NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – General Motors will die Entwicklungszeit neuer Fahrzeuge mit Künstlicher Intelligenz auf rund zwei Jahre halbieren. Auf der Veranstaltung „GM Forward“ kündigte der Konzern dafür eine durchgehend KI-gestützte Arbeitsweise an und stellte auch einen OnStar-Assistenten in Aussicht. Für Batterietests setzt GM stark auf virtuelle Simulation: Mehr als 300.000 Batteriedesigns sollen vor dem ersten physischen Prototyp geprüft worden sein. Spannend bleibt der Startpunkt, weil GM bislang keinen konkreten Zeitplan für den neuen Takt nannte.
General Motors nutzt seine „GM Forward“-Bühne in New York, um einen Tempowechsel in der Fahrzeugentwicklung anzustoßen: Der Detroiter Autobauer will den Weg vom Konzept bis zur Serienproduktion deutlich verkürzen und nennt als Ziel rund zwei Jahre für die Neuentwicklung – ein massiver Bruch mit dem bisherigen Zeitkorridor von vier bis fünf Jahren. Damit verschärft GM einen Wettbewerb, der längst nicht mehr nur über Motoren, sondern über Engineering-Geschwindigkeit und Rechenkapazität ausgetragen wird. BMW und Volkswagen stehen dabei unter Zugzwang, weil in beiden Fällen die grundlegende Frage identisch ist: Lässt sich die Produktentwicklung tatsächlich so weit beschleunigen, dass die Ergebnisse auch im harten Validierungsbetrieb stabil bleiben?
Der zentrale Hebel, den GM beschreibt, ist weniger ein einzelnes KI-Feature als eine neue Arbeitsweise über das gesamte Unternehmen hinweg. Statt Schritte nacheinander abzuarbeiten, sollen Entwicklungsteams parallel arbeiten können, gestützt durch KI sowohl in der Forschung als auch in der „virtuellen Entwicklung“. Dieses Parallelisieren ist technisch anspruchsvoll, weil es Schnittstellen zwischen Domänen wie Simulation, Modellbildung, Werkstoffauslegung und Tests feinjustieren muss: Wo bisher eine Freigabe die nächste Phase triggert, müssen Teams mit belastbaren Zwischenmodellen arbeiten, die sich gegenseitig nicht „überholen“, sondern konsistent ergänzen. Als konkretes Beispiel nennt GM eine manganreiche Batteriechemie (LMR), bei der der Konzern den Großteil der Design-Iteration offenbar virtuell vorzieht.
Besonders aufhorchen lässt der Ansatz bei Batteriedesigns: GM will mehr als 300.000 Batteriedesigns virtuell getestet haben, bevor überhaupt ein physischer Prototyp entstand. Dass ausgerechnet die Zellchemie als Beleg herangezogen wird, ist ein Hinweis darauf, wie ernst GM das Thema „datengestützte Entwicklung“ nimmt. In der Praxis bedeutet das, dass Simulationen nicht nur das Verhalten bestehender Varianten nachzeichnen, sondern Hypothesen schnell durch unterschiedliche Materialparameter, Zielkennwerte und Fertigungsrandbedingungen schleusen müssen. GM kündigt zudem an, dass LMR die exklusive Batterietechnik der vierten Elektroautogeneration werden soll, und koppelt die Strategie explizit an die Rolle von Daten: Laut Angaben rund um den Produktchef ist On-Board-Daten und Rechenleistung im KI-Zeitalter eine Art „Währung“ für bessere Modelle.
Auch bei der nächsten Fahrzeuggeneration setzt GM auf mehr Rechenleistung und bessere Konnektivität: Unabhängig vom Antrieb sollen die neuen Modelle das 40-Fache an Rechenleistung erhalten und eine bis zu 50 Prozent schnellere Mobilfunkanbindung als bisherige Systeme. Der neue Zentralrechner soll 2028 im Cadillac Escalade IQ starten; gleichzeitig peilt GM dort das Fahren ohne Blick auf die Straße an. Schon zuvor soll ein hauseigener OnStar-Assistent per Softwareupdate in den Cadillac Lyriq (Modelljahr 2027) kommen, allerdings gegen Abogebühren. Bislang nutzt GM dafür den KI-Ansatz „Gemini“ von Alphabet; in der Berichterstattung wird gleichzeitig betont, dass GM bei der Sensorik nicht nur auf Kameras setzen will, sondern mehrere Sensortypen kombiniert – ein Unterschied, der in der Praxis vor allem dann zählt, wenn sich Modelle in wechselnden Licht-, Wetter- und Streusituationen beweisen müssen.
Während GM die Zielgröße „zwei Jahre“ nennt, bleibt die Umsetzung in einem kritischen Punkt unklar: Ab wann der neue Takt gelten soll. Diese Lücke ist für die Wirkung auf die GM-Aktie und für die Branche gleich doppelt relevant, denn ohne Zeitplan bleibt es bei einem Planungsversprechen. Genau hier lohnt der Blick auf China als Beschleuniger des Marktes: Laut Branchenberichten bringt die Konkurrenz aus Fernost Fahrzeuge demnach rund doppelt so schnell auf die Straße, mit 40 bis 50 Prozent weniger Investitionen und einem Kostenvorteil von 30 Prozent. Volkswagen zeigt, wie sich das in Produktzyklen übersetzt: Die Massenproduktion des ID. Unyx 07 startete am 31. Dezember 2025 nach nur 13 Monaten Entwicklungszeit, und der gemeinsam mit Xpeng entwickelte ID. UNYX 09 ging nach 24 Monaten Entwicklungszeit an den Markt. Dass Volkswagen bereits für die Marke VW die Entwicklungszeit neuer Modelle von 50 auf 36 Monate senken wollte, deutet an, dass auch in Europa Skalierungsdruck entsteht.
BMW setzt derweil stärker auf KI-Agenten, nennt aber keine Zielmarke für die Entwicklungsdauer. Auf dem Kapitalmarkttag Ende September kommunizierte der Münchner Konzern, dass Künstliche Intelligenz aus einzelnen Anwendungen in die Kernprozesse der Fahrzeugentwicklung überführt werden soll. Digitale Agenten sollen künftig durchgängig von den ersten technischen Anforderungen bis zu Tests und Freigaben unterstützen, wobei die finalen Entscheidungen weiterhin bei Entwicklern liegen. Als Beispiel wird die Zusammenarbeit mit dem KI-Unternehmen Mistral bei Crashsimulationen genannt – ein Bereich, in dem Simulationen enorme Rechen- und Datenlast erzeugen. Interessant ist zudem die finanzielle Perspektive: BMW peilt für 2028 im Autogeschäft eine EBIT-Marge von drei bis fünf Prozent an, während für die Anfangsphase der 2030er Jahre wieder acht bis zehn Prozent in Aussicht gestellt werden. Damit hängt die Tempo-Strategie direkt an der Frage, wie schnell sich Kosten senken und Produktiterationen wirtschaftlich wiederholen lassen.
Für die Anlegerlogik und für die Branche kommt es am Ende darauf an, ob der „KI-Plan“ in messbare Takte übergeht. GM nennt zwar ambitionierte Meilensteine und hat bereits früher – 2021 – autonome Fahrkonzepte in die laufende Dekade datiert, aber der eigentliche Härtetest beginnt mit dem OnStar-Assistenten im Lyriq und setzt sich im Jahr 2028 beim Zentralrechner im Escalade IQ fort. Dort wird sichtbar, ob sich die versprochene Geschwindigkeit nicht nur im Labor, sondern in Systemintegration, Validierung und Betrieb bewährt. Dass die GM-Aktie zeitweise um 1,16 Prozent auf 76,99 US-Dollar zulegte, zeigt zumindest kurzfristig: Der Markt will Tempo sehen – und er wird genauer hinsehen, sobald aus Konzeptzeitplänen echte Produktions- und Software-Release-Zyklen werden.
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