NVIDIA Physical AI auf der NeurIPS: Alpamayo-R1 und das Cosmos-Ökosystem

12. Dezember 2025

Update Dezember 2025: NVIDIA hat auf der NeurIPS 2025 Alpamayo-R1 (AR1) vorgestellt – das erste offene Reasoning Vision-Language-Action-Modell für autonomes Fahren. Die Cosmos-Plattform wurde um LidarGen für Simulationen und ProtoMotions3 für humanoide Robotik erweitert. Figure AI, 1X, Agility Robotics und weitere führende Robotikunternehmen bauen auf diesem Ökosystem auf.

Kurzfassung

NVIDIA stellt die Bausteine der Physical AI als Open Source zur Verfügung. Alpamayo-R1 kombiniert Chain-of-Thought-Reasoning mit Trajektorienplanung für autonome Fahrzeuge – eine Fähigkeit, die bisher proprietären Systemen vorbehalten war. Die Cosmos World Foundation Model-Plattform umfasst nun Videogenerierung, Lidar-Synthese und Trainingstools für humanoide Roboter. Da führende Robotikunternehmen diese Modelle übernehmen, positioniert sich NVIDIA als Infrastrukturschicht für Roboter und autonome Fahrzeuge – ähnlich wie das Unternehmen bereits das LLM-Training dominiert.

Was geschehen ist

NVIDIA enthüllte Alpamayo-R1 (AR1) am 1. Dezember auf der NeurIPS 2025 in San Diego und beschrieb es als „das weltweit erste industrietaugliche offene Reasoning Vision Language Action (VLA)-Modell für autonomes Fahren."¹

Das Modell integriert KI-gestütztes Chain-of-Thought-Reasoning mit Pfadplanung. AR1 analysiert Fahrsituationen Schritt für Schritt, erwägt mögliche Trajektorien und nutzt dann kontextbezogene Daten, um optimale Routen auszuwählen.² Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Sicherheit in komplexen Grenzfällen zu verbessern, die herkömmliche AV-Systeme herausfordern.

„So wie Large Language Models die generative und agentische KI revolutioniert haben, sind Cosmos World Foundation Models ein Durchbruch für Physical AI", erklärte Jensen Huang bei den früheren Ankündigungen auf CES und GTC.³

AR1 baut auf Cosmos-Reason1-7B auf, einem Reasoning Vision-Language-Modell, das NVIDIA als Teil der breiteren Cosmos-Plattform veröffentlicht hat.⁴ Das Modell, das Evaluierungsframework (AlpaSim) und eine Teilmenge der Trainingsdaten sind auf GitHub und Hugging Face unter offenen Lizenzen für nicht-kommerzielle Forschung verfügbar.

Bedeutung für die Infrastruktur

Physical AI skaliert wie LLMs: Die Cosmos-Plattform wendet den gleichen Ansatz an, der bei Sprachmodellen funktioniert hat (große Foundation Models, offene Gewichte, Entwicklertools), auf Robotik und autonome Fahrzeuge. Organisationen können Alpamayo-R1 oder Cosmos-Modelle auf proprietären Daten feintunen, anstatt bei null anzufangen.

Simulation wird zum Differenzierungsmerkmal: LidarGen erzeugt synthetische Lidar-Daten; Cosmos Transfer wandelt Simulationen in fotorealistische Videos um; ProtoMotions3 trainiert humanoide Roboter in physikalisch akkuraten Umgebungen. Die Rechenanforderungen sind erheblich: Das Training einer einzelnen Robotik-Policy erfordert typischerweise 1.000-10.000 GPU-Stunden auf Hardware der H100-Klasse. Organisationen, die in Physical AI einsteigen, benötigen dedizierte GPU-Cluster oder Neocloud-Partnerschaften.

Open Source beschleunigt die Adoption: Durch die offene Veröffentlichung von AR1 fördert NVIDIA die Adoption seines Hardware-Stacks. Jede Organisation, die diese Modelle trainiert oder feintuned, läuft auf NVIDIA-GPUs. Die Open-Model-Strategie hat sich bei der LLM-Entwicklung bewährt; NVIDIA wendet sie auf Physical AI an.

Das Robotik-Ökosystem reift: Dass Figure AI, 1X, Agility Robotics und X-Humanoid auf Cosmos aufbauen, signalisiert eine Konvergenz der humanoiden Robotikbranche auf gemeinsamer Infrastruktur. Dies entspricht der Standardisierung der Cloud-KI-Entwicklung auf PyTorch und Transformer-Architekturen.

Technische Details

NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1 Architektur

AR1s Reasoning-Ansatz:⁵ 1. Wahrnehmung der Umgebung durch multimodale Eingaben 2. Durchdenken des Entscheidungsprozesses mittels Chain-of-Thought 3. Generierung von Trajektorienvorhersagen 4. Artikulation von Aktionen durch natürlichsprachliche Beschreibungen

Evaluierungen zeigen State-of-the-Art-Performance bei Reasoning, Trajektoriengenerierung, Alignment, Sicherheit und Latenzmetriken.⁶

Cosmos-Plattformkomponenten

LidarGen

Das erste World Model, das synthetische Lidar-Daten für AV-Simulation generiert:⁷ - Basiert auf der Cosmos-Architektur - Generiert Range Maps und Punktwolken - Ermöglicht Lidar-basiertes Szenariotesting ohne physische Sensordatenerfassung - Reduziert den Bedarf an realen Daten für die AV-Entwicklung

ProtoMotions3

GPU-beschleunigtes Framework für das Training humanoider Roboter:⁸ - Basiert auf NVIDIA Newton und Isaac Lab - Nutzt von Cosmos WFM generierte Szenen - Trainiert physikalisch simulierte digitale Menschen und humanoide Roboter - Policy-Modelle werden für echte Hardware nach NVIDIA GR00T N exportiert

Branchenadoption

Organisationen, die Cosmos World Foundation Models nutzen:⁹

Pras Velagapudi, CTO von Agility Robotics: „Cosmos bietet uns die Möglichkeit, unsere fotorealistischen Trainingsdaten über das hinaus zu skalieren, was wir in der realen Welt realistischerweise erfassen können."¹⁰

Weitere NeurIPS-Ankündigungen

NVIDIA-Forscher präsentierten auf der NeurIPS 2025 über 70 Papers, Vorträge und Workshops.¹¹ Weitere offene Veröffentlichungen umfassen:

Digital-AI-Modelle: - MultiTalker Parakeet: Spracherkennung für Mehrsprecherumgebungen - Sortformer: Speaker-Diarization-Modell - Nemotron Content Safety Reasoning: Sicherheitsevaluierung

Auszeichnungen: - Der Artificial Analysis Openness Index bewertete die NVIDIA Nemotron-Familie als „eine der offensten im KI-Ökosystem"¹²

Ausblick

2026: Produktiveinsätze von Alpamayo-R1-Derivaten in Level-4-AV-Programmen.

2026-2027: Hersteller humanoider Roboter liefern Produkte aus, die mit der Cosmos/ProtoMotions3-Pipeline trainiert wurden.

Laufend: Die Cosmos-Plattform wird um weitere World Models für spezialisierte Bereiche erweitert (Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen).

Marktauswirkungen: Die von Huang erwähnten Fertigungs- und Logistikbranchen mit einem Volumen von 50 Billionen Dollar werden massive GPU-Infrastruktur für Simulation und Inferenz benötigen. Physical AI stellt NVIDIAs nächsten Wachstumsvektor jenseits des LLM-Trainings dar.

Kernerkenntnisse

Für Infrastrukturplaner: - Physical-AI-Simulation erfordert 1.000-10.000 GPU-Stunden pro Robotik-Policy auf Hardware der H100-Klasse - Cosmos-basierte Workflows treiben die Nachfrage nach NVIDIA-Hardware; planen Sie entsprechend für AV/Robotik-Programme - Synthetische Datengenerierung reduziert, ersetzt aber nicht die Erfassung realer Daten - Level-4-Autonomie-Zeitpläne hängen von Fortschritten bei Reasoning-Modellen wie AR1 ab - Isaac Sim erfordert mindestens RTX 4090; Produktionstraining erfordert A100/H100-Cluster

Für Betriebsteams: - Offene Modelle auf GitHub und Hugging Face zur Evaluierung verfügbar - AlpaSim bietet ein standardisiertes Evaluierungsframework - Isaac Lab/Isaac Sim-Integration für Robotikentwicklung - LidarGen ermöglicht Lidar-Simulation ohne Hardware

Für strategische Planung: - Physical AI folgt dem LLM-Playbook: Foundation Models, Feintuning, offenes Ökosystem - Die Robotikbranche konsolidiert sich auf dem NVIDIA-Infrastruktur-Stack - Das Timing von 1X, Figure AI und Agility deutet auf humanoide Produkte in 2026-2027 hin - KI für Fertigung/Logistik repräsentiert die nächste Infrastruktur-Investitionswelle

Referenzen

Für GPU-Infrastruktur zur Unterstützung der Physical-AI-Entwicklung kontaktieren Sie Introl.