Robotik-Boom: Physical-AI-Markt wächst bis 2032 auf 15 Milliarden Euro

NVIDIA und Intel haben zeitgleich neue Frameworks vorgestellt, die die Entwicklung von Robotern und selbstfahrenden Systemen grundlegend vereinfachen sollen.

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NVIDIA Cosmos 3: Das All-in-One-Modell für Robotik

Auf der GTC Taipei präsentierte NVIDIA am heutigen Montag Cosmos 3 – ein offenes „Omnimodel", das physikalische Logik, Welterzeugung und Aktionssteuerung in einem einzigen Foundation-Modell vereint. Die Architektur basiert auf einem Mixture-of-Transformers (MoT) -Ansatz.

Trainiert wurde das Modell mit 20 Billionen Tokens multimodaler Daten. Es kann nicht nur Umgebungen analysieren, sondern auch aktionsspezifische Informationen wie Bewegungsbahnen und Gelenkwinkel generieren. NVIDIA veröffentlicht zwei Versionen:

• Cosmos 3 Nano (16 Milliarden Parameter) für Workstations und Echtzeit-Anwendungen
• Cosmos 3 Super (64 Milliarden Parameter) für Rechenzentren

Ergänzend stellte das Unternehmen sechs synthetische Datensätze für Robotik und autonomes Fahren bereit, sowie den neuen Cosmos HUE-Benchmark zur Bewertung von Videoqualität.

Mit der Cosmos Coalition hat NVIDIA zudem ein Partner-Netzwerk gegründet, dem unter anderem Agile Robots, Black Forest Labs und Runway angehören. Industriepartner wie ABB, FANUC, YASKAWA und KUKA sind ebenfalls mit an Bord.

Intel setzt auf Effizienz mit OpenVINO Physical AI

Parallel dazu kündigte Intel auf der Computex 2026 sein OpenVINO Physical AI-Framework an – nach eigenen Angaben die erste quelloffene Robotik-Bibliothek mit einem siliziumoptimierten Inferenz-Runtime. Das Ziel: die zersplitterte Softwarelandschaft in der Robotik zu vereinheitlichen.

Bereits über 130 Unternehmen testen oder nutzen Intels Core Ultra Series 3-Prozessoren, die in der 18A-Fertigungstechnologie gefertigt werden. In einer Demonstration zeigte Intel, dass der Core Ultra X7 358H mit NVIDIAs Jetson Thor konkurrieren kann – bei etwa halben Systemkosten.

Ein früher Anwender ist SensoryAI, das seinen Multi-Agenten-Roboter Ella auf eine einzelne Core-Ultra-Plattform migriert hat. Eine Vorschau des Frameworks ist bereits auf GitHub verfügbar, die allgemeine Freigabe ist für die zweite Jahreshälfte 2026 geplant.

Industrielle Anwendungen und humanoide Forschung

Die Physical-AI-Initiativen zeigen bereits konkrete Ergebnisse in der Fertigung. NVIDIAs Factory Operations Blueprint (FOX) – ein System für autonome Fabrik-Manager – wird bei Foxconn getestet. Erste Prognosen versprechen eine 80 Prozent schnellere Ursachenanalyse und 15 Prozent mehr Produktivität. Pegatron erwartet eine Reduktion der Geräte-Redundanz um 15 Prozent, Advantech rechnet mit zehn Prozent weniger Energieverbrauch.

Im Bereich humanoider Robotik arbeitet NVIDIA mit Unitree Robotics zusammen. Die Plattform kombiniert Unitrees H2-Roboter mit NVIDIAs Jetson Thor Blackwell GPU. Forschungseinrichtungen wie Stanford und die ETH Zürich können das System ab 2026 bestellen. Das H2 Plus-Modell soll im Oktober 2026 verfügbar sein.

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Milliardenmarkt in Sicht

Der Vorstoß zu offenen Plattformen kommt zu einem strategischen Zeitpunkt. Analysten schätzen den Physical-AI-Markt auf 1,5 Milliarden Euro im Jahr 2026 – mit einem prognostizierten Wachstum auf 15,24 Milliarden Euro bis 2032. Das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate von 47,2 Prozent.

Die Verfügbarkeit leistungsstarker Open-Source-Modelle setzt etablierte Robotik-Firmen unter Druck. Spezialisierte Anbieter wie Figure AI und Boston Dynamics, die bislang mit hohen Bewertungen auf Basis proprietärer Systeme glänzten, könnten ihre Marktpositionen neu bewerten müssen.

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