Auf der Nvidia GPU Technology Conference (GTC) 2025 hielt CEO Jensen Huang eine Keynote, in der er eine transformierende Zukunft für künstliche Intelligenz (KI) skizzierte und sie als einen entscheidenden „Wendepunkt“ beschrieb. Vor Tausenden von Entwicklern und Branchenführern auf der Veranstaltung – die oft als das „Super Bowl der KI“ bezeichnet wird – enthüllte Nvidia bedeutende Fortschritte in der Technologie und seine Vision für das nächste Jahrzehnt der KI. Ein zentraler Höhepunkt war die Vorstellung der nächsten Generation von Grafikarchitekturen von Nvidia, mit dem Codenamen Black, die darauf abzielt, die Effizienz und Rechenleistung der KI deutlich zu verbessern. Obwohl die Details noch begrenzt waren, lag der Fokus auf beispiellosen Fortschritten in den KI-Fähigkeiten. Huang zeichnete die Entwicklung der KI im letzten Jahrzehnt nach, von frühen computer Vision-Aufgaben bis hin zu heute hochentwickelten generativen KI-Modellen, die kontextuell relevante und präzise Antworten liefern. Er erläuterte die Phasen der KI-Entwicklung und bemerkte einen Wandel von datenintensiven Ansätzen hin zu „physischer KI“, bei der Robotik KI mit einem Verständnis der realen Welt verbindet, um Maschinen zu ermöglichen, Dynamiken wie Reibung und physische Interaktionen zu erfassen. Dieser Fortschritt fördert autonome Roboter, die sich intelligent an komplexe Umgebungen anpassen. Eine große Herausforderung dieser physischen KI-Phase ist die Beschaffung hochwertiger Daten. Huang wies auf die aktuellen Beschränkungen bei Datensätzen hin und sagte: „Es gibt nur so viele Daten und so viel Beschriftung, die man machen kann. “ Um dies zu überwinden, investiert Nvidia stark in realistische Simulationstechnologien, um KI-Modelle effektiv zu trainieren. Ein Beispiel ist Isaac, Nvidias Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung KI-gesteuerter Robotik zu beschleunigen, indem sie Simulationswerkzeuge mit KI-Frameworks kombiniert. Damit können Roboter virtuell lernen und sich anpassen, bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden.

Benjamin Lee, Professor für Elektrotechnik und Informatik, lobte den Wert von Isaac: „Eine simulierte Umgebung war schon lange ein Traum für Roboterforscher, um ihre Modelle sicher und effizient zu verfeinern. Zugängliche und fortschrittliche Simulationen können die Entwicklung erheblich demokratisieren. “ Nvidia stellte auch die Cosmos-Reihe vor, eine Sammlung von Open-Source-KI-Modellen, die die Forschungsgemeinschaft beleben sollen. Diese vortrainierten Modelle laufen effizient auf unterschiedlichen Plattformen und sollen Innovationen in Bereichen wie autonomes Fahren und natürliche Sprachverarbeitung beschleunigen. Das Unternehmen bekräftigte seine kooperative Herangehensweise durch Partnerschaften, etwa mit General Motors, um Nvidias KI-Kompetenz mit der Automobilproduktion zu verbinden und Fortschritte bei autonomen Fahrtechnologien zu erzielen. Damit wächst die Verbindung zwischen KI-Halbleiterfirmen und traditionellen Industrien. Außerdem präsentierte Nvidia Halos, ein hochmodernes KI-System für komplexe Betriebsumgebungen. Huang bezeichnete es als die erste groß angelegte, vollständig integrierte KI-Lösung weltweit und unterstrich damit Nvidias Führungsrolle bei skalierbaren KI-Technologien. Zum Abschluss der Keynote zeigte Huang einen kompakten Roboter, der Nvidias Vision von „Generalist Robotics“ verkörpert – vielseitige Roboter, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können, anstatt auf eng beschränkte Funktionen spezialisiert zu sein. Er erklärte: „Das Zeitalter der Generalist Robotics ist angebrochen“, und betonte, dass zukünftige Roboter anpassungsfähig, multimodal und tief in KI integriert sein werden, um sinnvoll mit Menschen zusammenzuarbeiten. Insgesamt zeigten Nvidias Ankündigungen auf der GTC 2025 eine ehrgeizige Strategie, die fortschrittliche Hardware, hochentwickelte Simulationsumgebungen, Open-Source-KI-Frameworks und innovative Robotik umfasst. Indem Nvidia sich an diesem entscheidenden Wendepunkt der KI positioniert, treibt das Unternehmen eine transformative Veränderung voran, wie KI-Systeme lernen, verstehen und mit der Welt interagieren, was in den kommenden Jahren zu bedeutenden Branchenveränderungen führen wird.