Wer wissen will, wie wichtig Nvidia für den Technologiesektor ist, muss sich lediglich anschauen, wie häufig Jensen Huang mit Staatenlenker:innen plauscht und auf Bühnen von Messen und Konferenzen steht. Da wäre die hauseigene GTC, auf der Huang dieses Jahr unter anderem die nächste Generation seiner KI-Beschleuniger und Fortschritte in Sachen Robotik, KI im IoT und photonischen Prozessoren vorgestellt hat.

Auf der Unterhaltungselektronikmesse CES im Januar hat sich der Nvidia-Chef auf das Gaming-Angebot von Nvidia fokussiert. Und Mitte Mai gastiert er zum wiederholten Mal auf der Computex in Taiwan, einer der wichtigsten KI-Konferenzen. Obwohl sich Huang die revolutionärsten Ankündigungen für die GTC aufsparen dürfte, gibt es auch abseits von großen Innovationssprüngen genügend Gesprächsstoff.

Was genau Huang vorstellen wird, ist noch unklar. Aber immerhin zeichnen sich schon Tendenzen ab. Wir werfen einen Blick in die Glaskugel und zeigen euch drei Themenkomplexe, die in seiner Keynote auftauchen dürften.

Kaum ein Thema bewegt die weltweite Wirtschaft momentan so sehr wie das Hin und Her von US-Präsident Trump in Bezug auf seine Importzölle. Besonders hart hat es China getroffen. Strafzölle in Höhe von 145 Prozent auf chinesische Importe und der Wegfall der De-minimis-Regelung gefährden Geschäftsmodelle wie das von Shein oder Temu, aber auch das kleinerer Firmen, die auf Lieferungen aus der Volksrepublik angewiesen sind und diese nicht finanziell abfedern können.

Seit dem 12. Mai gibt es zumindest eine Teilentwarnung. Die US-Regierung dreht die Zölle laut Pressemitteilung für 90 Tage auf 30 Prozent zurück. Im Gegenzug reduziert China die Gegenzölle von 125 Prozent auf zehn Prozent. Für Nvidia waren diese Zusatzabgaben aber kein großes Thema, da Präsident Trump die Halbleiterindustrie davon vorerst ausgenommen hat.

Dafür hat Jensen Huangs Firma jetzt ein neues Problem. Ihr Hauptexport nach China, die in der Leistung beschnittenen H20-Chips, wird Gegenstand neuer Einschränkungsdebatten. Zwar will die Trump-Regierung laut eines Berichts von Bloomberg die Exportbeschränkungen für Nvidia-Chips für zahlreiche Länder aufheben. Dafür will sie aber neue, striktere Kontrollen für Länder einführen, von denen aus fortschrittliche KI-Chips in die Volksrepublik gelangen. Außerdem ist seit April eine besondere Lizenz für den Export von H20-Chips nötig, wie Nvidia selbst darlegt.

Da Nvidia China als elementaren Wachstumsmarkt ansieht, dürfte sich Huang bei seiner Keynote auch zu diesem Thema äußern. Dass Huawei laut Reuters eine heimische Alternative zu Nvidias H100-Chips auf den Markt bringt, bringt den US-Tech-Konzern in Zugzwang. Es könnte also sein, dass Huang eine potenzielle Lösung für dieses Dilemma präsentiert.

Auf der GTC war es schon Thema, und auch die Computex-Keynote wird sich voraussichtlich damit beschäftigen: Physical AI. 2025 gilt zwar noch als das Jahr der agentischen KI. Aber das Thema ist mittlerweile so präsent und so viele Firmen und Startups haben diesbezüglich ihren Claim abgesteckt, dass Nvidia KI-Agenten nicht als Kernthema vorstellen dürfte.

Bei Physical AI ist das anders. KI in die physische Welt zu bringen, gehört schon länger zu Nvidias Steckenpferden. Davon zeugen die Entwicklungen von physischen Weltmodellen wie Nvidia Cosmos und Technologie zur Erstellung digitaler Zwillinge unter dem Dach von Nvidia Omniverse.

Da sich die Computex auf KI und Robotik sowie die Zukunft der Mobilität konzentriert, ist es sehr wahrscheinlich, dass Huang Fortschritte in der physischen KI präsentiert. Ein großes Manko ist derzeit etwa der Mangel an belastbaren Daten für das Training von Modellen, die mit physikalischen Begebenheiten umgehen können. Denn dafür elementare Bausteine wie CAD-Zeichnungen gibt es im offenen Internet in den benötigten Mengen schlicht nicht.

Für Nvidia liegt die Lösung darin, synthetische Daten zu generieren, auf denen entsprechende Modelle trainiert werden können. Das könnte Huang auf der Computex weiter ausführen. Ebenso wäre es möglich, dass der Nvidia-Chef Neuerungen im Omniverse-Kontext an der Schnittstelle zwischen digitalen Zwillingen und industrieller Fertigung und Logistik vorstellt. Mit Amazons kürzlicher Enthüllung seines neuesten Lagerhausroboters Vulcan wäre der Zeitpunkt zumindest ein guter.

Anders als die meisten KI-fokussierten Firmen und ähnlich wie Meta setzt Nvidia softwareseitig häufig auf Open Source. Dabei sind die wenigsten Modelle der Tech-Firma auf Endnutzer:innen zugeschnitten. Eher richten sie sich an Forscher:innen und Entwickler:innen, die eine Basis für eigene Applikationen suchen.

Hier kommt zum Beispiel Parakeet-TDT-0.6B-V2 ins Spiel. Das Modell, das Nvidia Anfang Mai auf Huggingface veröffentlicht, kann laut eines X-Postings von Huggingface-Entwickler und Computerlinguist Vaibhav Srivastav sechzig Minuten Audio in einer Sekunde transkribieren. Dass dieses Ergebnis konstant reproduzierbar ist, belegt Srivastav nicht. Dennoch: Da das Modell unter einer kommerziell nutzbaren Creative-Commons-Lizenz veröffentlicht wird, können Entwickler:innen darauf aufbauend ihre eigene Spracherkennungs- und Transkriptionssoftware konzipieren.

Schnelle Sprachverarbeitung dürfte ein zentraler Aspekt von Physical AI werden. Deswegen ist es nicht unwahrscheinlich, dass Huang auf Nvidias Open-Source-Modelle eingeht. Entsprechende Fortschritte könnte Huang auch im Zusammenhang mit Nvidia Nemo präsentieren, dem unter der Apache-2.0-Lizenz kostenlos kommerziell nutzbaren Framework für das Training von KI-Modellen.