Nvidia stellt die Alpamayo-KI-Modelle für die Entscheidungsfindung bei autonomen Fahrzeugen vor

Auf der CES 2026 stellte Nvidia „Alpamayo“ vor, eine neue Suite aus Open-Source-KI-Modellen, Simulationswerkzeugen und Datensätzen, die für das Training physischer Roboter und Fahrzeuge entwickelt wurde. Diese Technologie soll autonomen Fahrzeugen dabei helfen, sich in komplexen Fahrsituationen zurechtzufinden und diese zu durchdenken.

„Der ChatGPT-Moment für physische KI ist gekommen – der Moment, in dem Maschinen beginnen, die reale Welt zu verstehen, zu denken und mit ihr zu interagieren“, erklärte Jensen Huang, CEO von Nvidia. „Alpamayo stattet autonome Fahrzeuge mit Denkfähigkeiten aus, die es ihnen ermöglichen, seltene Situationen zu analysieren, in komplexen Umgebungen sicher zu agieren und ihre Fahrentscheidungen zu begründen.“

Im Mittelpunkt dieser neuen Familie steht Alpamayo 1, ein 10 Milliarden Parameter umfassendes, auf Denkketten und Schlussfolgerungen basierendes Vision-Language-Action-Modell (VLA). Es ermöglicht einem autonomen Fahrzeug, menschenähnlicher zu denken und komplexe Randfälle – wie das Befahren einer stark befahrenen Kreuzung mit einer defekten Ampel – ohne vorherige spezifische Erfahrung zu lösen.

„Dies erreicht es, indem es Probleme in einzelne Schritte zerlegt, jedes mögliche Ergebnis durchdenkt und dann die sicherste Vorgehensweise wählt“, erklärte Ali Kani, Vice President of Automotive bei Nvidia, während einer Pressekonferenz am Montag.

Oder, wie Huang es in seiner Keynote am Montag beschrieb: „Alpamayo verarbeitet nicht nur Sensordaten, um Lenkung, Bremsen und Beschleunigung zu steuern. Es denkt auch über die Aktion nach, die es ausführen wird. Es kommuniziert, was es vorhat, erklärt die Gründe für diese Entscheidung und plant dann natürlich die Fahrbahn.“

Der zugrunde liegende Code für Alpamayo 1 ist auf Hugging Face verfügbar. Entwickler können ihn für die Fahrzeugentwicklung zu kleineren, schnelleren Versionen optimieren, ihn zum Trainieren einfacherer Fahrsysteme nutzen oder darauf aufbauend Tools entwickeln – wie beispielsweise Systeme zur automatischen Beschriftung von Videodaten oder Evaluatoren zur Bewertung der Entscheidungsfindung eines Fahrzeugs.

„Sie können auch Cosmos nutzen, um synthetische Daten zu generieren und dann ihre auf Alpamayo basierende Anwendung für autonome Fahrzeuge anhand eines kombinierten Datensatzes aus realen und synthetischen Informationen zu trainieren und zu testen“, fügte Kani hinzu. Cosmos ist Nvidias Marke für generative Weltmodelle – KI-Systeme, die eine digitale Darstellung einer physischen Umgebung erstellen, um Vorhersagen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen.

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Im Rahmen der Einführung von Alpamayo veröffentlicht Nvidia zudem einen offenen Datensatz mit über 1.700 Stunden Fahrdaten, die unter verschiedenen geografischen Bedingungen und in unterschiedlichen Umgebungen gesammelt wurden und seltene sowie komplexe reale Szenarien umfassen. Darüber hinaus stellt das Unternehmen AlpaSim vor, ein Open-Source-Simulationsframework zur Validierung autonomer Fahrsysteme. AlpaSim ist auf GitHub verfügbar und wurde entwickelt, um reale Fahrbedingungen – von Sensoreingaben bis hin zur Verkehrsdynamik – nachzubilden, sodass Entwickler sichere Tests in großem Maßstab durchführen können.

Nvidia-CEO Jensen Huang stellt Alpamayo vor, offene KI-Modelle für selbstfahrende Autos, von denen er erwartet, dass sie im ersten Quartal dieses Jahres auf US-amerikanischen Straßen zum Einsatz kommen werden. Die ganze Geschichte zur #CES2026 finden Sie hier: https://t.co/0tLUdmrFAV pic.twitter.com/PpUTOD97AD

— TechCrunch (@TechCrunch) 5. Januar 2026