NVIDIA hat auf seiner GTC-Konferenz die Erweiterung seiner offenen Modellfamilien angekündigt, um die nächste Welle der Agentic-, Physik- und Gesundheits-Künstlichen Intelligenz voranzutreiben. Das Ziel ist es, Entwicklern und Wissenschaftlern leistungsfähige Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die intelligente Systeme in digitalen wie realen Umgebungen ermöglichen. Mit dieser Strategie soll die globale Innovation beschleunigt und die Fähigkeiten von KI-Systemen über die reine Sprachverarbeitung hinaus erweitert werden. Im Bereich der Agentic AI konzentriert sich NVIDIA auf die Nemotron 3-Reihe, die multimodale Fähigkeiten in Sprache, Vision, Stimme und Sicherheit vereint. Diese Modelle unterstützen natürliche Gespräche und komplexes logisches Denken. Zahlreiche führende Unternehmen wie CrowdStrike, ServiceNow, Cursor und Perplexity setzen bereits auf diese Architektur für fortschrittliche autonome Anwendungen. Auch LangChain hat Nemotron in seine Entwicklungsplattform integriert, um Unternehmen den Einsatz von intelligenten Assistenten zur Automatisierung komplexer Aufgaben zu erleichtern. Ein besonderes Beispiel ist der Einsatz durch Edison Scientific, das Nemotron in das System Kosmos integriert, einem autonomen KI-Wissenschaftler, der derzeit von über 50.000 Forschern genutzt wird, um Rechercheprozesse von Monaten auf Tage zu komprimieren. Zudem hat NVIDIA mit der Veröffentlichung von Nemotron-Personas eine Sammlung synthetischer Datensätze vorgestellt, die auf lokalen Bevölkerungsdaten basieren, um kulturell angepasste und datenschutzkonforme Modelle zu ermöglichen. Für den Bereich der physischen KI, insbesondere Robotik und autonome Fahrzeuge, hat NVIDIA neue Modelle eingeführt. Das NVIDIA Cosmos 3 wird als erstes Welt-Grundlagenmodell bezeichnet, das die Generierung synthetischer Welten mit der Simulation physischer Reasoning- und Handlungsfähigkeiten vereint. Das Modell NVIDIA Isaac GR00T N1.7 ist bereits für den kommerziellen Einsatz bei humanoiden Robotern verfügbar und wird von Firmen wie LG Electronics und Humanoid genutzt. Ergänzt wird dies durch NVIDIA Alpamayo 1.5, das die Entscheidungsfindung autonomer Fahrzeuge verbessert. Darüber hinaus kündigte CEO Jensen Huang den Nachfolger GR00T N2 an, der bis Ende des Jahres verfügbar sein soll und Robotern ermöglicht, in neuen Umgebungen über doppelt so häufig erfolgreiche Aufgaben zu bewältigen. In der Gesundheitsbranche und den Life Sciences fördert NVIDIA die Forschung durch die BioNeMo-Plattform. Das generative Modell Proteina-Complexa beschleunigt die Wirkstoffentwicklung, indem es das Design von Proteinen unterstützt, die an spezifische Zielstrukturen binden. Klinische Partner wie Novo Nordisk testen diese Designs bereits experimentell. Zudem hat NVIDIA gemeinsam mit Partnern wie Google DeepMind und dem European Bioinformatics Institute die AlphaFold-Datenbank massiv erweitert. Es wurden rund 30 Millionen neue Vorhersagen zu Protein-Komplexen berechnet, wovon 1,7 Millionen als hochvertrauenswürdig in die Datenbank übernommen wurden. Ein weiteres Highlight ist die Einführung von nvQSP, einer GPU-beschleunigten Simulationsengine, die die Analyse von Behandlungsszenarien im Vergleich zu traditionellen CPU-basierten Methoden bis zu 77-mal schneller durchführt. Die neuen offenen Modelle, Daten und Frameworks sind über Plattformen wie GitHub, Hugging Face und die NVIDIA-Cloud-Infrastruktur verfügbar. Viele Modelle werden zudem als NVIDIA NIM-Microservices bereitgestellt, um eine sichere und skalierbare Bereitstellung an der Edge oder in der Cloud zu gewährleisten. Durch diese umfassende Öffnung ihrer Technologie möchte NVIDIA die Grundlage für breite Innovationen in verschiedenen Industriezweigen legen und Entwicklern weltweit den Zugang zu leistungsstarker KI-Infrastruktur ermöglichen.