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

12. Dezember 2025

Update Dezember 2025: NVIDIA hat Alpamayo-R1 (AR1) auf der NeurIPS 2025 veroffentlicht, das erste offene Reasoning-Vision-Language-Action-Modell fur autonomes Fahren. Die Cosmos-Plattform wurde um LidarGen fur Simulation und ProtoMotions3 fur humanoide Robotik erweitert. Figure AI, 1X, Agility Robotics und andere fuhrende Robotikunternehmen bauen auf diesem Okosystem auf.

Zusammenfassung

NVIDIA stellt die Bausteine der Physical AI als Open Source zur Verfugung. Alpamayo-R1 kombiniert Chain-of-Thought-Reasoning mit Trajektorienplanung fur autonome Fahrzeuge - eine Fahigkeit, die zuvor in proprietaren Systemen eingeschlossen war. Die Cosmos World Foundation Model-Plattform umfasst jetzt Videogenerierung, Lidar-Synthese und Trainingstools fur humanoide Roboter. Mit der Ubernahme dieser Modelle durch fuhrende Robotikunternehmen positioniert sich NVIDIA als Infrastrukturschicht fur Roboter und autonome Fahrzeuge - genauso wie es das LLM-Training dominiert.

Was Geschah

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

Das Modell integriert Chain-of-Thought-KI-Reasoning mit Pfadplanung. AR1 zerlegt Fahrszenarien Schritt fur Schritt, berucksichtigt mogliche Trajektorien und verwendet dann kontextuelle Daten zur Auswahl optimaler Routen.² Der Ansatz zielt darauf ab, die Sicherheit in komplexen Grenzfall-Szenarien zu verbessern, die traditionelle AV-Systeme herausfordern.

"So wie grose Sprachmodelle generative und agentische KI revolutioniert haben, sind Cosmos World Foundation Models ein Durchbruch fur Physical AI," erklarte Jensen Huang bei den fruheren CES- und GTC-Ankundigungen.³

AR1 baut auf Cosmos-Reason1-7B auf, einem Reasoning-Vision-Language-Modell, das NVIDIA als Teil der breiter angelegten Cosmos-Plattform veroffentlicht hat.⁴ Das Modell, das Evaluierungs-Framework (AlpaSim) und ein Teilbestand der Trainingsdaten sind auf GitHub und Hugging Face unter offenen Lizenzen fur nicht-kommerzielle Forschung verfugbar.

Warum Es Fur Die Infrastruktur Wichtig Ist

Physical AI Skaliert Wie LLMs: Die Cosmos-Plattform wendet den gleichen Ansatz an, der bei Sprachmodellen funktioniert hat (grose Basismodelle, offene Gewichte, Entwicklertools) auf Robotik und autonome Fahrzeuge. Organisationen konnen Alpamayo-R1 oder Cosmos-Modelle mit proprietaren Daten feinabstimmen, anstatt von Grund auf neu zu bauen.

Simulation Wird Zum Differenzierungsmerkmal: LidarGen generiert synthetische Lidar-Daten; Cosmos Transfer konvertiert Simulationen in fotorealistische Videos; 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 H100-Klasse-Hardware. Organisationen, die in Physical AI einsteigen, benotigen dedizierte GPU-Cluster oder Neocloud-Partnerschaften.

Open Source Beschleunigt Die Adoption: Durch die offene Veroffentlichung von AR1 fordert NVIDIA die Adoption seines Hardware-Stacks. Jede Organisation, die diese Modelle trainiert oder feinabstimmt, lauft auf NVIDIA-GPUs. Die Open-Model-Strategie erwies sich als effektiv fur die LLM-Entwicklung; NVIDIA wendet sie auf Physical AI an.

Robotik-Okosystem Reift: Figure AI, 1X, Agility Robotics und X-Humanoid, die auf Cosmos aufbauen, signalisieren, dass die humanoide Robotikindustrie auf gemeinsamer Infrastruktur konvergiert. Dies ahnelt der Standardisierung der Cloud-KI-Entwicklung auf PyTorch und Transformer-Architekturen.

Technische Details

NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1 Architektur

AR1s Reasoning-Ansatz:⁵ 1. Nimmt die Umgebung durch multimodale Eingaben wahr 2. Durchdenkt den Entscheidungsprozess mittels Chain-of-Thought 3. Generiert Trajektorienvorhersagen 4. Artikuliert Aktionen durch naturlichsprachliche Beschreibungen

Evaluierungen zeigen State-of-the-Art-Leistung bei Reasoning-, Trajektoriengenerierungs-, Ausrichtungs-, Sicherheits- und Latenzmetriken.⁶

Cosmos-Plattform-Komponenten

LidarGen

Das erste Weltmodell, das synthetische Lidar-Daten fur AV-Simulation generiert:⁷ - Aufgebaut auf der Cosmos-Architektur - Generiert Range-Maps und Punktwolken - Ermoglicht lidarbasierte Szenariotests ohne physische Sensordatenerfassung - Reduziert die Anforderungen an Echtdaten fur die AV-Entwicklung

ProtoMotions3

GPU-beschleunigtes Framework fur humanoides Robotertraining:⁸ - Aufgebaut auf NVIDIA Newton und Isaac Lab - Nutzt Cosmos-WFM-generierte Szenen - Trainiert physikalisch simulierte digitale Menschen und humanoide Roboter - Policy-Modelle werden nach NVIDIA GR00T N fur echte Hardware exportiert

Branchenakzeptanz

Organisationen, die Cosmos World Foundation Models nutzen:⁹

Pras Velagapudi, CTO von Agility Robotics: "Cosmos bietet uns die Moglichkeit, unsere fotorealistischen Trainingsdaten uber das hinaus zu skalieren, was wir in der realen Welt machbar sammeln konnen."¹⁰

Weitere NeurIPS-Ankundigungen

NVIDIA-Forscher prasenterten mehr als 70 Artikel, Vortrage und Workshops auf der NeurIPS 2025.¹¹ Zusatzliche offene Veroffentlichungen umfassen:

Digitale KI-Modelle: - MultiTalker Parakeet: Spracherkennung fur Mehrsprecherumgebungen - Sortformer: Sprecher-Diarisierungsmodell - Nemotron Content Safety Reasoning: Sicherheitsbewertung

Anerkennung: - Der Artificial Analysis Openness Index bewertete die NVIDIA Nemotron-Familie als "unter den offensten im KI-Okosystem"¹²

Was Als Nachstes Kommt

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

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

Laufend: Die Cosmos-Plattform erweitert sich um zusatzliche Weltmodelle fur spezialisierte Bereiche (Fertigung, Logistik, Gesundheitswesen).

Marktauswirkung: Die 50-Billionen-Dollar-Fertigungs- und Logistikindustrien, auf die Huang verweist, werden massive GPU-Infrastruktur fur Simulation und Inferenz benotigen. Physical AI stellt NVIDIAs nachsten Wachstumsvektor jenseits des LLM-Trainings dar.

Wichtigste Erkenntnisse

Fur Infrastrukturplaner: - Physical-AI-Simulation erfordert 1.000-10.000 GPU-Stunden pro Robotik-Policy auf H100-Klasse-Hardware - Cosmos-basierte Workflows treiben die NVIDIA-Hardware-Nachfrage; budgetieren Sie entsprechend fur AV/Robotik-Programme - Synthetische Datengenerierung reduziert, eliminiert aber nicht den Bedarf an Echtdatenerfassung - Level-4-Autonomie-Zeitplane hangen von Fortschritten bei Reasoning-Modellen wie AR1 ab - Isaac Sim erfordert mindestens RTX 4090; Produktionstraining erfordert A100/H100-Cluster

Fur Betriebsteams: - Offene Modelle auf GitHub und Hugging Face zur Evaluierung verfugbar - AlpaSim bietet ein standardisiertes Evaluierungs-Framework - Isaac Lab/Isaac Sim-Integration fur Robotikentwicklung - LidarGen ermoglicht Lidar-Simulation ohne Hardware

Fur Strategische Planung: - Physical AI folgt dem LLM-Handbuch: Basismodelle, Feinabstimmung, offenes Okosystem - Robotikindustrie konsolidiert sich auf dem NVIDIA-Infrastruktur-Stack - Das Timing von 1X, Figure AI und Agility deutet auf humanoide Produkte 2026-2027 hin - Fertigungs-/Logistik-KI stellt die nachste Infrastruktur-Investitionswelle dar

Referenzen

Fur GPU-Infrastruktur zur Unterstutzung der Physical-AI-Entwicklung kontaktieren Sie Introl.