LONDON (IT BOLTWISE) – NVIDIA will laut Angaben von CEO Jensen Huang im kommenden Jahr um 70% im Jahresvergleich wachsen. Er begründet das mit der enormen Einbettung der Plattform in Trainings- und Inferenzprozesse vieler Modelle und Labore. Im selben Kontext nennt Huang ein Beispielsystem mit 36 Grace CPUs und 72 Blackwell GPUs, bei dem bereits 27% Wachstum im Monatsvergleich zu sehen seien. Offen bleibt, wie stark der Wettbewerb durch Hyperscaler-eigene Chips und KI-Labs mit Eigenentwicklungen mittelfristig wirklich wirkt.
NVIDIA bekommt den nächsten Wachstumsschub nicht nur als Kennzahl verkauft, sondern als Argumentationslinie für eine ganze Marktordnung: In seiner Rede auf dem Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference bezog sich CEO Jensen Huang erneut auf die Prognose für das kommende Jahr. Konkret sagte er, das Unternehmen könne im Jahresvergleich um 70% zulegen. Gleichzeitig ordnete er die Frage, ob der „GPU-Boom“ irgendwann kippt, in eine breitere Debatte über Hardware-Zulieferketten, Rechenzentrumsinvestitionen und den zunehmenden Chip-Wettbewerb ein.
Technisch beginnt sein Kernpunkt bei der Größenordnung dessen, wofür Kunden heute tatsächlich bezahlen: Huang stellte den historischen Eindruck „NVIDIA baut einen Chip“ der heutigen Realität gegenüber. Früher seien GPU-Karten vor allem dafür genutzt worden, PC-Gaming zu verbessern; heute beschreibt er eine andere Preisspanne und eine andere Systemwelt. Ein einzelnes GPU-Modul sei nicht mehr für 399 US-Dollar zu haben, sondern koste laut seinen Angaben etwa 8,5 Millionen US-Dollar, ausgeliefert als Teil eines eng gekoppelt arbeitenden Verbunds über NVLink. Dazu kämen sehr große Systemebenen mit Millionen von Komponenten und extremen Energiebedarfswerten, die nur über große Infrastrukturen effizient in Betrieb gehen.
Aus dieser Systemperspektive leitet Huang auch den wirtschaftlichen Unterbau ab. Als konkretes Beispiel nannte er die Bestellungen für ein Computersystem, das 36 Grace CPUs mit 72 Blackwell GPUs kombiniert. Für genau dieses Produkt sagte er, es verzeichne derzeit 27% Wachstum im Monatsvergleich. Parallel verwies er auf die zuvor im Rahmen der letzten Quartalszahlen gegebene Umsatzrichtung: Analysten erwarten demnach, dass NVIDIA das laufende Geschäftsjahr bei rund 400 Milliarden US-Dollar Umsatz beenden könnte; bei 70% Wachstum entspräche das für das Folgejahr etwa 680 Milliarden US-Dollar.
Im Zentrum seiner Begründung steht die Behauptung, NVIDIA sei nicht nur Lieferant, sondern „Foundational Platform“ für das Ökosystem der KI-Entwicklung. Huang argumentierte, „NVIDIA runs every model“ und führte aus, dass Labore die Plattform nutzen können, auch für Modelle von Anthropic, OpenAI und Google sowie für Angebote mit Open-Weights. Damit verschiebt sich die Wettbewerbsebene von der reinen Siliziumfrage hin zu einer kombinierten Kette aus Hardware, Software-Integration und dem Zugang zu Rechenzentrums- und Liefernetzwerken. Dass der CEO diesen Netzwerkgedanken sehr weit fasst, zeigt auch der bildhafte Teil seiner Rede: Er sprach davon, die gesamte Energielandschaft entlang von „Gigawatt of land, power“ zu verfolgen und verwies dabei auf den Zeitraum vor der Ausstattung von Data-Center-Gebäuden, wenn also die Infrastruktur im Bau erst zur Zielplattform wird.
Dieses „Plattform“-Narrativ hat in der Branche auch eine Folgefrage: Wie passen entsprechende Ökosystem-Partnerschaften zu den Diskussionen um sogenannte „circular deals“, bei denen in Unternehmen investiert wird, die wiederum NVIDIA-Produkte einkaufen. Huang konterte das augenzwinkernd, indem er den Zusammenhang so darstellte, dass es nicht „circular“ sei, solange ein Teil der eingesetzten Mittel wieder als Ergebnis echter Kundenverträge zurückkomme. Inhaltlich bestand er darauf, dass NVIDIA vor einer Investition auf belastbare Verträge mit Umsatzgenerierung gegenüber Kunden achtet und er verwies dabei auf eine Größenordnung von 100 Milliarden US-Dollar an solchen Verträgen, die er gesehen habe.
Für die Marktperspektive bleibt jedoch entscheidend, wie stabil diese Dominanz ist, wenn KI-Workloads zunehmend aus unterschiedlichen Quellen wachsen. Huang selbst räumte ein, dass ein Teil des Wachstums derzeit von KI-nativen Startups kommt, die große Summen einsammeln und einen erheblichen Teil ihrer Mittel in die eigene KI-Nutzung stecken. Mit zunehmender Reife der Branche dürfte außerdem der Druck steigen, Rechenkapazitäten effizienter zu nutzen: Weniger „Wachstum um jeden Preis“ bei der Infrastruktur, mehr Optimierung bei Trainingspipelines, Inferenz-Strategien und der Skalierung der Token-Budgets. In dieser Lage ist das Risiko für ein Setup wie das von NVIDIA nicht zwingend „weniger Nachfrage“, sondern eine Verschiebung im Mix – wer genau wie viel selbst entwickelt, wie stark Hyperscaler-eigene Beschleuniger werden und wie schnell Alternativen im Betrieb ankommen.
Damit zeichnet sich kurzfristig das gleiche Bild ab, das auch die genannten System- und Wachstumsdaten stützen: NVIDIA sieht sich als zentraler Knoten in einer Kette, die von Zulieferern über Rechenzentrumsprojekte bis zu KI-Startups reicht. Ob das langfristig so bleibt, entscheidet sich weniger an einzelnen Aussagen als an der Kombination aus Performance, Lieferfähigkeit, Software-Ökosystem und dem Vertrauen in planbare Ausbauschritte. Für IT- und Infrastrukturverantwortliche ist die unmittelbare Botschaft trotzdem klar: Solange die Plattform-Integration so tief sitzt, werden Planungen für Rechenzentren, Kapazitätsbeschaffung und Betriebsmodelle stark an die NVIDIA-Entwicklung gekoppelt bleiben – zumindest, bis sich der Wettbewerb in der Breite spürbar gegen diese Verankerung durchsetzt.
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