LONDON (IT BOLTWISE) – NVIDIA steht am 26. August vor der nächsten Ergebnisrunde: Im Fokus steht die Entwicklung der Datenzentrums-Erlöse und damit die Nachfrage nach den neuesten GPU-Plattformen. Der CEO Jensen Huang liefert dazu ein Update, das für viele Investoren direkt an die Umsatzprognose bis 2027 gekoppelt ist. Gleichzeitig rückt ein kleinerer, aber strategisch relevanter Bereich in den Vordergrund: NVIDIA positioniert seine neuen CPUs für Agentic AI als erheblichen Markthebel. Entscheidend wird, ob die CPU-Dynamik tatsächlich früh genug anzieht, um die oft dominante GPU-Erzählung zu ergänzen.
Am 26. August nach Börsenschluss wird NVIDIA seine Ergebnisse für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2027 veröffentlichen – und damit genau in einer Phase, in der KI-Investoren die nächste Stufe ihrer Erwartungen abprüfen. In der Marktlogik wirkt das Unternehmen dabei wie ein Seismograf für die gesamte KI-Branche: Wenn die GPU-Nachfrage nachlässt oder sich verlagert, schlägt das typischerweise zuerst in den Aussagen zu Bestellrhythmen, Kapazitätsauslastung und technologischem Fortschritt durch. Für Aktionäre ist aber nicht nur die Gesamtergebniszahl relevant, sondern vor allem die Frage, ob das Management die Nachfragekurve für die nächsten Quartale bestätigen kann.
Die zentrale Messgröße bleibt das Datenzentrum. NVIDIA weist zwar keine Umsätze nach einzelnen Chipmodellen aus, dennoch liegt praktisch die gesamte GPU-relevante Wertschöpfung in der Data-Center-Division. Da sich das Geschäftsjahr von NVIDIA grob über den Jahreswechsel erstreckt, lassen sich die Aussagen oft gut mit dem Kalenderjahr 2025 und den darauf folgenden Monaten verbinden. Für das Jahr 2026, das zum größten Teil im Kalenderjahr 2025 fällt, nennt NVIDIA zuletzt nahezu 194 Milliarden US-Dollar Umsatz aus dem Datenzentrum als Größenordnung – eine Zahl, die die Basis für jede Weiterentwicklung schafft. Gleichzeitig richtet der Markt den Blick nach vorn: Die Konsensschätzungen sehen für das Geschäftsjahr 2027 rund 368 Milliarden US-Dollar und für 2028 knapp 531 Milliarden US-Dollar aus dem Datenzentrum. Zieht man diese Bandbreite über die drei Jahre zusammen, landet man in der Größenordnung von etwa 1,09 Billionen US-Dollar – genau dort, wo Investoren im Kern aufsteigende oder abklingende Erwartungen gegeneinander abwägen.
Auch wenn die GPU-Geschichte dominiert, ist der zweite Hebel im aktuellen Setup wichtig: NVIDIA will zunehmend zeigen, dass CPU-Umsätze nicht nur „Randnotiz“, sondern integraler Bestandteil agentischer KI-Workflows sind. Agentic AI beschreibt Systeme, die Aufgaben weitgehend autonom ausführen und dabei weniger menschliche Handführung benötigen als klassische KI-Assistenz. In diesen Architekturen übernehmen GPUs häufig das „Denken“ – also Mustererkennung, Schlussfolgerungen und die Fähigkeit, aus Eingaben zielgerichtete Schritte abzuleiten. CPUs werden jedoch beim „Ausführen“ besonders relevant: Sie planen oder orchestrieren, koordinieren Zugriffe auf externe Datenquellen und stellen sicher, dass der Agent die nächsten konkreten Handlungsoptionen in einer realen Umgebung abarbeiten kann. Genau in dieses Spannungsfeld platziert NVIDIA seine Vera-CPU: Als gezielt für agentische KI ausgelegte CPU soll sie die Lücke zwischen Modellinferenzen und praktischer Task-Umsetzung schließen.
Die Wachstumsstory erhält zusätzlich Gewicht durch die marktseitigen Erwartungen, die sich aus den Aussagen im Vorfeld ableiten. In der letzten Earnings-Call-Kommunikation hat Jensen Huang darauf verwiesen, dass sich daraus ein gesamter adressierbarer Markt von 200 Milliarden US-Dollar ableiten lasse. Gleichzeitig nennt NVIDIA eine sehr konkrete Zielmarke: Für das laufende Jahr erwartet das Unternehmen rund 20 Milliarden US-Dollar CPU-Umsatz. Für Investoren ist diese Größenordnung aus zwei Gründen interessant. Erstens verschiebt sie die Tonalität der Ergebnisinterpretation: Selbst bei fortgesetzter GPU-Dominanz kann die CPU-Kennzahl eine zweite Erfolgs- oder Enttäuschungsdimension liefern. Zweitens ist der CPU-Markt in der Breite historisch stärker zyklisch und fragmentierter als der GPU-spezifische KI-Sektor – sobald es NVIDIA gelingt, dort Fuß zu fassen, kann das die Nachhaltigkeit der Gesamtstory stärken.
Technisch betrachtet lohnt sich die Betrachtung beider Ebenen: Die Data-Center-Division bündelt die GPU-Umsätze, während CPUs in den agentischen Systemen häufiger an der Schnittstelle zu Betrieb, Datenzugriff und orchestrierter Ausführung stehen. Das bedeutet aber nicht, dass sich die Zahlen sauber getrennt entwickeln müssen; vielmehr reagieren beide Bereiche auf denselben Engpass: Rechenressourcen, Plattformdesigns und Integrationsaufwand bei Cloud- und Enterprise-Kunden. Wenn die GPU-Kapazitäten steigen, braucht die Software- und Infrastrukturkomponente oft trotzdem eine passende CPU-Strategie, um Workflows effizient zu orchestrieren. Umgekehrt kann eine früh anziehende CPU-Nachfrage auch ein Signal sein, dass Kundenagenten nicht nur als Demo betreiben, sondern als produktive Systeme in bestehende Daten- und Prozesslandschaften integrieren.
Für die anstehende Ergebnisrunde wird daher weniger die Frage sein, ob NVIDIA „KI spielt“, sondern wie präzise das Unternehmen die nächsten Schritte der Nachfragekurve beschreibt. Investoren werden besonders darauf achten, ob die Projektionen für das Datenzentrum im Geschäftsjahr 2027 und in 2028 eher steigen oder sich abschwächen. Ebenso wird man beobachten, ob sich die CPU-Erzählung in realen Indikatoren niederschlägt – etwa in der Kommunikation zu Plattform-Designs, Deployment-Fortschritten oder konkreten Kundenanwendungsfällen. Genau an dieser Stelle kann sich die Investorenerzählung verändern: GPUs bleiben der Kern, doch CPUs für agentic KI könnten zu einem zweiten Pfeiler werden, der die Umsatzbasis verbreitert und die Abhängigkeit von einem einzelnen Technologie-Momentum reduziert.
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