Alles, was Nvidia auf der Computex 2026 angekündigt hat

Auf der Computex 2026 in Taipeh hielt Jensen Huang eine mit Spannung erwartete Keynote, die Nvidia in einem neuen Licht erstrahlen ließ: als Komplettanbieter einer vertikal integrierten KI-Plattform. Von einem neuen Flaggschiff-Modell mit offenen Gewichten – dem Nemotron 3 Ultra – über eine hauseigene CPU bis hin zu einem brandneuen Superchip für Consumer-PCs reichte die Spanne der Ankündigungen. Hier sind alle Details zu den Spezifikationen, Leistungsversprechen und Zeitplänen.

Nemotron 3 Ultra: Das neue Flaggschiff unter den offenen Modellen

Das Herzstück der Modellankündigungen war das Nemotron 3 Ultra, offiziell vorgestellt am 1. Juni 2026 . Es ist das größte und leistungsfähigste Modell mit offenen Gewichten, das Nvidia je veröffentlicht hat.

• Architektur: Eine hybride Mamba-Transformer Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 550 Milliarden Parametern insgesamt, von denen bis zu 55 Milliarden pro Token aktiv sind .
• Trainingspräzision: Vortrainiert mit NVFP4, Nvidias 4-Bit-Floating-Point-Format .
• Wichtigste Innovationen: LatentMoE, das Token-Repräsentationen komprimiert, um die Routing-Qualität zu verbessern, und Multi-Token Prediction (MTP)-Schichten für eine schnellere Textgenerierung .
• Kontextfenster: Bis zu 1 Million Token .
• Intelligenz-Ranking: Erreichte 48 Punkte auf dem Artificial Analysis Intelligence Index für US-amerikanische Modelle mit offenen Gewichten und übertraf damit Modelle wie Gemma 4 31B. Es war zum Start das intelligenteste US-Modell mit offenen Gewichten .
• Effizienz: Nvidia verspricht eine 5-fach schnellere Inferenz und rund 30 Prozent niedrigere Kosten im Vergleich zu vergleichbaren offenen Modellen . Zudem liefert es mehr als 300 ausgegebene Token pro Sekunde .
• Konzipiert für: Komplexe logische Schlussfolgerungen, das Schreiben von Code, Befehlsausführung und mehrstufige, agentische Arbeitsabläufe .

Die breitere Nemotron 3 Familie

Das Nemotron 3 Ultra steht an der Spitze einer dreistufigen Modellfamilie, die alle dieselbe hybride Mamba-Transformer-MoE-Architektur teilen .

Modell	Parameter gesamt	Aktiv pro Token	Highlights
Nemotron 3 Nano	~4 Milliarden	Am kleinsten	Optimiert für lokale Inferenz auf RTX-PCs und DGX Spark
Nemotron 3 Super	120 Milliarden	12 Milliarden	Am 11. März 2026 veröffentlicht; erreichte 85,6 % im PinchBench-Test – das führende offene Modell für agentische Aufgaben
Nemotron 3 Ultra	550 Milliarden	55 Milliarden	Größtes Modell; höchste Intelligenz-Bewertung für ein US-Open-Weight-Modell zum Start

Alle drei unterstützen ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Token. Die Super- und Ultra-Varianten umfassen NVFP4-Training, LatentMoE und Multi-Token-Prediction-Schichten .

NemoClaw und OpenShell: Sichere, lokale KI-Agenten

Erstmals im März auf der GTC 2026 vorgestellt und auf der Computex erneut als Teil des Nvidia Agent Toolkit beworben, bilden NemoClaw und OpenShell Nvidias Angebot für sichere Unternehmensagenten .

• NemoClaw: Ein unter der Open-Source-Lizenz Apache 2.0 stehender Referenz-Stack, der auf OpenClaw aufbaut. Er lässt sich mit einem einzigen Befehl installieren und ermöglicht den lokalen Einsatz autonomer KI-Agenten auf RTX-PCs, Workstations und DGX-Systemen. Das Besondere: Keine Cloud-API-Gebühren und die sensiblen Daten verlassen niemals das Gerät .
• OpenShell: Eine Open-Source-Sicherheitslaufzeitumgebung, die KI-Agenten in einer isolierten, abgeschotteten Umgebung (Sandbox) ausführt. Sie bietet richtlinienbasierte Schutzmaßnahmen, Datenschutzkontrollen und Isolation für langlaufende Agentenprozesse. Man kann es sich als eine Art Docker-Umgebung mit YAML-Richtliniensteuerung für KI-Agenten vorstellen .
• Zusammen bilden sie das Nvidia Agent Toolkit – eine Suite für Unternehmen, die autonome KI-Mitarbeiter sicher auf ihrer eigenen Hardware aufbauen und betreiben möchten .

Vera CPU: Das Rechenhirn der Vera Rubin Plattform

Die Nvidia Vera CPU ist ein maßgeschneiderter, Arm-basierter Prozessor, der speziell für die Orchestrierung von KI-Workloads in Rechenzentren entwickelt wurde .

• Kernanzahl: 88 speziell angepasste Arm-Kerne auf einem monolithischen Die, ohne die Grenzen eines Chiplet-Designs .
• Speicherbandbreite: 1,2 TB/s schneller LPDDR5X-Arbeitsspeicher .
• On-Chip-Datenhighway: 3,6 TB/s für die Datenbewegung zwischen den Kernen .
• Single-Thread-Leistung: 10 Instruktionen pro Taktzyklus (IPC) – Weltklasse .
• Nvidia gibt an, dass Vera im Vergleich zu x86-CPUs die 1,8-fache Leistung für agentische KI liefert .

Die Vera CPU dient als Host-Prozessor in den Vera Rubin NVL72 Rack-Scale-Systemen, wo sie zusammen mit den GPUs der nächsten Generation die Grundlage für sogenannte KI-Fabriken bildet .

RTX Spark: Ein Consumer-Superchip für Windows-PCs

Der RTX Spark ist Nvidias erstes dezidiertes System-on-a-Chip für Consumer-Windows-PCs, gemeinsam entwickelt mit MediaTek und gefertigt im 3-nm-Verfahren von TSMC . Jensen Huang bezeichnete ihn als „alles, was wir in 33 Jahren gelernt haben, destilliert in einen einzigen Chip" .

• CPU: 20-Kern-Arm-Prozessor – 10 Cortex-X925 Performance-Kerne gepaart mit 10 Cortex-A725 Effizienz-Kernen, die mit bis zu 4,1 GHz takten .
• GPU: Blackwell RTX GPU mit 6.144 CUDA-Kernen und Tensor Cores der 5. Generation mit FP4-Unterstützung – dieselbe Kernanzahl wie eine Desktop-Geforce RTX 5070 .
• Vereinheitlichter Speicher: Bis zu 128 GB LPDDR5X .
• Verbindung: NVLink-C2C Chip-zu-Chip-Verbindung mit bis zu 600 GB/s Bandbreite zwischen CPU- und GPU-Die .
• KI-Leistung: 1 Petaflop FP4-KI-Rechenleistung, genug, um große Sprachmodelle mit 120 Milliarden Parametern und 1 Million Token Kontext vollständig lokal auf dem Gerät auszuführen .
• Software-Stack: Volle CUDA-Unterstützung sowie Kompatibilität mit NemoClaw und OpenShell für den Betrieb lokaler KI-Agenten .
• Verfügbarkeit: Erste Laptops von Partnern wie Dell und Microsoft werden für Herbst 2026 erwartet .
• Anwendungsszenarien: Lokale KI-Agenten, das Rendern von 90 GB großen 3D-Szenen, die Bearbeitung von 12K 4:2:2-Videomaterial, KI-Videogenerierung in 4K und Gaming mit über 100 FPS bei 1440p-Auflösung .

Nvidia positioniert den RTX Spark als „den weltweit ersten Windows-PC, der von Grund auf für persönliche Agenten entwickelt wurde" .

Vera Rubin Plattform: Massenfertigung und erste Cloud-Kunden

Nvidia bestätigte, dass die Vera Rubin Plattform in die Serienproduktion übergegangen ist. Die Auslieferung der Systeme an Partner wird in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 erwartet .

• Plattform-Umfang: Sechs bis sieben gemeinsam entwickelte Chips, darunter die Vera CPU und GPUs der nächsten Generation, konzipiert für KI-Fabriken im Rack-Maßstab .
• Volle Rack-Leistung: Eine NVL72-Konfiguration liefert 3,6 EFLOPS an KI-Rechenleistung .
• Lieferketten-Skala: Über 350 Fabriken in 30 Ländern, darunter mehr als 150 Partner allein in Taiwan, stellen Vera Rubin-Systeme her .
• Namentlich genannte Cloud- und Service-Provider als Frühanwender:
  • Hyperscaler: Microsoft Azure, AWS, Google Cloud .
  • Spezialisierte Cloud-Anbieter: CoreWeave, Lambda, Oracle Cloud Infrastructure .
  • Weitere Partner: Nebius, Nscale, Crusoe, Together AI, NAVER Cloud, Yotta, Firmus, Indosat und GMI .

In seiner Computex-Keynote bezeichnete Nvidia Vera Rubin als das Fundament der nächsten Generation von KI-Fabriken .

Nvidias vertikale KI-Plattform nimmt Gestalt an

In der Gesamtbetrachtung war die Computex 2026 die bislang deutlichste Demonstration von Nvidias vertikaler Integrationsstrategie:

• Silizium: Die Vera CPU für Rechenzentren, der RTX Spark für Consumer-PCs und Vera Rubin GPUs für Rack-Scale-Rechenleistung decken das komplette Leistungsspektrum vom Endgerät bis zur Cloud ab .
• Modelle: Die Nemotron-3-Familie – Nano, Super und Ultra – bietet offene Modelle, die für den jeweiligen Einsatzzweck auf Nvidia-Hardware optimiert sind .
• Software und Agenten: Mit NemoClaw, OpenShell und dem Agent Toolkit können Unternehmen autonome, abgesicherte KI-Agenten mit Nvidias eigenen Modellen lokal aufbauen und einsetzen .
• Infrastruktur: Der Hochlauf der Vera Rubin Massenproduktion mit Hyperscale- und Cloud-Partnern stellt sicher, dass die Lieferkette bereit ist, um KI-Fabriken im globalen Maßstab zu realisieren .

Jensen Huangs zentrale Botschaft war unmissverständlich: Nvidia liefert nun jede einzelne Schicht des KI-Stacks – vom Silizium über offene Modelle und Agentenlaufzeitumgebungen bis hin zur Infrastruktur für den Einsatz in Fabrikdimensionen.