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Earnings season gathered momentum during the last week, with 76 S&P 500 companies reporting results across key sectors, including Financials, Communication Services, Consumer Discretionary, Industrials, and Energy.

The results offered a fresh look at corporate earnings growth and revenue trends across banking, consumer spending, industrial activity, and energy markets.

EARNINGS ROUNDUP:

BOTTOM LINE: Of the 76 companies reporting, 62 firms (~82%) exceeded EPS expectations, while 10 fell short and 4 matched estimates. Notably, 60 firms (~79%) posted Y/Y earnings growth.

TOP LINE: Of the 76 companies reporting, 48 firms (63%) exceeded revenue expectations, while 28 fell below analyst estimates. Notably, 64 firms (~84%) posted Y/Y revenue growth.

[Revenue and EPS] Earnings Scoreboard (Seeking Alpha)

LET’S TAKE A LOOK AT SOME OF THE COMPANIES THAT REPORTED EARNINGS THIS WEEK:

TESLA (TSLA [https://seekingalpha.com/symbol/TSLA]) — Adjusted EPS of $0.48 beat the $0.45 consensus, and revenue of $28.05B edged past estimates despite being flat Y/Y. Free cash flow rebounded to $1.53B, while capital spending reached $4.7B; the company lowered its 2026 capex forecast to $20B from $25B.

META PLATFORMS (META [https://seekingalpha.com/symbol/META]) — Revenue jumped 26% Y/Y to $64.6B, beating estimates, while adjusted EPS was $7.40 excluding a $9.89B legal charge. Meta forecast Q4 revenue of $73B–$76B and 2026 capex of $135B–$145B as AI spending remains a central focus.

AT&T (T [https://seekingalpha.com/symbol/T]) — Revenue and adjusted EPS beat expectations, with free cash flow at $5.0B and adjusted EBITDA up 5.4% Y/Y to $12.5B. Postpaid phone additions missed expectations; AT&T raised its 2026 adjusted EPS outlook to around $2.40.

NETFLIX (NFLX [https://seekingalpha.com/symbol/NFLX]) — EPS of $0.87 beat consensus by $0.05, but revenue of $12.87B narrowly missed estimates despite 12% Y/Y growth. Netflix lowered its 2026 advertising revenue target to $2.7B from about $3B, citing a slower rollout of ad-product capabilities.

GE AEROSPACE (GE [https://seekingalpha.com/symbol/GE]) — Adjusted EPS of $2.25 beat estimates by $0.23, while adjusted revenue of $13.29B topped consensus by $407M. Orders surged 49% to $19B, and GE raised its 2026 outlook, supported by demand for engines and commercial services.

IBM (IBM [https://seekingalpha.com/symbol/IBM]) — EPS of $2.95 beat the $2.88 consensus, while revenue of $17.1B topped estimates of $16.87B. IBM maintained its 2026 revenue-growth outlook of 4%–5%; software and infrastructure both beat consensus.

PROCTER & GAMBLE (PG [https://seekingalpha.com/symbol/PG]) — Fiscal Q1 2027 sales rose 4% Y/Y to $23.3B, while core EPS increased 1% to $2.00. P&G maintained its full-year organic sales and core EPS growth outlook but raised its estimated after-tax cost headwind to $1.4B.

LOCKHEED MARTIN (LMT [https://seekingalpha.com/symbol/LMT]) — Q3 sales increased 11% Y/Y to $20.7B, while diluted EPS rose to $7.97 from $6.95. The company raised its 2026 outlook for the second consecutive quarter and reported a record $292B backlog, including $52.5B tied to a multiyear PAC-3 missile interceptor award.

RTX (RTX [https://seekingalpha.com/symbol/RTX]) — Adjusted EPS of $2.26 beat consensus by $0.48, while revenue of $24.97B topped estimates by about $860M. RTX raised its 2026 adjusted EPS outlook to $7.65–$7.75 and free cash flow guidance to $9.0B–$9.2B; its backlog reached a record $340B.

GENERAL MOTORS (GM [https://seekingalpha.com/symbol/GM]) — Adjusted EPS of $3.70 beat the $3.57 consensus, while revenue rose 2.9% Y/Y to $50.02B, topping estimates. GM narrowed its 2026 adjusted EBIT outlook to $14.5B–$15.5B and announced a new $20B share-repurchase program.

Earnings season accelerates next week, with mega-cap technology leaders Microsoft (MSFT [https://seekingalpha.com/symbol/MSFT]), Alphabet (GOOG [https://seekingalpha.com/symbol/GOOG]) and Amazon (AMZN [https://seekingalpha.com/symbol/AMZN]) in focus alongside Tesla (TSLA [https://seekingalpha.com/symbol/TSLA]), Netflix (NFLX [https://seekingalpha.com/symbol/NFLX]) and Intel (INTC [https://seekingalpha.com/symbol/INTC]). Industrial and defense heavyweights Boeing (BA [https://seekingalpha.com/symbol/BA]), GE Aerospace (GE [https://seekingalpha.com/symbol/GE]) and RTX (RTX [https://seekingalpha.com/symbol/RTX]) are also due to report, alongside financial firms American Express (AXP [https://seekingalpha.com/symbol/AXP]) and Blackstone (BX [https://seekingalpha.com/symbol/BX]), and energy companies SLB (SLB [https://seekingalpha.com/symbol/SLB]) and Halliburton (HAL [https://seekingalpha.com/symbol/HAL]).

MORE ON META, TESLA, ETC.

* GE Aerospace: AI Turmoil, Q3 Numbers In Hand, And Why I'm Turning Bullish (Upgrade) [https://seekingalpha.com/article/4956750-ge-aerospace-ai-turmoil-q3-numbers-in-hand-and-why-im-turning-bullish-upgrade]
* Meta: The Price Of Compounding [https://seekingalpha.com/article/4956731-meta-the-price-of-compounding]
* Meta: Muse Defuses AI Debt Time-Bomb Fears [https://seekingalpha.com/article/4956635-meta-muse-defuses-ai-debt-time-bomb-fears]
* GM locked in arbitration with VAC after ending rare-earth magnet supply deal [https://seekingalpha.com/news/4656444-gm-vac-arbitration-rare-earth-supply-deal]
* SpaceX says Tesla merger needs Musk’s approval, discloses megapack purchases [https://seekingalpha.com/news/4656357-spacex-says-tesla-merger-needs-musks-approval-discloses-megapack-purchases]

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Industrial companies remained in the spotlight this week as investors digested quarterly results from General Electric (GE [https://seekingalpha.com/symbol/GE]), Lockheed Martin (LMT [https://seekingalpha.com/symbol/LMT]), RTX (RTX [https://seekingalpha.com/symbol/RTX]), 3M (MMM [https://seekingalpha.com/symbol/MMM]), and Bloom Energy (BE [https://seekingalpha.com/symbol/BE]), among others.

The Industrial Select Sector SPDR ETF (XLI [https://seekingalpha.com/symbol/XLI]) fell 2.3% over the past week, compared with a 1% decline in the S&P 500 (SP500 [https://seekingalpha.com/symbol/SP500#source=section%3Amain_content%7Cbutton%3Abody_link%7Cfirst_level_url%3Anews]). On a YTD basis, XLI has underperformed the broader market with 6.3% returns, while the S&P 500 has gained nearly 12%.

EARNINGS ROUNDUP

BOTTOM LINE (EPS [https://seekingalpha.com/symbol/EPS]): Out of 20 financial companies that reported earnings this week, 17 beat analysts' estimates, two missed, and one reported in line with expectations.

TOP LINE (REVENUE): 16 companies beat revenue estimates, while four missed.

BELOW ARE SOME OF THE KEY COMPANIES THAT REPORTED EARNINGS THIS WEEK:

GE Aerospace (GE [https://seekingalpha.com/symbol/GE]) reported [https://seekingalpha.com/news/4654396-ge-aerospace-beats-estimates-as-engine-demand-drives-outlook] better-than-expected third-quarter earnings and revenue Tuesday as demand for commercial jet engines and maintenance services helped the aircraft engine manufacturer raise its full-year financial outlook.

Lockheed Martin (LMT [https://seekingalpha.com/symbol/LMT]) reported better-than-expected third-quarter results, fueled by strong global defense demand and a growing order backlog. The company surpassed Wall Street forecasts [https://seekingalpha.com/news/4655775-lockheed-martin-beats-q3-estimates-lifts-2026-sales-and-earnings-outlook] for both revenue and earnings, prompting management to raise its full-year financial outlook for the second consecutive quarter.

RTX (RTX [https://seekingalpha.com/symbol/RTX]) reported better-than-expected third-quarter earnings and revenue [https://seekingalpha.com/news/4654546-rtx-beats-estimates-as-aerospace-defense-demand-drives-growth] as demand for commercial aerospace equipment and defense systems helped the company raise its full-year financial outlook.

3M (MMM [https://seekingalpha.com/symbol/MMM]) reported better-than-expected third-quarter earnings as the industrial conglomerate benefited from stronger organic sales [https://seekingalpha.com/news/4654542-3m-beats-estimates-as-profit-margins-expand-outlook-improves], improved productivity, and expanding profit margins. The company also raised its full-year earnings outlook.

Bloom Energy (BE [https://seekingalpha.com/symbol/BE]) easily beat expectations for Q3 [https://seekingalpha.com/news/4656548-bloom-energy-slides-as-q3-beat-and-raise-clouded-by-cash-outflows-expansion-costs] adjusted earnings and revenue while raising its outlook for the full year, suggesting investors are focusing on cash generation and the cost of sustaining the company's rapid expansion.

EARNINGS NEXT WEEK

For the upcoming week, investors will continue to watch earnings from the industrial sector, such as Boeing (BA [https://seekingalpha.com/symbol/BA]), Caterpillar (CAT [https://seekingalpha.com/symbol/CAT]), United Parcel Service (UPS [https://seekingalpha.com/symbol/UPS]), and FedEx (FDX [https://seekingalpha.com/symbol/FDX]).

MORE ON STATE STREET INDUSTRIAL SELECT SECTOR SPDR ETF

* Backlogs For Industrials Are Rising Going Into Earnings [https://seekingalpha.com/article/4955544-backlogs-for-industrials-are-rising-going-into-earnings]
* Why I Monitor XLI And XLB As Leading Indicators For S&P 500 [https://seekingalpha.com/article/4953753-why-i-monitor-xli-and-xlb-as-leading-indicators-for-s-and-p-500]
* S&P 500 Sector Outlook: Favor XLC And XLK, Underweight XLP As Earnings Leadership Remains Uneven [https://seekingalpha.com/article/4952969-s-and-p-500-sector-outlook-favor-xlc-and-xlk-underweight-xlp-as-earnings-leadership-remains-uneven]
* American Airlines, Alaska Air lead list of undervalued industrial stocks [https://seekingalpha.com/news/4655108-american-airlines-alaska-air-lead-list-of-undervalued-industrial-stocks]
* S&P 500 sectors face strong historical tailwinds after mid-October close [https://seekingalpha.com/news/4652960-sp-500-sectors-face-strong-historical-tailwinds-after-mid-october-close]

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Die rasche Expansion der KI treibt eine beispiellose Nachfrage nach GPU-Computing an, doch Hochleistungsinfrastruktur ist weiterhin kostspielig und schwer zu verwalten. Die Nebius Group N.V. (NBIS) begegnet dieser Herausforderung, indem sie öffentliche Live-Spotpreise für GPU-Computing einführt. Die Initiative bietet Kunden mehr Transparenz bei den Computing-Kosten und erweitert ihre Möglichkeiten, auf KI-Infrastruktur zuzugreifen und dafür zu bezahlen. Sie unterstreicht außerdem Nebius' umfassendere Strategie, eine Full-Stack-KI-Cloud auf Basis der Infrastruktur von NVIDIA (NVDA) aufzubauen, die Präsenz in Europa auszubauen und Workloads von Modelltraining bis hin zu produktiver Inferenz und physischer KI zu unterstützen.

Nebius erweitert seine Preisoptionen für KI-Computing um transparente Spotpreise, Reserveauktionen, nutzungsabhängigen Zugang und ein Pilotprogramm, mit dem Kunden den Wert ungenutzter GPUs zurückgewinnen können. Dieser flexible Ansatz deckt kurzfristigen und laufenden Computing-Bedarf ab. Klarere Preise helfen Kunden außerdem, Anbieter zu vergleichen, den Einkauf zu vereinfachen und KI-Projekte vom Experiment bis zur Bereitstellung auszuweiten. Nebius baut seine KI-Computing-Präsenz in Finnland, Frankreich, dem Vereinigten Königreich, Spanien, Estland und Island aus und prüft weitere Möglichkeiten für den Ausbau. Im August erweiterte NBIS seine KI-Präsenz im Vereinigten Königreich mit NVIDIA-gestützter Infrastruktur auf dem Newport-Campus von Vantage, die verschiedene KI-Workloads unterstützt.

Die Partnerschaft mit NVIDIA stärkt die Strategie für eine Full-Stack-KI-Cloud. Die AI Cloud des Unternehmens kombiniert beschleunigtes Computing und Netzwerktechnik von NVIDIA mit kundenspezifischen Servern, maschinellen Lernwerkzeugen, verwalteter Inferenz und Infrastrukturtechnik. Das Unternehmen erweitert außerdem seine Physical AI Workbench um agentische Arbeitsabläufe für Robotik- und Industrieanwendungen. Nebius berichtet, dass Kunden ihre Entwicklungszeit um bis zu 40 % reduziert haben. Im Juni kündigte NBIS einen Ausbau fest zugesagter Kapazitäten im Vereinigten Königreich an vier Standorten im Umfang von etwa 1,7 Milliarden Pfund an. Newport erweitert Nebius' Kapazität im Vereinigten Königreich und diversifiziert zugleich die Präsenz seiner KI-Cloud.

Nebius steht jedoch in starkem Wettbewerb mit Hyperscalern und spezialisierten GPU-Cloud-Anbietern wie CoreWeave (CRWV) und Microsoft (MSFT), da transparente Preise allein keinen Vorteil bieten müssen, wenn Wettbewerber eine ähnliche Leistung zu niedrigeren Kosten anbieten.

Starker Wettbewerb beeinträchtigt die Chancen von NBIS

CRWV unternahm kürzlich einen wichtigen Schritt in seiner globalen Expansionsstrategie, indem das Unternehmen nach Indien expandierte und Pläne bekannt gab, in Zusammenarbeit mit AdaniConneX am Standort Taloja in Navi Mumbai eine KI-Rechenzentrumskapazität von 240 MW aufzubauen. CoreWeave expandierte außerdem über GPUs hinaus mit NVIDIA Vera und Vera Rubin und richtet sich an agentische KI- und Inferenz-Workloads, während das Unternehmen seine Infrastrukturstrategie vertieft. Im September führte CRWV Physical AI Field Engineering ein, ein Angebot, das Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Robotik- und anderen Entwicklungsteams dabei helfen soll, KI während des gesamten Entwicklungszyklus aufzubauen, zu validieren und einzusetzen. Im August sicherte sich CoreWeave einen mehrjährigen HRT-Auftrag zum Aufbau einer KI-Forschungsplattform mit NVIDIA Vera Rubin NVL72 und Spectrum-X-Netzwerktechnik.

Die Story wird fortgesetzt

Microsoft nutzt die Dynamik seines KI-Geschäfts und die Verbreitung von Copilot sowie den beschleunigten Ausbau seiner Azure-Cloud-Infrastruktur. Im Oktober stellte Microsoft den Surface Laptop Ultra mit NVIDIA RTX Spark vor, zusammen mit einem neuen Windows-Hybrid-Intelligence-Framework, einer überarbeiteten Windows-Suche, erweiterten Copilot-Funktionen einschließlich lokalem Dateizugriff und neuen Sicherheitsfunktionen für KI-Agenten über Microsoft Execution Containers. Kürzlich sagte Microsoft zusätzliche Investitionen von 2 Milliarden US-Dollar in der Golfregion zu und vertiefte damit seine Verpflichtungen für KI- und Cloud-Infrastruktur im Nahen Osten. Im August gab Microsoft bekannt, die ersten NVIDIA-Vera-Rubin-GPUs in Produktionsausführung an seine Rechenzentren geliefert zu haben.

NBIS: Kursentwicklung, Bewertung und Schätzungen

Die Nebius-Aktien sind seit Jahresbeginn um 105 % gestiegen, verglichen mit einem Wachstum von 10,7 % in der Branche Internet – Software und Dienstleistungen. Zacks Investment Research

Bildquelle: Zacks Investment Research

Gemessen am Kurs-Buchwert-Verhältnis werden NBIS-Aktien mit dem 4,2-Fachen gehandelt und liegen damit über dem Branchenwert von 3,6 für Internet-Software-Dienstleistungen. Zacks Investment Research

Bildquelle: Zacks Investment Research

Die Zacks-Konsensschätzung für den Gewinn von NBIS im Jahr 2026 wurde in den vergangenen 60 Tagen angehoben. Zacks Investment Research

Bildquelle: Zacks Investment Research

NBIS hat derzeit den Zacks-Rang #1 (Starker Kauf). Die vollständige Liste der heutigen Aktien mit Zacks-Rang #1 finden Sie hier.

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Nebius Group N.V. (NBIS): Kostenloser Aktienanalysebericht

Microsoft Corporation (MSFT): Kostenloser Aktienanalysebericht

NVIDIA Corporation (NVDA): Kostenloser Aktienanalysebericht

CoreWeave Inc. (CRWV): Kostenloser Aktienanalysebericht

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf Zacks Investment Research (zacks.com) veröffentlicht.

Zacks Investment Research

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Investing.com – US-Aktienindex-Futures fielen am Donnerstag deutlich, während Anleger die Quartalsergebnisse von Meta Platforms und Tesla bewerteten. Erneute Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit der Ausgaben für künstliche Intelligenz belasteten Technologieaktien.

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Die Ergebnisberichte rückten die Frage in den Mittelpunkt, ob hohe Investitionen in KI-Infrastruktur, Robotik und autonomes Fahren ausreichende Renditen erzielen können.

Um 07:16 Uhr ET waren die S&P-500-Futures um 1,1 % gefallen, die Nasdaq-100-Futures um 1,7 % und die Dow-Futures um 0,7 %.

Die Meta-Aktien fielen im vorbörslichen Handel um mehr als 1 %, obwohl die Muttergesellschaft von Facebook und Instagram die Umsatz- und Gewinnschätzungen für das dritte Quartal übertraf und für das laufende Quartal einen besser als erwarteten Umsatz prognostizierte. Der Umsatz stieg im Jahresvergleich um 26 % auf 64,60 Milliarden Dollar und lag damit über dem Konsens von 63,33 Milliarden Dollar. Der Gewinn je Aktie betrug 3,83 Dollar gegenüber Schätzungen von 3,57 Dollar. Auch die Werbeumsätze stiegen um 26 % auf 63,06 Milliarden Dollar. CEO Mark Zuckerberg sagte, die Interaktion auf Facebook und Instagram habe Rekordwerte erreicht.

Meta prognostizierte für das vierte Quartal einen Umsatz von 73 bis 76 Milliarden Dollar, womit die Mitte der Spanne über den Erwartungen lag. Gleichzeitig erhöhte das Unternehmen seine Prognose für die jährlichen Investitionsausgaben von 130 bis 145 Milliarden Dollar auf 135 bis 145 Milliarden Dollar, da es weiterhin stark in KI-Infrastruktur investiert. Zu den Ergebnissen gehörte außerdem eine Rechtsbelastung von 9,89 Milliarden Dollar im Zusammenhang mit einem Vergleich mit den Generalstaatsanwälten von 52 Bundesstaaten wegen Rechtsstreitigkeiten zur psychischen Gesundheit von Jugendlichen.

Die Tesla-Aktien fielen vorbörslich um 5,0 % auf 367,20 Dollar, da Anleger auf die Prognosen des Unternehmens zu Ausgaben, Fahrzeugverkäufen und künftigem Wachstum reagierten. Der Hersteller von Elektrofahrzeugen meldete einen bereinigten Gewinn je Aktie von 0,48 Dollar und übertraf damit die Schätzungen von etwa 0,43 bis 0,44 Dollar. Der freie Cashflow erreichte mit 1,53 Milliarden Dollar ebenfalls deutlich mehr als erwartet.

Der den Stammaktionären zurechenbare Nettogewinn sank jedoch im Jahresvergleich um 29 % auf 787 Millionen Dollar, und der Automobilumsatz ging aufgrund niedrigerer durchschnittlicher Verkaufspreise und Engpässen bei der Batterieversorgung um 3 % zurück.

Tesla senkte außerdem seine Prognose für die Investitionsausgaben des Gesamtjahres auf etwa 20 Milliarden Dollar, von mehr als 25 Milliarden. Das warf Fragen zum Tempo der KI- und Robotikinvestitionen auf. CEO Elon Musk sagte, das Unternehmen strebe bis zum Ende des Jahrzehnts einen Absatz von fünf Millionen Fahrzeugen an – deutlich unter seiner früheren Prognose von 20 Millionen. Tesla erwartet, bis Ende 2027 mit der Auslieferung humanoider Optimus-Roboter an Unternehmenskunden zu beginnen. Nennenswerte Umsätze mit Robotaxis werden erst 2027 bis 2028 erwartet.

Artikel wird fortgesetzt

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Die Aktien von International Business Machines fielen vor der Börseneröffnung um 5,7 %, obwohl die Technologiegesellschaft mit ihren Ergebnissen für das dritte Quartal die Analystenschätzungen für Gewinn und Umsatz übertraf. IBM meldete einen bereinigten Gewinn je Aktie von 2,95 Dollar gegenüber dem Konsens von 2,86 Dollar. Der Umsatz von 17,1 Milliarden Dollar lag über der Prognose von 16,82 Milliarden Dollar.

Die bereinigte Bruttomarge des Unternehmens von 58,5 % blieb jedoch hinter der Schätzung von 59,1 % zurück. IBM ließ seine Prognose für das Umsatzwachstum des Gesamtjahres zu konstanten Wechselkursen unverändert bei 4–5 %. Kommentare von CEO Arvind Krishna, wonach Unternehmenskunden hinterfragten, ob KI-Investitionen messbare Renditen erzielten, belasteten ebenfalls die Stimmung.

Lam Research fiel im vorbörslichen Handel um 8,4 %, obwohl der Anlagenhersteller für die Chipindustrie Rekordumsätze im ersten Geschäftsquartal und einen Gewinn über den Schätzungen meldete. Der Umsatz für das am 27. September 2026 beendete Quartal erreichte 8,22 Milliarden Dollar, ein Anstieg von 54 % im Jahresvergleich. Der bereinigte Gewinn je Aktie lag mit 2,20 Dollar knapp über dem Konsens von 2,18 Dollar.

Die operative Marge übertraf erstmals in der Unternehmensgeschichte 40 %. Trotz der starken ausgewiesenen Ergebnisse schienen sich Anleger darauf zu konzentrieren, was das Unternehmen nicht geliefert hatte. Die Aktie geriet angesichts erneuter Sorgen um Technologie- und KI-bezogene Aktien unter Druck.

Die CSX-Aktien stiegen vorbörslich um 2,4 %, nachdem die Güterbahn am Vorabend bessere als erwartete Ergebnisse für das dritte Quartal gemeldet hatte. Der bereinigte Gewinn erreichte 0,57 Dollar je Aktie und übertraf damit die Analystenschätzung von 0,53 Dollar. Der Umsatz stieg auf 4,02 Milliarden Dollar gegenüber der Prognose von 3,95 Milliarden Dollar. Das Betriebsergebnis belief sich auf 1,57 Milliarden Dollar und der Nettogewinn auf 1,05 Milliarden Dollar. CEO Steve Angel führte die Ergebnisse auf disziplinierte Umsetzung zurück, durch die das Unternehmen mehr Fracht befördern und zugleich seine Sicherheits- und Servicestandards einhalten konnte.

Rollins, die Muttergesellschaft des Schädlingsbekämpfungsunternehmens Orkin, fiel um 7,3 %, nachdem die Ergebnisse für das dritte Quartal hinter den Analystenerwartungen zurückgeblieben waren. Der Umsatz stieg im Jahresvergleich um 6,2 % auf 1,09 Milliarden Dollar, blieb aber unter dem Konsens von 1,11 Milliarden Dollar.

Auch das bereinigte EBITDA von 257 Millionen Dollar verfehlte die Schätzungen, während die operative Marge um 140 Basispunkte auf 20,5 % schrumpfte. Der bereinigte Gewinn je Aktie von 0,34 Dollar lag unter dem Konsens von 0,35 Dollar. CEO Jerry Gahlhoff sagte, das Unternehmen sei von seiner Leistung enttäuscht und ergreife Maßnahmen, um die Herausforderungen zu bewältigen, die die Ergebnisse beeinträchtigten.

Die Dow-Aktien stiegen im vorbörslichen Handel um mehr als 2,5 %, nachdem der Chemiehersteller einen bereinigten Gewinn für das dritte Quartal über den Erwartungen der Wall Street gemeldet hatte. Höhere Polyethylenpreise und Kostensenkungsmaßnahmen trugen dazu bei, steigende Rohstoff- und Logistikkosten auszugleichen. Der Umsatz im Segment Verpackungs- und Spezialkunststoffe stieg im Jahresvergleich um mehr als 18 % auf 5,8 Milliarden Dollar, gestützt durch höhere Preise für Polyethylen und funktionelle Polymere in allen Regionen. Dow restrukturiert außerdem seinen Betrieb, unter anderem mit Plänen, 13 % der Belegschaft abzubauen und kostenintensivere Anlagen zu schließen.

Lockheed Martin legte im vorbörslichen Handel um fast 2,5 % zu, nachdem der Rüstungskonzern seine Prognosen für den Gesamtjahresumsatz und -gewinn infolge höherer Quartalsergebnisse angehoben hatte, da geopolitische Konflikte …

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Anthropic hat sich verpflichtet, nahezu 90 Milliarden US-Dollar für Recheninfrastruktur über Nscale zu sichern: 44,6 Milliarden US-Dollar, die in einer SEC-Einreichung im September bestätigt wurden, sowie ein zweites Geschäft im Wert von etwa 45 Milliarden US-Dollar, das sich laut Bloomberg-Bericht vom 19. Oktober und bestätigender Sekundärberichterstattung in fortgeschrittenen Verhandlungen befindet. Diese zweite Zahl ist weder in einer primären Veröffentlichung von Nscale noch von Nvidia enthalten. Beide Geschäfte zielen auf den Monarch Compute Campus in West Virginia. Die Zahlen allein sind die Geschichte: Modellgewichte werden zur Massenware, und der Wettbewerb hat sich dahin verlagert, wer die Megawatt kontrolliert.

Dieser Wandel geschah nicht schrittweise. Er geschah zweimal innerhalb einer Woche. Am 20. Oktober veröffentlichte DeepSeek DeepInfer als Open Source und stellte seine Produktions-Inferenz-Engine unter Apache 2.0 bereit. Am selben Tag erreichte llm-d 1.0 auf der PyTorch Conference die allgemeine Verfügbarkeit: eine herstellerneutrale Serving-Ebene in der CNCF-Sandbox, unterstützt von Google, IBM, Red Hat, CoreWeave und NVIDIA, mit mehr als 500 Mitwirkenden aus über 25 Organisationen. IBM behauptet – laut Unternehmensangabe –, dass das Selbsthosting mit llm-d bei der GLM-5.2-Bereitstellung auf 544 H100s gegenüber kommerzieller API-Preisgestaltung eine Kostensenkung um das Fünf- bis Zehnfache auf etwa 0,11 US-Dollar pro Million Token ermöglichte. Wenn die Engine kostenlos und der Serving-Stack standardisiert ist, liegt der margenstärkste Teil des Stacks nicht mehr auf der Softwareebene. Es ist die physische Ebene darunter.

Anthropic scheint diese Schlussfolgerung früh gezogen zu haben. Der Monarch-Campus nahe Point Pleasant in West Virginia erstreckt sich über mehr als 2.250 Acres und umfasst geplante Investitionen von rund 71 Milliarden US-Dollar, darunter etwa 47 Milliarden US-Dollar für Nvidia-Vera-Rubin-Chips. Jedes Gebäude verfügt über eine Stromkapazität von 460 Megawatt. Phase eins zielt auf insgesamt 1,35 Gigawatt. Die ursprüngliche Vereinbarung über 44,6 Milliarden US-Dollar, die in der Börsengangseinreichung von Nscale offengelegt wurde, macht Anthropic zum größten Kunden eines von Nvidia unterstützten Infrastrukturunternehmens, das selbst um dieselbe knappe Ressource konkurriert: Strom. Google und Microsoft prüften beide das erste Monarch-Gebäude, bevor Anthropic es sicherte. Microsoft hat separat eine Verpflichtung gegenüber Nscale in Höhe von 43,8 Milliarden US-Dollar, die bis 2033 läuft.

Das Knappheitssignal ist in China am deutlichsten. ByteDance, Alibaba und Tencent haben zusammen mehr als 3 Millionen Einheiten von Nvidias RTX PRO 5500 bestellt, einem Chip der Blackwell-Generation für den chinesischen Markt, was zugesagtem Kapital von rund 35 Milliarden US-Dollar entspricht. Laut ungeprüften Berichten, die in sozialen Medien kursieren, liegt die aktuelle Erfüllungsquote dieser Bestellungen zwischen 5 % und 10 %. Das ist keine Lieferverzögerung, sondern ein struktureller Engpass. Selbst mit großen finanziellen Mitteln können chinesische Unternehmen nicht genug Silizium sichern, um bei Training und Bereitstellung führender Modelle wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Zugang zu Hardware ist zu einer branchenprägenden Einschränkung geworden und nicht mehr nur zu einer Beschaffungsunannehmlichkeit.

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Das Zusammentreffen dieser Signale ergibt eine schlüssige Geschichte. Auf der Softwareseite haben zwei unabhängige Veröffentlichungen innerhalb einer Woche – DeepSeeks Engine und die Serving-Ebene llm-d – den gesamten Inferenz-Stack für offene Modellgewichte zur Massenware gemacht. Auf der physischen Seite sichert Anthropic Gigawatt an Strom, bevor Wettbewerber dies können, und chinesische Unternehmen erteilen Bestellungen, die keine Lieferkette aufnehmen kann. Die Zugangsschwellen, die vier Labore bei einem Monatsumsatz von 20 Millionen US-Dollar errichtet haben, sind nur dann strategisch sinnvoll, wenn die Gewichte selbst noch einen Premiumwert besitzen. Falls nicht, ist das verteidigungsfähige Gut nicht das Modell, sondern der Campus, die Chips und der Stromvertrag dahinter.

Nvidia steht auf beiden Seiten dieses strukturellen Widerspruchs. Seine Hardware ist der Engpass, den Anthropic freikaufen und den chinesische Unternehmen durch Bestellungen überwinden wollen. Nvidia half jedoch auch dabei, den Open-Source-Serving-Stack zu finanzieren, der die Softwareebene über dieser Hardware zur Massenware macht. Das Unternehmen profitiert unabhängig davon, ob Rechenleistung knapp oder effizient ist. Der Wert fließt aus der Modellebene ab und sammelt sich auf der Infrastrukturebene, auf der Nvidia bereits positioniert ist.

Innerhalb eines Tages nach den Ereignissen im Zentrum dieser Analyse bestätigte NVIDIA die These öffentlich. Am 21. Oktober sagte Jensen Huang auf der GTC Berlin vor dem Publikum: „Lange bevor die KI-Modelle entstehen, muss die Infrastruktur vorhanden sein.“ Anschließend präsentierte das Programm dasselbe Argument in Form von Hardware: Vera-Rubin-Infrastruktur, die mit Google Cloud allgemein verfügbar wird; DSX AI Factories in modularen Containern, die die Bereitstellung von sechs Monaten auf 14 Tage verkürzen; und eine gemeinsame Absichtserklärung mit der deutschen Bundesregierung zur Förderung physischer KI-Modelle für die europäische Industrie. Die eigene Primärquelle von NVIDIA nennt eine kumulierte Summe von knapp 10 Milliarden US-Dollar, die Europa zugesagt wurde, und führt Paris, London, Stockholm und Dublin auf – nicht die etwa 2 Milliarden US-Dollar, die vor der Keynote als Medienspekulation kursierten. Die Gewichte waren bereits kostenlos. Der Infrastrukturvertrag war die Schlagzeile in Berlin.

Die Frage für die Branche lautet nicht mehr, welches Modell am besten ist. Sie lautet, wer die Stromversorgung im großen Maßstab aufrechterhalten kann. Während die Softwareebene zu einer öffentlichen Versorgungsleistung wird, ist der Wettbewerbsvorteil das Watt.

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NVIDIA-CEO Jensen Huang stellte während der Keynote auf der GTC Berlin AI Conference den RTX Spark mit einem Petaflop KI-Rechenleistung vor. Außerdem kündigte er eine Windows-basierte DGX Station für professionelle Arbeitslasten mit 20 Petaflops an.

Video-Transkript

00:00 Sprecher A

Nach vier Jahren Partnerschaft mit Microsoft haben wir den RTX Spark entwickelt. Und dies ist eine völlig neue Computerreihe, in die buchstäblich Tausende von Jahren, Tausende von Ingenieursjahren geflossen sind. Wir haben vier Jahre lang heimlich daran gearbeitet,

00:15 Sprecher A

haben einen Chip namens N1X entwickelt und ihn vor Kurzem vorgestellt, wobei sich die gesamte PC-Branche zusammengeschlossen hat.

00:22 Sprecher A

Wir haben Desktop-PCs, Laptops und Workstations entwickelt. Das sind ein Petaflop.

00:28 Sprecher A

Ein Petaflop. Um das einzuordnen: Im Jahr 2016 habe ich ein Petaflop

00:36 Sprecher A

und 128 Gigabyte Speicher an ein kleines Unternehmen namens OpenAI geliefert.

00:44 Sprecher A

Das hier sind ein Petaflop und 128 Gigabyte.

00:57 Sprecher A

Der einzige Unterschied ist natürlich, dass ich das hier so in der Hand halten kann; für den DGX-1 brauchte man zwei Personen, um ihn nach oben zu tragen. Und das ist der neue RTX Spark PC. Wenn Sie eine passende Workstation möchten, auf der Catia und alles von Dassault, Autodesk, Adobe, Cadence und Synopsys läuft, können Sie sich jederzeit eine DGX Station mit Windows zulegen.

01:21 Sprecher A

Diese hat 20 Petaflops und 754 Gigabyte Speicher. Und das ist unglaublich. Natürlich gibt es auch die Desktop-Version. All diese Produkte sind jetzt verfügbar, und ich glaube, die DGX Station mit RTX Spark – mit einem DGX Spark, die DGX Station mit Windows – wird Ende dieses Jahres verfügbar sein.

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[Microsoft kündigt KI-Updates bei einer Veranstaltung in San Francisco an] Justin Sullivan/Getty Images News

Nvidia stellte bei seiner GTC-Veranstaltung in Berlin ein vorgefertigtes Design für KI-Rechenzentren vor und kündigte Partnerschaften in den Bereichen Lieferkette, Telekommunikation, Gesundheitswesen, Automobil und Robotik an. Die NVDA-Aktie lag am Mittwoch im vorbörslichen Handel 2 % im Plus.

DSX POD Das Unternehmen stellte DSX POD vor, ein Referenzdesign für KI-Rechenzentren, die in modularen Containern gebaut und vor der Auslieferung montiert und getestet werden. Nvidia sagte, der Ansatz könne die Bereitstellungszeit an vorbereiteten Standorten von sechs Monaten auf nur 14 Tage verkürzen. Zu den Partnern zählen Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, Schneider Electric und Vertiv.

Nvidia sagte, europäische Partner übernähmen seine DSX-AI-Factory-Plattform, um Rechenzentren zu bauen, die für dieselbe KI-Leistung weniger Kühlwasser und Strom verbrauchen.

LIEFERKETTE Nvidia sagte, es arbeite mit Lieferkettenpartnern zusammen, um die Kapazität auszubauen: Nvidia erweitert seine Fertigungskapazität mit einer Vereinbarung über 1,3 Milliarden US-Dollar mit Amkor, um die Kapazität für fortschrittliche Verpackung bis Ende 2028 um mehr als 300 % zu erhöhen.

Infineon baut seine Zusammenarbeit mit Nvidia bei galliumnitridbasierten Zwischenbuswandlerlösungen für 800-Volt-Gleichstromarchitekturen für KI-Rechenzentren aus. Substratvereinbarungen mit IBIDEN, Samsung Electro-Mechanics und Unimicron Technology Corporation sehen innerhalb von drei Jahren eine 2,5-fache Steigerung vor. King Yuan Electronics plant neue Einrichtungen in den Vereinigten Staaten, unterstützt durch eine Kapazitätsreservierungsvorauszahlung von Nvidia in Höhe von 1,1 Milliarden US-Dollar.

SOFTWARE Nvidia stellte seine OpenShell-Referenzarchitektur vor, die Unternehmen beim Aufbau und bei der Absicherung von KI-Agenten unterstützen soll. Zu den Unternehmen, die mit der Architektur arbeiten, zählen Anthropic, AWS, Cisco, CrowdStrike, Dassault Systèmes, Dell, Google Cloud, HPE, IBM, Meta, Microsoft, OpenAI, Palo Alto Networks, Perplexity, SAP, ServiceNow, Siemens und SpaceX Super Intelligence. Sie kombiniert Vera-Rubin-Infrastruktur für Modellinferenz, Vera-CPUs für Agenten-Frameworks und Werkzeugnutzung sowie BlueField-4-DPUs, auf denen Nvidia Sentry zur Durchsetzung im Silizium läuft. Sie reicht bis an den Rand durch RTX-Spark-, DGX-Spark- und DGX-Station-Systeme und läuft auf Canonical, Red Hat, Microsoft Windows und Microsoft Execution Containers.

TELEKOMMUNIKATION Nvidia und Nokia kündigten eine ausgeweitete Zusammenarbeit mit Telekommunikationsbetreibern an KI-gestützten Netzwerken an. Nvidia sagte, T-Mobile habe den ersten KI-Funkzugangsnetz-Anruf in einem kommerziellen Netz abgeschlossen, während BT, Deutsche Telekom und Elisa Testläufe mit Nvidia-Rechentechnologie und Nokia-Software ankündigten.

AUTOMOBIL UND ROBOTIK Volvo Cars wird Nvidias Hyperion-Plattform und Alpamayo-Software für automatisiertes Fahren übernehmen, während Agile Robots eine humanoide Roboter-Referenzplattform auf Basis von Nvidias Isaac-Robotiktechnologie vorstellte. Weitere Unternehmen, die Robotiksysteme auf Nvidias Plattform entwickeln, sind ABB Robotics, KUKA und Universal Robots.

GESUNDHEITSWESEN Nvidia und das Institute for Protein Design der University of Washington stellten RFD4-Proteina vor, ein offenes KI-Modell für Proteindesign. Siemens Healthineers entwickelt außerdem KI-Werkzeuge für adaptive Krebsbestrahlung.

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vCluster, gegründet von deutschen Ingenieuren, half der Deutschen Telekom dabei, NVIDIA DSX OS in der Industrial AI Cloud Deutschlands zu operationalisieren, sodass jede Organisation innerhalb weniger Stunden ihre eigene private, produktionsbereite KI-Cloud mit dedizierter Kontrolle, isolierter Infrastruktur und durchgehendem Betrieb innerhalb Europas erhalten kann.

BERLIN, 21. Oktober 2026 — (BUSINESS WIRE) — vCluster Labs, die Plattform, mit der Betreiber ihre eigene KI-Cloud wie ein Hyperscaler aufbauen und betreiben, gab heute bekannt, dass die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom vCluster-Automatisierung und Komponenten von NVIDIA DSX OS verwendet, um private KI-Cloud-Umgebungen für Kunden bereitzustellen und zu verwalten. Die Bereitstellung kombiniert NVIDIAs offene, modulare Softwaregrundlage mit der Cloud-Management-Plattform von vCluster, um in Deutschland betriebene KI-Dienste zu unterstützen.

Weniger als sechs Monate, nachdem NVIDIA DSX OS als Open-Source-Software für den Betrieb von KI-Fabriken eingeführt hatte, bringt die Deutsche Telekom als erste industrielle KI-Cloud im großen Maßstab die Software mit Unterstützung von vCluster in die Produktion. Das Ergebnis ist eine sichere, skalierbare Plattform für industrielle KI-Arbeitslasten: Die Bereitstellung einer neuen Kundenumgebung, die zuvor Tage manueller Arbeit durch Netzwerk-, Plattform- und Infrastrukturteams erforderte, erfolgt jetzt per Knopfdruck. Jeder Kunde erhält seine eigene private KI-Cloud mit eigener URL, Cloud-Konsole, Beobachtbarkeit und vollständig isoliertem Netzwerk. Sie verbindet die Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit einer Cloud mit der Kontrolle, Isolation und dem Schutz, die für wertvolle Industriedaten erforderlich sind.

Die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom nutzt dieselbe Architektur wie die weltweit führenden KI-Clouds

Die Deutsche Telekom ist seit Langem ein vertrauenswürdiger Technologiepartner der größten Unternehmen Deutschlands, vom DAX 40 und darüber hinaus. Ihre Industrial AI Cloud, die gemeinsam mit NVIDIA in München eingeführt wurde, ist für die Daten ausgelegt, die diesen Unternehmen besonders wichtig sind: das geistige Eigentum der Industrie, das ihre KI antreiben wird. Sie bietet Unternehmen eine in Europa betriebene Grundlage, um diese Daten in KI-Anwendungen umzuwandeln und zugleich strenge Anforderungen an Sicherheit, digitale Souveränität und Compliance zu erfüllen, einschließlich der deutschen C5-Cloud-Sicherheitskriterien. Kunden erwarten eine private Cloud, die ausschließlich ihnen gehört und ihnen dedizierte Kontrolle und Isolation bietet, statt einer öffentlichen Cloud, in der alle Kunden dieselbe Oberfläche über mehrere Mandanten hinweg nutzen.

vCluster Labs entwickelte gemeinsam mit dem NVIDIA-DSX-Team und der Deutschen Telekom eine Architektur, die den Weg von Bare Metal zu privaten Kunden-Clouds automatisiert. Es handelt sich um dieselbe Architektur, die vCluster bei den weltweit führenden KI-Cloud-Anbietern betreibt. Jeder Kunde bleibt isoliert und erfüllt die Sicherheits- und Souveränitätsanforderungen der Deutschen Telekom; wiederholbare Automatisierung verringert den Betriebsaufwand, und neue Kunden werden innerhalb von Stunden statt Tagen eingerichtet.

Die erste Phase der Industrial AI Cloud brachte Deutschlands erste souveräne NVIDIA-KI-Fabrik in München online — sechs Monate nach der Ankündigung. Mit dieser Architektur beginnt die nächste Phase: eine Cloud, die der deutschen Industrie in großem Maßstab dient und jedem neuen Kunden dieselbe schnelle, isolierte und regelkonforme Umgebung bietet. Dieses wiederholbare Modell hilft Industriekunden, KI-Initiativen in die Produktion zu überführen, ohne zunächst die zugrunde liegende GPU-Cloud selbst aufzubauen und zu betreiben.

Hinter den Kulissen: NVIDIA DSX OS im Produktionsbetrieb bei der Deutschen Telekom

NVIDIA DSX OS ist Teil der NVIDIA-DSX-AI-Factory-Plattform und bietet Betreibern eine offene, modulare Grundlage für den Betrieb von KI-Fabriken. Bei der Deutschen Telekom macht vCluster daraus ein Produktionssystem, das Kunden nutzen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur selbst integrieren zu müssen. Die Industrial AI Cloud der Deutschen Telekom betreibt zentrale Komponenten von DSX OS, etwa NVIDIA NVSentinel zur Erkennung und Behebung von GPU-Fehlern für Kubernetes sowie NVIDIA GPU Operator und NVIDIA Network Operator. vCluster koordiniert diese Komponenten zu einem wiederholbaren, automatisierten Weg von rohen NVIDIA-GPUs zu einer privaten Cloud für jeden Kunden. Dieser Ansatz verbessert die betriebliche Konsistenz und beschleunigt den Zugang zu erweiterten Funktionen. Die Deutsche Telekom wird künftig außerdem weitere NVIDIA-Software integrieren, darunter NVIDIA-Omniverse-Bibliotheken und -Frameworks sowie das neu als Open Source veröffentlichte NVIDIA Run:ai, das Kunden als vCluster Stacks bereitgestellt wird.

Eine private KI-Cloud für jeden Kunden

Die durchgängige Automatisierung der Industrial AI Cloud durch vCluster beginnt mit einer zentralen vCluster-Plattform, die für jeden neuen Kunden automatisch eine eigene vCluster-Plattforminstanz startet, sodass jeder Kunde seine eigene Management-Steuerungsebene erhält. Jeder Kunde meldet sich über ein eigenes, von der Deutschen Telekom gebrandetes Portal mit eigener URL an, das auf Netzwerk-, Speicher- und Rechenebene isoliert ist. Von dort aus stellen Kunden Kubernetes, Slurm oder virtuelle GPU-Maschinen bereit oder wählen Bare Metal mit Images der Deutschen Telekom — über das Portal oder eine API.

Für Kunden bedeutet das die Kombination aus Kontrolle und Schutz einer dedizierten Umgebung mit der Geschwindigkeit und Einfachheit eines Cloud-Dienstes. Arbeitslasten und sensible Industriedaten bleiben innerhalb Deutschlands isoliert. Standardisierte Automatisierung verkürzt die Zeit bis zum Nutzen, verringert die betriebliche Komplexität und erlaubt Kunden, das für jeden Anwendungsfall passende Nutzungsmodell zu wählen — von Bare Metal und virtuellen GPU-Maschinen bis hin zu Kubernetes und Slurm. Eine einheitliche Plattform- und API-Ebene erleichtert außerdem die Skalierung der Kapazität, die Einführung neuer GPU-Generationen und den Übergang von KI-Projekten aus der Erprobung in einen zuverlässigen Produktionsbetrieb.

Dieselbe Plattform gibt der Deutschen Telekom einen einheitlichen Stack für ihre gesamte Flotte und schützt Kundeninvestitionen, während sich die Infrastruktur weiterentwickelt. vMetal übernimmt heute die Bereitstellung von Bare Metal auf NVIDIA RTX PRO Servern und NVIDIA DGX B200; NVIDIA DGX B300 soll folgen. Zukünftige Systeme wie NVIDIA Vera Rubin NVL72 können derselben Plattform über dieselben kundenorientierten APIs hinzugefügt werden. Kunden können dadurch auf neue Kapazitäten und GPU-Generationen zugreifen, ohne die Art und Weise zu ändern, wie sie den Dienst nutzen. Das eröffnet Industriekunden einen Weg, neue Kapazitäten zu nutzen und KI-Projekte in die Produktion zu überführen.

Die bereitgestellte Meldung bricht nach „privat“ ab.

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ServiceNow kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von Arc an, einem persönlichen, dauerhaft laufenden KI-Agenten für Unternehmen, der durch den ServiceNow Super Intelligence Control Tower verwaltet und gesichert sowie mit NVIDIA OpenShell durchgesetzt wird.

ServiceNows kürzlich vorgestellte AI Passport wird in NVIDIA OpenShell und NVIDIA Sentry integriert, um die Berechtigungsnachweise zu prüfen, die KI-Agenten über KI-Stacks hinweg autorisieren und ihre Aktivitäten durchsetzen.

BERLIN, 21. Oktober 2026 — (BUSINESS WIRE) — NVIDIA GTC — ServiceNow (NYSE: NOW), der Super Intelligence Control Tower für die Neugestaltung von Unternehmen, gab heute im Rahmen der Erweiterung seiner Partnerschaft mit NVIDIA bedeutende Aktualisierungen bekannt, die Governance und Sicherheit auf jede Ebene der Ausführung von KI-Agenten ausdehnen sollen. Arc, ein persönlicher, dauerhaft laufender KI-Agent für alltägliche Aufgaben, ist ab sofort allgemein verfügbar. Von Anfang an wird Arc durch den ServiceNow Super Intelligence Control Tower verwaltet und gesichert und mit NVIDIA OpenShell durchgesetzt. So kann Arc selbstständig arbeiten, während das Unternehmen die Kontrolle behält. Außerdem werden die Durchsetzungsebenen NVIDIA OpenShell und NVIDIA BlueField Data Processing Unit (DPU) ServiceNows kürzlich angekündigte AI-Passport-Lösung lesen können, um zu prüfen, worauf KI-Agenten, einschließlich Arc, zugreifen und was sie ausführen dürfen. Gemeinsam entwickeln die Unternehmen eine durchgängige KI-Governance-Architektur auf der ServiceNow AI Platform und der NVIDIA OpenShell Reference Architecture: Der Super Intelligence Control Tower legt die Regeln einmal fest, und Software wie Silizium halten sich daran.

Menschen nutzen zunehmend persönliche KI-Agenten, um Aufgaben zu erledigen. Diese KI-Agenten tun mehr, als Fragen zu beantworten: Sie planen Arbeit, nutzen Apps und Systeme, schreiben Code und führen Handlungen mit begrenzter menschlicher Beteiligung aus. Diese Innovation eröffnet erhebliche Produktivitätsmöglichkeiten, bringt aber auch die grundlegende Herausforderung mit sich, sicherzustellen, dass KI-Agenten nur innerhalb ihrer Befugnisse handeln. ServiceNow und NVIDIA begegnen diesem Problem, indem sie die Durchsetzung über die Softwareebene hinaus auf Laufzeit- und Hardwareebene verlagern. Arc führt autonome Arbeit aus, und der Super Intelligence Control Tower legt Richtlinien fest und beschränkt Arcs Verhalten zur Laufzeit mit NVIDIA OpenShell. AI Passport übermittelt die vom Super Intelligence Control Tower festgelegten Geschäftsregeln — einschließlich Risikotoleranz und der externen Dienste, auf die der KI-Agent zugreifen darf — damit die NVIDIA-Durchsetzungsebenen KI-Agentenaktionen schnell genehmigen oder blockieren können. Dieser Ansatz soll Unternehmen ermöglichen, KI-Agenten vertrauensvoll echte Arbeit zu übertragen, ohne die Kontrolle zu verlieren; die Governance begleitet jeden KI-Agenten an jeden Einsatzort.

„ServiceNow und NVIDIA arbeiten seit Jahren auf dieselbe Vision hin. Wenn KI-Agenten mehr autonome Aufgaben übernehmen, müssen Governance und Sicherheit auf alles ausgeweitet werden, womit sie in Berührung kommen“, sagte Jon Sigler, Executive Vice President und General Manager der AI Platform bei ServiceNow. „Arc ist der erste persönliche KI-Agent für alltägliche Arbeit, der von der IT über den Super Intelligence Control Tower und NVIDIA OpenShell verwaltet werden kann. NVIDIA-Software und -Hardware werden auch AI Passport lesen, damit verschiedene Technologieebenen wissen, was ein KI-Agent tun darf. Das trägt dazu bei, Unternehmen das Vertrauen zu geben, autonome KI sicher auszuweiten.“

„Unternehmen setzen KI-Agenten für echte Arbeit ein, und das bedeutet, dass Richtlinien überall durchgesetzt werden müssen, wo ein Agent läuft“, sagte Justin Boitano, Vizepräsident für Enterprise bei NVIDIA. „Mit NVIDIA OpenShell kann ServiceNow die Governance, die im Super Intelligence Control Tower festgelegt wird, bis in die Laufzeit selbst ausdehnen — die Ebene, auf der Agenten tatsächlich handeln.“

Arc: persönliche KI, die im Auftrag von Beschäftigten arbeitet und auf Governance und Sicherheit auf jeder Ebene ausgelegt ist

Arc ist ein persönlicher, dauerhaft laufender KI-Agent, der alltägliche Aufgaben in ServiceNow-Workflows, E-Mail, Teams und anderen gängigen Produktivitätswerkzeugen übernimmt. Arc kann auf einem eigenen Computer innerhalb einer sicheren NVIDIA-OpenShell-Laufzeit oder auf dem Desktop eines Mitarbeiters laufen. Er baut ein Gedächtnis auf und entwickelt mit der Zeit Fähigkeiten, um seine Leistung zu verbessern, je länger er mit einem Mitarbeiter arbeitet.

Arc zeichnet sich dadurch aus, dass er für Unternehmen entwickelt wurde. Die IT legt Richtlinien im Super Intelligence Control Tower fest, und NVIDIA OpenShell kann angewiesen werden, sie zur Laufzeit durchzusetzen. Das Ergebnis ist ein persönlicher KI-Agent, der handeln und dabei innerhalb der Leitplanken des Unternehmens bleiben kann. Arc bietet leistungsfähige neue Funktionen:

Lokale, kostengünstigere Inferenz auf NVIDIA RTX Spark: Arc ist darauf ausgelegt, alltägliche Arbeit mit lokalen Modellen zu erledigen und für anspruchsvollere Aufgaben auf Spitzenmodelle zurückzugreifen. So lassen sich die Inferenzkosten senken und mehr Daten auf dem lokalen Gerät halten. Eigenständige Aufgabenübernahme: Weisen Sie Arc ein Ziel statt nur eine Folge von Anweisungen zu. Arc kann planen, wie es dieses Ziel erreicht, den Plan über Unternehmenssysteme ausführen, die eigene Arbeit prüfen und den Ablauf bei Bedarf anpassen. Es arbeitet selbstständig weiter, bis die Aufgabe abgeschlossen ist — ob nach Minuten oder Tagen. Proaktive Erkennung von Aufgaben: Arc weist proaktiv auf Arbeit und Maßnahmen aus dem Rückstand, Posteingang, Besprechungen und Gesprächen eines Mitarbeiters hin, etwa zugewiesene Aufgaben, ausstehende Genehmigungen und erforderliche Nachfassaktionen. KI-Agenten erstellen Integrationen: Wenn eine Integration nicht vorhanden ist, kann Arc sie spontan erstellen. Arc ist darauf ausgelegt, alles, was es erstellt, innerhalb derselben NVIDIA-OpenShell-Grenze auszuführen, damit es nicht weiter reicht, als es eine Organisation erlaubt. Durchsetzung von Laufzeitrichtlinien: Da Nutzer die von Arc ausgeführten Aktionen durch Richtlinien im Super Intelligence Control Tower steuern und mit NVIDIA OpenShell durchsetzen können, erhalten sie genaue Kontrolle darüber, auf welche Systeme KI-Agenten zugreifen, welche APIs sie aufrufen und welche Daten sie lesen dürfen.

AI Passport: Validierung und Widerruf von KI-Agenten

AI Passport ist der bestätigte Datensatz, den der Super Intelligence Control Tower jedem von ihm verwalteten KI-Agenten, MCP-Server und anderen KI-Assets ausstellen soll. Der Super Intelligence Control Tower wird geschäftlichen Kontext übertragen …

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NVIDIA

NVIDIA-gestützte Telekommunikationsnetze. Führende globale Telekommunikationsanbieter erweitern den Einsatz NVIDIA-gestützter Rechenleistung in ihren Netzen, um fortschrittliche Dienste näher zu Menschen und Unternehmen zu bringen, das Mobilfunkerlebnis zu verbessern und den Netzbetrieb zu automatisieren.

Zusammenfassung der Meldung:

Führende globale Telekommunikationsanbieter erweitern den Einsatz NVIDIA-gestützter Rechenleistung in ihren Netzen, um fortschrittliche Dienste näher zu Menschen und Unternehmen zu bringen, das Mobilfunkerlebnis zu verbessern und den Netzbetrieb zu automatisieren. T-Mobile führt den weltweit ersten KI-RAN-Anruf in einem kommerziellen Netz durch. BT, Deutsche Telekom und Elisa kündigen KI-RAN-Pilotprojekte in Live-Netzen mit Nokias CUDA-beschleunigter anyRAN-Software auf dem NVIDIA Aerial RAN Computer an; außerdem stellt NVIDIA neue Konfigurationen des Aerial RAN Computer für Standorte mit hoher Kapazität vor. Neun Telekommunikationsanbieter in EMEA bauen NVIDIA-gestützte Infrastruktur an zentralen und verteilten Standorten auf und aus. Anbieter und Softwarepartner übernehmen offene NVIDIA-Nemotron-Modelle, um agentische Dienste bereitzustellen und Agenten für autonome Netzbetriebe zu entwickeln.

BERLIN, 21. Oktober 2026 – GTC Berlin – NVIDIA gab heute bekannt, dass führende globale Telekommunikationsanbieter ihre Netze in Plattformen für verteilte Intelligenz verwandeln. Sie fügen zentrale Rechenzentren, Metropolstandorten und Mobilfunkstandorten beschleunigte Rechenleistung von NVIDIA hinzu, damit Modelle und Anwendungen näher an den Menschen, Unternehmen und Maschinen bereitgestellt werden können, die sie nutzen.

T-Mobile hat mit NVIDIA und Nokia in Bellevue im US-Bundesstaat Washington den weltweit ersten KI-RAN-Anruf in einem Live-Netz durchgeführt. Deutsche Telekom treibt physische KI für die Industrie voran, und Orange führt neue Sprachintelligenzdienste für Unternehmen und Einsatzkräfte ein. Elisa hat Europas ersten Feldversuch mit KI-RAN abgeschlossen und dabei Sprache, mobile Daten und visuelle KI gemeinsam auf einer einzigen Plattform für beschleunigtes Rechnen über 5G ausgeführt. BT bereitet Live-KI-RAN-Versuche im Vereinigten Königreich vor. Nokia stellt seine anyRAN-Software auf dem NVIDIA Aerial RAN Computer für Versuche bei BT, Deutsche Telekom, Elisa und Orange bereit.

Neun Anbieter in Europa, dem Nahen Osten und Afrika (EMEA) bauen NVIDIA-gestützte Infrastruktur auf oder aus. Nokia und Cisco integrieren offene NVIDIA-Nemotron™-Modelle in die Software, mit der Anbieter autonome Netze betreiben.

„Telekommunikationsnetze wurden gebaut, um die Gespräche der Welt zu übertragen. Jetzt werden sie auch die Intelligenz der Welt übertragen“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA. „Führende globale Anbieter verwandeln ihr Land, ihre Energieversorgung und ihre Konnektivität in eine verteilte KI-Infrastruktur – und bringen Intelligenz näher an die Branchen, Menschen und Roboter, die sie nutzen. Gemeinsam mit Nokia erweitern wir beschleunigtes Rechnen auf das Funknetz selbst und schaffen damit die Grundlage für KI-natives 5G.“

Intelligenz besteht aus fünf Ebenen: Land, Energieversorgung und Gebäudehülle, Chips, Infrastruktur, Modelle und Anwendungen. Telekommunikationsanbieter verfügen bereits über souveräne Infrastruktur auf der ersten Ebene, mit Rechenzentren, regionalen Standorten und Mobilfunkstandorten, die über Stromversorgung, Glasfaser und Frequenzspektrum verfügen.

Indem sie NVIDIA-beschleunigtes Rechnen, offene Modelle und Anwendungen hinzufügen, bauen die Anbieter den vollständigen Intelligenz-Stack in ihre Netze ein. An verteilten Standorten kann eine gemeinsame, konvergierte Plattform auf Grundlage der KI-RAN-Architektur offene Modelle bereitstellen, Robotik, Sprache und agentische Anwendungen betreiben sowie intelligente 5G-Software ausführen.

Europas führende Telekommunikationsanbieter bauen verteilte Infrastruktur auf

Infrastruktur bildet die Grundlage für den Wandel der Telekommunikation hin zu verteilten Dienstleistungsplattformen.

Deutsche Telekom plant, ihre NVIDIA-gestützte Industrial AI Cloud auszubauen. Sie hostet offene Modelle – darunter NVIDIA Nemotron und Soofi – und bedient Robotikunternehmen wie Agile Robots. An verteilten Standorten führt Deutsche Telekom KI-RAN-Versuche mit Nokia und NVIDIA durch und demonstriert den NVIDIA ARC für Inferenz zwischen Gerät und Netzwerkrand.

Eine Demonstration auf der GTC Berlin mit Agile Robots zeigt den Ansatz: Intelligenz auf dem Roboter übernimmt Wahrnehmung und Handlung in Echtzeit, ein Modell am verteilten Netzwerkrand unterstützt die Feinabstimmung und Koordination zwischen Robotern, und die zentrale Infrastruktur stellt Kapazität für größere Trainingsaufgaben bereit.

Orange hostet offene Modelle, darunter NVIDIA Nemotron, als verwalteten Dienst auf seiner vertrauenswürdigen KI-Plattform Live Intelligence und ermöglicht so neue fortschrittliche Dienste für Unternehmen. An verteilten Standorten setzt Orange NVIDIA ARC für Sprachintelligenzanwendungen mit Nemotron Speech ein und demonstriert neue Dienste, mit denen Einsatz- und Feldteams in Echtzeit, mit geringer Latenz und hoher Zuverlässigkeit zwischen mehreren Sprachen übersetzen können.

Elisa hat NVIDIA ARC an einem verteilten Netzwerkstandort eingesetzt, wo eine Sprachintelligenzanwendung als Unternehmensassistent läuft, und verwendet offene Modelle zur Entwicklung von Edge-Anwendungen.

Telekommunikationsanbieter in EMEA bauen NVIDIA-gestützte Infrastruktur auf oder aus:

Neue Infrastruktur: CRA in der Tschechischen Republik, etisalat in den Vereinigten Arabischen Emiraten, Silknet in Georgien und TIM in Italien. Erweiterungen: Cassava in Afrika, Deutsche Telekom in Deutschland, Fastweb + Vodafone in Italien, Kazakhtelecom in Zentralasien und Orion Telecom in Serbien.

KI-RAN bringt beschleunigtes Rechnen ins Funknetz

KI-RAN erweitert beschleunigtes Rechnen auf das Funkzugangsnetz (RAN) und macht es zu einer intelligenten Rechenaufgabe, die auf derselben Plattform wie fortschrittliche Dienste läuft. So können Anbieter ihr Frequenzspektrum besser nutzen und die Nachfrage von Standorten in Nutzernähe bedienen.

Weltweit haben nahezu 20 Telekommunikationsanbieter öffentlich KI-RAN-Kooperationen mit Nokias anyRAN-Software und NVIDIA ARC angekündigt.

T-Mobile hat kürzlich den weltweit ersten KI-RAN-Anruf in seinem kommerziellen Netz in Bellevue, Washington, durchgeführt. Er lief auf kommerziellen ARC-Servern und Nokias NVIDIA-CUDA-beschleunigter RAN-Software sowie mit Massive-MIMO-Funkgeräten und war mit einem bestehenden 5G-Standalone-Kernnetz und einem kommerziellen …