Nvidia-CEO: "Das Zeitalter der generalistischen Robotik ist da"

Nvidia-Gründer Jensen Huang hat zu Beginn der hauseigenen KI-Entwicklerkonferenz GTC 2025 einen "Wendepunkt" in der künstlichen Intelligenz ausgerufen. Vor tausenden Besuchern der auch als "Super Bowl der KI" bezeichneten Veranstaltung präsentierte Huang die Fortschritte des Unternehmens im KI-Bereich und gab Prognosen für die kommenden Jahre, wie Associated Press AP berichtet.

Die Nachfrage nach GPUs von den vier grössten Cloud-Anbietern steige rasant, sagte Huang. Er erwarte, dass Nvidias Umsatz mit Infrastrukturen für Rechenzentren bis 2028 die Marke von einer Billion US-Dollar erreichen werde.

Im Mittelpunkt von Huangs Referat standen Details zu Nvidias nächsten Grafikprozessor-Architekturen: Blackwell Ultra und Vera Rubin. Blackwell Ultra soll in der zweiten Hälfte des Jahres 2025 auf den Markt kommen. Der Nachfolger, der Rubin-KI-Chip, werde voraussichtlich Ende 2026 eingeführt, gefolgt von Rubin Ultra im Jahr 2027, schreibt AP weiter.

In seinem Vortrag skizzierte Huang die "aussergewöhnlichen Fortschritte" der KI. In zehn Jahren habe sich KI von Wahrnehmung und "Computer Vision" zu generativer KI und nun zu agentischer KI entwickelt – KI mit der Fähigkeit zu logischem Denken.

"KI versteht den Kontext, versteht, was wir fragen. Sie versteht die Bedeutung unserer Anfrage", erklärte er. "Sie generiert jetzt Antworten. Das hat die Art und Weise, wie Computing funktioniert, grundlegend verändert."

Robotik als nächste KI-Welle

Die nächste KI-Welle sei in Form der Robotik bereits im Gange: Roboter, die durch sogenannte "physische KI" angetrieben wird, könne Konzepte wie Reibung und Trägheit, Ursache und Wirkung sowie Objektpermanenz verstehen, erläuterte Huang laut AP. "Jede dieser Phasen, jede dieser Wellen eröffnet neue Marktchancen für uns alle."

Der Schlüssel zu dieser physischen KI und vielen anderen Ankündigungen von Huang lag im Konzept der synthetischen Datengenerierung – von KI oder Computern erstellte Daten – für das Modelltraining. KI benötige digitale Erfahrungen, um daraus zu lernen, und sie lerne mit einer Geschwindigkeit, die den Einsatz von Menschen im Trainingsprozess überflüssig mache, schreibt AP.

"Es gibt nur begrenzte Daten und nur begrenzte menschliche Demonstrationen, die wir durchführen können", sagte Huang demnach. "Der grosse Durchbruch der letzten Jahre ist das Reinforcement Learning."

Nvidias Technologie könne bei dieser Art des Lernens helfen, wenn KI versuche, ein Problem schrittweise zu lösen. Zu diesem Zweck kündigte Huang Isaac GR00T N1 an, ein Open-Source-Grundlagenmodell zur Unterstützung der Entwicklung humanoider Roboter. Isaac GR00T N1 soll mit einem aktualisierten Cosmos-KI-Modell kombiniert werden, um simulierte Trainingsdaten für Roboter zu entwickeln.

Benjamin Lee, Professor für Elektro- und Systemtechnik an der University of Pennsylvania, erklärte, dass die Herausforderung beim Training von Robotern in der Datenerfassung liege, da das Training in der realen Welt zeitaufwendig und teuer sei.

"Eine simulierte Umgebung ist schon lange ein Standard für Reinforcement Learning", sagte Lee. Eine solche Plattform, insbesondere eine Open-Source-Plattform, würde mehr Menschen ermöglichen, mit Reinforcement Learning zu experimentieren. "Mehr Forscher könnten anfangen, mit diesen synthetischen Daten zu arbeiten – nicht nur grosse Akteure in der Industrie, sondern auch akademische Forscher."

Neue Modelle für synthetische Daten und Robotik

Die Cosmos-Serie von KI-Modellen, die Huang bereits früher in diesem Jahr auf der CES vorgestellt hatte, kann kosteneffiziente, fotorealistische Videos erzeugen, die dann zum Training von Robotern und anderen automatisierten Diensten verwendet werden können.

Das Open-Source-Modell, das mit Nvidias Omniverse – einem Physik-Simulationstool – zusammenarbeitet, um realistischere Videos zu erstellen, soll deutlich günstiger sein als herkömmliche Formen der Trainingsdatenerfassung wie etwa das Aufzeichnen von Strassenerfahrungen durch Autos oder das Beibringen von repetitiven Aufgaben an Roboter durch Menschen.

Der US-Autohersteller General Motors plant laut Huang die Integration von Nvidia-Technologie in seine neue Flotte selbstfahrender Autos. Die beiden Unternehmen werden zusammenarbeiten, um mithilfe von Omniverse und Cosmos benutzerdefinierte KI-Systeme für das Training von KI-Fertigungsmodellen zu entwickeln.

Der Nvidia-Chef stellte auch das Halos-System des Unternehmens vor, eine KI-Lösung für die Automobilsicherheit, insbesondere für autonomes Fahren. "Ich glaube, wir sind das erste Unternehmen der Welt, das jede Codezeile auf Sicherheit überprüft hat", betonte Huang.

Zum Abschluss seines Vortrags kündigte Huang eine Open-Source-Physik-Engine für Robotik-Simulation namens Newton an, die in Zusammenarbeit mit Google Deepmind und Disney Research entwickelt wird, wie AP weiter schreibt. 

Ein kleiner, kastenförmiger Roboter namens Blue gesellte sich zu ihm auf die Bühne und reagierte auf seine Befehle. "Das Zeitalter der generalistischen Robotik ist da", resümierte Huang.

Hier geht es zur vollständigen Keynote von Nvidia-CEO Jensen Huang: