Wenn NVIDIA-Chef Jensen Huang am Montag in San Jose auf die Bühne tritt, schauen 30.000 Besucher aus 190 Ländern zu. Die GTC — NVIDIAs jährliche Hausmesse für KI und Hochleistungsrechner — ist längst mehr als eine Technik-Konferenz. Sie ist der Ort, an dem die Hardware-Grundlage für die nächste Generation von KI-Modellen vorgestellt wird. Und dieses Jahr verspricht Huang „mehrere neue Chips, die die Welt noch nie gesehen hat".
Für Unternehmen, die KI-Modelle einsetzen oder planen, sind die Ankündigungen direkt relevant: Schnellere Chips bedeuten niedrigere Kosten pro Anfrage, kürzere Antwortzeiten und neue Möglichkeiten für komplexe Anwendungen.
Vera Rubin: Die Nachfolge-Plattform ist da
Im Zentrum steht NVIDIAs neue Chip-Plattform „Vera Rubin" — benannt nach der amerikanischen Astronomin. Sie löst die aktuelle „Blackwell"-Generation ab und soll im zweiten Halbjahr 2026 breit verfügbar sein. Die wichtigsten Eckdaten:
- Bis zu fünfmal schneller bei der Berechnung von KI-Antworten (Inferenz) als der Vorgänger Blackwell
- Neuer Speichertyp HBM4: Deutlich mehr Bandbreite — also schnellerer Datentransport zwischen Prozessor und Speicher. Das ist entscheidend, weil der Speicher bei großen KI-Modellen oft der Flaschenhals ist.
- Eigene CPU-Kerne namens „Olympus" (der Hauptprozessor, der die Aufgaben steuert), die speziell für KI-Rechenzentren entwickelt wurden
Erste Muster werden laut Branchenberichten bereits bei den großen Cloud-Anbietern getestet. Die fünffache Leistungssteigerung bei der Verarbeitung von Modellanfragen (Inferenz) ist deshalb so bedeutsam, weil genau hier die laufenden Kosten für Unternehmen entstehen: Jedes Mal, wenn ein KI-Modell eine Antwort generiert, wird gerechnet — und bezahlt.
Feynman: Der Chip, der für selbstständige KI-Agenten gebaut wird
Noch spannender als Vera Rubin ist der Ausblick auf die übernächste Generation: die „Feynman"-Architektur, geplant für 2028. Während aktuelle Chips darauf optimiert sind, KI-Modelle möglichst schnell zu trainieren und Anfragen zu beantworten, soll Feynman gezielt für eine neue Art von KI-Systemen gebaut werden: sogenannte Agenten.
Im Unterschied zu einem herkömmlichen KI-Modell, das auf eine Frage eine Antwort liefert und dann wartet, arbeiten KI-Agenten selbstständig über längere Zeiträume. Sie planen Schritte, nutzen Werkzeuge, greifen auf Datenbanken zu und koordinieren sich untereinander — ähnlich wie ein Mitarbeiter, der einen komplexen Auftrag von Anfang bis Ende bearbeitet.
Das Problem: Solche Agenten brauchen einen enormen Zwischenspeicher (technisch: KV-Cache), weil sie sich während ihrer Arbeit an jeden einzelnen Schritt erinnern müssen. Aktuelle Chips stoßen hier an Grenzen. Feynman soll mit einer neuen Speicherarchitektur und dem Fertigungsverfahren von 1,6 Nanometern (zum Vergleich: aktuelle Chips verwenden 3 Nanometer) genau diese Lücke schließen.
Der Gigawatt-Deal: NVIDIA investiert in Mira Muratis Startup
Neben der Hardware sorgte ein strategischer Deal für Aufsehen: NVIDIA und Thinking Machines Lab — das KI-Startup von Ex-OpenAI-Cheftechnologin Mira Murati — haben eine mehrjährige Partnerschaft vereinbart. Thinking Machines wird mindestens ein Gigawatt an Vera-Rubin-Systemen einsetzen, um eigene KI-Modelle zu trainieren und Unternehmen maßgeschneiderte KI-Lösungen anzubieten. Die Systeme sollen Anfang 2027 in Betrieb gehen.
Ein Gigawatt Rechenleistung — das entspricht ungefähr der Leistung eines großen Kohlekraftwerks, nur für KI-Berechnungen. NVIDIA hat zusätzlich Anteile an Thinking Machines erworben und damit die Beziehung vom reinen Lieferanten zum strategischen Partner aufgewertet.
Jensen Huang bezeichnete die Zusammenarbeit als richtungsweisend: „Thinking Machines hat ein Weltklasse-Team zusammengestellt, um die Grenzen der KI voranzutreiben. Wir sind begeistert, gemeinsam ihre Vision für die Zukunft der KI zu verwirklichen", so Huang auf dem NVIDIA-Blog. Murati betonte ihrerseits: „NVIDIAs Technologie ist das Fundament, auf dem das gesamte Feld aufgebaut ist."
NemoClaw: NVIDIA will auch bei Software mitspielen
Eine weitere Ankündigung im Vorfeld der GTC: NVIDIA bereitet den Start von „NemoClaw" vor — einer quelloffenen Plattform, mit der Unternehmen KI-Agenten entwickeln und betreiben können. Bisher war NVIDIA vor allem als Chip-Lieferant bekannt. Mit NemoClaw dringt der Konzern tiefer in das Software-Geschäft vor und positioniert sich als Anbieter für die komplette KI-Infrastruktur — von der Hardware über die Entwicklungswerkzeuge bis zur Laufzeitumgebung.
Analysten sehen darin einen möglichen Wendepunkt für NVIDIAs Geschäftsmodell. Wenn Unternehmen nicht nur Chips kaufen, sondern auch die zugehörige Software-Plattform nutzen, entstehen langfristige Abhängigkeiten — und wiederkehrende Einnahmen.
Was bedeutet das für Unternehmen?
Drei Entwicklungen sind für Geschäftsführer besonders relevant:
- Sinkende KI-Kosten: NVIDIA verspricht eine zehnfache Kostensenkung pro Modellanfrage (Token) mit der Vera-Rubin-Generation. Für Unternehmen, die KI-Modelle im Tagesgeschäft einsetzen, könnte das den Unterschied zwischen „teures Experiment" und „wirtschaftlich sinnvoll" ausmachen.
- KI-Agenten werden praxistauglich: Die Feynman-Architektur ist ein klares Signal, dass die Chipindustrie auf selbstständig arbeitende KI-Systeme setzt. Unternehmen, die heute Prozesse für Agenten-basierte Automatisierung vorbereiten, werden in zwei bis drei Jahren einen Vorsprung haben.
- Die Lieferkette wird politisch: Die Nachfrage nach Hochleistungschips übersteigt das Angebot. Gleichzeitig verschärfen Regierungen weltweit die Regeln für den Export von KI-Hardware. Wer KI-Projekte plant, sollte die Verfügbarkeit von Rechenkapazität frühzeitig sichern.
Die GTC 2026 markiert den Übergang von einer Phase, in der KI-Modelle hauptsächlich Fragen beantworteten, zu einer Phase, in der sie eigenständig Aufgaben erledigen. Die Hardware dafür wird gerade gebaut. Jensen Huangs Keynote am Montag, 16. März um 20 Uhr deutscher Zeit, ist kostenlos per Livestream abrufbar.
Quellen
- NVIDIA Blog — Offizielle GTC 2026 Live-Updates und Programmvorschau
- NVIDIA Blog — Partnerschaft mit Thinking Machines Lab über Gigawatt-Scale Vera Rubin-Deployment
- Deeper Insights — Analyse der erwarteten Ankündigungen inkl. Vera Rubin und Feynman
- MarketMinute / FinancialContent — Investorenanalyse zu NVIDIAs Chip-Roadmap und Feynman-Architektur
- FX Leaders — NemoClaw-Ankündigung und Thinking Machines-Investment