Hier sind alle Partnerschaften, die Nvidia bisher während seiner GTC-2026-Veranstaltung angekündigt hat

Nvidia hat die Eröffnungsphase der GTC 2026 damit verbracht, Partnerschaftsankündigungen in den Bereichen Chips, Cloud, Robotik, Telekommunikation, Autos, Fabriksoftware, Weltraum und Grafik zu stapeln.

Die Veranstaltung begann am Montag und dauert drei Tage.

Vor einem vollen Saal sagte Nvidia-CEO Jensen Huang, er erwarte, dass die Auftragsbestätigungen im Zusammenhang mit Blackwell und Vera Rubin bis 2027 1 Billion US-Dollar erreichen werden, was weit über der 500-Milliarden-Dollar-Chance liegt, die das Unternehmen letztes Jahr für diese beiden Chip-Plattformen ins Gespräch gebracht hatte.

Nvidia bringt Vera Rubin in den Weltraum, während es KI-Workloads über die Erde hinaus vorantreibt

Jensen versprach erneut, dass die Nachfrage nach Nvidia-Produkten sowohl von Startups als auch von großen Unternehmen stark ist. Die Nvidia-Aktie stieg am Montag um etwa 2 %, befand sich jedoch zum Zeitpunkt der Drucklegung am Dienstag wieder im roten Bereich.

Die größere Geschichte auf der Konferenz war jedoch der Deal-Flow. Nach Angaben von Cryptopolitan hat das Unternehmen bereits weit mehr als 10 Partnerschaften ins Leben gerufen, wobei die Gesamtzahl bei etwa 15–17 liegt.

Eine der ungewöhnlicheren Ankündigungen auf der GTC 2026 konzentrierte sich auf den Weltraum. Nvidia sagte, dass seine neuesten beschleunigten Computing-Plattformen eingesetzt werden, um KI-Computing in orbitale Rechenzentren, geospatiale Intelligenz und autonome Weltraumoperationen zu bringen.

Das Unternehmen sagte, es richte sich auf Umgebungen aus, in denen Größe, Gewicht und Stromverbrauch begrenzt sind, die Nachfrage nach erheblicher Rechenleistung jedoch weiterhin steigt.

Hier kommt das neue NVIDIA Space-1 Vera Rubin Module ins Spiel. Nvidia sagte, das Modul sei der neueste Teil seiner beschleunigten Plattform für den Weltraum. Es erklärte auch, dass die Rubin-GPU auf dem Modul bis zu 25-mal mehr KI-Computing für raumbasiertes Inferencing liefern kann als die NVIDIA H100-GPU.

Das Unternehmen verknüpfte diesen Anstieg mit der Next-Generation-Computing-Infrastruktur für orbitale Rechenzentren, fortschrittlicherer Verarbeitung geospatialer Intelligenz und autonomen Weltraumoperationen. Es erklärte auch, dass die Plattform so konzipiert ist, dass KI-Anwendungen von der Erde in den Weltraum und von Weltraum zu Weltraum arbeiten können, während die Missionsanforderungen komplexer werden.

Nvidia fügt Roboterbauer, Softwaregruppen und Hersteller hinzu, um sein industrielles KI-Netzwerk zu erweitern

Nvidia sagte, es arbeite mit Entwicklern von Roboter-Hirnen, Herstellern von Industrierobotern und Unternehmen für humanoide Roboter zusammen, um die physische KI in der Produktionsmaßstab zu vorantreiben.

Auf der GTC stellte Jensen neue NVIDIA Isaac-Simulationsframeworks sowie neue NVIDIA Cosmos- und NVIDIA Isaac GR00T-Open-Modelle vor.

Die Partnerliste in diesem Bereich ist lang, da Nvidia ABB Robotics, AGIBOT, Agility, FANUC, Figure, Hexagon Robotics, KUKA, Skild AI, Universal Robots, World Labs und YASKAWA als Branchenführer nannte, die auf seiner Plattform aufbauen. Jensen sagte:

„Physische KI ist angekommen. Jedes Industrieunternehmen wird ein Roboterunternehmen werden. Die Full-Stack-Plattform von Nvidia, die Computing, offene Modelle und Software-Frameworks umfasst, ist die Grundlage der Roboterindustrie und vereint ein weltweites Ökosystem, um die intelligenten Maschinen zu bauen, die die nächste Generation von Fabriken, Logistik, Transport und Infrastruktur antreiben werden.“

Nvidia kündigte auch eine separate Initiative im Bereich der Industriessoftware an. Es sagte, es arbeite mit Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens und Synopsys zusammen, um NVIDIA CUDA-X, NVIDIA Omniverse und GPU-beschleunigte Industriewerkzeuge zu FANUC, HD Hyundai, Honda, JLR, KION, Mercedes-Benz, MediaTek, PepsiCo, Samsung, SK hynix und TSMC zu bringen.

Das Unternehmen teilte mit, dass diese Tools eingesetzt werden, um Design, Ingenieurwesen und Fertigung zu beschleunigen.

Diese gleiche Gruppe von Softwarefirmen rollt auch Nvidia-gestützte agentic KI-Tools für Kunden aus, die sich auf die nächste Stufe des KI-Marktes vorbereiten.

Nvidia sagte, diese Lösungen würden auf seiner KI-Infrastruktur über Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure und Oracle Cloud Infrastructure sowie über Original Equipment Manufacturers wie Dell, HPE und Supermicro für schnelleres Design und Simulation arbeiten.

Nvidia erweitert Partnerschaften im Bereich autonomes Fahren und Datenfabrik-Verbindungen über Autos, Robotik und Cloud

Der Automobilbereich der Veranstaltung war ebenfalls geschäftig. Nvidia sagte, es habe seine Arbeit mit Hyundai Motor Company und Kia Corporation an der autonomen Fahrentechnologie der nächsten Generation, die auf der NVIDIA DRIVE Hyperion-Plattform basiert, erweitert.

Das Unternehmen sagte, die Zusammenarbeit kombiniere Hyundais Fähigkeiten in softwaredefinierten Fahrzeugen, seine globale Flotte und die Entwicklungsarbeit im Bereich autonomes Fahren mit Nvidias beschleunigtem Computing, KI-Infrastruktur und Software für autonomes Fahren.

Im Rahmen der erweiterten Beziehung plant Hyundai, die autonome Fahrentechnologie von Nvidia in ausgewählte Fahrzeuge zu integrieren und Systeme der Stufe 2 und höher zu unterstützen. Das Unternehmen sagte, diese Arbeiten sollen die Sicherheit verbessern und intelligentere Fahrfunktionen über die Hyundai-Fahrzeugplattformen hinweg hinzufügen.

Nvidia teilte ebenfalls mit, dass die Akzeptanz von DRIVE Hyperion bei globalen Automobilherstellern wie BYD, Geely, Isuzu und Nissan sowie bei Mobilitätsanbietern wächst.

Eine weitere Partnerschaft betraf den neuen NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint, den Nvidia als offene Referenzarchitektur beschrieb, die vereinheitlicht und automatisiert, wie Trainingsdaten generiert, erweitert und bewertet werden.

Für diese Bemühungen sagte das Unternehmen, es arbeite mit Microsoft Azure und Nebius zusammen, um den Blueprint in Cloud-Infrastruktur und -Dienste zu integrieren.

Nvidia erweitert KI-Infrastruktur mit neuer Inferenzsoftware, Telekommunikationspartnern, Vera-CPU und DLSS 5

Nvidia hat auch NVIDIA Dynamo 1.0 veröffentlicht, eine Open-Source-Software für generative und agentic Inferenz im großen Maßstab. In Kombination mit der NVIDIA Blackwell-Plattform sagte das Unternehmen, die Software helfe Cloud-Anbietern, KI-Unternehmen und Unternehmen, Inferenz mit mehr Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Effizienz bereitzustellen.

Das Unternehmen sagte, das Problem liege jetzt nicht nur in der rohen Rechenleistung. Es liege in der Orchestrierung innerhalb des Rechenzentrums, wo Anfragen in unterschiedlichen Größen, Formaten und in unvorhersehbaren Bursts eintreffen.

Deshalb beschrieb Nvidia Dynamo 1.0 als das verteilte Betriebssystem von KI-Fabriken. Die Software ist darauf ausgelegt, GPU- und Speicherressourcen in einem Cluster für komplexere KI-Workloads zu koordinieren. In Branchen-Benchmarks sagte Nvidia, Dynamo habe die Inferenzleistung auf NVIDIA Blackwell-GPUs um bis zu das 7-fache verbessert.

Telekommunikation war ein weiterer Bereich auf der Liste. Nvidia und T-Mobile sagten, sie arbeiteten mit Nokia und einem wachsenden Ökosystem von Entwicklern zusammen, um physische KI-Anwendungen über verteilte Edge-KI-Netzwerke zu bringen.

Die Unternehmen sagten, die KI-RAN-Infrastruktur der nächsten Generation könne drahtlose Netzwerke in eine Plattform für verteiltes High-Performance-Edge-KI-Computing verwandeln.

Sie verknüpften dies mit Entwicklern, die Vision-KI-Agenten bauen, die die physische Welt in Städten, Versorgungsunternehmen und industriellen Arbeitsstätten über die NVIDIA Metropolis-Plattform verstehen können.

T-Mobile sagte, es sei das erste Unternehmen in den USA, das die KI-RAN-Infrastruktur von Nvidia mit der anyRAN-Software von Nokia pilotiert hat. Der Anbieter arbeitet derzeit mit ausgewählten physischen KI-Partnern von Nvidia zusammen und liefert weiterhin fortschrittliche 5G-Konnektivität.

Das Unternehmen hat zudem die NVIDIA Vera CPU vorgestellt, die es als den ersten Prozessor bezeichnet, der für agentic AI und Reinforcement Learning entwickelt wurde. Nvidia gab an, dass Vera eine doppelt so hohe Effizienz bietet und 50 % schneller läuft als herkömmliche Rack-scale-CPUs.

Der Chip baut auf der früheren NVIDIA Grace CPU auf und richtet sich an Organisationen, die AI-Fabriken für Coding-Assistenten, Enterprise-Agents, Consumer-Agents und andere großflächige AI-Dienste aufbauen. Nvidia sagte, Vera biete die höchste Single-Thread-Leistung und Bandbreite pro Kern.

Zu den Unternehmen, die mit Nvidia an der Implementierung von Vera arbeiten, gehören Hyperscaler wie Alibaba, CoreWeave, Meta und Oracle Cloud Infrastructure sowie Systemhersteller wie Dell Technologies, HPE, Lenovo, Supermicro und andere.