Nvidia eröffnete die GTC 2025 am Dienstag mit einer Reihe von Ankündigungen. Zu den wichtigsten Highlights zählen eine neue Physik-Engine namens Newton, ein neues KI-Grundlagenmodell für humanoide Roboter namens Groot N1 sowie zwei „Personal AI Supercomputer“ der DGX-Reihe.
Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia, hielt die Keynote in San Jose, Kalifornien, und hob dabei die Zusammenarbeit mit Disney Research und Google DeepMind hervor, die darauf abzielt, die Art und Weise, wie sich Roboter bewegen und lernen, grundlegend zu verändern.
Disney, dessen von Star Wars inspirierte BDX-Droiden seit Jahren für Aufsehen sorgen, wird zu den ersten gehören, die Newton einsetzen. Während der Keynote am Dienstag watschelte einer dieser Droiden neben Huang auf die Bühne.
Laut Disney könnten diese Roboter schon bald in Themenparks weltweit zum Einsatz kommen. Nvidia betont, dass Newton hochgradig anpassbar ist und sich in die bestehenden Robotik-Tools von Google DeepMind integrieren lässt. Eine frühe Open-Source-Version von Newton soll im Laufe des Jahres 2025 veröffentlicht werden.
Nvidia stellte Newton als eine Engine vor, mit der Entwickler simulieren können, wie Roboter mit Objekten wie Nahrungsmitteln, Sand, Stoff und anderen verformbaren Gegenständen interagieren. Zudem wurde betont, dass Newton Funktionen von DeepMinds MuJoCo integriert, einer Physik-Engine, die mehrgelenkige Roboterbewegungen unterstützt.
Durch die Kombination dieser Komponenten will Nvidia Robotikentwicklern eine effizientere Möglichkeit bieten, Aufgaben zu programmieren, die sich in realen Testumgebungen nur schwer nachbilden lassen. Das Unternehmen betonte außerdem, wie diese Partnerschaft mit Google DeepMind den Fokus auf KI-gesteuerte Robotik verstärkt.
Neben Newton stellte Nvidia auch Groot N1 . Groot N1, das als KI-Grundlagenmodell für humanoide Roboter konzipiert wurde, soll Robotern helfen, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu analysieren. Laut Nvidia soll dieses Grundlagenmodell Robotern ermöglichen, sich nahtlos in Umgebungen zu bewegen, die unvorhersehbare Veränderungen in Gelände, Beleuchtung oder menschlicher Aktivität aufweisen können. Obwohl weitere Details zu den technischen Spezifikationen von Groot N1 noch rar sind, deutet Nvidia an, dass es in naher Zukunft eine wichtige Rolle für die Funktionsweise von Robotern in verschiedenen Branchen spielen wird.
Huang stellt DGX-Personal-KI-Supercomputer vor
In derselben Keynote sprach Huang über neue KI-Chips und persönliche Supercomputer und unterstrich, wie stark das Unternehmen seit dem Start von OpenAIs ChatGPT Ende 2022 gewachsen ist. In diesem Zeitraum verzeichnete Nvidia einen starken Anstieg der Nachfrage nach seinen GPUs, wobei große Cloud-Anbieter wie Microsoft, Google und Amazon zu den größten Kunden zählen.
Eines der meistdiskutierten Produkte der GTC 2025 ist der DGX Spark, ein Mitglied von Nvidias neuer Familie der „Personal AI Supercomputer“. Basierend auf der Grace Blackwell Chip-Plattform bietet der DGX Spark KI-Berechnungen mit bis zu 1.000 Billionen Operationen pro Sekunde. Ausgestattet mit dem GB10 Grace Blackwell Superchip ist er eine leistungsstarke Maschine für KI-Aufgaben, die direkt am Netzwerkrand ausgeführt werden.
Das zweite Gerät, die DGX Station, ist mit einem GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip und 784 GB Arbeitsspeicher ausgestattet. Während die DGX Spark bereits erhältlich ist, soll die DGX Station im Laufe dieses Jahres erscheinen. Als Produktionspartner fungieren Unternehmen wie Asus, Boxx, Dell, HP und Lenovo.
Huang bezeichnete diese Produkte als bahnbrechend und erklärte: „Dies ist der Computer des KI-Zeitalters. So sollten Computer aussehen, und so werden sie in Zukunft funktionieren.“ Analysten, die an der Konferenz teilnahmen, merkten an, dass diese sogenannten persönlichen Supercomputer sowohl großen Unternehmen als auch kleineren Betrieben helfen könnten, schneller von KI-Experimenten zur Produktion überzugehen.
Nvidia kündigt Blackwell Ultra und Vera Rubin an
Parallel dazu kündigte Nvidia zwei neue Chipfamilien für die Entwicklung und den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle an: Blackwell Ultra, geplant für die zweite Jahreshälfte, und Vera Rubin, voraussichtlich ab 2026. Diese Ankündigungen sind besonders relevant für Cloud-Unternehmen, die auf Nvidia-Hardware für umfangreiche KI-Trainingsprozesse angewiesen sind. Blackwell Ultra soll mehr Tokens pro Sekunde generieren und so eine schnellere Content-Produktion bei KI-Inferenz oder anderen sprachbasierten Prozessen ermöglichen.
Mit dieser Fähigkeit, so Nvidia, können Cloud-Anbieter mithilfe der neuen Chips höherwertige KI-Dienste anbieten und damit potenziell bis zu 50 Mal höhere Umsätze erzielen als mit den Hopper-Chips der Generation 2023.
Die Blackwell Ultra-Produktreihe umfasst Versionen mit Arm-CPU (GB300) und reine GPU-basierte Versionen (B300). Weitere Konfigurationen bieten acht GPUs in einem Server-Blade oder 72 GPUs in einem Rack. Laut Nvidia haben die vier größten Cloud-Anbieter bereits dreimal so viele Blackwell-Chips im Einsatz wie bei der Vorgängergeneration.
Das nach Vera RubintronSystem soll voraussichtlich in der zweiten Jahreshälfte 2026 auf den Markt kommen. Es basiert auf zwei Hauptkomponenten: einer CPU namens Vera und einer GPU namens Rubin. Vera ist Nvidias erste eigene CPU-Entwicklung und basiert auf der neuen Kernarchitektur Olympus. Das Unternehmen gibt an, dass diese CPU doppelt so schnell sein wird wie die Grace Blackwell CPU früherer Generationen.
Rubin, die GPU-Komponente, wird eine Inferenzleistung von 50 Petaflops erreichen und damit die 20 Petaflops der aktuellen Blackwell-Chips von Nvidia übertreffen. Darüber hinaus unterstützt Rubin bis zu 288 GB schnellen Speicher, was für KI-Entwickler, die mit großen Modellen arbeiten, ein wichtiges Kriterium ist. Auch die Namenskonvention ändert sich: Während Blackwell-GPUs aus zwei separaten Dies bestehen, die zu einem einzigen Chip zusammengefügt sind, wird Rubin jeden Dies als separate GPU betrachten.
Das Unternehmen plant die Veröffentlichung einer „Rubin Next“-Version in der zweiten Jahreshälfte 2027. Diese soll vier Chips enthalten und damit die doppelte Geschwindigkeit der ursprünglichen Rubin-Version bieten. Das Produkt wird in einem Rack-System namens Vera Rubin NVL144 untergebracht, das auf dem NVL72-Standard vorheriger Racks basiert.
Ergänzend zur Roadmap präsentierte Huang eine Folie, die den Namen der Chipfamilie nach Rubin enthüllte: Feynman, benannt nach dem Physiker Richard Feynman. Nvidia plant die Veröffentlichung der Feynman-Chips im Jahr 2028 und rundet damit einen mehrjährigen Plan ab, der sowohl schrittweise als auch grundlegende architektonische Änderungen im Bereich KI-Hardware umfasst.
