Nvidia-Chef: Die Vorstellung, dass KI bald alle Software und Tools zerstört, ist lächerlich

Jensen Huang erklärt mit einem Gedankenexperiment, warum KI-Agenten Software benutzen, statt sie zu ersetzen. Nvidia hat deshalb seine gesamte Rack-Architektur umgebaut.

"Viele Leute sagen: 'KI wird Software komplett zerstören. Wir brauchen keine Software mehr. Wir brauchen nicht mal mehr Tools.' Das ist lächerlich", sagt Jensen Huang im Lex-Fridman-Podcast. Sein Gegenargument ist ein Gedankenexperiment: Selbst der beste Agent, den man sich in den nächsten zehn Jahren vorstellen könne, etwa ein humanoider Roboter, werde mit hoher Wahrscheinlichkeit einfach die vorhandene Mikrowelle benutzen, statt Mikrowellen aus seinen Fingern zu strahlen. Beim ersten Mal wisse er vielleicht nicht, wie das Gerät funktioniere. "Aber das ist okay. Er ist mit dem Internet verbunden. Er liest die Anleitung und ist sofort Experte."

Damit habe er auch tatsächlich fast alle Eigenschaften von OpenClaw beschrieben, so Huang. Das Konzept hatte er nach eigener Aussage bereits zwei Jahre zuvor auf der GTC-Bühne skizziert.

Der Nvidia-CEO sieht in OpenClaw einen Wendepunkt, vergleichbar mit ChatGPT. Das Framework habe für agentische Systeme das getan, was ChatGPT für generative Systeme getan habe. Den Durchbruch erklärt er pragmatisch: OpenClaw sei viral gegangen, weil Verbraucher es direkt nutzen konnten. Er nennt es das "iPhone der Tokens" und "die am schnellsten wachsende Anwendung in der Geschichte".

Dahinter steht ein größeres ökonomisches Argument. Tokens werden laut Huang zur Ware mit ausdifferenzierten Preissegmenten, von kostenlosen bis hin zu Premium-Tokens. Dass jemand bereit sein werde, 1.000 Dollar pro Million Tokens zu bezahlen, sei "gleich um die Ecke". Rechenzentren verwandeln sich damit von Speichereinheiten in Fabriken, deren Umsatz direkt mit der Token-Produktion korreliert.

Für Nvidia hat diese Überzeugung handfeste Konsequenzen. Die Grace-Blackwell-Racks waren noch rein auf LLM-Training und -Inferenz optimiert. Die neue Vera-Rubin-Plattform besteht dagegen aus fünf spezialisierten Rack-Typen, die zusammen agentische KI beschleunigen sollen. Dazu gehören eigene Vera-CPU-Racks für Agent-Sandboxing, BlueField-4-Speicherracks für massiven KV-Cache-Kontext und das Groq-3-LPX-Rack für latenzarme Inferenz. "Das gesamte Rack-System ist komplett anders als das vorherige", so Huang. "Das letzte war dafür gebaut, MoE-Sprachmodelle für Inferenz zu verarbeiten. Dieses hier ist dafür gebaut, Agenten zu betreiben. Und Agenten arbeiten pausenlos mit Tools."