OpenAI hat heute GPT-5.2 vorgestellt, das als leistungsstärkste Modellreihe für professionelle Wissensarbeit gilt. Das Modell wurde auf NVIDIA-Infrastruktur, darunter Hopper-Architekturen und GB200 NVL72-Systeme, trainiert und bereitgestellt. Dies unterstreicht die zentrale Rolle von NVIDIA als Plattform für die Entwicklung und den Betrieb von SpitzenkI-Modellen in großem Maßstab. Die Leistungsfähigkeit solcher Systeme basiert auf drei Skalierungsgesetzen: Vortraining, Nachtraining und Testzeit-Skalierung. Während Reasoning-Modelle durch paralleles Rechnen während der Inferenz komplexe Aufgaben bewältigen, bleiben Vortraining und Nachtraining die Grundlage für Intelligenz. Die Entwicklung von Frontiers-Modellen erfordert enorme Rechenleistung – oft Zehntausende bis Hunderttausende von GPUs, die effizient zusammenarbeiten müssen. Dazu sind hochleistungsfähige Beschleuniger, fortschrittliche Netzwerke in Skalierungsarchitekturen (Scale-up, Scale-out, Scale-across) sowie eine vollständig optimierte Software-Stack notwendig – also eine spezialisierte Infrastruktur, die Leistung in der Skala ermöglicht. Im Vergleich zur Hopper-Architektur erreicht das GB200 NVL72-System bis zu dreifach höhere Trainingsgeschwindigkeit bei der größten getesteten Modellgröße in den neuesten MLPerf-Training-Benchmarks und nahezu doppelt so gute Leistung pro Dollar. Die neue GB300 NVL72-Plattform bietet gegenüber Hopper eine mehr als vierfache Beschleunigung. Diese Fortschritte verkürzen Entwicklungszyklen und beschleunigen die Einführung neuer Modelle. Die Leistung von NVIDIA-Infrastruktur zeigt sich auch in der Vielfalt der Anwendungen. KI-Entwicklung reicht heute über Text hinaus: NVIDIA unterstützt die Entwicklung in Sprache, Bild, Video, Biologie und Robotik. Beispiele sind Evo 2 zur Dechiffrierung genetischer Sequenzen, OpenFold3 zur Vorhersage dreidimensionaler Proteinstrukturen und Boltz-2 zur Simulation von Arzneimittelwechselwirkungen. In der Medizin ermöglichen NVIDIA Clara-Modelle die Erzeugung realistischer medizinischer Bilder, um Diagnosen zu verbessern, ohne sensible Patientendaten zu nutzen. Unternehmen wie Runway und Inworld nutzen NVIDIA-Plattformen. Runway stellte kürzlich Gen-4.5 vor, das derzeit beste Video-Generationsmodell weltweit nach dem Artificial Analysis-Index. Es wurde vollständig auf NVIDIA-GPUs entwickelt – von der Forschung über das Vortraining bis zur Inferenz. Zudem kündigte Runway GWM-1 an, ein fortschrittliches Allzweck-Realitätssimulationsmodell, das in Echtzeit interaktiv und steuerbar ist und Anwendungen in Spielen, Bildung, Wissenschaft und Robotik ermöglicht. Die Leistungsfähigkeit von NVIDIA wird durch Benchmarking untermauert: In den neuesten MLPerf Training 5.1-Benchmarks stellte NVIDIA Ergebnisse in allen sieben Kategorien vor – die einzige Plattform, die in allen Bereichen vertreten war. Dies zeigt die Vielseitigkeit und Effizienz der Infrastruktur. Deshalb nutzen namhafte KI-Labore wie Black Forest Labs, Cohere, Mistral, OpenAI, Reflection und Thinking Machines Lab die NVIDIA Blackwell-Plattform. Blackwell ist weltweit über führende Cloud-Anbieter wie AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud, CoreWeave, Lambda, Nebius und Together AI verfügbar. Auch die neue NVIDIA Blackwell Ultra mit verbesserten Rechenleistung, Speicher und Architektur wird bereits von Serverherstellern und Cloud-Anbietern ausgerollt. Von Spitzenmodellen bis hin zu Alltags-KI: Die Zukunft der künstlichen Intelligenz wird auf NVIDIA-Infrastruktur gebaut.