KI & Modern Work
KI-Integration: Mit NVIDIA zu skalierbaren KI-Lösungen
Erfahren Sie, wie leistungsfähige Infrastruktur von NVIDIA, Unternehmen zu einer erfolgreichen KI-Integration verhelfen kann.
Benny Gosper teilt seine wichtigsten Learnings von der NVIDIA GTC 2025 und zeigt, warum Unternehmen jetzt auf KI setzen müssen. Lesen Sie seine Eindrücke!
NVIDIA GTC Highlights 2025: Medialine live in San Jose
Fünf Tage, hunderte Vorträge, bahnbrechende Ankündigungen und eine Keynote, die sich angefühlt hat wie der Trailer zu einer Zukunft, die längst begonnen hat. Die NVIDIA GTC 2025 in San Jose war nicht einfach nur eine Tech-Konferenz – sie war eine Manifestation dessen, was mit KI in den nächsten Jahren passieren wird. Und ich kann Ihnen sagen: Wer jetzt noch zweifelt, ob KI wirklich jedes Business umkrempelt, sollte dringend weiterlesen.
Ich bin Benny Gosper, leidenschaftlicher Technik-Nerd und Business Development Manager bei der Medialine Group. Und als führender IT-Dienstleister mit einem starken Fokus auf KI und Cloud-Technologien durften wir auf der GTC natürlich nicht fehlen.
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Unser Team bestand aus unserem COO Stefan Hörhammer, Falk Pettauer (Alliance Manager), Dirk Glücker (Operations Engineer) und Lukas Kainz (Operations Engineer). Gemeinsam haben wir uns die volle Packung AI-Fortschritt gegeben: wir nahmen an intensiven Meetings, Vorträgen und hochkarätigen Networking-Sessions teil – wenig Schlaf, aber jede Menge neue Insights!
Was ist die NVIDIA GTC eigentlich?
Falls Sie die GTC noch nicht auf dem Schirm haben: Stellen Sie sich eine Mischung aus Wissenschaftsmesse, Developer-Community-Treffen und Zukunftsvisionen vor. Es gibt über 500 Sessions, Workshops, Demos und eine riesige Expo-Halle, in der man die neuesten KI-Tools und Hardware hautnah erleben kann. Oft wird die GTC auch als "GPU Entwicklerkonferenz 2025" betitelt.
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Im Mittelpunkt steht natürlich NVIDIA, die mit ihren GPUs und KI-Lösungen längst zum Herzstück der Branche geworden sind. CEO Jensen Huang bezeichnet die GTC als den „Super Bowl der KI“ – und nach diesem Jahr kann ich sagen: Er hat nicht übertrieben.
Meine Highlights: KI-Innovation auf der NVIDIA GTC erleben
Ich könnte ehrlicherweise ein ganzes Buch über all das schreiben, was mich fasziniert hat, aber hier die Essenz:
- NVIDIA DGX Spark Founders Edition – Mein persönlicher Favorit 💙
4TB AI-Power für den Desktop? Ja, bitte! NVIDIA hat die DGX Spark Founders Edition vorgestellt – eine Workstation, die in jeden modernen Entwickler-Workflow passt. Zum Preis von 3.999 US-Dollar ist das Teil eine Kampfansage an jeden, der noch denkt, KI-Entwicklung sei nur für Großkonzerne erschwinglich.
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- Blackwell Ultra: Leistungsexplosion für KI-Infrastruktur 💻
Vergessen Sie alles, was Sie über GPU-Power wussten. Die neue Blackwell-Generation bietet die 11-fache Inferenzenleistung und die 7-fache Gesamtleistung im Vergleich zur Vorgängerarchitektur Hopper. Außerdem führt NVIDIA einen neuen KI-Superchip Vera Rubin (NVL144 & NVL576) mit massiv gesteigerter GPU-Anzahl für kommende AI-Fabriken ein! Unternehmen, die großflächig KI einsetzen, können jetzt mit Modellen rechnen, die schneller lernen, weniger Energie verbrauchen und skaliert werden können wie nie zuvor.
- Cybersecurity mit NVIDIA Morpheus & Bluefield DPUs 🔐
Angriffe auf OT- und ICS-Umgebungen sind keine Science-Fiction mehr, sondern eine alltägliche Bedrohung. NVIDIA setzt auf KI-gestützte Sicherheitslösungen, die Bedrohungen direkt an der Quelle erkennen – quasi ein Frühwarnsystem mit „Hyperpower“. Besonders interessant fand ich die nahtlose Verzahnung mit Open-Source-Tools und die Möglichkeit, Zero-Trust-Architekturen mit NVIDIA-Technologie zu realisieren. Wer Security im KI-Zeitalter ernst nimmt, wird um diese Lösungen nicht herumkommen.
- KI-Agenten & Physical AI – die nächste Evolutionsstufe 🌐
Wir sprechen nicht mehr nur über Chatbots oder Bilder generierende KI. Agentic AI bedeutet, dass Systeme eigenständig planen, kontextabhängig entscheiden und Werkzeuge effizient nutzen. Das Zusammenspiel mit Physical AI – also KI, die mit der physischen Welt interagiert – wird maßgeblich verändern, wie wir mit Maschinen arbeiten. Bis 2028 sollen 20 Prozent der Kundeninteraktionen und 15 Prozent der täglichen Entscheidungen durch KI automatisiert werden. Klingt verrückt? Ist meiner Meinung nach aber unausweichlich.
- LLM-Implementierung: Klein, aber effizient 📈
Ein klares Learning: Kleinere Modelle sind oft leistungsfähiger als große Sprachmodelle – vorausgesetzt, sie sind auf spezifische Anwendungsfälle optimiert. Wer in KI investieren will, sollte mit kleinen Use-Cases starten, Datenqualität priorisieren und Feedback-Schleifen einbauen. Passend dazu wurde das neue Modell Llama Nemotron Super 49B speziell für komplexes Reasoning vorgestellt.
Die Keynote von Jensen Huang
Jensens zweistündige Keynote war ein Hochgeschwindigkeitsritt durch alles, was gerade in der KI-Welt passiert – und vor allem, was kommt. Roboter „Blue“ war definitiv der Star der Show – entwickelt in Zusammenarbeit mit Disney Research und Google DeepMind. Er lief um Huang herum, piepste, bewegte sich mit beeindruckender Präzision und bewies, dass wir mit Open-Source-Robotik und neuen Physik-Engines riesige Fortschritte in der Automatisierung machen. Die Halle war zurecht aus dem Häuschen.
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Hier die aus meiner Perspektive wichtigsten Punkte der Keynote:
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