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Auf der Google Cloud Next stellten Google und Nvidia Infrastrukturpläne vor, die darauf abzielen, die Kosten für KI-Inferenz im großen Maßstab zu senken, und zeigten, wie die Ökonomie des Modellbetriebs zu einem zentralen Schlachtfeld wird.

Recursive Superintelligence, erst vor vier Monaten gegründet, hat Berichten zufolge mindestens 500 Millionen Dollar eingesammelt, um selbstverbessernde KI-Systeme zu entwickeln.

Nvidia-Forscher sagen, dass Lyra 2.0 aus einem einzigen Bild kohärente 3D-Umgebungen mit einer Ausdehnung von rund 90 Metern erzeugen kann, die sich in Simulationswerkzeuge wie Isaac Sim für das Robotik-Training exportieren lassen.

Cadence Design Systems nutzte sein CadenceLIVE-Event, um die KI-bezogene Zusammenarbeit mit Nvidia auszubauen und neue Integrationen mit Google Cloud vorzustellen. Das unterstreicht, wie Engineering-Software rund um KI-Infrastruktur neu aufgebaut wird.

Span sagt, es arbeite mit Nvidia und Partnern an XFRA, einem Netzwerk, das Hochleistungs-Compute-Knoten in Häusern und kleinen Unternehmen platzieren würde und mit intelligenten Panels ungenutzte elektrische Kapazität in verteilte KI-Infrastruktur verwandeln soll.

Das in Singapur ansässige Unternehmen Firmus hat weitere 505 Millionen US-Dollar bei einer Post-Money-Bewertung von 5,5 Milliarden US-Dollar eingesammelt und damit das Anlegerinteresse an KI-Infrastruktur und an Rechenzentrumsprojekten unterstrichen, die auf Nvidias Pläne der nächsten Generation ausgerichtet sind

China hat Nvidia genehmigt, seinen H200 KI-Chip an chinesische Kunden zu verkaufen und damit einen längeren Regulierungsfehlschlag zu beenden, während das Unternehmen gleichzeitig einen herabgestuften Inferenz-Chip für den chinesischen Markt entwickelt.

Auf der GTC 2026 kündigte Nvidia großflächige Erweiterungen seiner Physical-AI-Plattform an, mit autonomen Fahrzeugen ab 2027 durch eine Uber-Partnerschaft in Los Angeles, Industrierobotern von FANUC und ABB mit Nvidia-Technologie und neuen Foundation Models für humanoide Robotik.

Nvidia wird seinen vollständigen Stack für autonome Fahrsoftware zur Verfügung stellen, um Uber-Robotaxis ab der ersten Hälfte 2027 zu betreiben, mit Ziel 28 globale Märkte über vier Kontinente bis Ende 2028.

MassRobotics, NVIDIA, and AWS have named the nine Physical AI Fellowship startups in their second cohort, providing mentorship, cloud computing resources, and industry connections to early-stage companies building AI-powered physical systems.

Nvidia and former OpenAI CTO Mira Murati's startup announce a long-term AI partnership, signaling a major shift in the competitive AI landscape.

ABB Robotics is integrating NVIDIA Omniverse into RobotStudio, promising physics-based simulation that could cut robot deployment setup times by 80 percent.

Nvidia reported fiscal Q4 revenue of $68.1 billion, a 73% year-over-year surge, as hyperscalers collectively committed $650 billion in AI infrastructure spending for 2026. Despite the blowout results, investors remain cautious about whether the AI boom can sustain its breakneck pace.

Nvidia has reported yet another record-breaking quarter driven by insatiable demand for AI chips, with CEO Jensen Huang declaring that 'the demand for tokens in the world has gone completely exponential.' The results come as hyperscaler capital expenditure on AI infrastructure continues to shatter expectations.

NVIDIA has added Cosmos Policy to its suite of world foundation models, creating a new robot control framework that builds on the Cosmos Predict-2 model. The system is designed to help robots learn complex manipulation tasks by understanding the physical dynamics of their environment.

As AI models grow larger and inference demand scales, the industry's focus is shifting from GPU scarcity to memory constraints. High Bandwidth Memory from SK hynix, Samsung, and Micron is emerging as the critical — and increasingly expensive — component in AI infrastructure.