Dassault Systèmes und Nvidia bauen Industrial-AI-Plattform

Dassault Systèmes und Nvidia haben am 3. Februar 2026 eine langfristig angelegte strategische Partnerschaft angekündigt. Ziel ist eine gemeinsame industrielle Architektur für „mission-critical artificial intelligence“ – also KI, die nicht nur hübsche Dashboards liefert, sondern als zentraler Baustein für Entwicklung, Simulation und Betrieb komplexer Systeme taugt.

Im Kern geht es um die Verbindung zweier Welten: Dassault Systèmes’ Virtual Twin-Technologien und Nvidias KI-Infrastruktur, offene Modelle sowie beschleunigte Software-Libraries. Daraus sollen „science-validated Industry World Models“ entstehen – also validierte Weltmodelle, die industrielle KI als System of Record positionieren und nicht als punktuelle Ergänzung.

Dassault Systèmes formuliert den Anspruch entsprechend hoch: Statt KI, die nur generiert oder prognostiziert, soll KI „die reale Welt verstehen“ – mit wissenschaftlicher und physikalischer Grundlage. Pascal Daloz, CEO von Dassault Systèmes, bringt das in einer zentralen Passage auf den Punkt: „Wir treten in eine Ära ein, in der künstliche Intelligenz nicht nur vorhersagt oder generiert, sondern die reale Welt versteht. Wenn KI in Wissenschaft, Physik und validiertem industriellem Wissen verankert ist, wird sie zu einem Verstärker menschlicher Kreativität. Gemeinsam mit Nvidia bauen wir Industry World Models, die virtuelle Zwillinge und beschleunigtes Computing vereinen, um der Industrie zu helfen, komplexe Systeme in Biologie, Materialwissenschaft, Engineering und Fertigung mit Vertrauen zu entwerfen, zu simulieren und zu betreiben. Diese Partnerschaft schafft eine neue Grundlage für industrielle KI – eine, die von Grund auf vertrauenswürdig ist und Innovation in der generativen Wirtschaft skalieren kann.“

Auch Nvidia ordnet die Kooperation strategisch ein – und positioniert „Physical AI“ als nächsten Entwicklungsschritt. Jensen Huang, Founder und CEO von Nvidia, formuliert es so: „Physische KI ist die nächste Grenze der künstlichen Intelligenz – verankert in den Gesetzen der physikalischen Welt. Gemeinsam mit Dassault Systèmes vereinen wir jahrzehntelange industrielle Führungsstärke mit Nvidias KI- und Omniverse-Plattformen, um zu verändern, wie Millionen von Forschern, Designern und Ingenieuren die größten Industrien der Welt aufbauen.“

Der Subtext ist klar: Wer künftig industrielle Wertschöpfung mit KI beschleunigen will, muss Rechenleistung, Simulationsmodelle, Datenräume und Engineering-Workflows sauber zusammenführen. Genau dort setzen beide Partner an.

Plattform statt Punktlösung: Warum die Industrie gerade um Architektur ringt

Industrieunternehmen kennen das Muster: KI-Use-Cases starten schnell – und enden oft in einem Zoo aus Einzelanwendungen, proprietären Datenpipelines und schwer wartbaren Modellen. Was fehlt, ist eine belastbare Architektur, die sich skalieren, validieren und in bestehende Engineering-Prozesse integrieren lässt.

Dassault Systèmes und Nvidia adressieren diese Lücke mit einem Plattformansatz, der ausdrücklich auf „deployable at scale“ zielt. Interessant ist dabei vor allem der Fokus auf „science-validated world models“ – also Modelle, die nicht nur statistisch funktionieren, sondern mit Physik, Materialwissenschaft und validiertem Industriewissen verknüpft werden sollen.

Das ist mehr als Wortkosmetik: In der Fertigung und im Maschinenbau entscheidet nicht die kreativste KI-Antwort, sondern die nachweisbar richtige. Wenn virtuelle Zwillinge künftig stärker durch KI ergänzt werden, braucht es belastbare Mechanismen für Validierung, Rückverfolgbarkeit und Compliance – gerade in regulierten Industrien.

Ein weiterer Baustein: sogenannte „skilled virtual companions“ auf der agentischen 3DExperience-Plattform. Gemeint sind KI-Assistenten, die nicht im luftleeren Raum chatten, sondern in den Kontext von Produktdaten, Simulationsmodellen und Fertigungslogik eingebettet werden.

Outscale, AI-Factories und Omniverse: Die Infrastruktur wird zum Machtfaktor

Technisch wird es dort spannend, wo beide Unternehmen die Plattform nicht nur als Software-Kooperation verstehen, sondern als Infrastruktur-Projekt.

Dassault Systèmes setzt mit seiner Cloud-Marke Outscale auf den Aufbau von AI-Factories – eingebettet in eine „sustainable and sovereign cloud strategy“. Diese Outscale-AI-Factories sollen die neueste Nvidia-KI-Infrastruktur auf drei Kontinenten nutzen. Gleichzeitig verspricht Dassault Systèmes klassische Industrie-Kriterien, die in KI-Debatten oft zu spät auftauchen: Datenschutz, Schutz geistigen Eigentums und Souveränität der Kundendaten.

Parallel dazu übernimmt Nvidia umgekehrt Engineering-Methodik von Dassault Systèmes: Nvidia will model-based systems engineering (MBSE) nutzen, um AI-Factories zu designen – beginnend mit der Nvidia Rubin-Plattform und integriert in das Nvidia Omniverse DSX Blueprint für großskalige AI-Factory-Rollouts.

Das ist ein bemerkenswerter Rollenwechsel: Der KI-Infrastruktur-Spezialist setzt auf Systems-Engineering-Disziplin – und Dassault Systèmes koppelt seine Virtual-Twin-Welt enger an GPU-beschleunigte KI-Stacks.

Wo die Partnerschaft konkret ansetzt: von Molekülen bis Fertigungslinien

Die angekündigte Architektur soll nicht nur im klassischen Maschinenbau wirken, sondern explizit in mehreren Domänen neue Möglichkeiten öffnen – vom Labor bis zur Fertigungslinie.

Biologie und Materialforschung sollen durch die Kombination von Nvidia BioNeMo und Biovia-Modellen beschleunigt werden. Ziel ist es, neue Moleküle und nächste Materialgenerationen schneller zu identifizieren.

Design und Engineering sollen über KI-gestützte Simulationen profitieren: Simulia-basierte Virtual-Twin-Physik, beschleunigt durch Nvidia Cuda-X-Libraries und AI-Physics-Libraries, soll Ergebnisse schneller und präziser liefern – ein klarer Hebel für Entwicklungszeiten und Variantenmanagement.

In der Fertigung wiederum zielt die Integration von Nvidia Omniverse Physical-AI-Libraries in Delmia-Modelle auf autonome, softwaredefinierte Produktionssysteme. Kurz gesagt: Der digitale Zwilling soll nicht mehr nur dokumentieren, sondern zunehmend steuern.

Und schließlich sollen Virtual Companions als KI-Assistenten auf der agentischen 3DExperience-Plattform die Brücke zwischen Modell, Datenraum und operativer Entscheidung schlagen – mit „trusted, actionable intelligence“ statt generischer Textbausteine.

Anwenderstimmen: Lebensmittel, Automation, Automotive, Luftfahrt

Dass solche Plattformansätze erst dann Substanz bekommen, wenn reale Industrie-Workflows profitieren, zeigen die Statements aus unterschiedlichen Branchen.

Aus der Konsumgüter- und Lebensmittelindustrie kommt ein klares Skalierungsargument. Cécile Béliot, CEO der Bel Group, betont vor allem Rechenleistung und Nachhaltigkeitsziele: „Bel Group gestaltet eine nachhaltige Ernährungszukunft – durch verantwortungsvolle Rezepturen und Verpackungen. Durch die Zusammenarbeit von Nvidia und Dassault Systèmes gewinnen wir die Rechenleistung, um unsere Produkte im großen Maßstab zu modellieren und zu optimieren – Innovation zu beschleunigen und zugleich unsere Nachhaltigkeitsverpflichtungen zu erfüllen.“

Omron adressiert die steigende Komplexität moderner Produktion und den Übergang zu autonomeren Systemen. Motohiro Yamanishi, President Industrial Automation bei Omron, formuliert es deutlich: „Um die wachsende Komplexität der modernen Fertigung zu bewältigen, muss die Industrie sich hin zu vollständig autonomen und digital validierten Produktionssystemen entwickeln. Durch die Kombination von Nvidias Physical-AI-Frameworks mit Dassault Systèmes’ Virtual Twin Factory und Omrons Automatisierungstechnologien können Hersteller mit mehr Vertrauen und Geschwindigkeit vom Design bis zur Umsetzung gelangen.“

Industrial Metaverse Conference 2026 – Wo die Industrie von morgen entsteht

Auf der "Industrial Metaverse Conference" am 10. und 11. Februar 2026 in München treffen sich Entscheider, Technologen und Vordenker der Industrie, um greifbare Wege ins Industrial Metaverse aufzuzeigen – von digitalen Zwillingen und Physical AI bis zur kollaborativen Wertschöpfung. Lernen Sie die Köpfe und Konzepte kennen, die diese technologische Evolution gestalten.

Stefan Weinzierl

Lucid wiederum setzt auf Geschwindigkeit, Iteration und multiphysikalische Simulation – also genau jene Faktoren, die in der Automotive-Entwicklung über Wettbewerbsfähigkeit entscheiden. Vivek Attaluri, Vice President Vehicle Engineering bei Lucid, sagt: „Lucids preisgekrönte Ingenieurskunst und Technologie setzen weiterhin neue Maßstäbe in der Automobilindustrie, und Dassault Systèmes bleibt ein zentraler Partner, der es uns ermöglicht, in der Fahrzeug- und Antriebsstrangentwicklung an der Spitze zu bleiben. Agilität, Innovationsgeschwindigkeit und schnelle Iteration stehen im Zentrum unserer Arbeitsweisen, und unsere Erkundung multiphysikalischer Digital-Twin-Simulationsmodelle – angetrieben von Nvidias Open-Source-, physikinformierten KI-Modellen – hat das Potenzial, unseren Teams zu helfen, schneller als je zuvor vom Konzept zur Produktion zu gelangen, ohne dabei die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen. Wir freuen uns auf die weitere Zusammenarbeit und darauf, diese neuen Werkzeuge zu nutzen, um Lucids zukünftige Innovationen zu unterstützen.“

Und auch die Luftfahrtforschung adressiert einen typischen Industrie-Pain-Point: Compliance, Zertifizierung und Datenhoheit. Shawn Ehrstein, Director Emerging Technologies and CAD/CAM am NIAR (Wichita State University), hebt den Nutzen virtueller Begleiter hervor: „NIAR befähigt die nächste Generation der Luftfahrt. Von der Digitalisierung von Assets über die Konstruktion bis hin zur Fertigungsentwicklung sowie deren Validierung bringt Virtual-Twin-Technologie beispiellose Fähigkeiten und Effizienz. Dassault Systèmes’ Virtual Companions für Engineering – basierend auf der agentischen 3DEXPERIENCE-Plattform und unter Nutzung von Nvidia Nemotron Open Models – beschleunigen die ‚by-design‘ regelkonforme Synthese von Flugzeug-Virtual-Twins. Die Nutzung der Plattform, um den Virtual Twin an den Nachweis der Konformität anzupassen, reduziert den Zertifizierungsaufwand und bewahrt zugleich die Souveränität der Informationen.“

Was das für die Industrie bedeutet

Die Partnerschaft ist ein Signal: Industrial AI wird zur Infrastrukturfrage. Wer virtuelle Zwillinge künftig nicht nur visualisieren, sondern als operatives Steuerungs- und Entscheidungsmodell nutzen will, braucht Rechenleistung, Validierung, Datenhoheit und Engineering-Integration aus einem Guss.

Für Maschinenbau und Fertigung heißt das konkret: Die Debatte verschiebt sich von „Welche KI-App testen wir?“ hin zu „Welche Architektur können wir verantworten – technisch, regulatorisch und wirtschaftlich?“. Und ja: Das ist weniger glamourös als der nächste Chatbot-Hype. Aber genau deshalb könnte es diesmal funktionieren.

Mit Material von Nvidia