Bund plant Millionenprojekt mit Nvidia

Die Bundesregierung bereitet eine umfangreiche KI-Kooperation mit dem US-Chipkonzern Nvidia vor. Der Bund soll dafür einen dreistelligen Millionenbetrag bereitstellen. Geplant ist ein Projekt für sogenannte physische künstliche Intelligenz, also KI-Systeme, die unter anderem beim Training von Robotern und autonomen Fahrzeugen eingesetzt werden. Bundeskanzler Friedrich Merz und Nvidia-Chef Jensen Huang sollen die Zusammenarbeit am Montag beim Investitionsgipfel „Invest in Germany“ in Berlin bekanntgeben, berichtet der Deutschlandfunk unter Berufung auf das Handelsblatt.

Staatliches Geld für KI-Infrastruktur

An dem Vorhaben sollen rund ein Dutzend deutsche Unternehmen beteiligt sein. Genannt werden Siemens, Audi und die KI-Firma Black Forest Labs. Nvidia soll nach den Berichten Fachleute entsenden und Chips liefern. Damit rückt die technische Basis industrieller KI stärker in den Mittelpunkt der Wirtschaftspolitik.

Physische KI bezeichnet Anwendungen, bei denen Modelle nicht nur Texte, Bilder oder Softwareprozesse verarbeiten, sondern auf Maschinen, Fahrzeuge oder robotische Systeme bezogen werden. Solche Systeme benötigen besonders leistungsfähige Rechenkapazitäten, weil Simulationen, Sensordaten und Bewegungsmodelle verarbeitet werden müssen. Für die Industrie geht es damit um Anwendungen in Fertigung, Mobilität und Automatisierung.

Der Spiegel berichtet ebenfalls unter Verweis auf das Handelsblatt, dass mit dem Projekt international wettbewerbsfähige KI-Modelle für industrielle Zwecke entstehen sollen. Ein Teil der öffentlichen Mittel soll demnach genutzt werden, um Rechenleistung in der „Industrial AI Cloud“ der Deutschen Telekom zu mieten.

Telekom-Cloud als Rechenbasis

Die Telekom hatte für diese KI-Fabrik bereits im vergangenen Jahr eine Partnerschaft mit Nvidia geschlossen. Der US-Konzern stellt dafür 10.000 KI-Chips bereit. Nvidia soll diese Chips als eigenen Beitrag eingebracht haben. Auf das Unternehmen entfällt laut dem Bericht knapp die Hälfte der Gesamtinvestition von rund einer Milliarde Euro.

Für moderne KI-Modelle sind spezialisierte Chips ein zentraler Engpass. Nvidia gehört weltweit zu den wichtigsten Anbietern solcher Hardware. Ohne ausreichende Rechenkapazitäten lassen sich große Modelle nur schwer trainieren oder für anspruchsvolle industrielle Anwendungen anpassen. Deshalb sind Cloud-Zugänge, Chipkontingente und technisches Personal für Staaten und Unternehmen strategisch bedeutsam.

Die geplante Bundesbeteiligung würde damit nicht nur einzelne Firmen unterstützen, sondern auch Rechenleistung und Know-how für industrielle KI-Anwendungen in Deutschland bündeln. Das Projekt ist auf den Einsatz in Unternehmen ausgerichtet, nicht auf Verbraucherangebote.

Huang auf Europatour

Nvidia-Chef Jensen Huang wird am Montag in Berlin erwartet. Möglich ist ein gemeinsamer Auftritt mit Bundeskanzler Merz. Der Termin fällt in eine Phase, in der Nvidia mehrere europäische Projekte öffentlich macht. In Paris sagte Huang nach Angaben des Spiegel, sein Unternehmen stelle fast zehn Milliarden US-Dollar für die europäische Technologiebranche bereit. Umgerechnet entspricht das 8,9 Milliarden Euro.

Nvidia kündigte dabei Investitionen in mehrere französische Firmen an. Dazu zählen die Ärzteplattform Doctolib, das Robotikunternehmen Genesis AI und das Materialforschungslabor Entalpic. Welche Posten Nvidia vollständig in die genannte Summe einrechnet, wurde dabei nicht näher beziffert.

Wettbewerb um industrielle KI

Die geplante Kooperation zeigt, wie eng KI-Entwicklung inzwischen mit Industriepolitik verbunden ist. Für Deutschland steht besonders die Frage im Vordergrund, ob Unternehmen bei Robotik, autonomem Fahren und vernetzter Produktion genügend Zugang zu Rechenleistung erhalten. Gerade in diesen Bereichen entscheidet nicht nur Software über den Fortschritt, sondern auch die Verfügbarkeit leistungsfähiger Chips und Cloud-Infrastruktur.

Mit dem Projekt würde die Bundesregierung auf eine stärkere Verzahnung von Staat, Industrie und einem führenden US-Technologieanbieter setzen. Für deutsche Unternehmen kann das den Zugang zu KI-Werkzeugen erleichtern. Zugleich bleibt die strategische Abhängigkeit von ausländischer Hardware ein zentrales Thema, weil die wichtigsten Beschleuniger für das Training großer Modelle weiterhin von wenigen internationalen Anbietern stammen.