5 der coolsten Enthüllungen von Nvidias Computex 2026-Event

Wenn Sie einen Blick in die Zukunft verschiedener Technologien und Branchen werfen möchten, schauen Sie sich einfach Ausstellungen und Kongresse an. Wenn Sie auf der Suche nach der neuesten IT-Technologie sind, sind Sie bei Computex Taipei genau richtig. Die Messe findet seit mehreren Jahrzehnten gut statt und zur Eröffnung des Kongresses im Jahr 2026 betrat Nvidia-Gründer und CEO Jensen Huang als Hauptredner die Bühne.

Wenn Sie PC-Spiele spielen, kennen Sie Nvidia wahrscheinlich für seine Grafikkarten. Das Unternehmen verkauft die unglaublichen Flaggschiff-GPUs RTX 5080 und 5090, ist aber auch für Technologien wie Deep Learning Super Sampling (DLSS) und G-Sync bekannt. Ersteres nutzt KI, um die Bildqualität zu verbessern, ohne die Bildraten zu beeinträchtigen, während letzteres mit kompatiblen Displays zusammenarbeitet, um Eingabeverzögerungen und Bildrisse zu reduzieren. Zwei Stunden lang diskutierte Huang über die kommenden Produkte von Nvidia, darunter neue Game-Rendering-Technologien und KI. Hier sind die Enthüllungen, die wir für die coolsten halten.

Nvidia brachte 2018 seine RTX-Grafikkartenreihe auf den Markt. Diese GPUs waren die ersten Karten, die in der Lage waren, der breiten Öffentlichkeit Echtzeit-Raytracing, eine Rendering-Technik, die das Verhalten von Licht für eine verbesserte visuelle Wiedergabetreue simuliert, bereitzustellen (das „RT“ in „RTX“ steht schließlich für „Ray Tracing“). Und jetzt steht die nächste Weiterentwicklung der RTX-Reihe vor der Tür.

Einer der Höhepunkte der Computex 2026-Veranstaltung von Nvidia war der RTX Spark, ein „Superchip“, der laut Jensen Huang „den PC neu erfinden“ wird. Dieser neue Chip soll bis zu 128 GB Speicher und einen ganzen Petaflop Rechenleistung bereitstellen. KI wird beim Chip-Design an vorderster Front stehen und Computer, die RTX Spark verwenden, werden auf „KI-Agenten“ ausgerichtet sein. Darüber hinaus arbeitet Nvidia eng mit Microsoft zusammen, um diese Komponente und ihre Funktionen speziell für Windows zu entwickeln. Allerdings wird Nvidia die Bevölkerungsgruppe, die das Unternehmen zu einem bekannten Namen gemacht hat, nicht aufgeben: PC-Spieler.

Letztendlich wird der RTX Spark eine leistungsstärkere RTX-Grafik mit sich bringen, was die meisten PC-Besitzer zufriedenstellen dürfte. Huang verspricht, dass der RTX Spark moderne AAA-Spiele mit einer Auflösung von 1440p, Raytracing und DLSS und über 100 Bildern pro Sekunde unterstützen wird. Und da Nvidia und Microsoft bei dem Chip zusammenarbeiten, wird die Marke Xbox von einer Gegenreaktion profitieren. Laut Xbox-Vizepräsident für Next Gen, Jason Ronald (ja, das ist sein Titel), wird der RTX Spark mehr Zugriff auf Xbox-Titel auf Computern bieten, die den Superchip verwenden.

Nvidias DLSS ist seit September 2018 ein Schlüsselmerkmal seiner RTX-GPU-Reihe, und das Unternehmen hat das System seitdem immer wieder weiterentwickelt. Die neueste Version, DLSS 4, führte die Multi-Frame-Generierung ein, die KI nutzt, um „die Bildrate zu erhöhen“ und „bis zu fünf Bilder pro gerendertem Bild zu generieren“. Obwohl DLSS 5 nirgends zu sehen ist, ist Nvidia bereit, mit DLSS 4.5 voranzukommen.

Nvidia kündigte DLSS 4.5 Super Resolution auf der CES 2026 an, aber Jensen Huang nutzte die Computex 2026, um das nächste große Feature in DLSS 4.5 anzukündigen: Ray Rekonstruktion. Die Technologie nutzt die neuronalen Rendering-Fähigkeiten aller modernen GeForce RTX-GPUs und wendet sie auf Raytracing an. Laut von Nvidia veröffentlichten Videos wird DLSS 4.5 bei Titeln wie „Alan Wake 2“ und „Pragmata“ für schärfere Partikeleffekte mit weniger Geisterbildern sorgen.

DLSS 4.5 würde weit mehr bringen als nur verbessertes Raytracing. Das Update wird auch die Rechenkapazitäten auf breiter Front steigern sowie eine bessere räumliche Wahrnehmung ermöglichen, was angeblich die Beleuchtungsgenauigkeit verbessern wird. Besitzer von Nvidia-GPUs können damit rechnen, dass DLSS 4.5 im August 2026 für alle RTX-GPUs eingeführt wird. Obwohl beim Start nur eine Handvoll Titel DLSS 4.5 verwenden werden, wird erwartet, dass viele kommende Spiele mit DLSS 4.5-Unterstützung erscheinen, und die Teams hinter Spielen wie „Marvel Rivals“ arbeiten mit Nvidia zusammen, um ihre Engines so zu aktualisieren, dass sie DLSS 4.5-Funktionen enthalten.

Mehrere Unternehmen aus dem Silicon Valley entwickeln eine Art Robotaxi, darunter auch Nvidia. Während das Unternehmen am häufigsten mit PC-Gaming in Verbindung gebracht wird, plant Nvidia, durch autonome Fahrzeugtechnologie bald mit Tesla von Elon Musk zu konkurrieren. Und Jensen Huang stellte auf der Computex 2026 die nächste Phase dieser Pläne vor.

Anstatt eigene Autos zu bauen, wird Nvidia die nötigen Werkzeuge bereitstellen, um autonome Fahrzeuge sicherer und leistungsfähiger zu machen. Ein solches Werkzeug wird das kürzlich angekündigte Alpamayo 2 Super sein, ein „32 Milliarden Parameter offenes VLA-Modell“ für Robotaxis, das als Rahmen für zukünftige autonome Fahrzeuginfrastrukturen dienen wird. Laut Nvidia wird der Alpamayo 2 Super „menschliche Wahrnehmung, logisches Denken und Handeln“ bieten, sodass Autos genauso effektiv und schnell argumentieren können wie viele menschliche Fahrer.

Alpamayo 2 Super wird auch mit AlpaGym, einem anderen kommenden KI-System, verknüpft. Während Alpamayo auf Robotaxis laufen wird, wird AlpaGym dabei helfen, seine KI-Modelle mithilfe von „AlpaSim“ zu trainieren. Dieses Programm führt kontinuierlich verschiedene Aktionen und Entscheidungen über ein Modell aus, das alle Möglichkeiten ermittelt, wie es die lokale Umgebung verändern kann, wodurch möglicherweise die kumulativen Fehler konkurrierender Trainingsmodelle reduziert werden. Jensen Huang sagte, dass Hersteller wie Nissan, Hyundai und Mercedes-Benz Modelle von Nvidias Drive Hyperion – der autonomen Fahrzeugplattform des Unternehmens – installieren werden, die mit Alpamayo 2 Super hergestellt werden. Nach seinen Berechnungen verpflichten sich die Hersteller von etwa 80 % der weltweiten Autos zum Bau von Nvidia Drive Hyperion-Autos.

Was ist cooler als ein selbstfahrendes Auto? Und warum nicht ein autonomer Roboter? Ja, es gibt Befürchtungen, dass zukünftige Roboterbegleiter tatsächlich von Außerirdischen gesteuert werden, aber Nvidia hat eine mögliche Lösung.

Auf der Nvidia-Veranstaltung kündigte Jensen Huang den humanoiden Benchmark-Roboter Nvidia Isaac GR00T an. Dabei handelt es sich nicht um ein Soloprojekt von Nvidia, sondern um ein wahres Konzert harmonierender Technologien. Der Roboter nimmt ein humanoides Robotergehäuse vom Typ Unitree H2 Plus, gibt ihm Sharpa Wave-Fünffinger-Touchscreen-Hände und installiert das Nvidia Jetson Thor-Modul mit der Nvidia Isaac GR00T-Software.

Getreu seinem Namen soll der humanoide Referenzroboter Isaac GR00T kein eigener Roboter sein, sondern ein „offenes humanoides Roboter-Referenzdesign“, das dazu beitragen soll, „die Forschung in modernster humanoider Robotik zu demokratisieren“. Nvidia möchte, dass Android dazu beiträgt, „physische KI“ (KI, die für die Interaktion mit der physischen Welt entwickelt wurde) in verschiedene Branchen zu bringen und „bahnbrechende Entdeckungen in der universellen physischen Intelligenz zu machen“, und das alles ohne auf proprietäre Technologie angewiesen zu sein. Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der eine Mondkolonie existiert und von Robotern geleitet wird, die mit Isaac GR00T trainiert wurden. Je weniger Sauerstoff ihre Arbeiter benötigen (weil sie Roboter sind), desto mehr Mondstaub kann in Raketentreibstoff umgewandelt werden.

Wie Sie vielleicht bemerkt haben, war KI ein wiederkehrendes Thema unter den Ankündigungen von Nvidia auf der Computex 2026, passend zum diesjährigen Motto der Ausstellung, „AI Together“. Obwohl Nvidias AlpaGym darauf ausgelegt ist, Robotaxis-KI-Modelle zu trainieren, ist es nicht die einzige KI des Unternehmens, die autonomen Geräten helfen soll, die physische Welt zu verstehen.

Nvidia Cosmos 3 wurde auf der Computex 2026 angekündigt und ist das „weltweit erste vollständig offene Omnimodell“, das Text, Bilder, Videos und Töne nativ in Aktionen in der physischen Welt übersetzt. Die Modalität (Datentyp) spielt keine Rolle, da Cosmos 3 „damit generieren und argumentieren“ kann.

Was ist also das Beeindruckende an Cosmos 3? Laut Nvidia ist das Modell darauf ausgelegt, das zu bewältigen, was das Unternehmen als „grundlegende Herausforderung“ beim Training physischer KI bezeichnet: Es soll verschiedenen Plattformen dabei helfen, „mit begrenzten Trainingsdaten und fragmentierten Simulationsstapeln auf die reale Welt zu verallgemeinern“. Das Modell kombiniert Argumentation mit Erzeugungstransformatoren, um Plattformen zu helfen, zu verstehen, wie Objekte in der Raumzeit interagieren, sich bewegen und miteinander interagieren. Und das, bevor Sie anfangen, die Physik zur Vorhersage von Flugbahnen zu nutzen. Mehrere Unternehmen haben sich bereits angemeldet, um Roboter, autonome Fahrzeuge und alles andere auf Cosmos 3 zu trainieren, und nutzen es auch, um noch fortschrittlichere physische KI-Modelle zu entwickeln.