Gestapelte Logikchips sollen 2028 Realität werden. Nvidia will bei seiner übernächsten Generation Feynman mehrere GPU-Dies für seine KI-Beschleuniger übereinanderstapeln. Das bestätigte Firmenchef Jensen Huang bei der Eröffnung der Hausmesse GTC 2026 (im Video ab 2:12:33).

Eine GPU-Skizze auf Nvidias Roadmap sieht daher deutlich kleiner aus als die nächsten beiden KI-Beschleuniger Rubin sowie Rubin Ultra. Dort sitzen GPU-Dies und Speicherstapel nebeneinander, wobei ein Silizium-Interposer die Datenverbindungen herstellt. Diese Konstruktion nennen Hersteller 2,5D-Stacking.

Hitzeentwicklung problematisch

3D-Stacking mit mehreren Logikchips übereinander hat Vorteile, vor allem bei der Signalführung. Bisher konnten Chipfertiger allerdings ein Problem noch nicht für ein Serienprodukt lösen: die Wärmeabfuhr der unteren Dies. Die Kühllösung wird bei Feynman besonders spannend, da der KI-Beschleuniger über 2000 Watt elektrische Leistungsaufnahme gehen könnte. Zu den Details hat sich Nvidia bislang allerdings nicht geäußert.

3D-Stacking gibt es bislang nur mit Cache-Chiplets in größerem Maßstab. Der Chipauftragsfertiger TSMC und AMD etwa stapeln bei den Ryzen-X3D-Prozessoren CPU-Chiplets und Level-3-Cache. In dem Fall erzeugt der Speicher wenig Abwärme, sodass die Kühlung hinhaut. AMD forscht ebenfalls an komplexeren 3D-Stacking-Konstruktionen.

Erste Generation mit angepasstem HBM

Zusätzlich zur Stapelbauweise will Nvidia bei Feynman erstmals Custom High-Bandwidth Memory (cHBM) einsetzen. Dabei handelt es sich um einen Vorstoß der Speicherhersteller Samsung, SK Hynix und Micron sowie Zulieferern wie Marvell: Kunden wie Nvidia können beim cHBM eigene Logik zur Ansteuerung der Speicherstapel entwerfen und diese in eigene Prozessoren oder GPUs integrieren.

Bisher sitzt die Logik immer in einem Basis-Die, das die Speicherhersteller produzieren und unter die DRAM-Ebenen setzen. Der größte Nachteil dabei: Die Fertigungstechnik der Speicherhersteller ist auf DRAM spezialisiert. Wandern die Basis-Die-Transistoren in eine CPU oder GPU, kann sie etwa TSMC mit Logikfokus produzieren. Das spart potenziell Platz und erhöht die Effizienz. Zudem können Kunden die cHBM-Ansteuerung so an die eigenen Bedürfnisse anpassen.

Zusätzlich zu Feynman erscheint 2028 eine Fülle neuer Chips: Nvidias eigener ARM-Prozessor Rosa, der Netzwerkprozessor Bluefield-5, mehrere Switches und der auf Inferenz spezialisierte KI-Beschleuniger LP40 in Kooperation mit Groq.

(mma)

Der estnische Fahrdienstvermittler Bolt plant eine Zusammenarbeit mit Nvidia im Bereich Robotaxis. Während Nvidia die Technologie liefern soll, will Bolt Daten aus seinem Fahrbetrieb beisteuern.

Die technische Grundlage liefert Nvidias Drive Hyperion, eine Plattform, die Hardware, Sensorik und Software für den Einsatz von Robotaxis auf Level-4-Niveau bündelt. Bolt wiederum will seine umfangreichen Fahrdaten nutzen, um darauf basierende KI-Systeme zu trainieren. Darüber hinaus bleibt die Partnerschaft vage: Konkrete Schritte und ein Zeitplan nennen die Partner nicht.

Wahrung der Privatsphäre

Bolt stellt heraus, dass die Verarbeitung der Flottendaten unter Wahrung der Privatsphäre erfolgen und den Anforderungen der DSGVO sowie europäischen Cybersicherheitsstandards entsprechen soll. Zudem will das Unternehmen zentrale Werkzeuge, Schnittstellen, Referenzimplementierungen und mehr als Open Source zugänglich machen, um europäische Unternehmen und Forschungseinrichtungen zu stärken und die Abhängigkeit von außereuropäischen Ökosystemen zu verringern.

Für Bolt ist die Partnerschaft ein strategischer Schritt, um sich im entstehenden Markt für autonome Fahrdienste zu positionieren, ohne selbst die zugrunde liegende Technologie entwickeln zu müssen.

Mehrere Partnerschaften

Ende 2025 hatte Bolt bereits eine Zusammenarbeit mit dem Autokonzern Stellantis angekündigt sowie eine Partnerschaft mit dem chinesischen Entwickler Pony.ai, der in China fahrerlose Robotaxi-Dienste betreibt. Mit Stellantis will Bolt Testfahrzeuge für den Einsatz in europäischen Ländern entwickeln mit dem Ziel einer industriellen Produktion ab 2029.

US-Anbieter treiben derweil eigene Robotaxi-Projekte voran: Waymo betreibt in den USA bereits kommerzielle Robotaxi-Dienste und plant, diese 2026 nach London auszuweiten. Auch Uber und Lyft treiben entsprechende Projekte voran und wollen dort noch in diesem Jahr erste Robotaxi-Tests starten. Beide Unternehmen planen zudem Tests in Deutschland. Bis zu einem kommerziellen Einsatz dürfte allerdings noch einige Zeit vergehen.

(tobe)

Coding-Agenten wie Claude Code und Codex CLI versprechen eine schnellere Entwicklung, doch Studien zeigen, dass der Aufwand sich häufig ins Promptschreiben, in Codereviews und das Warten auf Ergebnisse verschiebt. Hier setzt das in Go geschriebene Open-Source-Framework Gas Town an: Statt einzelne Agenten zu verbessern, orchestriert es viele Agenten gleichzeitig, die nach festen Rollen zusammenarbeiten und deren Fehler durch die Orchestrierungsschicht kompensiert werden.

Der Entwickler Steve Yegge hat Gas Town nach den Konzepten von Temporal und Kubernetes im Dezember 2025 entwickelt und Anfang Januar 2026 der Öffentlichkeit vorgestellt (Beitrag auf Medium und GitHub).

Der Name Gas Town ist der gleichnamigen postapokalyptischen Raffineriestadt aus der Mad-Max-Filmreihe entlehnt. Die chaotischen Zustände in der Stadt repräsentieren das Chaos, das sich oft bei der Koordination mehrerer Coding-Agenten ergibt. Um dieses Chaos Herr zu werden, gibt es feste Rollen und Abläufe.

Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Framework: Gas Town orchestriert Coding-Agenten nach Kubernetes-Vorbild“.
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