Nvidia sieht sich einemdentMargenrisiko gegenüber, da große Technologieunternehmen eigene KI-Chips entwickeln

Nvidia steht vor seiner bisher größten Herausforderung, da seine größten Kunden beginnen, in denselben Markt einzudringen, der sein Billionen-Dollar-Imperium aufgebaut hat.

Laut Yahoo Financeentwickeln Technologiegiganten wie Amazon, Google, Meta, Microsoft und OpenAI ihre eigenen KI-Chips, um die Abhängigkeit von Nvidias Hardware zu verringern.

Dieser Schritt könnte Nvidias Gewinnmargen erheblich schmälern, da sich diese Unternehmen darauf einstellen, weniger auf die teuren GPUs von Nvidia für das Training großer KI-Modelle und den Betrieb massiver Rechenzentren angewiesen zu sein.

OpenAI, das Nvidia-Chips über Microsoft und CoreWeave mietet, gab bekannt, in Zusammenarbeit mit Broadcom mit der Entwicklung eigener Chips begonnen zu haben. Meta kündigte Ende September die Übernahme von Rivos an, einem Chip-Startup, das zu Metas umfassenderem Plan zur Erweiterung der internen Chipfertigung passt.

Bei Amazon ist das riesige Rechenzentrumsprojekt „Project Rainier“ bereits in vollem Gange. Hunderttausende Trainium2-Chips unterstützen dort KI-Workloads von Anthropic. Analysten zufolge ist die Nachfrage nach Amazons Chips für diese Rechenzentren rasant gestiegen, was darauf hindeutet, wie viel unabhängiger diese Unternehmen bald von Nvidia werden könnten.

Die großen Technologiekonzerne wenden sich mit kundenspezifischen Chipdesigns nach innen

Während die GPUs von Nvidia nach wie vor den KI-Markt dominieren, entwickeln Cloud-Anbieter nun gemeinsam mit Broadcom und Marvell Technology ihre eigenen Chips.

Diese kundenspezifischen Prozessoren sind kostengünstiger, optimal auf die jeweilige Software abgestimmt und ermöglichen eine bessere Kontrolle der Leistungskosten. Anders als Nvidias GPUs werden die Chips nicht an externe Anbieter verkauft, sondern intern für KI-Systeme eingesetzt und Cloud-Kunden zu niedrigeren Preisen angeboten.

In einer Forschungsnotiz vom Juni prognostizierte JPMorgan, dass Chips von Google, Amazon, Meta und OpenAI bis 2028 45 % des KI-Chip-Marktes ausmachen werden, verglichen mit 37 % im Jahr 2024 und 40 % im Jahr 2025. Der Rest des Marktes wird bei GPU-Herstellern wie Nvidia und AMD verbleiben.

Jay Goldberg, Analyst bei Seaport Research, sagte, die Hyperscaler würden kundenspezifische Chips entwickeln, weil sie „nicht hinter einem Nvidia-Monopol feststecken wollen“. Er fügte hinzu, Nvidia müsse nun „mit seinen Kunden konkurrieren“

Das geschieht bereits. Berichten zufolge begann Google im September mit dem Verkauf seiner TPUs (Tensor Processing Units) an einen Cloud-Anbieter – eine Entscheidung, die das Unternehmen in direkten Wettbewerb mit Nvidia bringt.

Gil Luria, Analyst bei DA Davidson, schätzte den Wert der Google-Einheiten TPU und DeepMind auf 900 Milliarden US-Dollar und bezeichnete sie als „wohl eines der wertvollsten Geschäftsfelder von Alphabet“. Er schrieb, dass Googles Chips „nach wie vor die beste Alternative zu Nvidia darstellen, wobei sich die Lücke zwischen den beiden in den letzten neun bis zwölf Monaten deutlich verringert hat.“

Goldberg prognostizierte bis 2026 „viele Aktivitäten im Bereich kundenspezifischer Siliziumchips“, was die Diskussionen entlang der gesamten Lieferkette für KI-Chips widerspiegelt. Analysten stellten fest, dass die großen Technologieunternehmen unterschiedlich schnell vorankommen.

Google begann vor über einem Jahrzehnt mit der Entwicklung von TPUs und ist weiterhin Marktführer. Amazon stieg ein Jahr nach Googles erster TPU in den Markt ein, indem es 2015 Annapurna Labs übernahm und 2020 Trainium auf den Markt brachte. Microsoft, das seinen Maia-KI-Chip erst 2023 vorstellte, hinkt seinen Mitbewerbern weiterhin hinterher.

Analysten warnen vor einem langsameren Wachstum für Nvidia

Entwickler bevorzugen oft Nvidias GPUs aufgrund der dazugehörigen Software, doch Analysten gehen davon aus, dass der Wettbewerb die Gewinne schmälern wird. David Nicholson von der Futurum Group bestätigte, dass das Margenrisiko real ist.

„Mit der Zeit werden die Gewinnmargen, die Nvidia derzeit erzielen kann, sinken“, sagte David. „Es wird sozusagen ein schleichender Tod sein, denn es gibt all diese verschiedenen kundenspezifischen Siliziumbeschleuniger, die existieren, weil sich hier so große Chancen bieten.“

In einem Podcast im September wurde Jensen Huang darauf angesprochen und spielte die Bedrohung herunter. Der CEO von Nvidia sagte: „Wir sind derzeit das einzige Unternehmen weltweit, das alle Chips innerhalb einer KI-Infrastruktur selbst herstellt.“

Er argumentierte, dass die Konkurrenten zwar Einzelchips herstellen, Nvidia aber komplette Systeme produziert, die Blackwell-GPUs, Arm-basierte CPUs und Netzwerkeinheiten kombinieren, die über ganze Racks hinweg zusammenarbeiten.

Einige an der Wall Street teilen diese Befürchtung nicht. Vivek Arya von der Bank of America und Luria erklärten übereinstimmend, der Aufstieg kundenspezifischer Chips spiele keine Rolle. Arya betonte, Nvidia baue den Gesamtmarkt kontinuierlich aus und verwies auf Daten von PitchBook, wonach das Unternehmen von 2020 bis September 2025 47 Milliarden US-Dollar in KI- und „Neocloud“-Startups investiert habe.

Luria fügte hinzu: „Das Wachstum und die Nachfrage sind enorm. Wir werden viel mehr Rechenleistung benötigen, und die KI-Modelle werden immer nützlicher, was bedeutet, dass der Markt deutlich größer werden wird.“

Luria sagte, Nvidia werde möglicherweise nicht so schnell wachsen wie der Markt selbst, aber mit steigender Gesamtnachfrage dennoch expandieren. Goldberg warnte jedoch, dass die Chipentwicklung nicht einfach sei. „Der Nachteil der Eigenentwicklung von Silizium liegt darin, dass es schwierig ist“, sagte er. „Ich denke, letztendlich werden nicht alle erfolgreich sein.“