黄仁勋 Rede: Berechne die Rendite nicht mit Excel, im AI-Zeitalter sind die „Probleme“ tausendmal wertvoller als die Antworten, Physical AI wird die Grenzen durchbrechen

NVIDIA-CEO Jensen Huang präsentierte auf der Cisco AI-Konferenz mehrere bahnbrechende Ansichten: Unternehmen sollten AI-Investitionen nicht anhand traditioneller ROI-Formeln bewerten, „Fragen“ sind wertvoller als Antworten und entscheidend für das geistige Eigentum, und der Aufstieg des Physical AI wird erstmals eine „digitale Arbeitskraft“ schaffen, die die Bewertungslogik der Branche grundlegend verändert. Dieser Artikel basiert auf dem Gespräch von NVIDIA-CEO Jensen Huang bei der Cisco AI-Konferenz, zusammengestellt von Dongqu.
(Frühere Zusammenfassung: NVIDIA GTC 2025 Rückblick: Huang Huang prognostiziert die „AI-Agent-Revolution“ im Consumer-Bereich)
(Hintergrund: Huang Huang: Ich nutze AI, um intelligenter zu werden, keine Angst vor AI, die menschliche Jobs übernimmt)

Inhaltsverzeichnis

• Rechne nicht mit Excel für AI-Renditen
• Deine „Fragen“ sind das wertvollste IP
• Physical AI: Vom Werkzeug zur Arbeitskraft
• Drei praktische Ratschläge für Unternehmen

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NVIDIA-CEO Jensen Huang führte kürzlich auf der Cisco AI-Konferenz ein tiefgehendes Gespräch mit Cisco-CEO Chuck Robbins und stellte eine Reihe nachdenklicher Ansichten vor, wie Unternehmen der AI-Welle begegnen können. Von Investitionsstrategien bis hin zu Datenhoheit und der Vision des Physical AI berührte Huang zentrale Themen, vor denen Unternehmen im Zeitalter der KI stehen.

Rechne nicht mit Excel für AI-Renditen

Huang erklärte offen, dass Unternehmen in der Anfangsphase der AI-Implementierung nicht versuchen sollten, Erfolge anhand herkömmlicher ROI-Formeln zu messen. Er sagte: „Alle technologischen Deployments sind in der Anfangsphase schwer in Tabellenkalkulationen zu quantifizieren.“

Er zog einen Vergleich zur Internetblase 1995 und wies darauf hin, dass damals niemand mit Excel vorhersagen konnte, wie das Internet den Einzelhandel grundlegend verändern würde. AI bringt exponentielle Veränderungen, und eine lineare Denkweise bei der Bewertung wird die Chancen verpassen.

Huang verriet außerdem, dass die Anzahl der internen AI-Projekte bei NVIDIA bereits „außer Kontrolle“ sei, was er als typisch für Innovationen ansieht. Er plädiert dafür, das Management von Risikokapital (VC) zu übernehmen: Zehn Projekte investieren, sieben scheitern lassen, und wenn eines durchbricht, kann die Rendite tausendfach sein.

„Du musst nicht das erste Unternehmen sein, das AI nutzt, aber du solltest auf keinen Fall das letzte sein.“

Deine „Fragen“ sind das wertvollste IP

Im Hinblick auf Datenhoheit äußerte Huang eine interessante Erkenntnis: Im Zeitalter der KI sind die wertvollsten geistigen Eigentumsrechte (IP) nicht die Antworten, sondern die „Fragen“.

Er erklärt, dass die Kosten für die Generierung von Antworten durch AI nahezu null sind und die Antworten verschiedener Modelle sich ähneln. Die Fragen, die Unternehmen AI stellen, spiegeln jedoch ihre strategischen Denkweisen, technologische Engpässe und Ressourcenallokation wider. Wenn Wettbewerber die letzten drei Monate der AI-Fragen eines Unternehmens kennen, können sie die Strategie vollständig rekonstruieren.

Daher betont Huang, dass Kern-AI-Systeme lokal bereitgestellt werden müssen. Er empfiehlt eine Hybrid-Cloud-Strategie: Strategische, finanzielle und Kerntechnologie-AI-Systeme vor Ort selbst aufbauen, während allgemeine Funktionen wie Übersetzungen und Textgenerierung in der Public Cloud erfolgen.

Ich bin besorgt darüber, alle unsere Gespräche in die Cloud zu stellen. Deshalb setzen wir auf lokale Lösungen.

Physical AI: Vom Werkzeug zur Arbeitskraft

Huang blickt in die ferne Zukunft und skizziert die Vision des Physical AI. Er erklärt, dass die letzten 40 Jahre die Tech-Industrie sich auf Elektronen und Daten konzentrierte, während 99 % der globalen Wirtschaft aus Atomen besteht. Physical AI wird diese Barriere durchbrechen. Er fasst die Kernbedeutung dieser Veränderung zusammen:

Es ist das erste Mal in der Menschheitsgeschichte, dass wir Arbeitskraft selbst erschaffen, nicht nur Werkzeuge.

Als Beispiel nennt er Tesla’s selbstfahrende Autos, deren Bewertung nicht in den Fahrzeugen selbst liegt, sondern im „digitalen Fahrer“ – einer digitalen Ressource, die rund um die Uhr arbeitet und wirtschaftlichen Wert generiert. Ebenso werden Roboter im Physical AI lernen, bestehende Werkzeuge (wie Messer, Besen) zu bedienen, und AI-Agenten werden bestehende Unternehmenssoftware (wie SAP, Salesforce) steuern, anstatt komplette IT-Systeme von Grund auf neu zu entwickeln.

Drei praktische Ratschläge für Unternehmen

Huang gibt konkrete Handlungsempfehlungen für Führungskräfte:

• Entwickle ein „Technik-Gefühl“: Baue kleine AI-Systeme selbst auf, um die Kosten für Training und Inferenz zu verstehen. „Bau aus Liebe zu Gott einen Computer zusammen“, um bei Verhandlungen mit Anbietern nicht getäuscht zu werden.
• Führe eine Fragen-Audit durch: Dokumentiere alle Fragen, die dein Team innerhalb einer Woche an AI stellt, und klassifiziere sie nach Sensitivität in A (strategisch), B (kontrollierbar) und C (allgemeine Infos). Wenn mehr als 20 % der Fragen strategisch sind, solltest du die Notwendigkeit eines eigenen AI-Systems ernsthaft prüfen.
• Starte einen „AI in the Loop“-Pilot: Wähle Schlüsselpositionen, bei denen AI Entscheidungen beobachtet und aufzeichnet. Nach drei Monaten entsteht eine firmeneigene Erfahrungsdatenbank, die eine zukünftige Wettbewerbsvorteil darstellt.