NVIDIA dominierte das Gespräch auf der CES 2026 und stellte in einer vollgepackten Präsentation eine umfangreiche Roadmap vor, die von Rechenzentrumschips der nächsten Generation bis hin zu Gaming-Upgrades für Verbraucher reicht. Die Keynote des Unternehmens konzentrierte sich stark auf das Konzept der „physischen KI“ und die revolutionäre Rubin-Plattform und bereitete damit die Bühne für das nächste Jahrzehnt des beschleunigten Computings. Von autonomen Agenten bis hin zu Cloud-Gaming auf Fire TV – hier finden Sie die vollständige Aufschlüsselung aller wichtigen Enthüllungen.
1. Die Rubin-Plattform ebnet den Weg für die nächste Generation der KI
NVIDIA-Gründer und CEO Jensen Huang stellte offiziell die Rubin-Plattform vor, die erste „extrem mitgestaltete“ KI-Architektur des Unternehmens. Die nach der Astronomin Vera Rubin benannte Plattform verfügt über sechs neue Chips, darunter die NVIDIA Vera-CPU, die Rubin-GPU und den NVLink 6 Switch.
Diese neue Architektur stellt einen bedeutenden Fortschritt gegenüber der Blackwell-Plattform dar und soll die Kosten für die Generierung von Inferenztoken um das Zehnfache senken. Es zielt speziell auf die nächste Grenze der „agentischen KI“ und groß angelegter Mix-of-Experts-Modelle (MoE) ab. Durch die Integration dieser Komponenten möchte NVIDIA die Ausführung komplexer, schlussfolgernder KI-Modelle für Rechenzentren weltweit deutlich kostengünstiger und schneller machen.
2. GeForce NOW kommt für Linux und Amazon Fire TV
NVIDIA erweitert die Zugänglichkeit seines Cloud-Gaming-Dienstes GeForce NOW energisch. Das Unternehmen kündigte eine neue native App für Linux-PCs (unterstützt Ubuntu 24.04 und höher) und eine spezielle App für Amazon Fire TV-Sticks an.
Diese Updates ermöglichen es Benutzern, Spiele mit der Leistung der GeForce RTX 5080-Klasse auf Geräten zu streamen, die traditionell nicht für High-End-Spiele geeignet sind. Die Linux-App entspricht einem seit langem bestehenden Wunsch der Open-Source-Community, während die Fire-TV-Integration 4K-PC-Gaming direkt ins Wohnzimmer bringt, ohne dass eine Konsole erforderlich ist. Darüber hinaus unterstützt der Dienst jetzt praktische Flugsteuerknüppel und Gashebel und sorgt so für ein tieferes Eintauchen in Simulationsspiele wie Microsoft Flight Simulator 2024 aus der Cloud gestreamt.
Bild: Nvidia3. DLSS 4.5 führt die dynamische Multi-Frame-Generierung ein
Für das Kern-Gaming-Publikum stellte NVIDIA DLSS 4.5 vor, die neueste Version seiner KI-Upscaling-Technologie. Das Highlight ist ein neuer „6X Multi Frame Generation“-Modus und ein AI-Transformer-Modell der zweiten Generation.
Diese Technologie kann bis zu fünf zusätzliche Bilder für jedes traditionell gerenderte Bild generieren und ermöglicht so Path-Trace-Gaming mit über 240 Bildern pro Sekunde auf GPUs der GeForce RTX 50-Serie. Es stellt eine enorme Steigerung der visuellen Wiedergabetreue und Flüssigkeit dar, wobei die Unterstützung für kommende Blockbuster-Titel wie bestätigt wurde 007 Erstes Licht Und Resident Evil Requiem.
4. Mercedes-Benz CLA stellt die NVIDIA DRIVE AV-Software vor
Die Automobilbranche erlebte einen wichtigen Meilenstein mit der Ankündigung des brandneuen Mercedes-Benz CLA, dem ersten Fahrzeug, das mit der Full-Stack-DRIVE AV-Software von NVIDIA ausgestattet ist.
Dieses System bietet eine verbesserte Fahrerassistenz der Stufe 2, die eine Punkt-zu-Punkt-Stadtnavigation ermöglicht. Es markiert einen Wandel hin zum „KI-definierten Fahren“, bei dem das Fahrzeug neben einem klassischen Sicherheits-Stack einen End-to-End-KI-Stack für Kernfahrfunktionen nutzt. Diese Architektur ermöglicht es dem Auto, komplexe städtische Umgebungen und menschenähnliche Entscheidungen zu bewältigen, mit dem Versprechen kontinuierlicher Over-the-Air-Updates, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
5. Neue Alpamayo-Modelle bringen Argumentation in autonome Fahrzeuge
NVIDIA hat die Alpamayo-Familie von Open-Source-KI-Modellen auf den Markt gebracht, die das „Long-Tail“-Problem beim autonomen Fahren lösen sollen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen nutzt Alpamayo 1 eine „Gedankenkette“, die es Fahrzeugen ermöglicht, seltene, komplexe Szenarien Schritt für Schritt zu durchdenken und ihre Entscheidungen zu erklären.
Diese Version enthält Simulationstools und Datensätze, die darauf abzielen, die Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge der Stufe 4 zu beschleunigen. Durch die Bereitstellung dieser Tools als Open-Source-Lösung ermutigt NVIDIA die gesamte Branche dazu, sich von starren, regelbasierten Antriebssystemen hin zu einer flexiblen, auf Argumenten basierenden KI zu bewegen.
6. NVIDIA ACE bringt autonome Charaktere zu Total War und PUBG
Die NVIDIA ACE-Technologie verwandelt nicht spielbare Charaktere (NPCs) von Skript-Bots in autonome Agenten. In Totaler Krieg: PHARAOein neuer KI-Berater, nutzt ACE, um den Spielstatus zu erkennen und Spielern bei der Navigation durch komplexe Mechaniken in Echtzeit zu helfen.
Ebenso in PUBG: SCHLACHTFELDERverfügt ein neuer „Ally“-Charakter über ein Langzeitgedächtnis, das es ihm ermöglicht, sich an vergangene Spiele zu erinnern und an Taktiken mitzuarbeiten. Diese Innovation signalisiert eine Entwicklung hin zu dynamischen, kontextbezogenen Interaktionen im Gaming, bei denen NPCs auf natürliche Weise planen und sich unterhalten können, anstatt einem vorgefertigten Dialogbaum zu folgen.
7. G-SYNC Pulsar-Monitore bieten Bewegungsklarheit mit 1.000 Hz
NVIDIA stellte G-SYNC Pulsar vor, eine neue Anzeigetechnologie, die in Monitoren verfügbar ist, die diese Woche auf den Markt kommen. Mithilfe einer Technik namens „Variable Frequency Backlight Strobing“ liefern diese Displays eine effektive Bewegungsklarheit mit mehr als 1.000 Hz.
Dadurch wird die „Sample-and-Hold“-Unschärfe behoben, die bei modernen LCD- und OLED-Bildschirmen häufig auftritt. Für Wettkampfspieler bedeutet dies, dass sich bewegende Ziele gestochen scharf bleiben, was eine viel höhere Verfolgungspräzision ohne die visuellen Artefakte ermöglicht, die normalerweise mit Techniken zur Reduzierung von Bewegungsunschärfe einhergehen.
8. DGX Spark und DGX Station bringen Supercomputing auf den Desktop
Um die lokale KI-Entwicklung zu unterstützen, stellte NVIDIA zwei neue Hardwarelösungen vor: DGX Spark und DGX Station. Hierbei handelt es sich um kompakte KI-Supercomputer für den Schreibtisch, die auf der Grace-Blackwell-Architektur basieren.
Sie sind so konzipiert, dass Entwickler umfangreiche offene Modelle – bis zu 1 Billion Parameter auf der DGX Station – lokal ausführen und optimieren können, bevor sie sie in der Cloud bereitstellen. Dies bietet eine sichere Umgebung für das Prototyping mit proprietären Daten und reduziert die Abhängigkeit von teurer Cloud-Infrastruktur während der Entwicklungsphase erheblich.
9. RTX beschleunigt die 4K-KI-Videoerzeugung mit LTX-2 und ComfyUI
NVIDIA kündigte umfangreiche Optimierungen für generative KI auf Consumer-PCs an, mit besonderem Schwerpunkt auf dem LTX-2-Videomodell und ComfyUI. Durch die Nutzung von PyTorch-CUDA-Optimierungen und NVFP8-Präzision können Entwickler jetzt 4K-Videos bis zu dreimal schneller bei deutlich reduzierter VRAM-Nutzung erstellen.
Dieses Update verwandelt lokale RTX-KI-PCs effektiv in professionelle Videoerstellungsstudios und beseitigt die Speicherengpässe, die zuvor die 4K-Videoerstellung auf Consumer-Hardware schwierig machten.
10. Einführung neuer offener Modelle für Robotik und physische KI
NVIDIA hat eine Reihe offener Modelle veröffentlicht, um die „physische KI“ voranzutreiben, darunter NVIDIA Cosmos für die weltweite Generation und NVIDIA Isaac GR00T für die Steuerung humanoider Roboter.
Diese Modelle helfen Robotern, die physische Welt zu verstehen und mit ihr zu interagieren, indem sie Denkfähigkeiten und synthetische Trainingsdaten bereitstellen. Große Partner, darunter Boston Dynamics und LG Electronics, integrieren diese Technologien bereits in ihre Roboter der nächsten Generation, sodass Maschinen komplexe Aufgaben ausführen können, indem sie sie „überdenken“, anstatt nur programmierten Bewegungen zu folgen.
11. BlueField-4 unterstützt eine neue KI-native Speicherinfrastruktur
Die neue NVIDIA Inference Context Memory Storage-Plattform, die auf dem BlueField-4-Datenprozessor basiert, wurde eingeführt, um den enormen Speicherbedarf moderner KI-Agenten zu bewältigen.
Diese Infrastruktur verwaltet den „Kontextspeicher“ (KV-Cache) für KI und steigert so die Geschwindigkeit der Token-Generierung und die Energieeffizienz um das bis zu Fünffache. Da KI-Modelle immer „agentischer“ werden – das heißt, sie führen mehrstufige Aufgaben über lange Zeiträume aus – benötigen sie große Mengen an Kurz- und Langzeitgedächtnis. Diese Plattform löst den Infrastrukturengpass, der für die Bereitstellung dieser Agenten in großem Maßstab erforderlich ist.
