Der CEO von Nvidia, Jensen Huang, hielt am Dienstag auf der GTC 2025 Konferenz des Unternehmens eine traditionelle Keynote und gab zahlreiche Ankündigungen bekannt. Das Unternehmen schmuggelte jedoch auch eine kleine Geschichtsstunde ein.
Während des Automobilteils seiner Rede bezog sich Huang auf AlexNet, eine Neuralnetz-Architektur, die 2012 weitreichende Aufmerksamkeit erregte, als sie einen Computerbild-Erkennungswettbewerb gewann. Entwickelt von dem Informatiker Alex Krizhevsky in Zusammenarbeit mit Ilya Sutskever (der später OpenAI gründen sollte) und dem KI-Forscher Geoffrey Hinton erreichte AlexNet eine Treffsicherheit von 84,7 % in einem akademischen Wettbewerb namens ImageNET.
Das Durchbruchsergebnis führte zu einem Wiederaufleben des Interesses an Deep Learning, einem Teilbereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netze nutzt.
Es stellte sich heraus, dass AlexNet Nvidia dazu veranlasste, "all in" in autonome Fahrzeuge zu investieren, so wie Huang es beschreibt.
„Der Moment, als ich AlexNet sah - und wir haben schon lange an der Computer-Vision gearbeitet - der Moment, als ich AlexNet sah, war so ein inspirierender Moment, so ein aufregender Moment“, sagte er auf der Bühne. „Es veranlasste uns dazu, uns voll und ganz darauf zu konzentrieren, selbstfahrende Autos zu bauen. Also arbeiten wir jetzt seit über einem Jahrzehnt an selbstfahrenden Autos. Wir entwickeln Technologien, die von fast jedem Unternehmen im Bereich selbstfahrender Autos genutzt werden.“
Nvidia hat Partnerschaften mit zahlreichen Automobilherstellern, Zulieferern der Automobilindustrie und Technologieunternehmen geschlossen, die autonome Fahrzeuge entwickeln. Die neueste, eine erweiterte Zusammenarbeit mit GM, wurde heute Nachmittag angekündigt.
Automobilhersteller wie Tesla und autonome Fahrzeugentwickler wie Wayve und Waymo nutzen Nvidia-GPUs für Rechenzentren. Andere Unternehmen nutzen Nvidias Omniverse-Produkt, um „digitale Zwillinge“ von Fabriken zu erstellen, um Produktionsprozesse virtuell zu testen und Fahrzeuge zu entwerfen. In der Zwischenzeit haben Mercedes, Volvo, Toyota und Zoox Nvidias Drive Orin-Computersystem-on-a-Chip verwendet, das auf der Supercomputing-Architektur von Nvidia Ampere basiert. Toyota und andere setzen auch Nvidias sicherheitsorientiertes Betriebssystem DriveOS ein.
Das Fazit: Nvidias DNA ist in der Automobil- und speziell in der automatisierten Fahrzeugindustrie verwurzelt.
