Nscale plant bis zu 100.000 Nvidia-GPUs für Figures Humanoiden-KI

Nscale und der Humanoidenrobotik-Spezialist Figure haben eine mehrjährige Partnerschaft für Cloud-Rechenleistung vereinbart. Ausgangspunkt ist eine Zusage über 3,5 Milliarden US-Dollar an Compute-Kapazität; die Unternehmen streben einen Ausbau auf mehr als 6 Milliarden US-Dollar an. Zusätzlich nimmt Nscale eine Beteiligung an Figure und wird dessen bevorzugter Anbieter für Rechenleistung. 14

Die auffälligste Zahl des Deals verlangt allerdings eine wichtige Einordnung: Die Partner sprechen von der Möglichkeit, bis zu 100.000 Nvidia-GPUs der Vera-Rubin-Plattform einzusetzen. Die ersten Systeme sollen ab der zweiten Jahreshälfte 2027 am Nscale-Standort in Barstow im US-Bundesstaat Texas installiert werden. 14

Was genau vereinbart wurde

Der Vertrag verbindet drei Komponenten:

• Cloud-Compute: Nscale stellt Figure zunächst Rechenkapazität im Wert von 3,5 Milliarden US-Dollar zur Verfügung. Eine Ausweitung auf mehr als 6 Milliarden US-Dollar ist beabsichtigt. Das ist von Nscales separater, nicht bezifferter Eigenkapitalinvestition in Figure zu unterscheiden. 14
• Beteiligung: Nscale wird Anteilseigner von Figure. Weder die Höhe der Investition noch eine Unternehmensbewertung wurden veröffentlicht. 14
• Bevorzugter Anbieter: Figure hat Nscale zum bevorzugten Compute-Provider ernannt. Damit wird die Infrastruktur von Nscale enger an Figures künftige Modell- und Robotikentwicklung gekoppelt. 14

Anders als ein gewöhnlicher Cloud-Vertrag verbindet diese Konstruktion Anbieter und Kunde also auch wirtschaftlich. Sie garantiert jedoch weder spätere Aufträge über die angekündigte Startzusage hinaus noch den Einsatz der maximal genannten GPU-Zahl.

100.000 GPUs sind ein Zielwert, keine installierte Kapazität

Geplant ist der Einsatz von Nvidias Vera-Rubin-Plattform. Laut Nscale und Figure kann die Partnerschaft den Einsatz von bis zu 100.000 Nvidia-GPUs ermöglichen. Die erste Ausbaustufe in Barstow ist für die zweite Hälfte des Jahres 2027 vorgesehen. 4

Entscheidend sind dabei zwei Einschränkungen:

1. „Bis zu 100.000 GPUs“ bezeichnet eine mögliche Obergrenze, nicht die bestätigte Ausstattung zum Start. 4
2. „Mehr als 6 Milliarden US-Dollar“ ist ein Ausbauziel, nicht der anfänglich zugesagte Vertragswert. Die Startzusage beträgt 3,5 Milliarden US-Dollar an Rechenleistung. 14

Bei Rechenzentren dieser Größenordnung bestimmen unter anderem die Verfügbarkeit der Hardware, die Baufortschritte, der Stromanschluss beziehungsweise die Energieversorgung und die Kundennachfrage, wie schnell Kapazität tatsächlich online geht.

Wofür Figure die Leistung nutzen will

Figure will die Infrastruktur für seine Helix-KI-Modelle und für die Entwicklung autonomer, universell einsetzbarer Humanoidenroboter verwenden. 24

Der Rechenbedarf in der Robotik geht dabei über das Training eines einzelnen KI-Modells hinaus. Für humanoide Systeme sind groß angelegtes Modelltraining, Simulationen, synthetische Trainingsdaten, Tests und laufende Verbesserungen nötig, sobald Roboter in realen Umgebungen arbeiten. Daraus könnte dauerhaft hoher Cloud-Bedarf entstehen – vorausgesetzt, Roboterflotten erreichen wirtschaftlich relevante Größenordnungen.

Der „Physical-AI“-Kreislauf: Cloud, Simulation und Roboter

Der Deal passt zu Nvidias Ansatz für die Robotikentwicklung: Zentralisierte KI-Infrastruktur trainiert und simuliert Modelle, während Rechenhardware direkt auf dem Roboter Wahrnehmung und Steuerung mit geringer Verzögerung ermöglicht.

Nvidia beschreibt Isaac Sim als ein Framework für Robotiksimulation, Tests und die Erzeugung synthetischer Daten in physikalisch basierten virtuellen Umgebungen. Die umfassendere Isaac-Plattform bündelt Simulations- und Robotik-Lernwerkzeuge, beschleunigte Bibliotheken, KI-Modelle und Entwicklungsabläufe für autonome Maschinen – einschließlich Humanoiden.

Praktisch lässt sich der geplante Ablauf so skizzieren:

1. Cloud-Infrastruktur: Nscales Vera-Rubin-Kapazität liefert Rechenleistung für Modelltraining und umfangreiche Simulationen.
2. Simulation und synthetische Daten: Isaac Sim kann virtuelle Umgebungen für Verhaltenstests und Trainingsdaten erzeugen.
3. Inferenz auf dem Roboter: Ein eingesetzter Roboter braucht Rechenleistung an Bord, damit Wahrnehmung und Steuerung ohne lange Verzögerung funktionieren.
4. Kontinuierliche Verbesserung: Erfahrungen aus dem realen Betrieb können in weitere Tests, Simulationen und Modellaktualisierungen einfließen.

Das beschreibt ein Entwicklungsmodell, nicht eine bestätigte, fertige Einsatzarchitektur von Figure. Die Infrastrukturpartnerschaft ist angekündigt; Details zum Betrieb und die Zahl der tatsächlich eingesetzten Roboter müssen sich erst noch erweisen.

Figure-Roboter könnten bei Nscale selbst zum Einsatz kommen

Die Unternehmen wollen zudem ausloten, ob Figure-Roboter in Nscales Lieferkette eingesetzt werden können. 8 Das ist bislang lediglich ein möglicher Anwendungsfall – keine veröffentlichte Bestellung, kein bestätigter Rollout und kein konkreter Zeitplan für Nscale-Standorte.

Strategisch wäre es dennoch bemerkenswert: Nscale wäre dann nicht nur Lieferant der KI-Infrastruktur, sondern möglicherweise auch selbst Nutzer der Robotersysteme, deren Entwicklung diese Infrastruktur unterstützt.

Ein zweites Standbein neben dem Anthropic-Geschäft

Mit Figure erweitert Nscale sein Geschäft von allgemeiner KI-Cloud-Nachfrage in Richtung verkörperter beziehungsweise „Physical AI“. Separat wurde Nscale mit einem Berichten zufolge rund 45 Milliarden US-Dollar schweren, auf sechs Jahre angelegten Compute-Vertrag mit Anthropic in Verbindung gebracht. Dieser soll etwa 460 Megawatt Kapazität am Monarch-Campus in West Virginia umfassen.

Beide Vereinbarungen stehen für unterschiedliche Nachfragemuster:

• Frontier-Modelle benötigen vor allem zentralisierte Großkapazitäten zum Entwickeln und Bereitstellen fortgeschrittener KI-Modelle.
• Physical AI kombiniert zentralisiertes Training und Simulation mit einem späteren Bedarf für Lernen und Inferenz über wachsende Robotikflotten hinweg.

Gemessen am genannten Dollarvolumen ist der Figure-Deal deutlich kleiner als die berichtete Anthropic-Vereinbarung. Er zielt aber auf einen anderen langfristigen Markt: Ob leistungsfähigere Roboter wiederkehrende Nachfrage nach Simulation, multimodalem Training und laufender Flottenverbesserung schaffen. Entscheidend werden der Ausbau in Texas, Zugang zu Energie und Hardware sowie Figures Fähigkeit sein, Humanoidenroboter im großen Maßstab zu vermarkten.

Fazit

Die Partnerschaft von Nscale und Figure ist mehr als eine GPU-Lieferankündigung. Sie kombiniert eine Compute-Zusage über 3,5 Milliarden US-Dollar, eine geplante Ausweitung über 6 Milliarden US-Dollar, eine Kapitalbeteiligung und die Rolle als bevorzugter Anbieter. 14

Die größten Zahlen bleiben aber Zukunftsziele: Weder 100.000 GPUs noch der höhere Ausgabenrahmen sind bereits realisierte Kapazität. Die erste Vera-Rubin-Installation ist für die zweite Jahreshälfte 2027 angepeilt. Ob Physical AI zu einer dauerhaft bedeutenden neuen Quelle für Cloud-Nachfrage wird, entscheidet sich daher bei der Umsetzung der Infrastrukturpläne – und bei der tatsächlichen Verbreitung von Humanoidenrobotern. 14