NVIDIA Cosmos 3: Roboter-Training verkürzt sich von Monaten auf Tage
09.06.2026 - 20:39:54 | boerse-global.de
Während Startups auf Wearable-Kamerasysteme für Gig-Worker setzen, bauen Technologiekonzerne massive „KI-Fabriken" zur Generierung synthetischer Daten. Das Ziel: die Milliardenstunden an Trainingsmaterial bereitstellen, die für echte Autonomie nötig sind.
Während Roboter die Arbeitswelt revolutionieren, stehen Anleger vor einer historischen Chance. Ein kostenloser Report zeigt, welche drei Unternehmen im globalen KI-Rennen die Nase vorn haben und massiv profitieren. Diese 3 KI-Aktien könnten die nächsten Milliardengewinner sein
Instacore: Fünf Kameras, acht Stunden Aufzeichnung
Am heutigen Dienstag hat das Instawork Robotics Lab (IRL) sein System Instacore vorgestellt – einen tragbaren Kamera-Rig, der menschliche Bewegungen für das Robotertraining erfasst. Fünf Kameras an Kopf, Brust und Handgelenken zeichnen über einen Rucksack-Rechner bis zu acht Stunden Arbeitsalltag auf.
Instawork, das rund zehn Millionen Arbeiter auf seiner Plattform vermittelt, setzt das System in Küchen, Lagern und Hotels ein. Dort werden alltägliche Tätigkeiten wie Gemüseschneiden oder Regalauffüllen dokumentiert. Branchenbeobachter sprechen von einem massiven Sprung: Waren es 2024 noch rund 100.000 Stunden Trainingsdaten, stieg die Menge 2025 auf eine Million Stunden. Für 2026 werden bereits 20 Millionen Stunden prognostiziert.
Doch selbst diese Zahl reicht nicht. Aktuelle Schätzungen zeigen: Das entspricht weniger als 0,04 Prozent der Datenmenge, die für vollständige Autonomie nötig wäre.
Startups setzen auf Spezial-Hardware
Andere Unternehmen verfolgen ähnliche Wege. Generalist AI – erst kürzlich mit 400 Millionen US-Dollar (rund 370 Millionen Euro) bei einer Bewertung von zwei Milliarden Dollar finanziert – nutzt spezielle Greifhandschuhe, um taktile Interaktionen aufzuzeichnen. Ziel: 500.000 Stunden reale Daten.
Das Startup Human Archive stattet Gig-Worker mit Kopfkameras aus, um möglichst vielfältige Arbeitsabläufe zu dokumentieren. Die Botschaft der Branche ist klar: Ohne reale Daten bleibt der Roboter dumm.
NVIDIA Cosmos 3: Training in Tagen statt Monaten
Einen anderen Weg geht NVIDIA. Am Montag stellte der Chipkonzern Cosmos 3 vor – ein offenes „World Foundation Model", das visuelle Wahrnehmung mit Aktionsvorhersage kombiniert. Die Modellfamilie umfasst eine „Super"-Version für Robotik und autonome Fahrzeuge sowie eine „Nano"-Variante für effiziente Videoanalyse.
Unterstützt wird der Launch durch die neu gegründete NVIDIA Cosmos Coalition mit Mitgliedern wie Skild AI, Runway und Agile Robots. NVIDIA verspricht: Die neue Architektur könnte Trainings- und Evaluierungszyklen von Monaten auf Tage verkürzen.
Der Schritt folgt auf eine Welle von Venture-Investitionen. Erst im Frühjahr sammelte Rhoda AI 450 Millionen Dollar ein – mit dem Ziel, aus öffentlichen Online-Videos Trainingserkenntnisse zu extrahieren.
LG und Doosan bauen KI-Fabriken
Die Integration dieser Modelle in industrielle Abläufe führt zu großen Kooperationen. Am Montag und Sonntag gaben NVIDIA und LG Group eine Partnerschaft bekannt, an der sechs LG-Tochterunternehmen beteiligt sind.
LG Electronics entwickelt eine physische KI-Datenfabrik auf Basis der Cosmos-Plattform. Dort entstehen synthetische Trainingsdaten für den Haushaltsroboter CLOiD – ausgestattet mit fünf Fingern und Armen mit sieben Freiheitsgraden. LG Uplus baut ein dediziertes KI-Rechenzentrum, LG Energy Solution liefert 800-Volt-Gleichstromlösungen.
Auch Doosan Group weitete seine Zusammenarbeit mit NVIDIA aus. Doosan Robotics integriert Isaac Sim und die Newton Physics Engine in sein „Agentic Robot OS". Ziel: neue humanoide und Zwei-Arm-Plattformen für Aufgaben wie Entpalettieren und Schleifen.
Milliardenmarkt und Arbeitskräftemangel als Treiber
Der Wettlauf um Trainingsdaten hat handfeste wirtschaftliche Gründe. Goldman Sachs erwartet, dass der Markt für humanoide Roboter bis 2035 auf 38 Milliarden Dollar anwächst.
Robotik und künstliche Intelligenz leiten eine neue Ära der Industrie ein, doch viele Investoren setzen dabei noch auf die falschen Werte. Dieser aktuelle Leitfaden identifiziert die Unternehmen, die den technologischen Wandel wirklich anführen. Jetzt Gratis-Report: Die nächste industrielle Revolution entdecken
Noch drängender ist der Arbeitskräftemangel. Deloitte prognosticziert, dass bis 2030 fast zwei Millionen Stellen im Bereich Physical AI unbesetzt bleiben könnten. Amazon reagiert bereits: Der Konzern stellte seinen neuen Proteus-Lagerroboter vor und investiert über zehn Milliarden Euro in die Modernisierung seines europäischen Logistiknetzes bis 2027.
Auf der Robotik-Konferenz ICRA 2026 wurden zudem weitere Hardware-Neuheiten präsentiert. Der TARS DexHand etwa verfügt über 21 Freiheitsgrade und Fingerkuppen-Kameras, die Texturen bis 0,05 Millimeter auflösen können. Die Botschaft ist eindeutig: Je komplexer die Aufgaben, desto besser müssen die Trainingsdaten sein.
So schätzen die Börsenprofis Aktien ein!
Für. Immer. Kostenlos.
