Cosmos 3 und Alpamayo 2: NVIDIA revolutioniert Robotik und Robotaxis

NVIDIA stellt mit Cosmos 3 und Alpamayo 2 Super neue KI-Modelle vor, die Robotik und autonomes Fahren revolutionieren sollen.

Der Chipkonzern NVIDIA hat auf der GTC Taipei Conference eine Reihe neuer KI-Modelle vorgestellt, die die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und Robotik revolutionieren sollen. Mit Cosmos 3 und Alpamayo 2 Super bringt das Unternehmen gleich zwei wegweisende Systeme an den Start – eines für die Robotik, eines speziell für Robotaxis der Stufe 4.

Cosmos 3: Offene KI für die Robotik-Industrie

Das Cosmos 3 genannte Modell markiert einen strategischen Schwenk hin zu quelloffenen Grundlagenmodellen für die Robotik. Trainiert auf 20 Billionen Tokens, rund einer Milliarde Bildern und 400 Millionen Videos, vereint es Bildverarbeitung, multimodale Generierung und Bewegungsvorhersage. Das System kann Texte, Bilder, Videos und Audio verarbeiten – und das mit hoher physikalischer Genauigkeit.

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NVIDIA veröffentlicht Cosmos 3 unter der OpenMDW 1.1-Lizenz und bietet es in zwei Varianten an: Cosmos Super für höchste Präzision, Cosmos Nano für schnelle Berechnungen. Eine dritte Version, Cosmos Edge, soll folgen und speziell für Echtzeitanwendungen auf Endgeräten optimiert sein. Zur Unterstützung des Ökosystems gründete NVIDIA die Cosmos Coalition mit Partnern wie Agile Robots, Black Forest Labs und Runway.

Alpamayo 2 Super: Der Quantensprung für Robotaxis

Für den autonomen Fahrzeugsektor präsentierte NVIDIA Alpamayo 2 Super – ein Modell mit 32 Milliarden Parametern, dreimal so viele wie sein Vorgänger. Es bietet eine 360-Grad-Wahrnehmung und kann sogenannte „Meta-Aktionen" wie Spurwechsel oder Notbremsungen ausführen.

Besonders bemerkenswert: Die integrierte Auto-Labeling-Funktion, die Datenannotationszeit nach Unternehmensangaben von Monaten auf Tage verkürzt. Verfügbar sein wird Alpamayo 2 Super im Sommer 2026 auf GitHub und Hugging Face.

Robotaxi-Offensive: München als Vorreiter in Europa

Begleitet wurden die Hardware- und Softwareankündigungen von mehreren internationalen Kooperationsvereinbarungen. Uber und Autobrains gaben heute eine strategische Partnerschaft bekannt, um ein Robotaxi-Programm in München zu starten. Das Projekt nutzt NVIDIAs DRIVE Hyperion-Plattform und Autobrains‘ Agentic AI – vorausgesetzt, die Regulierungsbehörden geben grünes Licht.

In Südostasien arbeiten VinFast und Autobrains an einem Level-4-Programm für autonome Fahrzeuge, das speziell auf die komplexen Verkehrsbedingungen der Region zugeschnitten ist. Foxconn plant Level-4-Robotaxi-Flotten in Kaohsiung (Taiwan) ab 2028, während das Unternehmen HUMAIN Robotaxi-Dienste nach Saudi-Arabien bringen will.

China: BYD bringt eigenen Chip – neue Regulierung ab Juli

Ende Mai 2026 enthüllte BYD seinen Xuanji A3-Chip, einen 4nm-Halbleiter für autonomes Fahren. Zeitgleich setzen chinesische Hersteller wie Li Auto, XPeng, IM Motors und Huawei zunehmend auf die sogenannte „Lobster"-Architektur, die intelligente Cockpit-Funktionen, autonome Fahrsysteme und Fahrwerkssteuerung integriert.

Ab dem 1. Juli 2026 tritt zudem eine neue nationale Norm für drahtgelenkte Lenksysteme (GB17675—2025) in Kraft. Branchenprognosen zufolge könnte der Markt für drahtgelenkte Fahrwerke in China bis 2030 auf umgerechnet rund 1,17 Billionen Yuan (etwa 150 Milliarden Euro) wachsen.

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Pony.ai auf Wachstumskurs – Intel rüstet auf

Die jüngsten Quartalszahlen von Pony.ai zeigen, wie dynamisch der Markt für autonome Transporte bereits ist. Im ersten Quartal 2026 stiegen die Robotaxi-Umsätze um 395,4 Prozent im Vergleich zum Vorjahr auf umgerechnet rund 7,5 Millionen Euro. Das Unternehmen hat seine Jahresprognose angehoben und plant eine Flotte von über 3.500 Fahrzeugen in mehr als 20 Städten – darunter Zagreb, Dubai und Doha.

Auch Intel mischt mit: Auf der Computex gab der Konzern bekannt, dass über 130 Kunden seine Core Series 3-Prozessoren für Edge-Geräte nutzen. Neue Technologien wie die OpenVINO Physical AI-Plattform (allgemein verfügbar ab der zweiten Jahreshälfte 2026) und die Crescent Island GPU sollen die Rechenleistung für autonome Systeme am Netzwerkrand liefern.