Open Source mit Haken: Wie Nvidia das autonome Fahren an sich bindet
Nvidia stellt seine neue Entwicklerplattform für autonomes Fahren als Open Source bereit. Doch die auf der CES präsentierte Offenheit hat ihre Grenzen.
Auf der CES 2026 stellte Jensen Huang, CEO des US-Chipgiganten Nvidia, die neue Open-Source-Plattform Alpamayo für selbstfahrende Autos vor.
Foto: picture alliance / Kyodo
Eine der bedeutendsten Ankündigungen auf der diesjährigen Consumer Electronics Show (CES) war die Vorstellung von Alpamayo, das ist Nvidias KI-Entwicklungsumgebung für autonomes Fahren. Die Plattform umfasst offene Vision-Language-Action-Modelle (VLA) mit bis zu 10 Mrd. Parametern sowie Simulationsumgebungen, die sowohl Wahrnehmungen als auch erklärbare Entscheidungslogik integrieren und den unterschiedlichen Entwicklerteams als gemeinsame Arbeitsbasis dienen. Pilotanwender ist eine Robotaxi-Allianz mit Lucid und Nuro. Auch Mercedes-Benz hat bereits angekündigt, noch in diesem Jahr ein neues Fahrerassistenzsystem auf Basis der Nvidia-Technologie in den USA einzuführen.
Technologisch adressiert Alpamayo ein Grundproblem der autonomen Fahrzeuge: die Vielzahl an Sonderfällen, bei denen eine klassische, deterministische Steuerlogik versagt. Durch das neue „Chain-of-Thought-Reasoning“ kann Alpamayo laut Nvdia jetzt nicht nur Aktionen planen, sondern auch die kausalen Schritte dahinter transparent machen. Das wäre ein Meilenstein, denn damit würden die Validierung und die Fehlerbehebung verbessert. Vor allem würde es eine regulatorische Nachvollziehbarkeit der autonomen Entscheidungen schaffen.
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Nvidia setzt bei Automobilplattform auf Open-Source-Modell
Nicht nur die neue technische Leistungsfähigkeit überraschte bei der Vorstellung in Las Vegas, sondern auch das Vertriebsmodell: Alpamayo wird zusammen mit den Trainingsdaten und der Simulationsumgebung als Open Source bereitgestellt. Der Quellcode ist also öffentlich zugänglich. Diese Offenheit wird vielfach gelobt. „Die Entscheidung, Alpamayo allgemein zugänglich zu machen, ist bahnbrechend, das erlaubt uns, Systeme in einem noch nie dagewesenen Umfang zu trainieren; was wiederum die Flexibilität und Ressourcen schafft, damit autonomes Fahren Mainstream werden kann“, sagte Wei Zhan, Co-Direktor von Berkeley DeepDrive.
Doch es gibt auch Kritik an dieser Offenlegung. „Nvidia hat eine beeindruckende KI-Entwicklungsplattform offengelegt, die die Einstiegshürden senkt, aber gleichzeitig die Entwickler und Partner in das Nvidia-Ökosystem zwingt“, gibt Shunan Liu, Analyst bei AInvest, zu bedenken. Damit meint er, dass Alpamayo Nvidia Prozessoren und weitere proprietäre Software benötigt. Er glaubt, dass Alpamayo ein besonders cleverer Trick sei, um die Entwickler an Nvidia-Hardware zu binden.
Wie offen ist Open Source?
Open Source bedeutet keine vollständige Unabhängigkeit und Wahlfreiheit. Das zeigt sich derzeit ganz besonders bei der intensiven Diskussion in der IT-Welt zum Thema digitale Souveränität. Bei vielen Politikern gilt Open Source inzwischen als eine Art Universallösung für alle Abhängigkeiten – was falsch ist. Knapp gesagt: Open Source verschiebt nur die Abhängigkeiten. Wer beispielsweise die Open-Source-Software LibreOffice statt Microsoft Office installiert, nutzt zumeist Windows und ist außerdem auch von amerikanischen oder asiatischen Hardwareherstellern abhängig.
Damit ist Open Source genau genommen nur ein Vertriebsmodell. Es bedeutet, dass der Quellcode offen ist und kostenfrei genutzt und verändert werden kann – allerdings mit Auflagen: Wer den Code ändert, muss den neuen Code an die Community zurückgeben.
Hardware-Alternativen zu Nvidia?
Somit steht es AMD, Intel, Qualcomm, Apple und vielen anderen Anbietern völlig frei, Alpamayo auf ihre Plattformen zu portieren und diese den OEMs als Alternative zur Verfügung zu stellen. Das wird aber nicht passieren, weil es wirtschaftlich keinen Sinn macht, denn derzeit ist die KI-Leistung von Nvidia alternativlos. Das heißt, in der Plattformökonomie entsteht ein „Lock-in“ nicht juristisch, sondern durch Effizienzvorteile, etablierte Arbeitsabläufe und Toolchains.
Dieses Prinzip ist keineswegs neu. Das gab es in den 1970er-Jahren mit den Großrechnern (Mainframes) von IBM. In den 1990er-Jahren war vom Windows-Intel-Monopol (Wintel) die Rede. Auf dem Mobilfunkmarkt gab es Ähnliches bei Handys von Nokia und später beim iPhone. Immer wurden durch Leistungsvorteile Marktanteile gesichert, bis sich durch technologische Paradigmenwechsel oder neue Architekturen die Rahmenbedingungen änderten.
Europäische Open-Source-Initiative wurde neben Alpamayo auf der CES vorgestellt
Parallel zu Alpamayo gibt es derzeit weitere Open-Source-Initiativen. So wurde auf der CES auch eine Softwarekooperation in Form eines „Memo of Understanding“ (MoU) zwischen der Eclipse Foundation und dem deutschen Verband der Automobilindustrie (VDA) bekannt gegeben. Ziel ist es, die Kosten für Entwicklung, Integration und Wartung von nicht differenzierenden Softwarekomponenten bis zu 40 % zu reduzieren und die Markteinführungszeit bis zu 30 % zu verkürzen.
Erreicht werden soll das durch gemeinsame, herstellerneutrale Basisschichten, modulare Architekturen und interoperable Werkzeuge. Dafür gibt es Sammlung integrierter Softwarekomponenten, sogenannte Stacks. Beispiele in der Praxis zeigen, dass Open-Source-Stacks wie Eclipse S-CORE bereits als Referenzarchitektur für sichere, zertifizierbare Software dienen und bis 2030 in Serienprogramme überführt werden können.
Die europäischen Akteure setzen außerdem auf ergänzende Strategien, etwa auf die auf Fahrzeugdatenräume, die auf Gaia-X basieren, oder auf die offenen Plattformen bei Bosch, Cariad und Continental. Neben der Interoperabilität sollen damit Datenhoheit und langfristige Wartbarkeit sichergestellt werden. Das heißt, während Nvidias Ansatz auf eine schnelle Industrialisierung autonomer Funktionen mit einem hohen Grad an Integration abzielt, orientieren sich die europäischen Open-Source-Initiativen auf Modularität, Interoperabilität und langfristige Anpassbarkeit.
Automobilhersteller: Abwägen zwischen Effizienz und Unabhängigkeit von Nvidia
Fazit: Alpamayo ist kein Geschenk, sondern ein technologisch wichtiger Beitrag zur weiteren Entwicklung des autonomen Fahrens – mit klaren Vor- und Nachteilen. Dass Alpamayo in der Nutzung offen ist, senkt die Eintrittsbarrieren und schafft gemeinsame hoch performante Entwicklungsumgebungen. Doch das gibt es nicht umsonst: Der Preis ist die systemische Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter.
Für die Automobilindustrie bedeutet das, sich bewusst zwischen Effizienz, Kontrolle und strategischer Unabhängigkeit zu entscheiden. Dabei ist zu beachten, dass eine Plattformdominanz nie absolut und endgültig ist. Ob sich die parallelen europäischen Open-Source-Ansätze zu tragfähigen Alternativen entwickeln werden, hängt weniger von den Lippenbekenntnissen zur Offenheit ab als viel mehr von den Fähigkeiten, konkrete, messbare Effizienz- und Interoperabilitätsgewinne in reale Fahrzeugfunktionen umzusetzen.
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