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Ein KI -Modell vor über einem Jahrzehnt löste die Investition von Nvidia in autonome Fahrzeuge aus
Nvidia-CEO Jensen Huang hielt auf der GTC 2025-Konferenz eine Grundsatzrede, die voller spannender Ankündigungen war. Doch inmitten all der neuen Technikgespräche nahm er sich auch einen Moment Zeit, um ein wenig in die Geschichte einzutauchen.
Während des Automobilsegments seiner Rede brachte Huang AlexNet ins Spiel, eine neuronale Netzwerkarchitektur, die 2012 nach dem Gewinn eines Wettbewerbs zur Bilderkennung am Computer berühmt wurde. AlexNet, entwickelt von dem Informatiker Alex Krizhevsky zusammen mit Ilya Sutskever, der später OpenAI mitgründete, und dem KI-Forscher Geoffrey Hinton, erzielte im akademischen ImageNET-Wettbewerb eine beeindruckende Genauigkeit von 84,7 %.
Dieser Erfolg löste ein erneutes Interesse an tiefem Lernen aus, einem spezialisierten Bereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke nutzt.
Die Auswirkungen von AlexNet auf Nvidia
Huang teilte mit, dass das Kennenlernen von AlexNet ein entscheidender Moment für Nvidia war. „In dem Moment, als ich AlexNet sah – und wir haben lange an Computer Vision gearbeitet – war der Moment, als ich AlexNet sah, ein so inspirierender Moment, ein so aufregender Moment“, bemerkte er während seiner Rede. Diese Erkenntnis veranlasste Nvidia, sich voll und ganz der Entwicklung selbstfahrender Autos zu widmen. „Das hat uns dazu gebracht, uns zu entscheiden, alles auf den Bau selbstfahrender Autos zu setzen. Also arbeiten wir jetzt seit über einem Jahrzehnt an selbstfahrenden Autos. Wir entwickeln Technologien, die fast jedes einzelne Unternehmen für selbstfahrende Autos nutzt.“
Nvidias Automobilpartnerschaften
Nvidia hat seitdem zahlreiche Partnerschaften mit Automobilherstellern, Automobilzulieferern und Technologieunternehmen geschlossen, die sich auf autonome Fahrzeuge konzentrieren. Die neueste davon ist eine erweiterte Zusammenarbeit mit GM, die erst heute angekündigt wurde.
Unternehmen wie Tesla, Wayve und Waymo setzen auf Nvidia-GPUs für ihre Rechenzentren. Andere nutzen Nvidias Omniverse-Produkt, um „digitale Zwillinge“ von Fabriken zu erstellen, die es ihnen ermöglichen, Produktionsprozesse zu testen und Fahrzeuge in einer virtuellen Umgebung zu entwerfen. Unterdessen verwenden Automobilhersteller wie Mercedes, Volvo, Toyota und Zoox Nvidias Drive Orin System-on-Chip, das auf der Nvidia Ampere Supercomputing-Architektur basiert. Zusätzlich setzen Toyota und andere Nvidias sicherheitsorientiertes Betriebssystem DriveOS ein.
Nvidias Einfluss in der Automobilindustrie
Im Wesentlichen ist die Technologie von Nvidia tief in den Automobilsektor integriert, insbesondere im Bereich des automatisierten Fahrens.
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Kommentare (30)
![JackWilson]()
Jensen dropping AlexNet history at GTC 2025? 😮 Nostalgia overload! It's wild how a decade-old model sparked Nvidia's current EV dominance. Makes you wonder if today's 'innovations' will be equally foundational in 10 years. 🚗💨 #AIhistory #Nvidia
![GraceWright]()
It's wild to think that a decade-old AI model like AlexNet is what got Nvidia into autonomous driving. Jensen always has a way of making history feel relevant, but honestly, I'm more curious about how they plan to scale that old architecture for modern roads. Will it handle edge cases better than current systems? 🤔
![HarryNelson]()
沒想到十年前的AI模型竟成了NVIDIA自駕車佈局的起點！黃仁勳在GTC 2025回顧AlexNet這段歷史，讓人感慨技術演進的軌跡總是充滿驚喜。現在看自動駕駛的發展，當年那些基礎研究真的像埋下的種子啊🌱
![GregoryJones]()
この記事を読んで、AlexNetがNVIDIAの自動運転投資のきっかけになったって知って驚いた！10年以上前のAIモデルが今の技術の基礎になってるなんて…🤯 でも、最近のAI開発スピードを考えると、10年後には今のモデルも「古典」って呼ばれてるのかな？ちょっと怖いかも。
![GeorgeWilson]()
2012년 AlexNet이 NVIDIA의 자율주행 투자를 촉발했다고? 🤔 옛날 AI 연구가 지금의 기술 발전에 그렇게 큰 영향을 미쳤다는 게 참 흥미롭네요. 기술 발전의 '작은 발걸음'이 중요한 이유를 보여주는 사례인 것 같아요. 근데 요즘 생성형 AI에만 집중되는 분위기에서 이런 역사적 고찰이 특히 의미 있게 느껴지네요.
![RalphWalker]()
It's wild to think AlexNet from over a decade ago kicked off Nvidia's autonomous vehicle push! 🚗💨 Jensen's keynote got me hyped about how far AI's come since then.
Nvidia-CEO Jensen Huang hielt auf der GTC 2025-Konferenz eine Grundsatzrede, die voller spannender Ankündigungen war. Doch inmitten all der neuen Technikgespräche nahm er sich auch einen Moment Zeit, um ein wenig in die Geschichte einzutauchen.
Während des Automobilsegments seiner Rede brachte Huang AlexNet ins Spiel, eine neuronale Netzwerkarchitektur, die 2012 nach dem Gewinn eines Wettbewerbs zur Bilderkennung am Computer berühmt wurde. AlexNet, entwickelt von dem Informatiker Alex Krizhevsky zusammen mit Ilya Sutskever, der später OpenAI mitgründete, und dem KI-Forscher Geoffrey Hinton, erzielte im akademischen ImageNET-Wettbewerb eine beeindruckende Genauigkeit von 84,7 %.
Dieser Erfolg löste ein erneutes Interesse an tiefem Lernen aus, einem spezialisierten Bereich des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke nutzt.
Die Auswirkungen von AlexNet auf Nvidia
Huang teilte mit, dass das Kennenlernen von AlexNet ein entscheidender Moment für Nvidia war. „In dem Moment, als ich AlexNet sah – und wir haben lange an Computer Vision gearbeitet – war der Moment, als ich AlexNet sah, ein so inspirierender Moment, ein so aufregender Moment“, bemerkte er während seiner Rede. Diese Erkenntnis veranlasste Nvidia, sich voll und ganz der Entwicklung selbstfahrender Autos zu widmen. „Das hat uns dazu gebracht, uns zu entscheiden, alles auf den Bau selbstfahrender Autos zu setzen. Also arbeiten wir jetzt seit über einem Jahrzehnt an selbstfahrenden Autos. Wir entwickeln Technologien, die fast jedes einzelne Unternehmen für selbstfahrende Autos nutzt.“
Nvidias Automobilpartnerschaften
Nvidia hat seitdem zahlreiche Partnerschaften mit Automobilherstellern, Automobilzulieferern und Technologieunternehmen geschlossen, die sich auf autonome Fahrzeuge konzentrieren. Die neueste davon ist eine erweiterte Zusammenarbeit mit GM, die erst heute angekündigt wurde.
Unternehmen wie Tesla, Wayve und Waymo setzen auf Nvidia-GPUs für ihre Rechenzentren. Andere nutzen Nvidias Omniverse-Produkt, um „digitale Zwillinge“ von Fabriken zu erstellen, die es ihnen ermöglichen, Produktionsprozesse zu testen und Fahrzeuge in einer virtuellen Umgebung zu entwerfen. Unterdessen verwenden Automobilhersteller wie Mercedes, Volvo, Toyota und Zoox Nvidias Drive Orin System-on-Chip, das auf der Nvidia Ampere Supercomputing-Architektur basiert. Zusätzlich setzen Toyota und andere Nvidias sicherheitsorientiertes Betriebssystem DriveOS ein.
Nvidias Einfluss in der Automobilindustrie
Im Wesentlichen ist die Technologie von Nvidia tief in den Automobilsektor integriert, insbesondere im Bereich des automatisierten Fahrens.
Bristol Myers Squibb erwirbt die KI-Plattform von Nvidia, um die Arzneimittelforschung zu beschleunigen
Bristol Myers Squibb hat ein von der Vera-Rubin-Architektur angetriebenes Nvidia DGX SuperPOD erworben, um die Anwendungen der künstlichen Intelligenz in seiner Pipeline für die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln zu beschleunigen.Das Pharma
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xix.ai
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It's wild to think that a decade-old AI model like AlexNet is what got Nvidia into autonomous driving. Jensen always has a way of making history feel relevant, but honestly, I'm more curious about how they plan to scale that old architecture for modern roads. Will it handle edge cases better than current systems? 🤔
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2012년 AlexNet이 NVIDIA의 자율주행 투자를 촉발했다고? 🤔 옛날 AI 연구가 지금의 기술 발전에 그렇게 큰 영향을 미쳤다는 게 참 흥미롭네요. 기술 발전의 '작은 발걸음'이 중요한 이유를 보여주는 사례인 것 같아요. 근데 요즘 생성형 AI에만 집중되는 분위기에서 이런 역사적 고찰이 특히 의미 있게 느껴지네요.
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