Nvidia baut das Geschäft mit selbstfahrenden Autos weiter aus. Das KI-Modell Alpamayo soll urteilen wie ein Mensch und kommt im Mercedes CLA zum Einsatz. Eine Testfahrt durch Berlin.
Mercedes mit Nvidia-Technologie: Der Konzern von Jensen Huang will Autos autonom machen. Foto: AFP
Nvidias KI-Modell Alpamayo navigiert mit Daten von menschlichem Fahrverhalten und synthetischen Daten durch den Berliner Stadtverkehr und trifft selbstständige Fahrentscheidungen.
Mercedes-Benz und Nvidia kündigten den Ausbau ihrer Partnerschaft an, um bis Ende des Jahres Fahrzeuge mit dem Fahrsystem Alpamayo kommerziell anzubieten, das auf das Autonomie-Level 2++ ausgelegt ist.
Nvidia übernimmt die Chips, Sensorarchitektur, Software und Sicherheitsüberprüfungen für das autonome Fahren; Mercedes liefert das Fahrzeug und das Betriebssystem MB.OS.
Der Markt für Autochips wächst stark: Nvidia erzielte 2025 einen Umsatz von 1,69 Milliarden US-Dollar in der Autosparte, Analysten erwarten für dieses Jahr acht Milliarden Dollar.
Berlin, Düsseldorf, München. Wenn Nvidias KI-Modell das Steuer übernimmt, erkennt man das nur an den Händen des Sicherheitsfahrers. Sie liegen locker auf seinem Schoß, die Handflächen nach oben, während die KI das Lenkrad durch seine Finger gleiten lässt.
Als eine Gruppe Jugendlicher unsicher scheint, ob sie die Straße überqueren wollen, bremst der Wagen kurz ab und fährt dann doch an ihnen vorbei. Die KI scheint selbstbewusster durch den Berliner Stadtverkehr zu navigieren als so mancher Mensch. Das Handelsblatt wurde zu einer 30‑minütigen Testfahrt durch Berlin mit Nvidias Leiter der Autosparte, Ali Kani, mitgenommen. Gesteuert wurde der Wagen von Nvidias KI-Modell Alpamayo.
Für Nvidia ist das autonome Fahren die erste große Hürde, um KI von Bildschirmen in die reale Welt zu bringen. Dafür kooperieren sie mit Autobauern wie Mercedes-Benz und Volvo. Vor der GTC kündigte Nvidia bereits erweiterte Partnerschaften mit den zwei Autobauern an. „Für Nvidia ist das eine Chance im Wert von mehr als einer Billion Dollar“, sagt Autochef Kani. Laut ihm werde jedes Auto einmal autonom fahren – und Nvidia eines der wenigen Unternehmen, die diesen Wandel begleiten können.
Bereits vor elf Jahren, auf der GTC im März 2015, kündigte Nvidia-CEO Jensen Huang den „Big Bang“ für selbstfahrende Autos an, der nur wenige Jahre entfernt sein sollte. Doch der Urknall blieb bisher aus. Das soll sich mit Alpamayo ändern. Huang nannte das Modell bei seiner Vorstellung im Januar 2026 den „ChatGPT-Moment“ für autonomes Fahren.
Warum es so lange gedauert hat? Ali Kani nennt gleich mehrere Gründe: die verfügbare Rechenleistung, die hohen Kosten für Sensoren, nicht genug Daten, auf denen trainiert werden konnte. „Wir hatten nicht das richtige Werkzeug, um ein sicheres Produkt zu bauen“, sagt er. Für autonomes Fahren musste Nvidia ihm zufolge erst eine neue Art der Softwareentwicklung entwerfen. Seit 2018 leitet Kani die Autosparte von Nvidia.
Mehr Assistent als Autopilot
Der Praxistest der Auto-KI führt in einem Mercedes CLA durch die innerstädtischen Ortsteile Kreuzberg und Friedrichshain. Vom Parkplatz an der U-Bahn-Station Gleisdreieck in Berlin-Kreuzberg navigiert der Sicherheitsfahrer den Wagen noch selbst. Dann lässt er die Hände sinken, Alpamayo übernimmt. Die Hände des Sicherheitsfahrers müssen jedoch konstant das Lenkrad berühren.
Mehr als zehn Kameras, fünf Radarsensoren und zwölf Ultraschallsensoren im Wagen werden dem Modell Informationen über die aktuelle Verkehrssituation geben, erklärt Ali Kani. Alpamayo schlussfolgert, wie das Auto am besten durch die Verkehrslage navigiert. „Es ist fast so, als würde das Modell ein Puzzle lösen“, sagt Kani. Dessen Lösung übersetzt das System dann in einen Aktionsbefehl für das Auto. Die Berechnungen dafür macht das Modell auf den Nvidia-Chips im Wagen.
Alpamayo wurde auf Daten aus „vorbildlichem menschlichen Fahrverhalten“ trainiert, so Kani. Die Daten kämen unter anderem von Fahrten anderer Autobauer, die ebenfalls Nvidia-Systeme nutzen. So werde das Modell immer weiter trainiert und bewertet sein eigenes Fahrverhalten, um sich zu verbessern. Ergänzt werden die realen durch synthetische Daten.
Durch das „Nachdenken“, bei KI-Modellen auch „Reasoning“ genannt, musste nicht auf jede erdenkliche Situation genauestens trainiert werden. „Wenn man autonomes Fahren entwickelt, wird man niemals über alle Daten der Welt verfügen. Man braucht ein Modell, das auch mit Situationen umgehen kann, die es zuvor noch nicht gesehen hat“, sagt Kani.
Wirklich Unvorhersehbares passiert jedoch nicht auf der Testfahrt. Menschen laufen zwischen parkenden Autos auf die Straße, Fahrradfahrer drängen sich an roten Ampeln durch die Autos und Baustellen verengen die Straßen. Alpamayo meistert diese für Großstadtverkehr eher normalen Situationen.
Nvidia-Autochef Ali Kani mit Reporterin Lina Knees: Testfahrt durch Berlin. Foto: Lina Knees
Dann muss der Sicherheitsfahrer an einer Baustelle dann doch in das Lenkrad greifen. Auf der Straße war mit orangener Farbe ein neuer Streckenverlauf eingezeichnet worden. Alpamayo schien ihn zu ignorieren und lenkte das Lenkrad zu stark ein. Der Sicherheitsfahrer korrigierte nach.
Nvidia braucht Autobauer
Ab 2027 möchte Mercedes-Benz zusammen mit Nvidia dieses Fahrsystem in Deutschland anbieten. Ende 2026 soll das System vorab in Stuttgart und München zum Einsatz kommen. Das verkündeten beide Unternehmen am Mittwoch.
Mercedes stellt dafür den Wagen und das Betriebssystem MB.OS. Und damit die Schnittstelle zwischen Fahrzeug- und KI‑Funktionen. Nvidia steuert Rechenchips und Sensorarchitektur für die autonomen Fahrfunktionen bei. Hinzu kommen die Software zum autonomen Fahren, die Alpamayo-Modelle und ein Sicherheitssystem namens Halos, das die Fahrmanöver zusätzlich auf gefährliche und illegale Aktionen prüft.
Auch wenn der Fahrer während der gesamten Testfahrt nur einmal eingreift, ist die KI, die den Wagen durch den Berliner Stadtverkehr steuert, mehr eine Fahrassistenz. Mercedes und Nvidia sprechen von Level‑2++‑Autonomie. Auf Level 2 kann die KI das Lenken, Bremsen, Beschleunigen und Spurwechseln übernehmen. Der Fahrer trägt jedoch weiterhin die Verantwortung und muss aufmerksam zuschauen. Bei Level 3 müsste der Fahrer nur auf Aufforderung des Systems eingreifen und kann sonst etwa E-Mails lesen oder Videos schauen.
„Level 2++“ ist laut Ali Kani kein offizieller Begriff der Autoindustrie. Die zusätzlichen Pluszeichen stünden für die autonomen Fähigkeiten im Stadt- und Autobahnverkehr.
Eigentlich ist Alpamayo, das Nvidia frei zur Verfügung stellt, auf Autonomie-Level 4 ausgelegt. Auf diesem Level würde das Auto so selbstständig fahren, dass der Fahrer sogar schlafen könnte.
Der Fokus auf Level 2++ mit Mercedes könnte laut Paul Miller, Analyst beim Marktforschungsunternehmen Forrester, enormes Potenzial heben: „Eben weil es nicht darum geht, jedes Auto durch ein Robotaxi zu ersetzen“, sagt Miller. Statt wie bei vollautonomen Robotaxis auf Fahrer zu verzichten, solle das nächste Auto, das Kunden kaufen, nur ein wenig autonomer sein. Das käme bei Kunden gut an, die gelegentlich selbst fahren wollen.
Autoindustrie
Die Zukunft von BMW und Mercedes hängt an diesen Computerchips
Nvidia setzt auf beides: Es stattet fahrerlose Robotaxis aus und bietet KI-Assistenz beim Fahren. Der Chipkonzern pflegt zudem mehrere strategische Partnerschaften mit Autobauern wie Jaguar, Land Rover und Hyundai. Auch Volvo verkündete jüngst, autonome Fahrzeuge mit Nvidia entwickeln zu wollen.
Nvidia bietet dabei über die Chips hinaus vieles, was es für das autonome Fahren benötigt: von den Chips über die Trainingsdaten bis zum KI‑Modell. Die Automobilbranche sei bisher laut Kani die einzige, bei der Nvidia alles anbiete. Kunden könnten aus diesem Set frei wählen, was sie nutzen möchten. „Wir wollen niemanden festbinden. Was auch immer für den Partner am besten passt, das möchten wir ermöglichen.“
Analyst Paul Miller sieht das etwas anders: Zwar können die Bestandteile einzeln genutzt werden, das sei jedoch umständlicher. „Nvidia bietet die gesamte Speisekarte in einer Weise an, mit der man nur schwer mithalten kann“, sagt Miller.
Das Fahrzeug als rollendes Rechenzentrum
Nvidia verdient an Mercedes’ Umsätzen beim autonomen Fahren mit und an den Lizenzen für die Software. Normalerweise übernehmen Autohersteller teilweise die Kosten der Zulieferer, die für die Entwicklung anfallen. Bei den Chips ist Nvidia hingegen in Vorleistung getreten und wird nun vergütet.
Das hat sich gelohnt, denn die Nachfrage nach Autochips boomt, Hersteller binden sich bereits früh an Lieferanten. 2025 lag der Umsatz von Nvidias Autosparte noch bei 1,69 Milliarden US-Dollar, Analysten der US-Investmentbank Jefferies schätzen ihn für dieses Jahr auf acht Milliarden Dollar.
Chipindustrie
Milliarden für die Konkurrenten: So verwandelt Nvidia Rivalen in Verbündete
Der französische Marktforscher Yole schätzt, dass Halbleiterkonzerne im vergangenen Jahr allein mit Autochips rund 77 Milliarden Dollar umgesetzt haben. Es ist ein stark wachsendes Geschäft, 2031 sollen es den Spezialisten zufolge 160 Milliarden sein.
Theoretisch sieht Yole Nvidia mit seiner jüngsten Chipgeneration Thor fürs automatisierte Fahren weit vorn. Damit läute der Konzern „eine neue Ära im Bereich der KI-Rechenleistung für die Automobilindustrie ein“. Thor bringe Leistung wie in einem Rechenzentrum ins Automobil, das zukünftig sowohl Infotainment bereitstellen als auch Kamerabilder und Sensordaten der Verkehrssituation verarbeiten muss.
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Allerdings verschärfe sich der Wettbewerb gerade insbesondere in China, dem für Nvidia wichtigsten Automarkt, durch neue, hauseigene Lösungen der einheimischen Hersteller Xpeng, Huawei und Nio.
Nvidia beliefert jedoch auch andere Anbieter für autonomes Fahren, auch in China. Der größte Automobilkunde sei aktuell Tesla, erzählt Kani zum Abschluss der Fahrt. „Sie kaufen viele unserer GPUs, um ihre Modelle zu trainieren“, sagt Kani. Er selbst würde aktuell noch Tesla fahren, möchte aber bald auf ein Modell von Mercedes wechseln – mit neuer Fahrassistenz, versteht sich.
