Die Roboter-Revolution ist Open Source: NVIDIAs GR00T N1 läutet das Zeitalter der Generalisten-Robotik ein

In der weitläufigen SAP Center Arena in San Jose, inmitten der elektrischen Spannung von tausenden Entwicklern und Technologie-Enthusiasten, schritt NVIDIA-CEO Jensen Huang in seiner ikonischen Lederjacke über die Bühne und hielt dramatisch inne, bevor er verkündete: “Das Zeitalter der Generalisten-Robotik ist da.” Diese Ankündigung, vorgetragen auf NVIDIAs GTC 2025-Konferenz am Dienstag, war mehr als nur Hyperbole – es war die Enthüllung dessen, was zum Android-Moment für die Robotik werden könnte: NVIDIA Isaac GR00T N1, das weltweit erste offene Stiftungsmodell für humanoide Roboter.

Ein Gehirn für jeden Körper: Die Demokratisierung der Roboter-Intelligenz

Im starken Kontrast zu den proprietären KI-Systemen, die heute die Schlagzeilen dominieren, repräsentiert GR00T N1 einen fundamental anderen Ansatz für Roboter-Intelligenz – einen, der auf Offenheit, Zugänglichkeit und der Vision von Robotern basiert, die über verschiedene Umgebungen und Aufgaben hinweg generalisieren können, ohne spezialisierte Programmierung für jedes Szenario.

“Mit NVIDIA Isaac GR00T N1 und neuen Frameworks zur Datengenerierung und zum Roboter-Lernen werden Robotik-Entwickler überall die nächste Grenze im KI-Zeitalter erschließen”, erklärte Huang der vollbesetzten Arena in seiner Keynote, die über zwei Stunden dauerte. Die Aussage verkörpert NVIDIAs ambitionierte Strategie: die zugrundeliegende Intelligenz zu erschaffen, die die nächste Generation humanoider Roboter antreiben wird, und sie dann Entwicklern weltweit frei zur Verfügung zu stellen.

Was diese Ankündigung besonders bedeutsam macht, ist, wie sie die hartnäckigste Herausforderung in der Robotik angeht – die Skalierbarkeit von Trainingsdaten. Wie Jim Fan, NVIDIAs Senior Research Manager und Leiter der Embodied AI, in einem LinkedIn-Post nach der Keynote erklärte: “Wir haben die Mission, Physical AI zu demokratisieren. Die Kraft eines allgemeinen Robotergehirns in Ihrer Hand – mit nur 2 Milliarden Parametern lernt N1 aus dem vielfältigsten physikalischen Aktionsdatensatz, der je zusammengestellt wurde, und übertrifft sein Gewicht.”

Der schnell und langsam denkende Roboter

Im Herzen von GR00T N1 steckt eine duale Systemarchitektur, inspiriert von der menschlichen Kognition – was NVIDIA “schnelles und langsames Denken” nennt. Der Ansatz lehnt sich an kognitionswissenschaftliche Theorien an, die menschliches Denken in zwei Systeme unterteilen: intuitive, automatische Reaktionen und bewusstes, methodisches Überlegen.

“System 2”, die langsam denkende Komponente, nutzt ein Vision-Language-Modell, um die Umgebung des Roboters und die Anweisungen, die er erhält, wahrzunehmen und zu verstehen, und plant dann angemessene Aktionen. “System 1”, die schnell denkende Komponente, übersetzt diese Pläne in präzise, kontinuierliche Roboterbewegungen mit 120Hz Ausführungsrate. Diese Architektur ermöglicht es Robotern, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die sowohl Überlegung als auch flüssige Bewegung erfordern – Objekte aufheben, sie mit einem oder beiden Armen manipulieren und mehrstufige Sequenzen ausführen.

In einer Demonstration, die das Publikum sichtbar begeisterte, zeigte Huang 1X’s Neo humanoiden Roboter, der autonom Haushaltsaufgaben mit einer auf GR00T N1 basierenden Steuerung erledigte. Die flüssigen Bewegungen des Roboters und sein offensichtliches Verständnis seiner Umgebung unterstrichen das Potenzial des Modells für praktische Anwendungen.

Die Datenbarriere durchbrechen mit synthetischer Realität

Vielleicht der revolutionärste Aspekt von NVIDIAs Ansatz ist, wie er das fundamentale Datenproblem der Robotik löst. Während Sprachmodelle auf dem riesigen Textkorpus des Internets trainieren können, war das Roboterlernen traditionell durch die Begrenzungen der physischen Welt eingeschränkt – ein menschlicher Demonstrator kann nur 24 Stunden Trainingsdaten pro Tag generieren.

“Menschliche Demonstrationsdaten sind durch die Anzahl der Stunden am Tag begrenzt”, erklärte der Erzähler in NVIDIAs GR00T N1-Einführungsvideo. Um diese Einschränkung zu überwinden, hat NVIDIA Frameworks entwickelt, um reale Demonstrationen exponentiell in massive synthetische Datensätze zu vervielfachen.

Mit den ersten Komponenten des NVIDIA Isaac GR00T Blueprint generierte das Unternehmen 780.000 synthetische Trajektorien – äquivalent zu neun kontinuierlichen Monaten menschlicher Demonstrationsdaten – in nur 11 Stunden. In Kombination mit realen Daten verbesserte dieser synthetische Datensatz die Leistung von GR00T N1 um 40% im Vergleich zur ausschließlichen Verwendung realer Daten.

Der Ansatz nutzt drei Datenquellen: reale Teleoperationsdaten humanoider Roboter (gesammelt mit Systemen wie Apple Vision Pro für immersive Steuerung), umfangreiche Simulationsdaten (die NVIDIA als Open Source mit über 300.000 Trajektorien bereitstellt) und was Fan “neurale Trajektorien” nennt – die Verwendung modernster Videogenerierungsmodelle, um neue synthetische Daten mit akkurater Physik zu “halluzinieren”.

“Mit Jensens Worten: ‘systematisch unendliche Daten’!”, bemerkte Fan in seinem Post und verwies dabei auf Huangs Charakterisierung dieses Ansatzes zur Datengenerierung.

Der Star Wars-Moment: Blue stiehlt die Show

In einem Moment, der das Publikum nach seinen Smartphones greifen ließ, stellte Huang “Blue” vor, einen charismatischen Roboter, der aussieht, als sei er einem Star Wars-Film entsprungen. Der zweibeinige Droide, der an R2-D2 erinnert, aber mit einer eigenen ausgeprägten Persönlichkeit, ging um Huang herum, piepte ausdrucksvoll und nickte zur Freude des Publikums mit dem Kopf.

“Sagen Sie mir, dass das nicht erstaunlich war”, sagte Huang unter Applaus, als Blue seine Fähigkeiten demonstrierte. Der Roboter war nicht nur zur Schau da – er demonstrierte NVIDIAs neue Partnerschaft mit Google DeepMind und Disney Research zum Aufbau einer neuen Open-Source-Physikengine namens Newton.

“Wir brauchen eine Physikengine, die für sehr feinkörnige, starre und weiche Körper konzipiert ist, für taktiles Feedback und feinmotorische Fähigkeiten sowie Aktorsteuerungen”, erklärte Huang. Die Newton-Engine, aufgebaut auf dem NVIDIA Warp-Framework, wird für Roboterlernen optimiert und mit Simulationsframeworks wie Google DeepMinds MuJoCo und NVIDIA Isaac Lab kompatibel sein.

Kyle Laughlin, Senior Vice President bei Walt Disney Imagineering Research & Development, erläuterte den Kontext für Disneys Beteiligung: “Die BDX-Droiden sind erst der Anfang. Wir sind entschlossen, mehr Charaktere auf eine Weise zum Leben zu erwecken, die die Welt noch nicht gesehen hat, und diese Zusammenarbeit mit Disney Research, NVIDIA und Google DeepMind ist ein Schlüsselelement dieser Vision.”

Die 10-Billionen-Dollar-Chance

Die Einsätze in dieser Robotik-Revolution sind enorm. Huang beschrieb Roboter als “die nächste 10-Billionen-Dollar-Industrie”, die den globalen Arbeitskräftemangel von schätzungsweise mehr als 50 Millionen Menschen adressiert.

Für Unternehmen, die humanoide Roboter entwickeln, bietet GR00T N1 einen erheblichen Vorsprung. Anstatt Roboterintelligenz von Grund auf neu zu entwickeln, können Entwickler NVIDIAs Stiftungsmodell nutzen und es durch Post-Training für spezifische Roboter oder Aufgaben anpassen.

Bernt Børnich, CEO von 1X Technologies, einer der frühen Partner, die GR00T N1 nutzen, betonte diesen Vorteil: “NVIDIAs GR00T N1-Modell stellt einen bedeutenden Durchbruch für das Roboter-Denken und -Fähigkeiten dar. Mit einer minimalen Menge an Post-Training-Daten konnten wir es vollständig auf NEO Gamma einsetzen – und fördern damit unsere Mission, Roboter zu schaffen, die keine Werkzeuge sind, sondern Begleiter, die Menschen auf bedeutungsvolle, unermessliche Weise unterstützen können.”

Andere führende humanoide Entwickler mit frühem Zugang sind Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics und NEURA Robotics.

Cross-Embodiment: Die unerwartete Wendung

Während humanoide Roboter der Hauptfokus von GR00T N1 sind, enthüllte Fan eine faszinierende Fähigkeit: Cross-Embodiment-Unterstützung. “Wir haben es feinabgestimmt, um auf dem $110 HuggingFace LeRobot SO100 Roboterarm zu arbeiten!” schrieb er. Dies zeigt, dass die Vorteile des Stiftungsmodells über teure humanoide Plattformen hinaus auf zugänglichere Hardware ausgedehnt werden können.

Fans Begeisterung über diese Entwicklung war in seinem Fazit offensichtlich: “Open Robot Brain läuft auf offener Hardware. Klingt genau richtig. Lasst uns Robotik gemeinsam lösen, ein Token nach dem anderen.”

Der Weg nach vorn

Das GR00T N1-Modell, Trainingsdaten und Aufgabenevaluierungsszenarien sind jetzt auf Hugging Face und GitHub verfügbar, wobei der NVIDIA Isaac GR00T Blueprint für synthetische Manipulationsbewegungsgenerierung als interaktive Demo auf build.nvidia.com zur Verfügung steht.

Für Entwickler, die mit diesen Modellen arbeiten möchten, kündigte NVIDIA auch den DGX Spark persönlichen KI-Supercomputer an, der ein schlüsselfertiges System bietet, um die Fähigkeiten von GR00T N1 für neue Roboter, Aufgaben und Umgebungen ohne umfangreiche benutzerdefinierte Programmierung zu erweitern.

Die Newton-Physikengine wird voraussichtlich später in diesem Jahr verfügbar sein und wird das Toolset für Robotik-Entwickler weiter ausbauen.

Die Demokratisierung der Physical AI

Was NVIDIAs Ansatz auszeichnet, ist seine Betonung von Offenheit und Zugänglichkeit. Indem NVIDIA GR00T N1 und die zugehörigen Werkzeuge breit verfügbar macht, positioniert sich das Unternehmen nicht als alleiniger Entwickler von Roboterintelligenz, sondern als Grundlage, auf der eine globale Gemeinschaft von Entwicklern innovieren kann.

Während die Robotik von spezialisierten industriellen Anwendungen zu generalistischen Fähigkeiten in verschiedenen Umgebungen übergeht, könnte NVIDIAs offener Ansatz Innovationen auf ähnliche Weise beschleunigen, wie Open-Source-Software das Computing transformiert hat. Das Unternehmen, das seinen Ruf auf Grafikverarbeitung für Gaming aufgebaut hat, legt nun den Grundstein für eine Zukunft, in der intelligente Roboter so allgegenwärtig sind wie Smartphones heute.

In der Robotik-Community waren die Reaktionen auf GR00T N1 enthusiastisch, obwohl eine gewisse Skepsis hinsichtlich der aktuellen Einschränkungen der Roboterhardware bestehen bleibt. Wie ein Gründer eines Robotikunternehmens als Reaktion auf ein früheres GR00T-Update bemerkte: “Wäre in Ordnung, wenn die Roboterhardware mit dem Menschen vergleichbar wäre. Was sie nicht ist. Der Schmerzpunkt ist, dass Roboter klobige, unbeholfene Annäherungen sind und bei weitem nicht menschenäquivalent.”

Dennoch ist NVIDIAs Vision klar: Wenn Roboter wirklich vielseitig und nützlich in den unzähligen Szenarien des menschlichen Lebens werden sollen, benötigen sie eine generalistische Intelligenz, die sich schnell an neue Umgebungen und Aufgaben anpassen kann. Mit GR00T N1 ist diese Zukunft einen bedeutenden Schritt näher gerückt.

“Das Zeitalter der Generalisten-Robotik ist da”, erklärte Huang. Für ein Feld, das oft zu viel versprochen und zu wenig geliefert hat, stellt NVIDIAs systematischer Ansatz zur Roboterintelligenz – der Stiftungsmodelle, synthetische Datengenerierung und offene Zusammenarbeit kombiniert – vielleicht den bisher glaubwürdigsten Weg dar, um diese Erklärung Wirklichkeit werden zu lassen.