Jensen Huang bleibt sich treu. Der Vorstandschef des amerikanischen Halbleiterkonzerns Nvidia nutzte die jährliche GTC-Konferenz am Montag, um abermals große Zahlen in den Raum zu stellen. Diesmal sagte er voraus, die jüngsten Generationen seiner KI-Chips würden bis Ende 2027 Umsätze von insgesamt mindestens einer Billion Dollar einbringen. Bislang hatte Nvidia einen Umsatz von 500 Milliarden Dollar mit diesen Chipreihen bis Ende 2026 in Aussicht gestellt.
Mit dieser Prognose vermittelte er die Botschaft, dass er weiterhin mit gewaltiger Nachfrage nach KI-Chips rechnet, auch wenn in der Branche in jüngster Zeit verstärkt Sorgen über eine KI-Blase zu hören sind. Huang sagte, die Nachfrage nach Rechenleistung sei heute eine Million mal so hoch wie noch vor wenigen Jahren.
Die GTC-Konferenz im kalifornischen San Jose ist für den derzeit wertvollsten Konzern der Welt die wichtigste Veranstaltung im Jahr. Sie dauert vier Tage und ist als „KI-Woodstock“ beschrieben worden. Viele Partner des Unternehmens sind auf der Konferenz präsent.
Nvidia zahlt 20 Milliarden für Chipspezialist Groq
Huang nutzte seine zweieinhalbstündige Rede, um eine ganze Reihe neuer Chips und neuer Allianzen anzukündigen. Dabei ragte vor allem ein KI-System einer erst im Dezember bekanntgegebenen Akquisition hervor, der bislang teuersten in Nvidias Geschichte. Der Konzern teilte damals mit, Technologie des Chipspezialisten Groq zu lizenzieren.
Außerdem wechselte einer von Groqs Mitgründern, Jonathan Ross, zu Nvidia, wo er jetzt den Titel als Chef-Softwarearchitekt hat. Ross war vor der Gründung von Groq beim Internetkonzern Google und hat ihm bei der Entwicklung eigener KI-Chips geholfen.
Nvidia hat Groq zwar nicht komplett übernommen, aber die Transaktion wurde in der Branche weithin wie eine Akquisition gewertet. Der Wert der Vereinbarung soll Medienberichten zufolge um die 20 Milliarden Dollar liegen.
Auf Vera Rubin folgt Feynman
Huang kündigte am Montag einen neuen KI-Chip von Groq an, der mit Nvidias neuem Chipsystem Vera Rubin zusammenarbeiten und in der zweiten Jahreshälfte herauskommen soll. Die Groq-Technologie ist in erster Linie für die Anwendung von KI-Modellen gedacht, also nicht für deren Entwicklung. In der Branche wird das „Inferenz“ genannt. „Der Wendepunkt für Inferenz ist gekommen“, sagte Huang.
Auf dem Gebiet der Inferenz sieht sich Nvidia stärkerer Konkurrenz gegenüber als bei den Chipsystemen für die Entwicklung von KI-Modellen. Von Groq erhofft sich das Unternehmen eine Verbesserung seiner Wettbewerbsposition.
Huang bestätigte am Montag auch, dass die nächste Chiparchitektur Feynman 2028 herauskommen soll. Damit würde Nvidia weiter bei seinem zweijährigen Rhythmus bleiben. In diesem Jahr wird das Chipsystem Vera Rubin eingeführt, das wiederum den seit 2024 verkauften Blackwell-Chips nachfolgt, die im Moment für den größten Teil des Geschäfts stehen.
Der Aktienkurs von Nvidia stieg am Montag um knapp zwei Prozent. Die Aktie hat sich zuletzt für Nvidia-Verhältnisse inmitten eines allgemein schwierigen Umfelds schlecht geschlagen und kostet heute etwas weniger als zum Jahreswechsel. 2025 stieg der Aktienkurs um fast 40 Prozent, nachdem er sich 2024 schon fast verdreifacht hatte. Der Börsenwert von Nvidia liegt derzeit bei knapp 4,5 Billionen Dollar.
Nvidia ist weiterhin der dominierende Anbieter von KI-Chips, aber es gibt einige Herausforderer, die Fortschritte machen. Unter den klassischen Halbleiterspezialisten ist Advanced Micro Devices bislang der wichtigste Wettbewerber. Auch einige der bedeutendsten Nvidia-Kunden wie Google, Amazon und Microsoft entwickeln ihre eigenen Chips, unter anderem um die Abhängigkeit von Nvidia zu reduzieren.
Huangs optimistischer Blick auf KI wird auch von anderen großen amerikanischen Technologiekonzernen geteilt, die angekündigt haben, in diesem Jahr ihre Investitionen massiv aufzustocken. Amazon zum Beispiel will 200 Milliarden Dollar investieren, nach 131 Milliarden Dollar im vergangenen Jahr. Der Google-Mutterkonzern Alphabet will seine Investitionen von 91 Milliarden auf bis zu 185 Milliarden Dollar ausbauen, Meta von 72 Milliarden auf bis zu 135 Milliarden Dollar.
Ein großer Teil dieser Summen dürfte in die KI-Infrastruktur fließen. Diese sogenannten Hyperscaler stehen für rund die Hälfte des Umsatzes von Nvidia in der Sparte, zu der KI-Chips gehören.
Während das Geld für KI mit vollen Händen ausgegeben wird, versuchen manche der Unternehmen, an anderer Stelle zu sparen. Amazon kündigte im Januar den Abbau von 16.000 Arbeitsplätzen an. Medienberichten zufolge bereitet auch Meta einen größeren Personalabbau vor.