Wie lange kann der steigende KI-Bedarf Nvidia antreiben, bevor Infrastrukturengpässe die Oberhand gewinnen
- Nvidias Umsatz stieg um 85 %, doch drei große Engpässe bedrohen das zukünftige Wachstum.
- Die Verkäufe in China sind aufgrund von Handelsbeschränkungen und Importblockaden auf null gesunken, nachdem sie zuvor bei rund 38 Milliarden Dollar pro Jahr lagen.
- Verzögerungen bei der Stromnetzversorgung und steigende Schuldenkosten bremsen den Ausbau der KI-Infrastruktur trotz starker Nachfrage.
Der weltweit führende KI-Chip-Hersteller lieferte Quartalszahlen des ersten Quartals, die die Wall-Street-Prognosen übertrafen, doch es entstehen Fragen zu Hindernissen, die die explosive Expansion des Sektors verlangsamen könnten.
Nvidia verzeichnete starkes Wachstum, mit einem quartalsweisen Umsatzanstieg von 85 % im Jahresvergleich auf 81,6 Milliarden US-Dollar. Der Nettogewinn mehr als verdreifachte sich auf 58,3 Milliarden US-Dollar.
Das Unternehmen erwartet auch Umsätze von etwa 91 Milliarden US-Dollar im aktuellen Quartal.
Die Ausgaben der großen Tech-Unternehmen stützen das starke Nachfragebild.
Die vier großen Cloud-Computing-Unternehmen planen, im Jahr 2026 insgesamt rund 700 Milliarden US-Dollar in die Infrastruktur zu investieren, ein Anstieg von mehr als 60 % gegenüber den bereits rekordverdächtigen Beträgen des Vorjahres.
Geschäftsführer Jensen Huang schätzt die gesamte Marktchance für die Blackwell- und Vera-Rubin-Chiplinien des Unternehmens auf 1 Billion US-Dollar, die bis 2027 läuft.
Doch drei große Hindernisse stehen zwischen der aktuellen Dynamik und dem weiteren Wachstum: Handelsbeschränkungen, Infrastrukturgrenzen und Kreditkosten.
Chinesischer Markt verschwindet
China machte früher etwa 20 % des Datenzentrumsumsatzes des Chip-Herstellers aus, aber das ist nun auf Null gefallen.
Das Unternehmen meldete im letzten Quartal keine Verkäufe aus China und erwartet auch im aktuellen Quartal keine.
Der Rückgang ist auf sich ändernde Handelsregeln zurückzuführen.
H20-Chipverkäufe nach China wurden im April 2025 zunächst verboten, dann im Juli wieder erlaubt.
Im Dezember wurden limited H200-Exporte genehmigt, jedoch mit einer erforderlichen Umsatzbeteiligung von 25 % für die US-Regierung.
Allerdings stoppten die chinesischen Zollbehörden die Sendungen kurz darauf.
Obwohl zehn große chinesische Tech-Unternehmen, darunter Alibaba, Tencent und ByteDance, die Genehmigung zum Kauf großer Mengen an H200-Chips erhielten, fand keine einzige Lieferung tatsächlich statt.
Letztendlich hat China die Importe immer noch nicht genehmigt, da es sich stattdessen auf eigene chinesische Chip-Unterstützung konzentrieren möchte.
Bei der aktuellen Unternehmensgröße entspricht der Verlust eines Fünftels des Geschäfts jährlich rund 38 Milliarden US-Dollar.
Huang schätzt den gesamten chinesischen KI-Chip-Markt selbst auf 50 Milliarden US-Dollar. Währenddessen bauen chinesische Käufer ihre Operationen um Huaweis konkurrierende Ascend-Chips auf.
„Indem China effektiv ausgeschlossen und dieser Markt an Huawei übergeben wird, zeigt Nvidia, dass die globale KI-Nachfrage außerhalb Chinas mehr als ausreicht, um sein Wachstum zu sustaining“, sagte Alvin Nguyen, Senior Analyst bei Forrester.
Stromnetz wird zum limitierenden Faktor
Physische Grenzen sind jetzt genauso groß ein Problem für das Wachstum von Rechenzentren wie Chip-Knappheit.
Das Hauptproblem ist die Strominfrastruktur, insbesondere lange Verzögerungen bei der Anbindung großer Einrichtungen an das Stromnetz.
Während Rechenzentren 12 bis 24 Monate zum Bau benötigen, kann der Anschluss an das Hochleistungs-Stromnetz 3 bis 7 Jahre dauern. Die Warteschlange des US-Stromnetzes beträgt jetzt über 2.600 Gigawatt.
Von den 12 Gigawatt US-KI-Rechenzentrums-Kapazität, die für 2026 geplant sind, befinden sich nur etwa 5 Gigawatt im Bau, der Rest ist aufgrund von Stromengpässen und Transformatorenverzögerungen, die bis zu vier Jahre dauern können, verzögert.
Um dies zu umgehen, bauen Unternehmen wie xAI, Meta, OpenAI und Oracle ihre eigenen Stromsysteme, die in den USA jetzt insgesamt über 130 Gigawatt umfassen, obwohl dies teurer ist als Netzstrom.
Jensen Huang sagte auch, dass Lieferengpässe wie ASML-Maschinen und TSMC-Wafer-Produktion in den nächsten zwei bis drei Jahren behoben werden könnten.
Gavin Baker, Gründer des Hedgefonds Atreides Management, gab eine kühne Sicht auf die Situation.
Er sagte, dass Nvidia, wenn TSMC das tun würde, was Jensen Huang wollte, potenziell 2 Billionen US-Dollar an GPU-Verkäufen in 2026 oder 2027 erreichen könnte.
Kredithype löst Bedenken aus
Die letzte Einschränkung kommt von den Schuldenmärkten.
Große Tech-Unternehmen haben 2025 121 Milliarden US-Dollar an US-Unternehmensanleihen aufgenommen, mehr als viermal ihren üblichen Durchschnitt.
Analysten der Bank of America erwarten, dass dies 2026 auf 175 Milliarden US-Dollar steigen könnte, insbesondere nachdem Amazon im März einen Rekord von 54 Milliarden US-Dollar bei einem globalen Anleiheverkauf erzielt hat.
Diese starke Verschuldung konkurriert mit staatlicher und anderer Unternehmensverschuldung, erhöht das Gesamtangebot und macht Kapital für Tech-Unternehmen teurer.
Ausblick: Der Wettbewerb wird voraussichtlich intensivieren.
John Blank, Chief Equity Strategist bei Zacks, bemerkte Käufer könnten bald „Anti-Nvidia“-Strategien verfolgen, um diese Gewinnmargen selbst einzufangen.
Speziell für den Zweck gebaute Chips von Broadcom und Marvell gewinnen an Boden bei Inferenz-Aufgaben, bei denen die Energieeffizienz wichtiger ist als die reine Leistung.
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Hania Humayun
Hania kam mit einer langjährigen Erfahrung in der Analyse von Finanzen, Wirtschaftstrends und Prognosemärkten zu Cryptopolitan. Sie berichtete über Themen wie aufstrebende Technologien, KI und Fintech. Haniyas Erfahrungen als lizenzierte Architektin haben ihrem journalistischen Schreiben Schwung und Präzision verliehen. Sie absolvierte ein Architekturstudium am National College of Arts in Lahore.
