Auf der CES 2026 in Las Vegas kündigten Siemens und Nvidia eine bedeutende Ausweitung ihrer Partnerschaft an. Ziel ist die Entwicklung eines sogenannten industriellen KI-Betriebssystems, das künstliche Intelligenz in jede Phase des industriellen Prozesses integrieren soll. Dies reicht von Design und Engineering über Fertigung und Betrieb bis hin zu den Lieferketten. Laut Roland Busch, Vorstandsvorsitzendem der Siemens AG, wird die Verbindung von Nvidia mit den Hardware- und Softwarelösungen des Unternehmens es Kunden ermöglichen, Produkte mithilfe fortschrittlicher digitaler Zwillinge schneller zu entwickeln, die Produktion in Echtzeit anzupassen und Technologien von Chips bis hin zu ganzen KI-Fabriken schneller voranzutreiben.
Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia, ergänzte, dass generative KI und beschleunigtes Computing eine neue industrielle Revolution ausgelöst hätten. Dieses System soll digitale Zwillinge von passiven Simulationen in aktive Intelligenz der physischen Welt verwandeln. Nvidia wird KI-Infrastruktur, Simulationsbibliotheken, Modelle, Frameworks und Pläne bereitstellen, während Siemens Hunderte Experten für industrielle KI sowie seine Hardware und Software einsetzen wird. Die ersten vollständig KI-gesteuerten und adaptiven Produktionsanlagen sollen weltweit entstehen, wobei das erste Modell bereits in diesem Jahr im Siemens-Elektronikwerk im deutschen Erlangen realisiert werden soll.
KI beschleunigt den gesamten Produktionszyklus
Die Unternehmen planen, gemeinsam KI-basierte Lösungen zu entwickeln, die den gesamten Lebenszyklus von Produkten und Produktion abdecken. Dies soll zu schnelleren Innovationen, kontinuierlichen Verbesserungen sowie einer widerstandsfähigeren und nachhaltigeren Produktion führen. Der Schlüssel ist ein „KI-Gehirn“, das von Software für Automatisierung und industrielle Abläufe angetrieben und mit den Bibliotheken von Nvidia Omniverse sowie der KI-Infrastruktur von Nvidia kombiniert wird. So können Fabriken ihre digitalen Zwillinge kontinuierlich analysieren, Verbesserungen virtuell testen und validierte Erkenntnisse direkt in die realen Abläufe in der Werkhalle übertragen.
Dieser Ansatz ermöglicht schnellere und zuverlässigere Entscheidungen vom Design bis zur Implementierung, wodurch die Produktivität steigt und sowohl die Inbetriebnahmezeit als auch die Risiken sinken. Die Funktionen sollen auf wichtige Branchen ausgeweitet werden, und einige Kunden wie Foxconn, HD Hyundai, KION Group und PepsiCo testen bereits Teile dieser Funktionen. Darüber hinaus wird Siemens die GPU-Beschleunigung in seinem gesamten Simulationsportfolio abschließen und die Unterstützung für die Bibliotheken von Nvidia CUDA-X sowie für KI-Physikmodelle erweitern. Dadurch können Kunden größere und präzisere Simulationen schneller durchführen. Darauf aufbauend werden sie mit Nvidia PhysicsNeMo und offenen Modellen zur generativen Simulation übergehen, wodurch autonome digitale Zwillinge für reales technisches Design und automatische Optimierung entstehen.
Fortschrittliches Chipdesign und KI-Fabriken
Die Partnerschaft konzentriert sich auch auf Halbleiter und KI-Fabriken, in denen die Logik des industriellen KI-Betriebssystems zum Einsatz kommt. Siemens integriert Nvidia CUDA-X- und PhysicsNeMo-Bibliotheken sowie GPU-Beschleunigung in sein Portfolio für Electronic Design Automation (EDA), mit Schwerpunkt auf Verifizierung, Layout und Prozessoptimierung. Dies soll bei wichtigen Arbeitsabläufen eine 2- bis 10-fache Beschleunigung ermöglichen. Darüber hinaus werden KI-gestützte Funktionen wie Layoutführung, Unterstützung bei der Fehlerbehebung und Schaltungsoptimierung ergänzt, was die Produktivität der Ingenieure steigert und zugleich die strengen Fertigungsanforderungen erfüllt. Diese Funktionen verkürzen die Designzyklen, verbessern die Ausbeute und sorgen für zuverlässigere Ergebnisse.
Siemens und Nvidia werden gemeinsam einen wiederverwendbaren Plan für die nächste Generation von KI-Fabriken entwickeln, der die hohen Anforderungen hochdichter Rechensysteme an Energie, Kühlung und Automatisierung in Einklang bringt. Dieser Plan optimiert den gesamten Lebenszyklus von der Planung bis zum Betrieb, wobei Geschwindigkeit und Effizienz im Vordergrund stehen. Er verbindet die Roadmap der KI-Plattform von Nvidia, die Expertise im Bereich KI-Infrastruktur, das Partnerökosystem und die Omniverse-Simulationsbibliotheken mit den Stärken von Siemens in den Bereichen Energieinfrastruktur, Elektrifizierung, Netzintegration, Automatisierung und digitale Zwillinge. Ziel ist es, die Implementierung zu beschleunigen, die Energieeffizienz zu steigern und die Widerstandsfähigkeit der industriellen KI-Infrastruktur weltweit zu verbessern.
Optimierung der Abläufe und neue Technologien auf der CES 2026
Beide Unternehmen wollen ihre eigenen Abläufe beschleunigen, indem sie diese Technologien zunächst in ihren eigenen Systemen implementieren, bevor sie in der Industrie breiter eingesetzt werden. Nvidia wird die Angebote von Siemens hinsichtlich einer effizienteren Gestaltung seiner Abläufe prüfen, während Siemens seine Arbeitslasten analysiert und mit Nvidia zusammenarbeitet, um sie zu beschleunigen und KI in das Kundenportfolio zu integrieren. Auf diese Weise schaffen sie konkrete Nachweise für den Nutzen und die Skalierbarkeit für andere.
Auf der CES 2026 stellte Siemens außerdem den Digital Twin Composer vor, eine ab Mitte 2026 auf dem Siemens Xcelerator Marketplace verfügbare Software, die einen umfassenden digitalen Zwilling, Simulationen mit Nvidia-Omniverse-Bibliotheken und reale Echtzeitdaten miteinander verbindet. PepsiCo nutzt diese Lösung zur Simulation der Modernisierung seiner Anlagen in den USA und plant eine weltweite Ausweitung. Dies ermöglicht eine Steigerung des Durchsatzes um bis zu 20%, schnellere Designzyklen, eine Designvalidierung von nahezu 100% und eine Senkung der Investitionsausgaben um 10 bis 15% durch die Ermittlung verborgener Kapazitäten. Siemens kündigte außerdem neun neue industrielle Copiloten für Softwarelösungen wie Teamcenter, Polarion und Opcenter an, die die Datennavigation vereinfachen, die Einhaltung von Vorschriften automatisieren und Produktionsprozesse transformieren, um Kosten zu sparen und die Effizienz zu steigern.
