San Jose, 16. März 2026. Das SAP Center platzte aus allen Nähten. Tausende Menschen warteten auf einen Mann in einer Lederjacke. Jensen Huang, Gründer und Chef von Nvidia, betrat unter stürmischem Applaus die Bühne und zeigte innerhalb weniger Stunden, wohin sich die KI als Nächstes entwickelt. Und glauben Sie mir, es gab einiges zu sehen.
Die Rechenleistung wächst um das Millionenfache
Huang eröffnete die Keynote schlicht, aber mit einer Zahl, die einem den Atem raubt. Die Nachfrage nach Rechenleistung ist in den vergangenen Jahren um mehr als das Millionenfache gestiegen. Das wirkt sich direkt auf das Geschäft von Nvidia aus, denn Huang schätzt die Einnahmen aus dem GPU-Verkauf für die Jahre 2025 bis 2027 auf mehr als eine Billion Dollar.
Die ganze Geschichte begann vor zwanzig Jahren, als NVIDIA die Plattform CUDA einführte. Huang bezeichnete sie als „Schwungrad des beschleunigten Rechnens“ und als Grundlage, auf der heute der gesamte KI-Lebenszyklus basiert. Ohne CUDA gäbe es nichts von dem, was wir heute sehen. Inzwischen hat sich die Welt mit sogenannten „KI-nativen“ Unternehmen gefüllt. OpenAI, Anthropic und Dutzende weitere Start-ups, in die Investoren im vergangenen Jahr mehr als 150 Milliarden Dollar gesteckt haben. Der Markt ist schlicht explodiert.
Vera Rubin: Eine neue Architektur für agentische KI
Die größte technologische Ankündigung des Abends? Die NVIDIA-Plattform Vera Rubin. Dabei handelt es sich um einen vollständigen Computing-Stack aus sieben Chips, fünf Systemen innerhalb eines Racks und einem Supercomputer, der speziell für agentische KI entwickelt wurde. Dazu gehören der neue NVIDIA-Prozessor Vera CPU und die Speicherarchitektur BlueField-4 STX. Huang betonte, dass Vera Rubin nicht nur Hardware sei, sondern ein vollständig als Einheit konzipiertes System – von der Software bis zum Silizium.
Und was kommt nach Vera Rubin? Die Architektur Feynman, die den neuen Prozessor NVIDIA Rosa mit sich bringen wird, benannt nach Rosalind Franklin, der Wissenschaftlerin, deren Röntgenkristallografie die Struktur der DNA offenbarte. Die Symbolik ist eindeutig: Rosa soll die Datenströme agentischer KI ebenso effizient antreiben, wie Franklin die verborgene Architektur des Lebens enthüllte.
Huang kündigte außerdem das Referenzdesign Vera Rubin DSX AI Factory und das Tool DSX Air an, mit dem Unternehmen komplette KI-Fabriken in Software simulieren können, noch bevor sie diese physisch errichten. Das spart Zeit, Geld und Nerven.
NVIDIA nimmt Kurs auf den Weltraum
Damit hatte niemand gerechnet. NVIDIA geht ins All. Künftige Systeme wie NVIDIA Space-1 Vera Rubin sind darauf ausgelegt, KI-Rechenzentren direkt in die Erdumlaufbahn zu bringen. Beschleunigtes Computing wird damit nicht länger ausschließlich terrestrischen Rechenzentren vorbehalten sein.
OpenClaw: Jedes Unternehmen braucht eine Strategie
Huang widmete einen großen Teil der Keynote dem Open-Source-Projekt OpenClaw, das er als „das populärste Open-Source-Projekt in der Geschichte der Menschheit“ bezeichnete. OpenClaw ermöglicht es Entwicklern, mit einem einzigen Befehl einen KI-Agenten zu starten, ihn um Tools zu erweitern und in Betrieb zu nehmen.
„Jedes Unternehmen auf der Welt braucht heute eine Strategie für OpenClaw“, sagte Huang unumwunden. Damit dies nicht nur eine leere Parole bleibt, stellte NVIDIA zugleich NVIDIA NemoClaw und die Laufzeitumgebung OpenShell vor, die den sicheren Einsatz von Agenten innerhalb von Unternehmen gewährleisten. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus der Durchsetzung von Regeln, Netzwerkschutzmechanismen und privater Datenweiterleitung.
Zugleich erweitert NVIDIA seine Familie offener Modelle durch die neue Nemotron Coalition, die sechs Modellfamilien vereint: von den Nemotron-Sprachmodellen über die Robotikmodelle GR00T bis hin zum Klimamodell Earth-2.
Physische KI: Roboter, Autos und Operationssäle
KI existiert nicht länger nur auf Bildschirmen. NVIDIA bringt Intelligenz in die physische Welt, und die Ergebnisse sind faszinierend.
Im Bereich des autonomen Fahrens sind neue Partner hinzugekommen: BYD, Hyundai, Nissan und Geely übernehmen die Plattform NVIDIA DRIVE Hyperion für Fahrzeuge der Stufe 4. Uber plant, diese Fahrzeuge in seinem Fahrdienstnetz einzusetzen.
In der Industrie arbeitet NVIDIA mit Robotikgiganten wie ABB, Universal Robots und KUKA an der Integration physischer KI-Modelle in Produktionslinien. Telekommunikationsunternehmen wie T-Mobile wiederum verwandeln Basisstationen in Edge-KI-Plattformen.
Im Gesundheitswesen hat NVIDIA die erste domänenspezifische Plattform für physische KI in der chirurgischen Robotik eingeführt. Dazu gehört Open-H, der weltweit größte Datensatz für medizinische Robotik mit mehr als 700 Stunden chirurgischem Videomaterial von rund drei Dutzend kooperierenden Organisationen. Unternehmen wie Johnson & Johnson MedTech oder CMR Surgical nutzen ihn bereits aktiv.
Dann kam das Finale der Keynote. Olaf, der Schneemann aus Frozen, betrat die Bühne. Lebendig, in Bewegung und angetrieben vom physischen KI-Stack von NVIDIA, der Physik-Engine Newton und einer Simulation in Omniverse. Huang lächelte ihn an und sagte: „Olaf, ich weiß, wie es dir geht, denn ich habe dir deinen Computer gegeben. Er heißt Jetson und steckt in deinem Bauch.“
Es war der perfekte Abschluss. Ein wenig lustig, ein wenig rührend und zugleich vollkommen sachlich. Alles auf der Bühne wurde simuliert und nicht vorgerendert. Genau das ist der Wandel, über den Huang den ganzen Abend gesprochen hatte.
AWS, Microsoft und eine Billion GPUs
Auch aus der Cloud-Welt kamen große Ankündigungen. NVIDIA und Amazon Web Services bauen ihre Partnerschaft aus: AWS wird noch in diesem Jahr mehr als eine Million NVIDIA-GPUs in seinen globalen Regionen bereitstellen. Die Infrastruktur wird den gesamten Stack abdecken, von den Architekturen Blackwell und Rubin bis hin zu den neuen LPUs für ultraschnelle Inferenz.
Microsoft Azure gab bekannt, als erste Hyperscale-Cloud die neuen NVIDIA-Vera-Rubin-NVL72-Systeme in Betrieb genommen zu haben. Entwickler können über Microsoft Foundry spezialisierte Agenten auf Grundlage der Nemotron-Modelle entwickeln. Das Sicherheitsteam von Microsoft berichtet zudem, durch die Zusammenarbeit mit NVIDIA beim adversariellen Lernen eine 160-fache Verbesserung bei der Erkennung und Eindämmung von KI-Angriffen erzielt zu haben.
Die GTC 2026 hat eines unmissverständlich gezeigt: KI ist nicht länger nur Software in der Cloud. Sie hält Einzug in Roboter, Autos, Operationssäle und Satelliten – und vielleicht schon bald auch in die Erdumlaufbahn.
