Das Tempodrom wurde 1980 in einem Zelt in der Nähe der Berliner Mauer gegründet und zog mehrfach um, bevor es 2001 in der Nähe des Anhalter Bahnhofs sesshaft wurde. Sein fester Standort hat seitdem Konzerte, Galas und politische Veranstaltungen beherbergt.
Heute ist es Schauplatz eines ganz anderen Spektakels.
Die GTC Berlin läuft drei Tage, mit mehr als 100 Sitzungen zu Agentic AI, Robotik, Physical AI, offenen Modellen und beschleunigtem Rechnen, die in der nahegelegenen STATION-Berlin stattfinden. Hier haben sich Journalisten, Analysten und Partner für die Hauptveranstaltung versammelt: die Keynote von NVIDIA-Gründer und CEO Jensen Huang.
Huang betritt die Bühne
Huang eröffnete mit einer Frage: Was haben L’Oréal, Revolut, Spotify, Merck, Vodafone, Zara, Porsche, Nestlé und HSBC gemeinsam? Es sind alles europäische Unternehmen und alle arbeiten mit NVIDIA an KI, sagte er.
Die Keynote folgt auf NVIDIA’s einwöchige Tour durch Europa — Paris, London, Stockholm, Dublin — bei der das Unternehmen fast 10 Milliarden Dollar in das Technologiesektor-Ökosystem Europas zusagte und mit mehr als 12,000 Partnern arbeitet. „Nach Jahrzehnten des Fortschritts in der Computerindustrie stehen wir nun am Anfang einer neuen industriellen Revolution“, sagte Huang.
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KI ist ein Kuchen mit fünf Schichten, erklärte Huang. Energie betreibt hochentwickelte Computer, die Teil einer KI-Fabrik sind, die Token und digitale Intelligenz aus den Modellen erzeugt, die darauf laufen, und die dann in jede Anwendung integriert werden.
„Lange bevor die KI-Modelle entstehen, muss die Infrastruktur existieren“, sagte er und wies darauf hin, dass ähnlich das Internet zuerst Vernetzung brauchte und Elektrizität zuerst das Stromnetz erforderte.
„Um Teil dieser KI-Wirtschaft zu sein, wollen Sie nicht nur KI konsumieren; Sie wollen KI produzieren“, sagte Huang. „Wir könnten all das hier in Europa tun, und tatsächlich haben wir bereits angefangen.“
Die KI-Fabrik erhält eine neue Formfaktor
Huang stellte NVIDIA’s Full-Stack-KI-Fabrik — umfassend Hardware, Systemsoftware, CUDA-X-Bibliotheken und Modelle — als breite Plattform für den Aufbau und Betrieb von KI-Infrastruktur dar.
„Das stellt nun die Breite der Technologie dar, die notwendig ist, um die KI-Fabrik zu schaffen“, sagte Huang. „Das baut NVIDIA heute, und das ist die Grundlage, mit der wir Europa ermöglichen können, Teil des KI-Ökosystems, der KI-Wirtschaft zu sein.“
Er sagte, Vera Rubin, in voller Produktion, erweitere NVIDIA’s Rechenplattform über Modelle und große Sprachmodelle hinaus, um den gesamten KI-Agenten zu verarbeiten. Er zeigte auch mehrere der neuesten Rack-Scale-Hardwareangebote von NVIDIA.
Als Nächstes kündigte Huang NVIDIA DSX PODan, einen Referenzentwurf für komplette NVIDIA Vera Rubin KI-Fabriken, die von Partnern in modularen Containern gebaut, integriert und vor der Auslieferung validiert werden. Mit DSX POD kann sich die Vor-Ort-Bereitstellung von sechs Monaten auf nur 14 Tage verkürzen, sobald die Versorgungsanschlüsse des Standorts bereit sind.
„Das ist eine vollständige Transformation der weltweiten Lieferkette“, sagte Huang. „Das wird die Art und Weise verändern, wie Menschen Rechenzentren installieren und bauen, und hoffentlich steigt dadurch die Geschwindigkeit.“
Die NVIDIA DSX AI Factory Platform ermöglicht es Unternehmen, den Wasserverbrauch für Kühlung um bis zu 100% zu reduzieren und die gleiche KI-Leistung mit bis zu 30% weniger Strom zu erzielen.
Agenten sind die neue Rechenplattform — und Sicherheit ist ein Ingenieursproblem
Huang sagte, Agenten denken, schließen, iterieren und nutzen Werkzeuge, was den Tokenverbrauch steigert, je nützlicher sie werden.
Er beschrieb einen Agenten als bestehend aus fünf Elementen: einem Modell, einer Harness, die seine Arbeit und sein Gedächtnis orchestriert, einer Sandbox, die die Harness isoliert, Wissen und Werkzeuge. In dieser Betrachtung ist ein Agent mehr als ein Modell, das Fragen beantwortet; er kann auf Wissen zurückgreifen und durch Werkzeuge handeln.
„Das Wichtigste ist, sicherzustellen, dass der Agent sicher ist“, sagte Huang. Der autonome Agent kann auf Dateien, Ressourcen, Netzwerke und Werkzeuge zugreifen, daher sollten seine Privilegien minimal sein und er sollte überwacht werden.
NVIDIA’s Antwort ist das neue NVIDIA OpenShell Referenzarchitektur für sichere KI-Agenten, ein Full-Stack-Design, das auf NVIDIA OpenShell basiert — einer quelloffenen, richtlinienkontrollierten Laufzeitumgebung mit Sandboxing auf Kernelebene, die zwischen einem Agenten und den Systemen sitzt, die er beeinflussen kann.
Das bedeutet, dass Berechtigungen, Richtliniendurchsetzung und Überwachung sich dynamisch anpassen müssen. „Jedes einzelne Mal, wenn ein Agent gestartet wird, sind die Berechtigungen anders“, sagte Huang.
Offene Modelle machen Expertise zu einem Vorteil
Huang stellte NVIDIAs offene Modelle als Ausgangspunkt für den Aufbau von KI vor, die auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten ist.
NVIDIAs zukunftsweisende, offene Modelle stehen branchenübergreifend zur Verfügung: Nemotron für Sprache, Cosmos für Welt-Basismodelle, GR00T für humanoide Robotik, Alpamayo für autonomes Fahren, Ising für Quanten-Klassik-Computing und Earth-2 für Physik-KI.
„Wir sind die Frontier“, sagte Huang. „Also bieten wir Ihnen in all diesen verschiedenen Bereichen alle Modelle an, und wir arbeiten kontinuierlich daran. Wir arbeiten seit einem Jahrzehnt daran, und wir werden für immer daran weiterarbeiten.“
NVIDIA stellt die Modelle, die Daten und die Skripte zu deren Reproduktion bereit, und Unternehmen können ein Modell mit ihren eigenen Daten für einen bestimmten Anwendungsfall nachtrainieren – wobei proprietäre Daten in das verwandelt werden, was er „souveräne Intelligenz“ nannte.
„Sie können mit einem offenen Modell beginnen, etwas unglaublich Gutem wie Nemotron, und mit Ihren eigenen Daten für Ihren Anwendungsfall nachtrainieren und natürlich Superintelligenz erreichen“, sagte Huang. „Das ist eine sehr sinnvolle Sache, und alle Technologien existieren heute bereits.“
NVIDIA stattet Agenten mit einer Wissensebene aus
Anschließend stellte Huang die NVIDIA Agent Knowledge Foundation vor, eine Reihe von Modellen und Bibliotheken zur Verbindung von Agenten mit Unternehmensdaten, ob unstrukturierte Informationen in Dokumenten oder strukturierte Daten in Datenbanken.
Er hob Nemotron-Tools zum Parsen von Dokumenten, zum Einbetten von Abfragen und zum Neusortieren relevanter Informationen hervor, zusammen mit neuen NVIDIA Kumo Modellen für Vorhersagen aus strukturierten Daten.
„Letztendlich wird aus diesen Superagenten – aus diesen Agenten Superagenten –, indem man ihnen Zugang zum Wissen Ihres Unternehmens gibt“, sagte Huang.
NVIDIA CUDA-X — Beschleunigte Tools für Agenten
Anschließend beschrieb Huang NVIDIA CUDA-X als eine Sammlung beschleunigter Bibliotheken, die in Wissenschaft, Technik, Forschung und kreativem Schaffen eingesetzt werden.
Auf NVIDIAs Beschleunigte-Computing-Plattform bauen mehr als 11 Millionen Entwickler.
Huang sagte, diese Bibliotheken können Simulatoren, Solver und Datenverarbeitungs-Engines beschleunigen – die Art von Tools, auf die Agenten zurückgreifen können, um nützliche Arbeit zu leisten.
„CUDA-X-Tools sind das, was Agenten das notwendige Handwerkszeug gibt“, sagte Huang.
Agenten gehen in Labors, Fabriken und im Ingenieurwesen an die Arbeit
Ein Video zeigte, wie das NVIDIA Agent Toolkit Unternehmenswissen, Modelle und Tools in drei Industriebeispielen zusammenbringt:
Bei Lila Sciences helfen Agenten bei der Entwicklung einer möglichen Therapie für das B-Zell-Lymphom und nutzen virtuelle Experimente, um die Arbeit in einem automatisierten Labor zu steuern.
Im Siemens-Werk in Erlangen helfen Agenten bei der Vorbereitung neuer Produkte für die Produktion und testen Pläne in einem digitalen Zwilling, bevor Änderungen die Fabrikhalle erreichen.
Und bei Dassault Systèmes passen Engineering-Agenten das Fahrzeugdesign an und nutzen Simulationen, um ein Problem zu identifizieren und das Design zu verfeinern.
„Und [all dieses] Wissen und diese Tools gehören Ihnen“, sagte Huang, nachdem das Video gelaufen war. „Das ist Ihre Expertise, und all das ist jetzt möglich.“
Telekommunikationsunternehmen als verteilte KI-Infrastruktur
Huang sagte, KI verändert die Telekommunikation, verbessert die Spektrumseffizienz und verwandelt Mobilfunkmasten in verteilte KI-Infrastruktur.
Er nannte 100,000 Standorte und rund 100 Gigawatt verteilter Rechenzentren und sagte, NVIDIA hat seinen ersten kommerziellen Anruf im Netzwerk von T-Mobile mit Nokia getätigt, nach fast acht Jahren Arbeit.
„Jetzt kann CUDA telefonieren“, sagte Huang. „KI wird die Art und Weise, wie wir Telekommunikation betreiben, revolutionieren. Sie wird unsere Spektrum-Effizienz enorm steigern.“
KI zieht in den Behandlungsraum ein
Führungskräfte aus dem Gesundheitswesen und den Lebenswissenschaften bauen auf NVIDIA-Technologien auf, um die Arzneimittelforschung voranzutreiben und die Patientenversorgung auszubauen.
NVIDIA und Siemens Healthineers entwickeln beispielsweise KI-gestützte Strahlentherapie.
Nemotron-Agenten koordinieren die Behandlungsplanung, die Plattform Isaac for Healthcare und Omniverse-Bibliotheken erstellen einen digitalen Zwilling des Geräts und der Patientenanatomie, um die Tumorzielung zu simulieren. Holoscan mit IGX Thor verbindet Live-Bildgebung und Sensordaten, um eine adaptive Echtzeit-Applikation zu ermöglichen, während sich der Patient bewegt.
Huang beschrieb die adaptive Radiotherapie als eine Anwendung physischer KI: Da sich der Körper und der Tumor des Patienten während der Behandlung verändern, muss das System die Veränderungen verfolgen und die Strahlenzielung anpassen.
„Der Tumor verändert seine Form. Der Körper verändert sich, während man sich in der Therapie befindet“, sagte Huang. „Der Roboter, dieses adaptive Radiotherapie-System, muss die sich verändernde Umgebung wahrnehmen, verstehen, wo sich der Tumor befindet, ihn perfekt segmentieren und die Radiotherapie entsprechend ausrichten.“
Der Weg nach vorn: Mobilitätsführer stoßen zum NVIDIA-Automobil-Ökosystem
Huang sagte, die NVIDIA Hyperion Computing-Plattform werde in weitere Fahrzeugflotten integriert, wobei autonomes Fahrfahrsoftware Robotaxis mit Fahrdienst-Plattformen verbinde.
Bolt mit Lucid, Mercedes-Benz, Volkswagen Commercial Vehicles und Einride präsentieren ausgewählte Anwendungsfälle für autonome Mobilität auf der NVIDIA Hyperion Computing-Plattform und zeigen damit potenzielle Anwendungen für Fahrzeuge der Stufe 3 und Stufe 4 sowie künftige Robotaxi-Flotten.
Darüber hinaus übernimmt Volvo Cars die Software Hyperion und NVIDIA Alpamayo Stack für sicheres automatisiertes Fahren. NVIDIA stellte außerdem neue KI- und Sicherheitstechnologien vor, die Entwicklern helfen, autonome Fahrzeuge im großen Maßstab zu entwickeln, zu validieren und bereitzustellen.
Volkswagens Van, JLR, Volvo und Mercedes-Benz’ Fahrzeuge der nächsten Generation werden mit Hyperion kompatibel sein, kündigte Huang an und sagte: „Welcome to Hyperion.“
Ein Referenz-Humanoid für Robotikforscher
Huang kündigte dann Agile ONE SN an, ein Referenz-Humanoid, das auf Isaac GR00T basiert — ein Körper mit 31 Freiheitsgraden, der voraussichtlich im nächsten Jahr verfügbar sein wird und die Einrichtungszeit für Forscher von Wochen auf Tage verkürzen soll.
Die Plattform ist modular: Forscher können den kompletten Workflow nutzen oder ausgewählte Komponenten einbinden.
„Das ist ein großartiger Ausgangspunkt“, sagte Huang.
Es baut auf NVIDIAs offenem Physical-AI-Stack auf — Isaac Capture für die Datenerfassung, GR00T-Modelle für Robotik-Intelligenz, Isaac Lab für simulationsbasiertes Training, Isaac OS für die Laufzeit — sowie auf NVIDIAs offenem Physical-AI-Datensatz. Partner wie Agility Robotics, Figure, KUKA und NEURA Robotics bauen bereits auf derselben Plattform auf.
Persönliche KI bekommt eine neue Maschine
Huang schloss mit einer Diskussion über RTX Spark Laptops, die letzte Woche auf den Markt kamen, und die RTX-Grafik und NVIDIAs Full-Stack-KI-Plattform in schmalen, hochwertigen Windows-PCs für beschleunigtes Kreativschaffen, immersives Gaming und leistungsstarke lokale KI vereinen.
Er verglich seine 1 Petaflop Leistung und 128 GB Speicher mit dem DGX-1, das er 2016 an OpenAI lieferte — und machte anschließend den Größenunterschied zur Pointe:
„Im Jahr 2016 habe ich 1 Petaflop und 128 GB … an ein kleines Unternehmen namens OpenAI geliefert“, sagte Huang und hielt das kompakte Gerät vor dem Publikum hoch. „Das hier sind 1 Petaflop und 128 GB. Der einzige Unterschied ist natürlich, dass ich das hier so halten kann, während man das DGX-1 zu zweit die Treppe hinauftragen musste.“
Huang zeigte dann ein Video eines Agenten, der hilft, Hugging Faces Microduck zu trainieren: Er richtete einen Kurs ein und simulierte den Roboter in Isaac Sim, schickte Trainingsjobs in die Cloud, holte dann die gelernte Policy zurück zum RTX Spark zur Evaluierung, bevor er sie auf den physischen Roboter übertrug.
Ein Schwarm von vier Microducks gesellte sich auf der Bühne zu Huang, setzte sich, stellte sich auf die Beine und hielt sogar auf Kommando ein Nickerchen. Er erklärte, dass sie auf RTX Spark erschaffen, in der Cloud trainiert wurden und ihre Fähigkeiten in der Simulation lernten.
„Ihr wurdet auf RTX Spark erschaffen … [wir] haben euch in der Cloud auf einer ganze Reihe von NVIDIA-Supercomputern trainiert, und ihr habt eure Fähigkeiten genau hier auf RTX Spark und dem digitalen Zwilling gelernt“, sagte Huang zu ihnen.
Die volle Aufstellung
Mit den um ihn versammelten Microducks fasste Huang die Keynote zusammen: Europa baut seine KI-Wirtschaft auf, KI-Fabriken entwickeln sich weiter, um Agenten zu betreiben, und Physical AI ist die nächste Grenze.
„Das war’s also“, sagte Huang. „Jeder kann Agenten bauen. Jedes Unternehmen in Europa wird ein KI-Unternehmen werden … und wir werden hier in Europa eine blühende KI-Wirtschaft haben.“
Zum Abschluss hatte Huang noch eine Überraschung parat: einen musikalischen Abgang im Eurovision-Stil , der die Themen der Keynote in einen komischen Rückblick verwandelte.
Die Texte reichten von OpenShells Schutzmaßnahmen — „No credentials. Access dismissed“ und „Sentry on BlueField never clocks off“ — bis hin zu Physical AI, wo das Training von Robotern mit „College für Roboter ohne Studienkredite“ verglichen wurde.
Die Pointe: „You can’t spell fungible without fun.“ Ein Saxophonsolo führte in einen mitreißenden „We are Europa“-Refrain über.
„Lasst uns gemeinsam Europas KI-Wirtschaft aufbauen und KI zum Einsatz bringen“, sagte Huang zum Abschluss seines Vortrags. „Ein großartiges GTC.“
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