NVIDIA präsentiert Reachy Mini und DGX Spark auf der CES 2026

NVIDIAs Vision für KI-Robotik: Reachy Mini trifft auf DGX Spark

Die jüngste Präsentation von Jensen Huang, CEO von NVIDIA, auf der CES 2026 hat die Aufmerksamkeit der Technologiebranche auf die Konvergenz von Künstlicher Intelligenz und Robotik gelenkt. Im Mittelpunkt seiner Keynote stand die Vorstellung des Reachy Mini Roboters von Pollen Robotics, der in Verbindung mit NVIDIAs DGX Spark und der Brev-Plattform ein lokales KI-Robotik-Setup für den Heimbereich ermöglichen soll.

Der Reachy Mini: Ein offenes Ökosystem für Robotik

Der Reachy Mini, entwickelt von Pollen Robotics, positioniert sich als ein Open-Source-Desktop-Roboter, der speziell für die Erforschung der Mensch-Roboter-Interaktion sowie für kreative, kundenspezifische Anwendungen konzipiert wurde. Er ist als Bausatz erhältlich und richtet sich an Entwickler, Hacker, Forscher, Lehrende und Enthusiasten, die KI-Anwendungen in der realen Welt entwickeln, testen und bereitstellen möchten. Der Roboter ist in Python programmierbar und soll zukünftig auch JavaScript und Scratch unterstützen. Er ist mit Funktionen wie vier Mikrofonen, einem 5W-Lautsprecher, einer Weitwinkelkamera und einer Kopf-Bewegungsfreiheit von sechs Freiheitsgraden ausgestattet. Die drahtlose Version des Reachy Mini beinhaltet einen Raspberry Pi 4 als internes Compute-Modul.

NVIDIAs DGX Spark: KI-Supercomputing im Kompaktformat

Als Kernstück des lokalen KI-Robotik-Setups dient NVIDIAs DGX Spark. Dieser Desktop-KI-Supercomputer, intern unter dem Codenamen "Project DIGITS" entwickelt, stellt eine Rückkehr NVIDIAs zum Bau vollständiger Client-seitiger Computersysteme dar. Der DGX Spark ist mit einem NVIDIA Grace 20-Kern Arm SoC und einer NVIDIA Blackwell Architektur GPU (GB10 Superchip) ausgestattet. Diese Hardware-Kombination ermöglicht eine Spitzen-KI-Performance von etwa 1 PFLOP (1.000 TOPS) bei FP4-Präzision und verfügt über 128 GB LPDDR5X vereinheitlichten Systemspeicher, der gemeinsam von CPU und GPU genutzt wird. Dies erlaubt das Laden großer Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern lokal auf dem Gerät. Die Konnektivität des DGX Spark umfasst 10 GbE Ethernet und ConnectX-7 SmartNIC, was die Vernetzung von zwei Einheiten für die Verarbeitung noch größerer Modelle ermöglicht. NVIDIA positioniert den DGX Spark als ein "persönlichen KI-Supercomputer", der die Entwicklungsumgebung für KI-Workloads lokal bereitstellt und die Lücke zwischen Edge- und Cloud-Computing schließt.

Die Synergie von Reachy Mini, DGX Spark und Brev

Die Integration des Reachy Mini mit dem DGX Spark und der Brev-Plattform schafft eine Umgebung, in der Entwickler komplexe KI-gesteuerte Robotik-Anwendungen direkt auf dem Schreibtisch realisieren können. Der DGX Spark liefert die notwendige Rechenleistung für anspruchsvolle KI-Modelle, die der Reachy Mini dann in physische Aktionen umsetzen kann. Brev ergänzt dieses Setup, indem es als Plattform für die Bereitstellung und Verwaltung der KI-Modelle und -Anwendungen dient. Diese Kombination unterstützt NVIDIAs breitere Strategie, KI-Technologien in vielfältige physische Anwendungen zu integrieren, von autonomen Fahrzeugen bis hin zu Robotern in Fabriken und Haushalten. Jensen Huang betonte auf der CES 2026, dass KI eine grundlegende Neuausrichtung der globalen Computerindustrie bewirkt, bei der Software nicht mehr nur programmiert, sondern trainiert wird. Die offene Natur des Reachy Mini in Verbindung mit der leistungsstarken und zugänglichen KI-Hardware von NVIDIA könnte die Entwicklung und Verbreitung von KI-Robotik im Heimbereich beschleunigen.

Ausblick und Implikationen

Diese Entwicklung deutet auf eine zunehmende Demokratisierung von KI-Hardware hin, indem sie leistungsstarke Entwicklungswerkzeuge in einem kompakten und relativ zugänglichen Format bereitstellt. Für Unternehmen im B2B-Bereich, insbesondere solche, die sich mit der Entwicklung von KI-Anwendungen und Robotik befassen, bietet diese Konstellation neue Möglichkeiten. Die Fähigkeit, komplexe KI-Modelle lokal zu entwickeln und zu testen, kann die Innovationszyklen verkürzen und die Eintrittsbarrieren für neue Akteure senken. Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und welche neuen Anwendungsfelder sich daraus ergeben werden. NVIDIAs Fokus auf ein konsistentes Software-Ökosystem, das von der Desktop-Entwicklung bis zur Cloud-Bereitstellung reicht, unterstreicht die Bedeutung einer durchgängigen Infrastruktur für die Skalierung von KI-Lösungen.

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