Nvidia ruft „ChatGPT-Moment für physische KI“ mit Alpamayo und Vera Rubin aus

Auf der CES 2026 erklärte Nvidia-CEO Jensen Huang, die Branche habe den entscheidenden „ChatGPT-Moment für physische KI“ erreicht. Dies signalisiert eine tiefgreifende Wende hin zu autonomen Systemen, die in der realen Welt eigenständig Schlussfolgerungen ziehen können. Im Rahmen der Keynote wurden die Open-Source-VLA-Modelle Alpamayo sowie die Supercomputer-Plattform Vera Rubin vorgestellt. Diese Infrastruktur soll die immense Rechenleistung bereitstellen, die für die nächste Generation von Robotik und autonomen Fahrzeugen unabdingbar ist.

Alpamayo: Open-Source-Schlussfolgerungen für das autonome Fahren

Das Modell Alpamayo 1, ein Vision-Language-Action (VLA)-Modell mit 10 Milliarden Parametern, wurde entwickelt, um Entwicklern bei der Bewältigung des „Long Tail“ von Fahrsituationen zu helfen. Hierbei handelt es sich um jene komplexen Grenzfälle, an denen herkömmliche KI-Systeme oft scheitern.

• Chain-of-Thought-Schlussfolgerung: Alpamayo 1 integriert dedizierte Schlussfolgerungsfähigkeiten. Dies ermöglicht es dem System, visuelle Daten zu verarbeiten, Fahrspuren zu generieren und gleichzeitig eine nachvollziehbare Begründung für seine getroffenen Entscheidungen zu liefern.
• Lehrermodell-Strategie: Anstatt als primäres Laufzeitgehirn für Konsumentenfahrzeuge zu fungieren, dient Alpamayo als leistungsstarkes „Lehrermodell“. Es trainiert und validiert die für den Produktionseinsatz vorgesehenen autonomen Fahrstacks (AV).
• Offenes Ökosystem: Um die Entwicklung autonomer Fahrzeuge zu beschleunigen, hat Nvidia die Gewichte von Alpamayo 1 auf Hugging Face veröffentlicht. Dies wird ergänzt durch das Simulationsframework AlpaSim und die Physical AI Open Datasets, welche über 1.700 Stunden an vielfältigen Fahrdaten umfassen.

Mercedes-Benz und die MB.OS-Integration

Die Kooperation zwischen Nvidia und Mercedes-Benz tritt mit dem kommenden CLA-Modell in eine neue Phase ein. Dieses Fahrzeug wird das erste sein, das eine vollständig von Nvidia-Technologie angetriebene autonome Fahr-Suite nutzt, die tief in die MB.OS-Plattform integriert ist.

• Globale Einführung: Die Markteinführung ist zunächst für den US-Markt geplant, gefolgt von einer breiteren weltweiten Expansion.
• Skalierbare KI: Die Partnerschaft stützt sich auf Nvidias Ende-zu-Ende-Infrastruktur. Erkenntnisse, die aus Alpamayo gewonnen wurden, dienen dazu, Sicherheits- und Autonomiefunktionen in Serienfahrzeugen signifikant zu verbessern.

Vera Rubin: Infrastruktur für die industrielle KI-Revolution

Um diese Fortschritte zu untermauern, präsentierte Nvidia die Supercomputer-Plattform Vera Rubin, die als Nachfolger der Blackwell-Architektur konzipiert ist. Diese Plattform ist das Rückgrat der kommenden KI-Anwendungen.

• Architektur und Leistung: Die Plattform kombiniert die Vera CPU mit der Rubin GPU. Das NVL72-Rack-System ist für extreme Workloads im Bereich Training und Inferenz optimiert. Die Rubin GPU liefert dabei 50 PFLOPS an NVFP4-Rechenleistung – was eine fünfmalige Steigerung der Inferenzleistung gegenüber der vorherigen Generation darstellt.
• Effizienzsteigerung: Die Architektur wurde speziell dafür ausgelegt, Mixture-of-Experts (MoE)-Modelle mit deutlich höherer Effizienz zu verarbeiten. Dies soll zu einer prognostizierten zehnfachen Senkung der Inferenzkosten pro Token führen.
• KI-Superfabriken: Microsoft wurde als wichtiger Partner für den Aufbau der Fairwater AI Superfabriken bestätigt, welche auf der Rubin NVL72-Architektur basieren. Dabei wird das gesamte Rechenzentrum als eine einzige, kohärente Recheneinheit betrachtet.

Erweiterung der Robotik-Grenzen

Nvidias Strategie der „Physischen KI“ reicht über Fahrzeuge hinaus und umfasst die Frameworks Cosmos und GR00T für humanoide und industrielle Robotik. Durch die Bereitstellung standardisierter Open-Source-Modelle und der leistungsstarken Hardware der Vera-Rubin-Plattform strebt Nvidia danach, die grundlegende Infrastruktur für jegliche verkörperte Intelligenz zu etablieren – von der Logistik bis hin zu Servicerobotern für Endverbraucher.