Jensen Huang prophezeit erneut: Die Kombination von KI und realer Wirtschaft wird einen Markt von 9 Billionen US-Dollar schaffen.

Am 10. März 2026 Ortszeit veröffentlichte Huang Renxun, der Gründer von NVIDIA, einen ausführlichen Artikel unter seinem Namen, in dem er das "Fünf-Schichten-Kuchen"-Framework der Künstlichen Intelligenz (KI) erwähnte. Im Artikel resümierte Huang Renxun das vergangene Jahr und stellte fest, dass die KI eine wichtige Schwelle überschritten habe: Die Leistung der Modelle habe sich erheblich verbessert, sodass sie in großem Maßstab eingesetzt werden könnten; die Inferenzfähigkeit habe zugenommen und die Halluzinationsphänomene seien zurückgegangen, wodurch die Anwendbarkeit in der Praxis stark gestiegen sei; Anwendungen, die auf KI basieren, hätten erstmals reale wirtschaftliche Werte geschaffen.

Wenn man Huang Renxuns Äußerungen in verschiedenen Situationen in den letzten drei Monaten zusammenfasst, so stammt die Schaffung dieses "realen Werts" zunächst aus der praktischen Anwendung von Agenten. Auf der Quartalsbilanzpräsentation von NVIDIA im Februar dieses Jahres sagte Huang Renxun: "Die Agenten-KI hat einen Wendepunkt in ihrer Entwicklung erreicht. Ihre Praktikabilität wurde in Unternehmen weltweit weitgehend bestätigt, was zu einem sprunghaften Anstieg des Rechenleistungsbedarfs geführt hat."

Seit Februar hat die rasche Implementierung von OpenClaw (einem Open-Source-KI-Agenten) in verschiedenen Branchen auf der ganzen Welt diese Einschätzung des Wendepunkts bestätigt. Die Verbreitung und Reife von Agenten haben den Austausch zwischen KI und Menschen aus der einzigen Dialogbox herausgeführt. Jetzt können über Computer und das Internet reale Aufgaben in der virtuellen Welt bearbeitet werden.

Aber neben der Welle der Agenten hat sich eine Technologiewelle mit enormem Potenzial, deren Einfluss noch nicht vollständig zum Tragen kommt, in die Aufgabenliste der globalen KI-Riesen eingeschlichen - die Weltmodelle oder physikalischen Modelle für die reale Welt. Es wird angenommen, dass diese Modelle die räumlichen und physikalischen Logiken der realen Welt verstehen können, sodass die KI wirklich in die alltäglichen Lebens- und Produktionsszenarien integriert werden kann.

Von seiner Rede auf der CES im Januar bis zur oben genannten Bilanzpräsentation betonte Huang Renxun mehrmals das Potenzial dieser Richtung. Im Februar dieses Jahres kündigte NVIDIA außerdem eine langfristige strategische Partnerschaft mit dem französischen Industriensoftwaregiganten Dassault Systèmes an, um gemeinsam eine gemeinsame industrielle KI-Architektur für die Schlüsselgeschäftsszenarien in verschiedenen Branchen aufzubauen. SOLIDWORKS und CATIA, die unter dem Dach von Dassault Systèmes stehen, sind beide führende Designsoftware in der Industrie.

Auf der Quartalsbilanzpräsentation sagte Huang Renxun: "Wir erleben derzeit die Entwicklungswelle der Agenten-KI, und die nächste Welle wird die physische KI sein - die Anwendung von KI und Agentensystemen in der Fertigung, bei Robotern und anderen physikalischen Bereichen. Dieser Bereich wird uns enorme Entwicklungschancen bieten."

Die KI geht in die reale Welt

Welche Fähigkeiten muss eine KI haben, um die reale Welt zu verstehen?

Huang Renxun gab die Antwort in seiner Keynote-Speech auf der CES 2026. Die reale Welt hat einige grundlegende Eigenschaften. Beispielsweise hat sie Konstanz: "Wenn ich etwas hier hinlege und dann wegsehe und wieder zurückschaue, ist es noch dort." Sie hat auch Kausalität: "Wenn ich es stoße, fällt es um."

Aber um die reale Welt zu verstehen, muss eine KI auch physikalische Gesetze wie Reibung, Schwerkraft und Trägheit kennen. Sie muss wissen, dass Lastkraftwagen eine längere Bremsstrecke benötigen. Dies ist für Menschen Alltagswissen, für KI jedoch völlig unbekannt.

Die vergangene KI-Revolution war im Wesentlichen ein Durchbruch im "Symbolraum". Von BERT bis ChatGPT haben die großen Modelle gelernt, die Grammatik, Semantik und Kontext der Sprache zu verstehen und sogar komplexe Inferenztasks zu bewältigen. Aber sie wissen fast nichts über die physikalischen Gesetze der realen Welt - Schwerkraft, Reibung, Trägheit, Kausalität. Ein großes Modell, das wunderschöne Essays schreiben kann, weiß nicht, was passiert, wenn ein Stein einen Berg hinabrollt. "Physikalische KI" wurde genau geschaffen, um diese Lücke zu schließen. Huang Renxun definiert sie als "eine KI, die die Naturgesetze verstehen kann". Kernpunkt ist, dass die KI nicht nur mit Sprachsymbolen umgehen kann, sondern die physikalische Welt wirklich versteht und mit ihr interagiert.

Er ist der Meinung, dass dies die nächste Stufe in der Entwicklung der KI sein wird und auch die Welt stark beeinflussen und verändern wird. Aus industrieller Perspektive wird die KI, die die reale Welt versteht, die riesigen Automobil-, Verkehrs- und Fertigungsbranchen über Fahrerassistenzsysteme und Roboter neu gestalten. In den ersten drei Monaten dieses Jahres hat NVIDIA mehrere Architekturen und Produkte rund um die physikalische Welt vorgestellt.

Nicht nur NVIDIA, sondern auch in den ersten drei Monaten von 2026, während die Agenten-Welle die Welt eroberte, hat das Silicon Valley auch viele Schritte in Richtung Welt-KI unternommen.

Genie3 von Google DeepMind wurde am Ende Januar offiziell für die Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Benutzer können Texte eingeben und Genie3 wird in Echtzeit eine interaktive dreidimensionale Umgebung generieren. Sofort im Februar adaptiert Waymo es zu einem speziellen Simulationswerkzeug für Fahrerassistenzsysteme, um extreme Szenarien, die in der realen Straße kaum auftreten, wie Tornados, überschwemmte Straßen oder plötzlich am Kreuzungspunkt auftauchende Elefanten, zu generieren.

Noch markanter ist der Abgang des Turing-Award-Gewinners Yann LeCun. Er verließ Ende 2025 Meta und gründete AMI Labs. Am 10. März kündigte er eine 1,03 Milliarden US-Dollar große Seed-Finanzierung an. Der Unternehmenswert vor der Finanzierung belief sich auf 3,5 Milliarden US-Dollar, was die größte Seed-Runde in Europa je war. NVIDIA und Samsung gehörten zu den Investoren.

LeCuns Einschätzung ist: Große Sprachmodelle sind eine Sackgasse, denn sie können nicht wirklich verstehen, wie die physikalische Welt funktioniert. Sein neues Unternehmen setzt auf die JEPA-Architektur - ein KI-Framework, das nicht jedes Pixeldetail vorhersagt, sondern die Weltstruktur versteht. Die Zielanwendungsbereiche umfassen Medizin, Robotik und industrielle Automatisierung.

Zur gleichen Zeit hat World Labs von "KI-Mutter" Fei-Fei Li im Februar eine neue Runde von 1 Milliarde US-Dollar an Finanzierungen abgeschlossen. Der Unternehmenswert nähert sich 5 Milliarden US-Dollar. Sein erstes Produkt, Marble, ist online. Es konzentriert sich auf die Generierung von dreidimensionalen Welten mit korrekten physikalischen Gesetzen. Der CEO von AMI Labs prophezeite nach der Finanzierung: Innerhalb von sechs Monaten wird jede Firma sich als "Weltmodellfirma" bezeichnen, um Finanzierungen zu erhalten. Diese Prophezeiung spricht bereits für sich.

Dass die KI die reale Welt besser verstehen soll, war im Jahr 2026 bereits ziemlich klar.

Der "Wendepunkt" der KI in der Fertigung

Am 3. Februar 2026 Ortszeit fuhr Huang Renxun nach seiner Asien-Reise nach Houston, USA, um auf der 3DEXPERIENCE World-Konferenz von Dassault Systèmes aufzutreten.

Dort kündigte er gemeinsam mit Pascal Daloz, dem CEO von Dassault Systèmes, eine strategische Partnerschaft an, die als die "größte in 25 Jahren" bezeichnet wurde - die Integration der beschleunigten Rechenleistung und KI-Fähigkeiten von NVIDIA mit der Virtual Twin-Plattform von Dassault Systèmes. Dassault Systèmes besteht bereits seit über vierzig Jahren. Seine 3DEXPERIENCE-Plattform dient über 45 Millionen Benutzern und 400.000 Kunden. Dieses französische Unternehmen ist einer der tiefsten Softwarelieferanten in der globalen Fertigungsindustrie - hinter Flugzeugtriebwerken bis hin zu Verpackungen von Konsumgütern ist fast immer seine Spur zu finden.

Diese Zusammenarbeit zielt auf einen wichtigen Bereich: die Industrie. In der Vergangenheit hat die Anwendung von großen Sprachmodellen in der Industrie trotz ihrer wichtigen Rolle in einigen Bereichen aufgrund fehlender Zuverlässigkeit und mangelndem Verständnis der realen Welt immer noch sehr begrenzt gewesen. Das Kernziel der Zusammenarbeit wird als die Konstruktion eines "industriellen Weltmodells" definiert - ein wissenschaftlich validiertes, auf Physik gegründetes KI-System, das als Schlüsselaufgabenplattform in den Bereichen Biologie, Materialwissenschaft, Ingenieurwesen und Fertigung dienen kann. Darüber hinaus plant Dassault Systèmes, über seine Cloud-Marke OUTSCALE, auf drei Kontinenten "KI-Fabriken" auf der Grundlage der neuesten KI-Infrastruktur von NVIDIA zu errichten, um die KI-Modelle auf der 3DEXPERIENCE-Plattform zu verbessern und die Privatsphäre und Souveränität der Kundendaten zu gewährleisten.

Gian Paolo Bassi, der globale Senior-Vize-Präsident der Geschäftsabteilung für professionelle Kunden von Dassault Systèmes, sagte in einem Interview mit Medien wie der Wirtschaftsbeobachtung, dass viele große Sprachmodell-Unternehmen keine neuen Atomstrukturen erschaffen oder neue Legierungen, Flugzeuge oder Raumfahrzeuge entwickeln können, weil ihre Aufmerksamkeit hauptsächlich auf Sprachmodellen liegt und sie nicht über das erforderliche Fachwissen verfügen, um Medikamente oder neue Geräte zu entwickeln. Das Kernvorteil von Dassault Systèmes liegt gerade darin, dass dieses "harte Wissen" in der Software festgehalten wurde. Bassi sagte: "Unser Wissen ist in der Software gespeichert. Wir haben gewisse branchenspezifisches Fachwissen, und in diesem Bereich hat Dassault Systèmes eine unvergleichliche Stärke."

Dies bedeutet, dass die KI von Fachwissen ausgehen und ein neues System aufbauen muss. Nehmen wir die medizinische Gerätebranche, die strenge Normen hat, als Beispiel. Der traditionelle Validierungsprozess dauert lange und ist teuer. Mit Hilfe der KI können Ingenieure jedoch viele verschiedene Szenarien simulieren, Produkte effizienter und schneller entwickeln und gleichzeitig eine höhere Qualität erreichen.

Das größere Ziel besteht darin, dass mit Hilfe der KI Tests, die in der Vergangenheit nur durch wiederholtes Herstellen von physikalischen Prototypen möglich waren, jetzt in der digitalen Welt mit minimalen Kosten in großen Mengen parallel durchgeführt werden können. Dies bedeutet, dass der gesamte Lieferkettenprozess eines Produkts, von den Rohstoffen bis zur Montage, sowie die darin enthaltenen Produktionsprozesse in der virtuellen Welt neu aufgebaut werden können.

Gian Paolo Bassi, der globale Senior-Vize-Präsident der Geschäftsabteilung für professionelle Kunden von Dassault Systèmes, sagte in einem Interview mit Medien wie der Wirtschaftsbeobachtung: "Dassault Systèmes hat über die Jahre hochrealistische Virtual Twin-Modelle entwickelt. Durch die Zusammenarbeit mit NVIDIA können diese Modelle jetzt in großem Maßstab, mit hoher Präzision und nahezu in Echtzeit laufen und direkt von der KI genutzt werden, wodurch das Virtual Twin von einem Ingenieurwerkzeug zu einer nachhaltig funktionierenden systemweiten Fähigkeit wird."

Virtual Twin ist als Konzept nicht neu. Es beschreibt die genaue Abbildung eines physikalischen Systems durch ein digitales Modell, sodass Ingenieure in der virtuellen Welt testen und optimieren können und dann die Ergebnisse in die reale Welt übertragen können. Dassault Systèmes hat in dieser Richtung bereits viele Jahre gearbeitet, und seine Technologien sind sehr reif. Aber seit langem stand die breite Implementierung dieser Technologie vor einem grundlegenden Engpass: der Rechenleistung. Echtzeitnahe und komplexe physikalische Simulationen erfordern eine weitaus höhere Rechenleistung als bisher. Jetzt wird dieser Engpass langsam überwunden.

Huang Renxun sagte, dass in der Vergangenheit industrielle Unternehmen ein Drittel ihrer Zeit mit Design und Digitalisierung und den Rest mit der Herstellung des physischen Produkts verbrachten. In Zukunft könnten sie 100 % ihrer Zeit mit Digitalisierung verbringen. Vom Entwurf eines Tennis-Schuhs bis zur Fertigung eines Autos - alles, vom Design, der Skizzierung, der Simulation bis hin zum Betrieb, wird "durch Software definiert".

Nach der genauen virtuellen Rekonstruktion kann die Kombination von KI und Robotern fast den gesamten Fertigungsprozess und die Effizienz neu gestalten.

Eine Fabrik ist keine Einheit, sondern eine Ansammlung von Millionen von Objekten. Die KI kann helfen, alle Teile dieser Ansammlung in der digitalen Welt zu simulieren und die Produktionslinien effizienter zu planen und die Roboter in der Fabrik zu organisieren.

In großen Fertigungsunternehmen ist dieses Szenario bereits realisiert: maximales Virtual Twin und weit verbreitete Roboter. Aber die Kosten dafür sind hoch, weshalb Roboter bisher nur in Branchen mit hoher Wiederholung und großer Auftragslage, wie der Automobilindustrie, eingesetzt werden konnten, wo ein Roboter für eine bestimmte Aufgabe programmiert wird.

Nach Huang Renxun liegt der Wert der Einführung der KI in die Industrie darin, dass durch die Verbesserung der Effizienz der Simulationsmodellierung und der Intelligenz der Roboter auch kleine und mittlere Unternehmen, die den größten Teil der globalen Lieferkette ausmachen, diese fortschrittlichen Technologien nutzen können. Dies wird zweifellos die Effizienz der gesamten Industrie neu gestalten.

Huang Renxun sagte: "Wissen ist eine sehr große Branche, aber die wirklich riesige Branche ist die, die Information und reale Welt verbindet, und sie hat einen Wert von 90 Billionen US-Dollar."

Für die Anhänger der Technologie könnte die Ankunft der physikalischen KI genauso bedeutend sein wie die Internetrevolution, die die Kosten der Informationsverbreitung nahezu auf Null reduzierte. Wenn jene Revolution die Produktion und Verteilung von Informationen neu gestaltete, wird diese Revolution die Gestaltung und den Betrieb der physikalischen Welt selbst verändern.

Pascal Daloz, der CEO von Dassault Systèmes, sagte: "Wir treten in eine neue Ära ein, in der die KI nicht mehr nur auf die Vorhersage oder Generierung von Inhalten beschränkt ist, sondern beginnt, die physikalische Welt wirklich zu verstehen. Wenn die KI in der Wissenschaft, Physik und validiertem industriellem Wissen verankert ist, wird sie ein Multiplikator der menschlichen Intelligenz werden."

Nach Daloz liegt der Erfolg, den die KI in die physikalische Welt bringt, nicht darin, Designer und Ingenieure zu ersetzen, sondern "der Erfolg liegt nicht in der Automatisierung. Ingenieure wollen nicht die vergangenen Ergebnisse automatisieren, sondern die Zukunft gestalten".

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account "Wirtschaftsbeobachtung", Autor: Song Di, veröffentlicht von 36Kr mit Genehmigung.