeln inzwischen zahlreiche Level‑4‑Anbieter – darunter Waymo, Nuro, Waabi, Zoox, Momenta, Pony, WeRide, Baidu und weitere – auf Basis von Nvidia-Produkten.

Via: www.zdnet.com · www.cnbc.com · www.theverge.com

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