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Chipriese Nvidia rechnet damit, im kommenden Jahr doppelt so viele Chips zu verkaufen wie in diesem Jahr. Das sagte Konzernchef Jensen Huang am Donnerstag, während die Zweifel an den enormen KI-Ausgaben zunehmen. Die Zahl der verkauften Nvidia-Chips sagt allerdings weniger über den Umsatz aus, als man zunächst vermuten könnte.
Huang äußerte sich in Schottland vor Journalisten am Rande einer Veranstaltung des britischen Königs Charles III. Die Nvidia-Aktie legte am selben Tag um mehr als 2 Prozent zu.
Die Nachfrage nach KI-Rechenleistung steigt Huang zufolge weltweit weiter. „Ich rechne damit, dass Nvidia im kommenden Jahr doppelt so viele Chips verkauft wie in diesem Jahr“, sagte Huang.
„Der Grund ist, dass KI in vielen Branchen und Volkswirtschaften erheblichen Nutzen stiftet. In nahezu jedem Land, in dem wir aktiv sind, ist der Wille zu Investitionen in KI zu sehen.“
Nvidia ist der größte Anbieter von KI-Beschleunigern, also Chips, die speziell für das Training von KI-Modellen und deren spätere Antwortgenerierung entwickelt wurden. Fast jedes große KI-Rechenzentrum der Welt nutzt solche Systeme.
Diese Chips werden nicht nur von Tech-Konzernen gekauft. Auch Regierungen bauen inzwischen eigene KI-Kapazitäten auf, und ihre Aufträge halten Nvidias Geldmaschine am Laufen.
Genau hier liegt der Haken. Nvidia legt nie offen, wie viele Chips der Konzern insgesamt verkauft. Es gibt also keine Kennzahl, an der sich die angekündigte Verdoppelung messen ließe.
Das Sortiment ist breit. Neben den bekannten Rechenzentrums-GPUs wie Blackwell und Rubin verkauft das Unternehmen Prozessoren, Netzwerkchips, Chips für optische Verbindungen, Chips für Roboter und Autos sowie den Chip in der Nintendo Switch 2.
In dieser Gesamtzahl zählt ein günstiger Chip genauso viel wie eine Rechenzentrums-GPU im Wert von Zehntausenden Dollar. Verschiebt sich der Absatz hin zu kleineren Chips, wächst der Umsatz deutlich langsamer als die Stückzahl.
Eine belastbare Zahl nannte Huang im vergangenen Herbst dennoch: 6 Millionen ausgelieferte Blackwell-GPUs innerhalb von vier Quartalen. Mehr Orientierung haben Anleger nicht.
Im vergangenen Monat stellte Nvidia selbst für das im Januar 2028 endende Geschäftsjahr ein Umsatzwachstum von 70 Prozent in Aussicht, was rund 673 Milliarden Dollar entspräche.
Zurückgerechnet geht Nvidia damit von einem Umsatz von etwa 396 Milliarden Dollar im laufenden Geschäftsjahr aus. Eine Verdoppelung des Umsatzes sieht die eigene Prognose des Konzerns also nicht vor.
Nvidia ergänzte im August allerdings, der Umsatz könne sich verdoppeln, wenn ausreichend Angebot verfügbar sei. Die Bremse liegt damit in der Produktion, nicht beim Kunden.
Diesen Spielraum soll die neue Vera-Rubin-Generation schaffen, deren erste Auslieferungen für diesen Herbst erwartet werden. Im MLPerf, einem Standardtest für KI-Systeme, erreichte das Vera-Rubin-NVL72-System in einem Test bis zum 3,7-Fachen der Inferenzleistung des früheren GB300-Systems.
Inferenz bezeichnet den Betrieb eines bereits trainierten Modells, also das Tempo, mit dem es Antworten liefert. Steigert ein neues System diese Leistung deutlich, wird der Ausbau eines Rechenzentrums attraktiver.
Die Konkurrenz bleibt nicht untätig. Andere Chiphersteller arbeiten an Alternativen, und große Tech-Konzerne entwickeln immer häufiger eigene Beschleuniger, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.
Auch die KI-Ausgaben selbst sind nicht garantiert. Sehen Kunden zu wenig Rendite auf ihre Rechenzentren, könnte die Nachfrage nachlassen, auf die Huang seine Verdoppelung stützt.
Über diese Risiken wurde in Schottland ebenfalls gesprochen, gemeinsam mit Vertretern von Google DeepMind, OpenAI und Anthropic. „Wenn ein Produkt nicht sicher ist, müssen wir es zurückhalten und weiterentwickeln“, sagte Huang zur Sicherheit von KI-Produkten.
Liefert Nvidia die Vera-Rubin-Systeme in diesem Herbst rechtzeitig aus, ist die Verdoppelung erreichbar. Bleibt das Umsatzwachstum unter den versprochenen 70 Prozent, sagt die Zahl der verkauften Chips den Anlegern wenig.
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