Nvidia treibt Revolution in Robotik voran und schließt KI-Partnerschaft mit Toyota

Nvidia-CEO Jensen Huang hat auf der CES in Las Vegas neue KI-Produkte vorgestellt, darunter Modelle für humanoide Roboter und eine Partnerschaft mit Toyota im Bereich selbstfahrender Autos. Huang bezeichnete das Potenzial der Robotik als „multitrillionen-Dollar“-Chance und skizzierte damit die nächste Wachstumsphase des Unternehmens.
Nvidia, das zuletzt eine Marktkapitalisierung von über 3 Billionen Dollar erreicht hat, baut sein Geschäft über Halbleiter hinaus aus. Im Fokus stehen KI-gestützte Softwarelösungen für smarte Fabriken, Lagerhäuser, autonome Fahrzeuge und humanoide Roboter. Laut Huang befinde sich die Robotik an einem technologischen Wendepunkt, da KI die Simulation physischer Welten und die Generierung großer Datenmengen beschleunige.

Das Unternehmen präsentierte die Plattform „Cosmos“, die kostenlos Basis-KI-Modelle für Entwickler bereitstellt. Diese wurden auf 20 Millionen Stunden Videomaterial trainiert und sollen für Robotik ähnliche Fortschritte bringen wie Sprachmodelle für Anwendungen wie ChatGPT.
Neben der Cosmos-Plattform enthüllte Nvidia auch die „GR00T Blueprint“-Modelle für humanoide Roboter. Diese sollen die Entwicklung solcher Roboter erheblich beschleunigen. Darüber hinaus stellte Huang neue Tools für die Entwicklung und das Testen von Flotten von Fabrik- und Lagerrobotern sowie für das Training autonomer Fahrzeuge vor.

Mit Toyota plant Nvidia die Integration seiner selbstfahrenden Fahrzeugtechnologie, eine bedeutende Ausweitung seiner Präsenz im Automobilsektor.
Obwohl Robotik und das Omniverse-Plattformgeschäft noch geringe Umsatzanteile ausmachen – 486 Millionen Dollar im Bereich „professionelle Virtualisierung“ und 449 Millionen Dollar im Automobil- und Robotiksegment im letzten Quartal –, erwartet Nvidia in den nächsten zwei Jahrzehnten ein Marktwachstum auf 38 Milliarden Dollar allein für humanoide Roboter.

Bank of America lobte Nvidias Strategie, „Physical AI“ voranzutreiben, warnte jedoch vor Herausforderungen bei Kosten, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit der Produkte.