Nvidia stellt Rubin-KI-Chip-Plattform der nächsten Generation vor

Auf der Consumer Electronics Show stellte Jensen Huang, CEO von Nvidia, heute die neue Rubin-Computing-Architektur des Unternehmens vor und bezeichnete sie als den Gipfel der KI-Hardwaretechnologie. Die Architektur befindet sich bereits in Produktion und soll in der zweiten Jahreshälfte deutlich ausgebaut werden.

„Vera Rubin wurde entwickelt, um eine zentrale Herausforderung zu bewältigen, vor der wir stehen: den explosionsartigen Anstieg der für KI erforderlichen Rechenleistung“, erklärte Huang den Teilnehmern. „Ich freue mich, bekannt geben zu können, dass Vera Rubin nun in voller Produktion ist.“

Die Rubin-Architektur wurde erstmals 2024 vorgestellt und stellt die neueste Errungenschaft in der beschleunigten Hardware-Entwicklung von Nvidia dar, die das Unternehmen zum wertvollsten Unternehmen der Welt gemacht hat. Rubin ist der Nachfolger der Blackwell-Architektur, die selbst die früheren Designs Hopper und Lovelace abgelöst hat.

Rubin-Chips werden bereits von fast allen großen Cloud-Anbietern eingesetzt, unter anderem durch die prominenten Partnerschaften von Nvidia mit Anthropic, OpenAI und Amazon Web Services. Rubin-Systeme werden auch den Blue Lion-Supercomputer von HPE und den kommenden Doudna-Supercomputer im Lawrence Berkeley National Laboratory antreiben.

Die nach der Astronomin Vera Florence Cooper Rubin benannte Architektur umfasst sechs spezialisierte Chips, die für die Zusammenarbeit entwickelt wurden. Während die Rubin-GPU als Herzstück dient, behebt die Architektur auch zunehmende Speicher- und Verbindungsengpässe durch Verbesserungen an den Bluefield- und NVLink-Systemen. Außerdem wird die neue Vera-CPU eingeführt, die für agentenbasierte Denkaufgaben optimiert ist.

Dion Harris, Senior Director of AI Infrastructure Solutions bei Nvidia, hob die Vorteile des neuen Speichersystems hervor und verwies dabei auf den wachsenden Speicherbedarf moderner KI-Systeme im Zusammenhang mit Caching.

„Neue Workflows wie agentenbasierte KI und langfristige Aufgaben üben einen erheblichen Druck auf Ihren KV-Cache aus”, erklärte Harris gegenüber Journalisten und bezog sich dabei auf das Speichersystem, das KI-Modelle zur Komprimierung von Eingaben verwenden. „Wir haben eine externe Speicherebene eingeführt, die mit dem Rechner verbunden ist und eine wesentlich effizientere Skalierung Ihrer Speicherkapazität ermöglicht.”

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Wie erwartet, bietet die neue Architektur erhebliche Vorteile sowohl in Bezug auf Geschwindigkeit als auch Energieeffizienz. Tests von Nvidia zeigen, dass Rubin bei der Modellschulung 3,5-mal schneller als Blackwell und bei Inferenzaufgaben fünfmal schneller ist und bis zu 50 Petaflops erreicht. Die Plattform liefert außerdem achtmal mehr Inferenzrechenleistung pro Watt.

Diese Fortschritte kommen in einer Zeit intensiven Wettbewerbs um den Aufbau einer KI-Infrastruktur, in der sowohl KI-Labore als auch Cloud-Anbieter darum wetteifern, sich Nvidia-Chips und die dafür erforderlichen Einrichtungen zu sichern. Während einer Telefonkonferenz zu den Geschäftsergebnissen im Oktober 2025 prognostizierte Huang, dass in den nächsten fünf Jahren 3 bis 4 Billionen US-Dollar in die KI-Infrastruktur investiert werden.

Bleiben Sie hier mit der gesamten Berichterstattung von TechCrunch über die jährliche CES-Konferenz auf dem Laufenden.

Sehen Sie, wie Jensen Huang, CEO von Nvidia, das vorstellt, was er als den neuesten Stand der Technik im Bereich KI-Hardware bezeichnet: die neue Rubin-Computing-Architektur.

„Vera Rubin wurde entwickelt, um diese grundlegende Herausforderung zu bewältigen, vor der wir stehen: Der Rechenaufwand für KI steigt rasant an.“ Huang… pic.twitter.com/MhGVqytX04—

TechCrunch (@TechCrunch) 5. Januar 2026