NVIDIA eröffnete am Dienstag seine Fachmesse GTC Berlin 2026 mit einer Keynote von CEO Jensen Huang, in der die Vera Rubin-Plattform der nächsten Generation des Unternehmens in den Mittelpunkt seines Europa-Vorstoßes gestellt wurde – und zwar im wahrsten Sinne des Wortes in einem Schiffscontainer. Die Hauptankündigung, der DSX POD, ist ein Referenzdesign, das ein komplettes Multi-Rack-KI-Rechenzentrum in einen standardmäßigen intermodalen Container packt, der per LKW verschifft und in etwa zwei Wochen installiert werden kann, so die Berichterstattung von ServeTheHome über die Keynote.

Die Messe, NVIDIAs wichtigste Handelsveranstaltung für Europa, findet zu einem Zeitpunkt statt, an dem sich das Unternehmen stärker in einen Markt vordringt, den es wiederholt als unterversorgt bezeichnet hat. Associated Press berichtete aus Berlin, dass die Keynote ein Versuch war, Europas rückständigen KI-Sektor mit Tools zur Beschleunigung des Ausbaus von Rechenzentren zu unterstützen, und NVIDIAs eigener Newsroom wies auf neue europäische Projekte im öffentlichen Sektor hin, die auf seinen offenen Modellen basieren. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer mehr KI-Geschichten.

Was der DSX POD eigentlich ist

Der DSX POD ist nicht mit dem DGX SuperPOD von NVIDIA zu verwechseln, der Blaupause des Unternehmens für große Cluster-Builds. Stattdessen ist der DSX POD weitaus wörtlicher zu verstehen: ein vollständig zusammengebautes, getestetes und validiertes Computersystem, das in einem Standard-Transportcontainer eingebaut ist, höchstwahrscheinlich eine 40-Fuß-Einheit, obwohl NVIDIA die genaue Größe nicht bestätigt hat.

Laut der technischen Aufschlüsselung von ServeTheHome erfordert das Referenzdesign sieben Vera Rubin NVL72-Racks im Inneren des Containers sowie die dazugehörige Netzwerk-, Kühl- und Verwaltungshardware. Das Ergebnis liefert etwa 25 Exaflops KI-Inferenz pro Container. Die Einheiten sind nicht völlig eigenständig – sie benötigen immer noch Strom, Netzwerkkonnektivität und eine größere Kühlinfrastruktur –, aber über die Versorgungseinrichtungen hinaus ist jedes POD ein vollständiges, funktionierendes KI-System für sich.

Bei der Konstruktion geht es um Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit. Da die Container im Werk zusammengebaut und validiert werden, kann ein standardisierter DSX POD innerhalb von 14 Tagen geliefert und installiert werden, anstatt der Monate, die ein herkömmlicher Aufbau vor Ort erfordert. Und da bei der Konstruktion standardmäßige intermodale Containerabmessungen zum Einsatz kommen, können die Einheiten per LKW statt per Bahn transportiert werden, was bedeutet, dass sie Standorte erreichen können, die beim herkömmlichen Rechenzentrumsbau nur schwer bedient werden können.

NVIDIA wird die PODs nicht selbst bauen oder verkaufen. Die Partnerliste liest sich wie ein Querschnitt der Serverbranche – darunter Gigabyte, HPE, Dell, Delta und Quanta Cloud Technology (QCT) – und NVIDIA geht davon aus, dass Partner Anfang 2027 mit der weltweiten Bereitstellung von DSX PODs beginnen werden.

OpenShell: Eine Blaupause, um KI-Agenten auf dem Laufenden zu halten

Die folgenreichste Software-Ankündigung dürfte OpenShell sein, eine Referenzarchitektur für die Sicherheit von Agenten-KI. Während Unternehmen von Chatbots zu autonomen Agenten übergehen, die Code ausführen, Tools aufrufen und auf Live-Systemen agieren, hat die Branche damit zu kämpfen, den Explosionsradius bei Fehlverhalten eines Agenten einzudämmen – eine Sorge, die durch eine Reihe jüngster Sicherheitsvorfälle unterstrichen wird, bei denen KI-Systeme an ihre Grenzen gebracht wurden.

OpenShell ist NVIDIAs Antwort: kein neuer Chip oder eigenständiges Produkt, sondern ein Architekturleitfaden für den Aufbau einer sicheren Betriebsumgebung rund um Agenten-KI-Workloads. Die Referenzarchitektur kombiniert die Vera Rubin-Plattform für die Argumentation großer Modelle mit den Vera-CPUs von NVIDIA, die die Agentenausführung übernehmen, und dem sicheren OpenShell-Laufzeitstapel, während BlueField-4-DPUs als Sicherheitsdurchsetzungsschicht auf Hardwareebene fungieren. Die Dokumentation und unterstützende Software wurden auf der Messe verfügbar.

Der Ansatz spiegelt einen breiteren Hardwaretrend wider: Mit zunehmender Agentenbereitstellung verlagert sich die Sicherheit von reinen Softwarekontrollen hin zu dedizierten Chips im Netzwerkpfad. In der Berichterstattung von Yahoo Finance über die Keynote wurde ebenfalls die Plattform von NVIDIA hervorgehoben, mit der KI-Agenten davon abgehalten werden sollen, Schurken zu werden, und zwar als eines der Hauptthemen der Show.

Lieferkettenversprechen: Von Substraten bis hin zu Optiken

Huang nutzte die Keynote auch, um detailliert zu erläutern, wie NVIDIA seine Lieferkette in den nächsten drei Jahren skalieren will – eine entscheidende Frage für eine Branche, die im letzten halben Jahrzehnt damit verbracht hat, an Kapazitätsgrenzen bei Wafern, Speicher, Verpackung und Tests zu stoßen. Laut ServeTheHome sind die von NVIDIA dargelegten Ziele:

  • Steigerung der Substratkapazität um das 2,5-fache über einen Zeitraum von drei Jahren, bezogen von IBIDEN, Samsung Electro-Mechanics und Unimiron
  • Eine 4-fache Steigerung der Interposer-Wafer für Advanced Packaging von Amkor bis Ende 2028
  • Eine Verdoppelung der Testkapazität bei KYEC bis 2027
  • Eine 15-fache Erhöhung der optischen Engine-Kapazität für gemeinsam verpackte Optiken von SPIL und eine weitere Verdoppelung auf das 30-fache bis Ende 2028

Die Optiknummer ist das Herausragende. NVIDIA geht mit der Vera-Rubin-Generation energisch in Richtung Co-Packed-Optik, und der Sprung von der Kleinserienfertigung hin zu einer 30-fachen Kapazitätserweiterung zeigt, dass zentrale optische Verbindungen zum Fahrplan des Unternehmens für dichte, energieeffiziente KI-Netzwerke geworden sind.

Europas Moment, mit einem Protestchor

Der Berliner Schauplatz war kein Zufall. Europa bereitet eine Welle staatlicher KI-Investitionen und den Bau von Supercomputern vor, und NVIDIA möchte seine Hardware im Mittelpunkt stehen lassen. Reuters beschrieb, wie Huang von Roboterenten flankiert erschien, als er Europas KI-Potenzial begrüßte, während die Nachrichtenredaktion von NVIDIA europäische Finanzdienstleistungsunternehmen hervorhob, die offene Modelle nutzen, um proprietäre KI-Systeme auf ihrer Plattform aufzubauen.

Die Keynote verlief nicht ganz nach Plan. Ein Greenpeace-Demonstrant störte die Rede und forderte Antworten auf die Verwendung von Chips in russischen Drohnen, bevor sie entfernt wurden, so der Bericht von Tom's Hardware aus der Show – eine Erinnerung daran, dass der geopolitische Fußabdruck der KI-Infrastruktur neben Investitionen auch Aktivismus nach sich zieht.

Auch für kleinere Betreiber gab es Neuigkeiten: Durch ein Update des Sync Cluster Assistant von NVIDIA können DGX Spark-Einheiten jetzt bis zu acht Geräte gruppieren, eine bemerkenswerte Verbesserung für lokale KI-Labore, die auf den kompakten Systemen basieren.

Warum es wichtig ist

Der DSX POD verdeutlicht, in welche Richtung der Bau von Rechenzentren geht: weg von maßgeschneiderten, monatelangen Bauprojekten und hin zu standardisierten, fabrikgefertigten Modulen, die wie Geräte ankommen. Wenn containerisierte KI-Fabriken den versprochenen 14-tägigen Installationszeitraum einhalten, könnte sich die Geschwindigkeit, mit der neue Rechenkapazitäten online gehen können – insbesondere in Regionen wie Europa, die aufholen, stark beschleunigen.

In Kombination mit der OpenShell-Sicherheitsarchitektur und den Lieferkettenverpflichtungen skizzierte die diesjährige Keynote der GTC Berlin die Full-Stack-Wette von NVIDIA: mehr Kapazität, schneller bereitgestellt, mit hardwaregestützten Schutzmaßnahmen für die darauf laufenden Agenten.

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