Nvidia und OpenAI unterzeichneten am Montag einen Vertrag über 100 Milliarden Dollar, der eher wie ein Handschlag klingt, der auf algorithmengesteuerte Märkte zugeschnitten ist, als wie eine tatsächliche geschäftliche Notwendigkeit.
Die Vereinbarung sieht vor, dass Nvidia Chips für riesige Rechenzentren an OpenAI verkauft. Im Gegenzug investiert Nvidia im Laufe der Zeit 100 Milliarden US-Dollar in den Kauf von nicht börsennotierten Aktien von OpenAI – weit mehr als die 72 Milliarden US-Dollar, die OpenAI in seiner zehnjährigen Geschichte eingesammelt hat.
Beide Unternehmen behaupten, dieser Schritt werde die Entwicklung von KI beschleunigen, doch das Ausmaß des Deals und die Art und Weise seiner Bekanntgabe ließen ihn eher wie eine finanzielle Performance als wie eine echte Notwendigkeit wirken.
Rein formal verpflichtet diese Vereinbarung Nvidia zur Lieferung von Chips für KI-Modelle wie OpenAIs GPT-5, die auf einer neuen Infrastrukturgeneration laufen sollen. Doch dann kommt der merkwürdige Aspekt: Nvidia müsste das gar nicht tun.
Das Unternehmen ist bereits führender Anbieter von hochentwickelten KI-Chips, und seine engsten Konkurrenten haben noch immer Mühe, aufzuholen. Auch OpenAI versucht, eigene Chips zu entwickeln, ist aber derzeit noch stark von Nvidiadent .
Nvidia investiert 100 Milliarden Dollar und baut 10-GW-Rechenzentren für OpenAI
Der Vertrag umfasst den Bau von Rechenzentren mit Nvidia-Chips und einer Mindestkapazität von 10 Gigawatt. Diese dienen nicht nur Testzwecken, sondern werden auch zum Trainieren und Einsetzen realer KI-Modelle verwendet.
Nvidia liefert zwar die Hardware, wird aber auch als Investor auftreten und im Laufe der Zeit 100 Milliarden US-Dollar investieren, um seine bestehende Beteiligung an OpenAI auszubauen. Dank dieser Beteiligungsstruktur muss OpenAI nichts zurückzahlen. Sollte der Wert sinken oder Chipbestellungen ausbleiben, trägt Nvidia den Verlust.
Jensen Huang, CEO von Nvidia, setzt nicht das Unternehmen aufs Spiel. Mit einem jährlichen freien cash von rund 100 Milliarden US-Dollar und einer Marktkapitalisierung von 4,5 Billionen US-Dollar kann er Verluste verkraften. Doch die eigentliche Frage ist: Warum sollte er das überhaupt tun? Die Ankündigung vom Montag steigerte die Marktkapitalisierung von Nvidia um 180 Milliarden US-Dollar. Kein schlechter Tag an den Märkten, aber ein eher geringer Zuwachs für ein Unternehmen dieser Größe.
Sam Altmans Sicht der Dinge ist eindeutiger. OpenAI wird dieses Jahr voraussichtlich 12 Milliarden Dollar Umsatz generieren, kann aber die enormen Investitionen, die nötig sind, um wettbewerbsfähig zu bleiben, nicht decken. Für ein Unternehmen, das behauptet, im KI-Wettlauf führend zu sein, sollte die Kapitalbeschaffung in größeren Mengen problemlos möglich sein.
Dennoch riecht das Ganze nach Leistung. OpenAI will im Wettlauf um Superintelligenz unaufhaltsam wirken. Die Bewertung von 500 Milliarden Dollar basiert auf dieser Überzeugung. Große Rechenzentrumspläne sorgen für zusätzliche Dynamik. Für Nvidia bedeutet die Positionierung als führender KI-Chip-Lieferant, dass Konkurrenten panisch nachkaufen müssen, bevor es zu spät ist.
Nvidia beruhigt Partner, während Wettbewerber ihre Chipstrategie überdenken
Unmittelbar nach Bekanntwerden der Nachricht versuchte Nvidia, die übrigen Kunden zu beruhigen. „Unsere Investitionen werden weder unseren Fokus verändern noch die Versorgung unserer anderen Kunden beeinträchtigen“, erklärte das Unternehmen in einer Stellungnahme. „Wir werden auch weiterhin jeden Kunden – unabhängig von einer Kapitalbeteiligung – mit höchster Priorität betreuen.“
Diese Aussage richtete sich eindeutig an Unternehmen wie Microsoft, Meta, Amazon und Alphabet, von denen Nvidia nach wie vor stark abhängig ist. Auch diese Firmen wetteifern um den Aufbau einer KI-Infrastruktur.
Viele entwickeln eigene Chips, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern, beziehen aber vorerst weiterhin Produkte von Jensens Team. Nun beobachten diese Unternehmen die Beziehung zwischen OpenAI und Nvidia genau.
Wenn Nvidia OpenAI Sonderzugriff gewährt, könnten Konkurrenten verstärkt aufdentdrängen. Die Angst, in der Prioritätenliste zurückzufallen, könnte sie dazu veranlassen, die interne Chipentwicklung zu beschleunigen oder Alternativen zu Nvidia wie AMD genauer unter die Lupe zu nehmen.
