NVIDIA stellte zur Eröffnung der CES 2026 die Rubin-Plattform vor, die das Unternehmen als seine erste KI-Plattform bezeichnete, die mit einer vollständigen Integration von sechs Chips entwickelt wurde, und gab bekannt, dass sie in die Serienproduktion eingetreten ist. Außerdem präsentierte das Unternehmen die offene Alpamayo-Familie von Inferenzmodellen für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge – in einer Präsentation des NVIDIA-Gründers und CEO Jensen Huang im Fontainebleau Las Vegas.
Huang sagte, dass sich das Computing durch beschleunigtes Computing und künstliche Intelligenz verändert und dass etwa 10 Billionen US-Dollar an Rechenleistung aus dem vergangenen Jahrzehnt für diesen Ansatz modernisiert werden. Seiner Aussage zufolge soll Rubin die Kosten der Token-Generierung auf etwa ein Zehntel der Kosten der vorherigen Plattform senken und damit den groß angelegten Einsatz von KI-Systemen wirtschaftlicher machen.
Rubin-Plattform und Komponenten für Rechenzentren
Die Rubin-Plattform umfasst eine Reihe von Komponenten, die von Rechenzentren an auf die Zusammenarbeit ausgelegt sind. Dazu gehören:
- Rubin-GPUs mit einer Leistung von bis zu 50 Petaflops für NVFP4-Inferenz.
- Vera-CPUs zur Verarbeitung von Datentransfers und agentischen Aufgaben.
- NVLink-6-Netzwerke für die Skalierung innerhalb eines Systems sowie Spectrum-X Ethernet Photonics für die Skalierung zwischen Systemen.
- ConnectX-9-SuperNICs und BlueField-4-DPUs.
Huang erklärte, dass diese Integration von Chips, Racks, Netzwerken, Speicher und Software darauf abzielt, Engpässe bei der Skalierung von KI auf große Größenordnungen zu beseitigen. NVIDIA stellte außerdem die Inference Context Memory Storage Platform für natives KI-Storage vor – eine für Inferenz mit langen Kontexten bestimmte KV-Cache-Speicherebene. Das Unternehmen zufolge bietet sie die fünffache Anzahl an Token pro Sekunde, die fünffache Leistung pro Dollar der Gesamtbetriebskosten und die fünffache Energieeffizienz.
Offene Modelle für verschiedene Anwendungsbereiche
NVIDIA erklärte, dass seine auf den Supercomputern des Unternehmens trainierten offenen Modelle sechs zentrale Bereiche abdecken: Clara für das Gesundheitswesen, Earth-2 für Klimawissenschaften, Nemotron für Inferenz und multimodale KI, Cosmos für Robotik und Simulation, GR00T für verkörperte Intelligenz und Alpamayo für autonomes Fahren.
Huang zufolge ermöglichen diese Modelle Unternehmen und Entwicklern, Modelle zu erstellen, zu bewerten, mit Sicherheitsvorkehrungen zu versehen und bereitzustellen. Mit diesem Ansatz will NVIDIA ein Ökosystem aufbauen, auf das sich verschiedene Unternehmen, Branchen und Länder verlassen können.
Autonomes Fahren und physische KI
Alpamayo umfasst das Modell Alpamayo R1, das NVIDIA als erstes offenes VLA-Modell für die Inferenz beim autonomen Fahren bezeichnete, sowie AlpaSim, ein offenes Simulationsframework zum hochpräzisen Testen autonomer Fahrzeuge. Nach Angaben des Unternehmens ermöglicht die Suite die Entwicklung von Systemen, die Autonomie der Stufe 4 erreichen können.
Huang gab bekannt, dass das erste Personenfahrzeug, das Alpamayo verwendet und auf der vollständigen NVIDIA-DRIVE-Plattform für autonome Fahrzeuge basiert, der neue Mercedes-Benz CLA sein wird. Es soll bald auf die Straßen kommen, mit KI-definiertem Fahren in den USA noch in diesem Jahr. Außerdem hob er die offene und gemeinsam genutzte DRIVE-Hyperion-Plattform hervor, die für Stufe 4 bereit ist und von Automobilherstellern, Zulieferern und Betreibern von Robotaxis weltweit übernommen wird.
Im Bereich Robotik zeigte NVIDIA das Training von Robotern mit Isaac Sim und Isaac Lab in simulierten virtuellen Welten und präsentierte außerdem seine Zusammenarbeit mit Synopsys, Cadence, Boston Dynamics und Franka. Das Unternehmen kündigte zudem eine Ausweitung seiner Partnerschaft mit Siemens an, sodass der NVIDIA-Stack in die Industriesoftware von Siemens integriert wird, um physische KI von Design und Simulation bis zur Produktion zu unterstützen.
Personal Computing und Gaming
NVIDIA präsentierte einen KI-Agenten, der lokal auf dem DGX Spark, einem Superdesktop-Computer, ausgeführt wird und sich mithilfe von Hugging-Face-Modellen über einen Reachy-Mini-Roboter verkörpert. Das Unternehmen erklärte, dass der DGX Spark eine bis zu 2,6-fache Leistung für große Modelle bietet, mit neuer Unterstützung für die Modelle Lightricks LTX-2 und FLUX sowie einer erwarteten Verfügbarkeit von NVIDIA AI Enterprise.
Im Gaming-Bereich kündigte NVIDIA die DLSS-4.5-Technologie an, die Dynamic Multi Frame Generation, den 6X-Multi-Frame-Generation-Modus und ein Transformer-Modell der zweiten Generation für DLSS Super Resolution hinzufügt. Nach Angaben des Unternehmens unterstützen mehr als 250 Spiele und Anwendungen DLSS 4. Hinzu kommen Updates für RTX Remix Logic und NVIDIA ACE, G-SYNC-Pulsar-Monitore sowie neue GeForce-NOW-Anwendungen für Linux und Amazon-Fire-TV-Geräte.