Chip-Gigant: Wie Nvidia in die Autobranche vordringt

Ein Treiber der Künstlichen Intelligenz, eine Marktkapitalisierung von fast drei Billionen US-Dollar (2,78 Billionen): Der Elektronik-Konzern Nvidia hat sich zu einem Big Player in der globalen Autoindustrie entwickelt. Doch vor nur etwa fünf Jahren entpuppte sich eines der größten Automotive-Projekte des Unternehmens – die Computerplattform Drive-Orin – als Misserfolg.

„Als wir Orin zum ersten Mal entwickelt hatten, wollte es niemand haben“, sagt Ali Kani, Nvidias Vizepräsident und General Manager des Automobilgeschäfts, der Automobilwoche-Schwester Automotive News. "Wir dachten, dass wir vielleicht besser nicht in der Autobranche mitspielen sollten.“

Heute sieht Nvidia in der Branche Chancen auf ein "Billionen-Dollar“-Geschäft, wie Kani sagt. Die gestiegene Bedeutung des Unternehmens erkennt man auch an der im März verkündeten Zusammenarbeit mit dem US-Hersteller General Motors.

Künstliche Intelligenz und Computertechnik von Nvidia werden in Zukunft das automatisierte Fahren, die Produktion in den Fabriken und fortschrittliche Roboter von GM unterstützen. Die Ankündigung der Partnerschaft hat in der Autobranche einiges Aufsehen erregt.

Für Colin Barnden, den leitenden Analysten bei Semicast Research, ist der Nvidia-GM-Deal "der erste Fall, in dem ein traditioneller Autohersteller versucht, die Entwicklung Software-definierter Autos für das autonome Fahren komplett im Haus zu machen, um dann akzeptieren zu müssen, dass die Herausforderung zu groß ist“.

Dagegen sagt Dave Richardson, Senior Vice President of Software and Services Engineering bei GM, dass die Zusammenarbeit mit Nvidia lediglich die bestehenden Prozesse flexibler mache.

"Da wir Fahrerassistenzfunktionen verbessern und fortgeschrittene Autonomiestufen einführen, wird eine hochentwickelte elektrische Architektur mit Hochleistungsrechnern entscheidend“, schrieb er in einer Erklärung.

Im Rahmen der CES im Januar hatten Toyota und Hyundai ähnliche Technologie-Vereinbarungen mit Nvidia bekanntgegeben.

Nvidia-Manager Kani glaubt, dass Autohersteller bei fortschrittlichen Technologien zunehmend nach Ansätzen suchen, die ihnen umfassende Lösungen statt nur einzelne Elemente wie maßgeschneiderte Chips bereitstellen – insbesondere bei Technologien für das automatisierte Fahren. 

GM strebt in den nächsten fünf Jahren einen Umsatz von zwei Milliarden US-Dollar mit seinem Fahrerassistenzsystem Super Cruise an. Dagegen hat der Hersteller seine Robotaxi-Tochter Cruise Ende vergangenen Jahres aufgegeben. GM integriert nun einen Teil der Cruise-Mitarbeitenden und -Technologien in Super Cruise.

Die Kunden von Nvidia brauchen Hilfe, um beim autonomen Fahren besser zu werden, glaubt Kani, und um nicht von China abgehängt zu werden. Dazu brauchen sie nicht nur Chips, sondern auch KI, die den Sicherheitsstandards für Autos entspricht.

Nvidia hat ein neues Sicherheitssystem namens Halos auf den Markt gebracht, das genau das leisten soll. Halos gewährleistet Sicherheit auf Automotive-Niveau von der Cloud bis zum Auto, sagt Kani. Die darin verwendeten KI-Modelle sollen sowohl im realen Einsatz als auch beim Training von Fahrzeugtechnologien funktionieren.

Die Zusammenarbeit mit Herstellern wie Toyota, Hyundai und nun General Motors bestätigen die langfristig angelegte Strategie von Nvidia, die vor etwa fünf Jahren mit Orin eher mäßig begann. Der Konzern hatte die Geduld, die ersten Rückschläge wegzustecken, auch wenn es damals viel Widerspruch gab.

„Wir haben nicht auf das gehört, was die Leute gesagt haben“, erinnert sich Kani: „Wir haben es einfach entwickelt.“

Dieser Artikel ist zuerst bei der amerikanischen Automobilwoche-Schwester Automotive News erschienen. Er wurde von KI übersetzt und von einem Redakteur der Automobilwoche bearbeitet.