Deutschland setzt seine lange Tradition technischer Innovation fort und investiert verstärkt in Künstliche Intelligenz (KI), die künftig zentrale Wirtschaftsbereiche wie Automobilindustrie, Bankenwesen, Fertigung und Robotik grundlegend verändern soll.
Wie das Blog von NVIDIA berichtet, stehen dabei der flächendeckende Einsatz zehntausender GPUs zur Unterstützung von sogenannten KI-Fabriken, optimierter KI-Software für unternehmensinterne Anwendungen sowie physische KI-Technologien für Fahrzeuge und Roboter der nächsten Generation im Mittelpunkt.
Infrastruktur für KI-Fabriken: Ausbau für Wirtschaft und Forschung
Mehrere KI-Fabriken in Deutschland sollen künftig sowohl öffentliche als auch private Anwendungen ermöglichen, insbesondere im Bereich der mittelständischen Unternehmen. Diese stellen 99 Prozent aller Firmen in Deutschland und tragen maßgeblich zur volkswirtschaftlichen Leistung bei.
NVIDIA errichtet in Deutschland die erste industrielle KI-Cloud Europas für die Fertigungsbranche. Basierend auf DGX B200-Systemen und RTX PRO-Servern mit rund 10.000 Blackwell-GPUs soll diese Infrastruktur industrielle Anwendungen in Konstruktion, Simulation, digitale Zwillinge und Robotik beschleunigen. Grundlage des Konzepts ist die Omniverse-Architektur von NVIDIA, einschließlich CUDA-X-Bibliotheken, RTX- und Omniverse-optimierter Arbeitslasten.
Parallel entsteht am Jülich Supercomputing Centre mit JUPITER Europas erster Exascale-Supercomputer. Ausgestattet mit rund 24.000 Grace Hopper Superchips sowie Quantum-2-InfiniBand-Netzwerken wird das System den bisherigen Spitzenrechner Europas in der Rechenleistung übertreffen. Anwendungen umfassen unter anderem das Training großer Sprachmodelle mit mehr als 100 Milliarden Parametern, hochauflösende Klima- und Wettersimulationen sowie Forschungen zur Quanteninformatik und Medikamentenentwicklung.
Auch das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) plant mit Blue Lion einen Supercomputer auf Basis der künftigen NVIDIA-Vera-Rubin-Architektur. Das von Hewlett Packard Enterprise gebaute System soll ab Ende 2026 verfügbar sein und rechenintensive Prozesse in den Bereichen Klima, Physik und maschinelles Lernen unterstützen.
Unternehmen setzen auf KI-Beschleunigung
Zahlreiche deutsche Unternehmen implementieren laut NVIDIA-Blog entsprechende Technologien, um KI-Anwendungen zu beschleunigen. So setzt etwa das Kölner Unternehmen DeepL auf ein DGX SuperPOD-System, um seine Übersetzungstechnologie weiterzuentwickeln. Dieses System wird die Bearbeitungszeit zur vollständigen Übersetzung aller Internetinhalte von 194 auf etwa 18 Tage verkürzen.
Das Start-up Black Forest Labs aus Freiburg entwickelte mit FLUX.1 eine Modellreihe für Text-zu-Bild-Generierung, die in den NVIDIA-Baukasten für 3D-generative KI aufgenommen wurde.
Robotikunternehmen wie Agile Robots, idealworks, Neura Robotics und der Sensorhersteller SICK nutzen die Plattform NVIDIA Isaac zur Simulation und Implementierung von Robotiklösungen.
Im Bankensektor baut die Finanz Informatik, IT-Dienstleister der Sparkassen, mit NVIDIA eine KI-Infrastruktur zur Entwicklung eines Assistenten für Mitarbeitende auf.
Auch die Automobilbranche ist vertreten: Mercedes-Benz nutzt Omniverse zur Erstellung digitaler Zwillinge von Produktionsstätten und setzt im neuen CLA auf die DRIVE-AV-Softwareplattform. Weitere Unternehmen wie BMW, Continental und die Schaeffler-Gruppe optimieren ihre Fertigungsprozesse mit Hilfe dieser Technologien.
Weitere Anwender sind unter anderem KION Group (Logistik), Noxtua (LegalTech) und secunet (IT-Sicherheit).
Ausbildung und Qualifikation: Förderung einer neuen Entwicklergeneration
Um KI nachhaltig in die Breite der Wirtschaft zu bringen, werden Entwicklerinnen und Entwickler gezielt ausgebildet. Das Projekt appliedAI, Europas größte Plattform zur praktischen Anwendung vertrauenswürdiger KI, hat ein Programm speziell für kleine und mittlere Unternehmen gestartet. Neben Infrastruktur erhalten Unternehmen Zugriff auf NVIDIA-Software, strategische Beratung und Schulungsangebote.
Andreas Liebl, Geschäftsführer von appliedAI, wird im NVIDIA-Blog mit der Aussage zitiert, dass der Schlüssel zur Skalierung von KI in Deutschland in der Unterstützung des Mittelstands liege. Ziel sei es, Zugang zu modernster Technologie zu demokratisieren und den Mittelstand in die Lage zu versetzen, die digitale Transformation souverän, nachhaltig und skalierbar zu gestalten.
Auch auf akademischer Ebene engagiert sich NVIDIA. Als Technologiepartner von LRZ und der Universität Erlangen-Nürnberg werden Nutzerinnen und Nutzer beim Zugang zu NVIDIA-Infrastruktur unterstützt. Rund 100 Schulungsveranstaltungen des NVIDIA Deep Learning Institute wurden bereits durchgeführt.
Darüber hinaus plant NVIDIA ein Forschungszentrum in Bayern als Teil des globalen AI Technology Center-Programms. Die geplante Kooperation mit dem BayernKI-Konsortium fokussiert sich auf Themen wie digitale Medizin, stabile Diffusionsmodelle und Open-Source-Robotik.
Einbindung von Systemintegratoren und Softwareanbietern
Laut Blogbeitrag erleichtern auch Systemintegratoren und IT-Dienstleister die Anwendung von NVIDIA-Technologien. So integriert SAP die neuen NIM-Mikrodienste von NVIDIA in seine AI Foundation. Weitere Anbieter wie Accenture, adesso, Deloitte, Materna und T-Systems unterstützen bei der Entwicklung und dem Betrieb KI-gestützter Anwendungen.
Was sind KI-Fabriken und welche Rolle spielen sie in Deutschland?
KI-Fabriken sind leistungsstarke Rechenzentren, die mit GPUs wie der NVIDIA Blackwell-Architektur ausgestattet sind. In Deutschland sollen sie die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen in Forschung und Industrie beschleunigen – insbesondere für den Mittelstand.
Was ist das Ziel der industriellen KI-Cloud von NVIDIA in Deutschland?
Ziel ist es, Europas erste industrielle KI-Cloud zu schaffen, um Fertigungsprozesse wie Design, Simulation und Robotik zu optimieren – unterstützt durch 10.000 NVIDIA-GPUs und die Omniverse-Plattform.
Was ist JUPITER und welche Bedeutung hat er für Europa?
JUPITER ist Europas erster Exascale-Supercomputer, gehostet am Jülich Supercomputing Centre. Mit 24.000 Grace Hopper Superchips ermöglicht er bahnbrechende KI- und Simulationsanwendungen.
Welche Unternehmen in Deutschland nutzen NVIDIA-Technologien aktiv?
Unternehmen wie DeepL, Mercedes-Benz, BMW, Continental, Schaeffler, KION Group, Noxtua und secunet setzen auf NVIDIA-Technologie für KI-gestützte Übersetzung, Robotik, digitale Zwillinge, Fertigung und Cybersicherheit.
Wie unterstützt NVIDIA den deutschen Mittelstand im Bereich KI?
Mit der Initiative appliedAI und einem dedizierten Programm erhalten kleine und mittelständische Unternehmen Zugang zu NVIDIA-Infrastruktur, strategischer Beratung und praxisnahen Schulungen für den KI-Einsatz.
Welche Rolle spielt die Ausbildung im KI-Ökosystem in Deutschland?
NVIDIA fördert KI-Ausbildung durch Partnerschaften mit Hochschulen wie dem LRZ und der Universität Erlangen-Nürnberg sowie durch über 100 Deep-Learning-Workshops des NVIDIA DLI.
Was ist das Ziel des geplanten NVIDIA-Forschungszentrums in Bayern?
Das Zentrum soll die Forschung in Bereichen wie digitale Medizin, stabile Diffusion und Open-Source-Robotik stärken und internationale Zusammenarbeit fördern – in Partnerschaft mit dem BayernKI-Konsortium.
Welche Rolle spielen Systemintegratoren bei der Verbreitung von KI-Lösungen?
Systemhäuser wie Accenture, Deloitte, adesso und T-Systems helfen Unternehmen, NVIDIA-Technologie in bestehende Systeme zu integrieren und maßgeschneiderte KI-Anwendungen zu entwickeln und zu betreiben.