Digitalisierung
Januar 8, 2026
153,9 Milliarden Dollar. Das ist die Summe, die der globale Markt für industrielle KI bis 2030 erreichen soll. Klingt abstrakt? Wird es nicht mehr sein, wenn Siemens und NVIDIA ihre auf der CES 2026 vorgestellte Vision umsetzen. Die beiden Tech-Giganten wollen nichts Geringeres, als Künstliche Intelligenz zum industriellen Betriebssystem zu machen – und damit die komplette Wertschöpfungskette neu erfinden.
Wenn Roland Busch, CEO von Siemens, und Jensen Huang, Gründer und Chef von NVIDIA, gemeinsam auf eine Bühne treten, sollten Produktionsleiter weltweit hellhörig werden. Auf der CES 2026 in Las Vegas haben die beiden Tech-Schwergewichte eine massive Ausweitung ihrer strategischen Partnerschaft verkündet. Das Ziel? KI soll zum industriellen Betriebssystem werden.
Klingt nach Marketing-Blabla?
Ist es nicht. Denn die Zahlen sprechen eine klare Sprache: NVIDIA bringt seine KI-Infrastruktur, Simulationsbibliotheken, Frameworks und Blueprints ein. Siemens steuert Hunderte Experten für industrielle KI sowie führende Hardware- und Softwarelösungen bei. Das ist keine lockere Kooperation mehr – das ist eine Kampfansage an die traditionelle Fertigung.
Die Partnerschaft zielt auf jeden einzelnen Schritt der industriellen Wertschöpfungskette ab. Design und Engineering. Fertigung. Produktion. Betrieb. Lieferketten. Alles wird durch KI beschleunigt, optimiert und intelligent gesteuert.
Mal ehrlich: Wer hätte vor fünf Jahren gedacht, dass wir über KI-gesteuerte adaptive Fertigung sprechen würden? Ich erinnere mich noch an Diskussionen, bei denen „Industrie 4.0“ als Science-Fiction belächelt wurde. Heute bauen Siemens und NVIDIA die erste vollständig KI-gesteuerte adaptive Produktionsstätte – und zwar nicht irgendwo, sondern im Siemens-Werk in Erlangen. 2026 soll es losgehen.
Herzstück dieser Revolution ist ein sogenanntes „KI-Gehirn“. Es verbindet softwaredefinierte Automatisierung mit industrieller Betriebssoftware und nutzt NVIDIAs Omniverse-Bibliotheken sowie KI-Infrastruktur. Klingt komplex. Ist es auch.
Aber das Prinzip ist bestechend einfach: Fabriken können ihren digitalen Zwilling kontinuierlich analysieren, Verbesserungen virtuell testen und validierte Erkenntnisse direkt in betriebliche Änderungen umsetzen. Ohne monatelange Planungsphasen. Ohne teure Fehlversuche. Das Ergebnis? Schnellere Entscheidungen vom Design bis zur Bereitstellung, gesteigerte Produktivität und drastisch reduzierte Ausfallzeiten.
Erste Kunden evaluieren bereits einige dieser Funktionen. Foxconn. HD Hyundai. KION Group. PepsiCo. Namen, die man kennt.
Besonders spannend wird es bei PepsiCo. Der Getränke- und Snack-Riese nutzt Siemens‘ Digital Twin Composer, um ausgewählte US-Fertigungs- und Lagerstandorte in hochpräzise 3D-Digitalzwillinge zu verwandeln. Jede Maschine, jedes Förderband, jede Palettenroute wird mit physikalischer Genauigkeit nachgebildet.
Die Ergebnisse sprechen Bände: 20 Prozent mehr Durchsatz im ersten Einsatz. Designzyklen, die sich nahezu um die Hälfte verkürzen. Fast 100 Prozent Validierungserfolg bei Designs. Kapitalausgaben sinken um 10 bis 15 Prozent, weil versteckte Kapazitäten aufgedeckt werden.
KI-Agenten simulieren, testen und verfeinern Systemänderungen – und identifizieren bis zu 90 Prozent potenzieller Probleme, bevor auch nur ein Schraubenschlüssel angesetzt wird. Das ist keine Zukunftsmusik mehr. Das passiert jetzt.
Die Partnerschaft beschränkt sich nicht auf Fertigungshallen. Siemens und NVIDIA zielen auch auf die Grundlagen der KI-Revolution selbst ab: elektronische Design-Automatisierung (EDA). Halbleiter-Design gehört zu den rechenintensivsten Workflows überhaupt. Moderne Systems-on-Chip überschreiten mittlerweile die 100-Milliarden-Transistoren-Marke.
Siemens wird NVIDIAs CUDA-X-Bibliotheken, PhysicsNeMo und GPU-Beschleunigung in sein EDA-Portfolio integrieren – mit Schwerpunkt auf Verifikation, Layout und Prozessoptimierung. Das Ziel? Zwei- bis zehnfache Beschleunigung in kritischen Workflows.
Wer glaubt, das sei nur für Chip-Hersteller relevant, übersieht das große Bild. Schnellere Chip-Designs bedeuten schnellere Innovationszyklen. Schnellere Innovationszyklen bedeuten schnellere Markteinführungen. Und schnellere Markteinführungen bedeuten Wettbewerbsvorteile.
Gemeinsam entwickeln Siemens und NVIDIA eine reproduzierbare Blaupause für AI Factories der nächsten Generation. Diese Fabriken müssen extremen Anforderungen gerecht werden: steigende Energiedichte, hochperformantes Computing, effiziente Kühlung und fortschrittliche Automatisierung.
Die Herausforderung ist gewaltig. Gigawatt-Scale AI-Infrastrukturen benötigen präzise Planung von Energie, Kühlung und Automatisierung über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Planung über das Design bis zur Bereitstellung und zum Betrieb. NVIDIA bringt seinen Fahrplan für die KI-Plattform ein, einzigartiges Know-how zur KI-Infrastruktur und ein starkes Partner-Ökosystem. Siemens steuert seine Stärken im Bereich Energieinfrastruktur, Elektrifizierung, Netzwerkintegration und Automatisierung bei.
Das Versprechen? KI-Infrastrukturen im industriellen Maßstab schneller ausrollen, energieeffizienter und resilienter machen. Weltweit.
Schauen wir uns die Zahlen an. Der globale Markt für industrielle KI erreichte 2024 bereits 43,6 Milliarden Dollar. Bis 2030 soll er auf 153,9 Milliarden Dollar anwachsen – bei einer jährlichen Wachstumsrate von 23 Prozent.
Der breitere Industrie-4.0-Markt zeigt ähnliche Dynamiken. Von 260,4 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf 747,4 Milliarden Dollar bis 2030. Das ist keine graduelle Verbesserung. Das ist eine fundamentale Verschiebung.
Und trotzdem? Die meisten Unternehmen verschlafen die Entwicklung. McKinseys 2025er-Umfrage zur KI-Adoption zeigt: 88 Prozent der befragten Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion. Klingt beeindruckend. Aber etwa zwei Drittel haben noch nicht damit begonnen, KI unternehmensweit zu skalieren.
Die Adoption konzentriert sich auf spezifische Bereiche: IT, Marketing, Vertrieb. Wissensmanagement hat kürzlich aufgeholt. Aber die wirkliche Transformation – die Integration über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg? Die lässt noch auf sich warten.
NVIDIA stellte auf der CES 2026 auch seine neue Rubin-Plattform vor – das Fundament für industrielle KI im großen Maßstab. Rubin besteht aus sechs komplementären Chips, die für agentische KI, Mixture-of-Experts-Modelle und Long-Context-Reasoning optimiert sind.
Die Zahlen sind beeindruckend. Die Vera Rubin NVL72-Lösung liefert 3.600 Petaflops NVFP4-Inferenz-Rechenleistung. Jede GPU bringt 3,6 Terabyte pro Sekunde Bandbreite. Das komplette Rack? 260 Terabyte pro Sekunde aggregierte Konnektivität. Das übertrifft die Bandbreite des gesamten Internets.
Was bedeutet das konkret? KI-Token-Kosten sinken um das Zehnfache. GPUs, die für das Training von Mixture-of-Experts-Modellen benötigt werden? Viermal weniger als bei der Vorgängergeneration Blackwell.
Adaptive Produktion ist mehr als ein Buzzword. Es geht um Fertigungssysteme, die in Echtzeit auf Veränderungen reagieren: schwankende Nachfrage, Qualitätsvariationen, Terminänderungen. Traditionelle Produktionssysteme sind für konstante, hochvolumige Fertigung standardisierter Produkte optimiert. Aber was, wenn sich die Nachfrage ändert? Wenn Märkte fragmentieren? Wenn Produktzyklen kürzer werden?
Adaptive Produktion adressiert genau diese Herausforderungen. KI-Systeme analysieren kontinuierlich Produktionsparameter, erkennen Abweichungen und implementieren autonom Prozessanpassungen. Das Ergebnis? Ressourcen werden optimal verteilt, Verschwendung minimiert, Workflows optimiert.
Predictive Maintenance ist ein perfektes Beispiel. KI-gestützte Systeme nutzen Sensordaten und Machine-Learning-Algorithmen, um Geräteausfälle vorherzusagen – bevor sie auftreten. Proaktiv Probleme adressieren, bevor sie zu kostspieligen Ausfallzeiten eskalieren. Klingt simpel. Ist es aber nicht.
Bei all der Euphorie sollten wir ehrlich sein: Die Umsetzung ist alles andere als trivial. Hersteller stehen vor der Herausforderung, gleichzeitig zwei Transformationen zu managen – Migration in die Cloud und Adoption von KI-Technologien. Kulturelle und strukturelle Barrieren bleiben bestehen: Zurückhaltung beim Datenaustausch zwischen Funktionsteams, Unsicherheit über KIs Auswirkungen auf Arbeitsplätze, uneinheitliche Governance-Modelle.
Datenqualität ist ein weiterer Knackpunkt. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, die sie füttern. Unvollständige, inkonsistente oder ungenaue Daten führen unweigerlich zu falschen Vorhersagen und suboptimalen Entscheidungen. Die Integration von Legacy-Systemen mit modernen KI-Plattformen? Eine persistent technische Herausforderung.
Viele Fertigungsstandorte arbeiten mit Legacy-Systemen, die potenziell inkompatibel mit modernen KI-Plattformen sind. Das erfordert sorgfältige Architekturplanung und gestaffelte Migrationsstrategien. Datenkomplexität multipliziert sich, wenn Hersteller mehrere unverbundene Systeme betreiben, die Betriebsdaten über Standorte, Regionen und Lieferkettenpartner hinweg erfassen.
Eine Deloitte-Umfrage aus 2025 unter 600 Fertigungsverantwortlichen zeigt: 80 Prozent planen, 20 Prozent oder mehr ihrer Verbesserungsbudgets in Smart Manufacturing zu investieren. Aber hier ist der interessante Teil: Die Befragten sehen Smart Manufacturing weitgehend als primären Wettbewerbstreiber – mit Fokus auf verbesserter Produktionsleistung, gesteigerter Mitarbeiterproduktivität und freigesetzter Fertigungskapazität.
Agentic AI – also KI, die eigenständig begründen, planen und handeln kann – wird die Fertigung deutlich aufwerten. Fast ein Viertel (22 Prozent) der Hersteller plant, physische KI (verkörperte Robotersysteme mit größerer Autonomie) innerhalb von nur zwei Jahren einzusetzen. Das ist mehr als eine Verdopplung gegenüber den aktuellen 9 Prozent.
Aber – und das ist entscheidend – Forschungen zeigen, dass mehr als 81 Prozent der Arbeitsstunden in der Fertigung voraussichtlich menschlich gesteuert bleiben, selbst wenn KI spezifische Funktionen beschleunigt. Kreativität. Zusammenarbeit. Kritisches Denken. Anpassungsfähigkeit. Emotionale Intelligenz. Das sind Skills, die einzigartig menschlich bleiben und in Wettbewerbskontexten zunehmend wertvoll werden.
Deutschland hat bei Industrie 4.0 lange eine Vorreiterrolle beansprucht. Aber die Realität? Ernüchternd. Viele Unternehmen stecken in Pilotprojekt-Schleifen fest. Sie testen KI-Lösungen, sammeln Erkenntnisse – und skalieren dann doch nicht.
Die Siemens-NVIDIA-Partnerschaft zeigt, wohin die Reise geht. Unternehmen, die KI nicht als Tool zur Ergänzung menschlicher Expertise verstehen, sondern als fundamentale Betriebssystem-Schicht integrieren, werden sich Wettbewerbsvorteile sichern.
Das erfordert mehr als Technologie-Deployment. Kulturelle Transformation. Investitionen in Workforce-Reskilling und Upskilling. KI-Fähigkeiten, um Wissenstransfer von erfahrenen zu neuen Mitarbeitern zu beschleunigen. Klare Governance-Strukturen für KI-Investitionspriorisierung und Accountability.
Wer zögert und fragmentierte Datensysteme sowie traditionelle analoge Prozesse beibehält, riskiert fundamentale Wettbewerbsnachteile. Fortgeschrittenere Wettbewerber nutzen Echtzeit-Insights, um Marktstörungen zu antizipieren, Produktionseffizienz zu optimieren und maßgeschneiderte Produkte zu wettbewerbsfähigen Kosten zu liefern.
Die Siemens-NVIDIA-Partnerschaft ist mehr als eine strategische Kooperation. Sie reflektiert die Erkenntnis, dass KI, beschleunigtes Computing und digitale Zwillinge Wettbewerbsvorteile in der globalen Fertigung fundamental neu definieren werden.
Der globale Markt für industrielle KI wächst mit 23 Prozent jährlich. Das ist kein Hype. Das ist strukturelle Transformation. Die Unternehmen, die jetzt investieren, werden in drei Jahren die Standards setzen. Die anderen? Werden versuchen aufzuholen.
PepsiCo, Foxconn, HD Hyundai, KION Group – sie alle evaluieren bereits diese Funktionen. Sie berichten von messbaren operativen Verbesserungen. Das validiert, dass industrielle KI-Technologien konkreten Business-Value liefern, wenn sie systematisch eingesetzt werden.
Aber Technologie allein reicht nicht. Erfolgreiche Organisationen werden geschlossene Mensch-Roboter-Skill-Loops designen – wo menschliche Expertise kontinuierlich Maschinen-Fähigkeiten verbessert, während automatisierte Unterstützung menschliche Leistung steigert. Unternehmen, die das nicht umsetzen, werden mit 20 Prozent höheren Downtime- und Retraining-Kosten sowie reduzierter operativer Effizienz konfrontiert sein.
Kennen Sie das Gefühl, wenn Sie spüren, dass sich gerade etwas Grundlegendes verändert? Genau das passiert in der Industrie. Und wer jetzt noch an der Seitenlinie steht, wird bald feststellen: Die Konkurrenz ist schon drei Runden weiter.
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