Nvidia wird Ubers Full-Stack-Partner für autonomes Fahren
Nvidia und Uber haben eine erweiterte Partnerschaft angekündigt, die Nvidias vollständige autonome Fahrzeugsoftwareplattform ab der ersten Hälfte 2027 Uber-Robotaxis in kommerziellem Maßstab betreiben wird. Die Unternehmen planen, bis Ende 2028 28 Märkte über vier Kontinente anzusteuern, beginnend mit Los Angeles und San Francisco. Die Ankündigung wurde von Nvidia CEO Jensen Huang während seiner Keynote auf der GTC 2026, Nvidias jährliche Künstliche-Intelligenz-Konferenz in San Jose, gemacht.
Der Umfang der Vereinbarung markiert eine signifikante Entwicklung gegenüber der bestehenden Zusammenarbeit der Unternehmen. Uber hatte sich zuvor auf der CES dieses Jahr verpflichtet, echte Fahrdaten in Nvidias AI-Trainings-Pipeline einzuspeisen. Dieses Arrangement hat sich nun zu etwas viel Umfassenderen entwickelt: Nvidia wird den vollständigen autonomen Fahrzeug-Stack für Uber in großem Maßstab bauen — mit Wahrnehmung, Vorhersage, Planung und Kontrolle — während es auch die Trainingsinfrastruktur und Simulationsvalidierung handhabt, die jede kommerzielle AV-Bereitstellung unterstützt.
Was Nvidias AV-Stack tatsächlich tut
Die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen erfordert die gleichzeitige Lösung mehrerer miteinander verbundener Ingenieurprobleme. Die Nvidia-Plattform adressiert jede Ebene des Stacks. Das Wahrnehmungssystem verarbeitet Daten von Kameras, Lidar und Radar, um ein Echtzeit-3D-Modell der Fahrzeugumgebung zu konstruieren. Das Vorhersagemodul antizipiert die Bewegungen von Fußgängern, Radfahrern und anderen Fahrzeugen. Das Planungssystem steckt einen Weg durch komplexe Verkehrsszenarien ab, und die Steuerungsebene übersetzt diesen Plan in Lenk-, Beschleunigungs- und Bremseingaben.
Hinter dem eingesetzten System steht eine umfangreiche Trainings- und Simulationsinfrastruktur. Nvidias DRIVE-Plattform ermöglicht es AV-Unternehmen, neuronale Netze mit synthetischen Daten zu trainieren, die in der Simulation generiert werden, und ermöglicht es Entwicklern, ihre Systeme seltenen oder gefährlichen Szenarien auszusetzen, die in der realen Welt unpraktisch zu erfassen wären. Sobald Modelle in der Simulation zufriedenstellend funktionieren, können sie gegen echte Daten validiert und schrittweise bereitgestellt werden.
Ali Kani, Nvidias Vice President of Automotive, beschrieb die Vereinbarung: Uber bittet Nvidia, der Softwarepartner in 28 Städten zu sein, beginnend mit Los Angeles und San Francisco. Die Formulierung spiegelt Ubers sich entwickelnde Strategie wider — anstatt autonome Technologie intern zu entwickeln, nachdem das Unternehmen 2020 seine AV-Einheit an Aurora abgestoßen hat, hat sich das Unternehmen als Vertriebsnetzwerk für diejenigen positioniert, die die beste selbstfahrende Technologie bauen.
Ubers Multi-Partner-Robotaxi-Marktplatz
Die Nvidia-Partnerschaft passt in eine breitere Uber-Strategie, ein Marktplatz für autonome Mitfahrdienste zu werden. Uber hat bestehende Partnerschaften mit Waymo, Zoox, Nuro, May Mobility und Wayve. Die Nvidia-Partnerschaft ist insofern unterschiedlich, als Nvidia den vollständigen autonomen Stack baut, anstatt dass Uber einfach Fahrten eines Drittanbieter-AV-Betreibers verteilt.
Diese Struktur könnte Uber mehr Flexibilität beim globalen Skalieren des Robotaxi-Dienstes geben. Anstatt sich auf einzelne AV-Unternehmen zu verlassen, um Stadt für Stadt zu expandieren, könnte Uber die Nvidia-gestützte Plattform überall dort einsetzen, wo behördliche Genehmigungen vorliegen. Das Ziel von 28 Märkten bis Ende 2028 ist ehrgeizig — Waymo betreibt derzeit den bezahlten Robotaxi-Dienst in grob vier US-Städten.
Wettbewerb mit Waymo
Die Partnerschaft positioniert Uber explizit, um direkter mit Waymo zu konkurrieren, das sein eigenes vollständiges AV-System gebaut hat und einen autonomen Robotaxi-Dienst durch Waymo One betreibt. Waymo hat erhebliches Kapital angezogen und wird auf über 45 Milliarden Dollar bewertet, was den wahrgenommenen Langzeitwert von vertikal integrierten AV-Operationen widerspiegelt.
Die öffentliche Akzeptanz von Robotaxis bleibt jedoch eine offene Frage. Die National Highway Traffic Safety Administration untersucht einen Vorfall, nachdem ein Waymo-Fahrzeug im Januar in Santa Monica ein Kind angefahren und verletzt hat. Solche Vorfälle prägen die öffentliche Wahrnehmung und behördliche Zeitpläne und könnten möglicherweise den Einführungsplan von Uber-Nvidia beeinflussen.
Markt-Timing und der AI-Chip-Vorteil
Nvidias Dominanz bei AI-Trainings-Chips gibt dem Unternehmen einen strukturellen Vorteil im AV-Bereich. Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge ist grundsätzlich ein Daten- und Computeproblem — je mehr Meilen ein System trainiert, desto sicherer und leistungsfähiger wird es. Unternehmen, die in Nvidias Maßstab in der AI-Infrastruktur operieren, können diesen Vorteil möglicherweise auf AV-Training anwenden und die Entwicklungszeitpläne gegenüber Konkurrenten verkürzen.
Die Ankündigung kommt, während die AV-Industrie aus einer Phase der Zurückziehung auftaucht, mit mehreren hochkarätigen Programmen, die zwischen 2022 und 2024 reduziert wurden. Die Nvidia-Uber-Partnerschaft signalisiert erneuerte Zuversicht, dass sowohl die Technologie als auch die behördliche Umgebung zur kommerziellen Rentabilität in großem Maßstab reifen.
Dieser Artikel basiert auf Berichte von Automotive News. Lesen Sie den ursprünglichen Artikel.
