Nvidia setzt auf zweigleisige Rechenzentrumsstrategie

Während Nvidia ungebremst vom explosionsartigen Ausbau der KI-Rechenzentren der Hyperscaler profitiert, fokussiert das Unternehmen zugleich gezielt den wachsenden Bedarf an Produkten, Lösungen und Dienstleistungen rund um den Aufbau von On-Premises-KI-Fabriken bei den Unternehmen, in den oft auch die Partner involviert sind. "Das lässt sich nicht in die Cloud verlagern", betont CEO Jensen Huang.

Mit einer zweigleisigen Rechenzentrumsstrategie will Nvidia sicherstellen, dass das aktuelle Wachstum erhalten und in die Zukunft überführt werden kann. Wie Präsident und CEO Jensen Huang bei der Bekanntgabe der jüngsten Quartalsergebnisse erläuterte, hat der Hersteller sein Rechenzentrumsgeschäft dazu der Einfachheit halber in zwei entsprechende Hauptbereiche aufgeteilt.

Hyperscaler

Der erste Bereich bedient das derzeit stark wachsende Hyperscaler-Geschäft, in dem diesem Jahr laut Huang Investitionsausgaben von einer Billion Dollar erwartet werden. "Ich bin aufgrund gut begründeter Annahmen fest davon überzeugt, dass es noch weiter wachsen wird", prognostizierte er. "So wird Computing in Zukunft funktionieren, und wenn Unternehmen nicht über die nötige Rechenleistung verfügen, werden sie auch keine Umsätze erzielen. Es ist ganz klar: Rechenleistung ist Umsatz. Rechenleistung ist Gewinn. Und so verändert sich die Welt. SaaS benötigte früher nicht so viel Rechenleistung, aber KI erfordert eine enorme Menge davon. Gleichzeitig lässt sich damit natürlich sehr viel mehr erreichen. Deshalb sehen wir, dass Frontier-KI-Unternehmen wie Anthropic und OpenAI in einem unglaublichen Tempo wachsen. Die Tatsache, dass sie in einem Monat ein Wachstum erzielen können, für das manche SaaS-Unternehmen ein Jahrzehnt gebraucht hätten, sagt einiges aus."

Lokale KI-Fabriken

Der zweite neue Bereich von Nvidias Datacenter-Strategie sind Huang zufolge regional ausgerichtete KI-native Clouds. "Überall auf der Welt gibt es Start-ups, die diese Unternehmen unterstützen", erklärte er. "Weltweit gibt es 250.000 Unternehmen. Viele von ihnen werden KI-Fabriken für den eigenen Betrieb aufbauen müssen oder wollen. Bei vielen Industrieunternehmen bleibt keine andere Wahl, als die Rechenleistung dort bereitzustellen, wo der Kontext und die eigentliche Aktion stattfinden. Das lässt sich nicht in die Cloud verlagern. Es muss jedes Mal zuverlässig und schnell reagieren. Ich könnte mir nicht vorstellen, dass eine Chipfabrik an einen Cloud-Service-Provider angeschlossen ist. Das ergibt einfach keinen Sinn."

Das schließt eine ganze Klasse von Rechenzentren ein, für die halbkundenspezifische Chips keinen Sinn ergeben, weil diese Rechenzentren Systeme betreiben und nicht etwa eigene Systeme entwerfen und bauen wollen, ergänzte Huang. "Die zweite Kategorie ist äußerst vielfältig", sagte er. "Statt fünf, sechs oder sieben Unternehmen, die die Umsätze unserer ersten Kategorie repräsentieren, umfasst die zweite Kategorie Hunderte, Tausende von Unternehmen und in Zukunft Hunderttausende. Eine große Zahl von Unternehmen mit kleineren Installationen. Und diese Kategorie wird weiterhin in unglaublichem Tempo wachsen."

[siehe auch: Was die Nvidia GTC über die Zukunft von IT-Dienstleistern verrät]

Modulare Plattform für alle Bedürfnisse

Für Huang ist Nvidia durch sein Knowhow und den speziellen Aufbau seiner Plattform in der einzigartigen Situation, diesen Bedarf zu decken. Durch die vertikale Integration lasse sie sich sowohl so aufteilen, dass Großkunden sie in der von ihnen gewünschten Konfiguration zusammenstellen und erwerben können, als auch in den kleineren Umgebungen als nahtlos zusammenarbeitende Komplettlösung nutzen. Ein Bereich, den Huang zufolge viele noch nicht ausreichend auf dem Schirm haben. "Diese zweite Kategorie wird vergleichsweise wenig verstanden, weil es schlicht so viele Unternehmen gibt und jede einzelne Installation im Vergleich zu einem Hyperscaler natürlich relativ klein ist", zeigte er sich überzeugt. "Wenn man sich also die Segmentierung und die Größe der einzelnen Bereiche ansieht, erkennt man, dass wir tatsächlich Marktanteile bei den Hyperscalern gewinnen, weil wir dort nun deutlich größere Unterstützung von Anthropic haben, während nur sehr wenige Unternehmen Zugang zur zweiten Kategorie haben."

Zudem ist Nvidia damit laut Huang auch zu einer Plattform geworden, auf der sich effektiv Neoclouds und andere KI-native Clouds aufbauen lassen. "KI-native Clouds entwickeln keine Chips, stellen keine eigenen Chips her und wollen das auch gar nicht", sagte er. "Sie können nicht einfach unverbundene Einzelteile zu einer KI-Fabrik zusammensetzen, und ihre Toleranz hinsichtlich der Zeit bis zum ersten Token ist extrem klein. Gleichzeitig ist ihr Bedarf an einer skalierbaren Architektur mit einer großen Reichweite und Bandbreite, die jedes Modell ausführen kann und für Kunden aus aller Welt attraktiv ist, unglaublich hoch. Und genau deshalb ist die Architektur von Nvidia so perfekt für sie. Wir bieten jede Komponente an, und was wir nicht anbieten, bietet unser Partner-Ökosystem an. Und alles ist vollständig integriert, alles arbeitet zusammen."

Die Zahl der Kunden, die entsprechende Kapazitäten von KI-nativen Cloud-Anbietern mieten könnten, schätzt Huang als enorm hoch ein. "Im Grunde ist das jeder KI-Entwickler, jedes KI-native Start-up, SaaS-Unternehmen, Unternehmen und Industrieunternehmen weltweit", führte er an. "Unsere Rechenplattform, unsere Architektur, ist damit die am besten vermietbare Computing-Plattform der Welt. Sie bietet die höchste Leistung, ist am einfachsten zusammenzustellen, am besten vermietbar, hat die besten Gesamtbetriebskosten und lässt sich am leichtesten finanzieren. All diese Eigenschaften passen sehr gut zu den Anforderungen KI-nativer Unternehmen."

Nvidia als dominierende Infrastruktur in Unternehmen

Nach dem Dafürhalten von Shawn O’Grady, Chairman und CEO des in Dallas ansässigen Lösungsanbieters General Datatech, hat sich Nvidia schon jetzt zur dominierenden neuen Architektur in der Unternehmens-IT entwickelt. Ausgeliefert werde diese allerdings primär über andere Anbieter, mit denen Channel-Partner schon seit Langem zusammenarbeiten, berichtete der Chef des auf geschäftskritische Infrastrukturen und KI fokussierten Nvidia-Channel-Partners (Platz 51 der CRN Solution Provider 500 des Jahres 2025). "Geliefert werden die Lösungen von Dell, HPE, Lenovo und Cisco", so O’Grady zu CRN. "Im Storage-Bereich gibt es natürlich neue Anbieter mit Nvidia, mit denen wir zusammenarbeiten, etwa Vast Data. Aber auch unsere traditionellen Storage-Partner wie NetApp und Everpure haben ihre Speicherinfrastrukturen so ausgelegt, dass sie die enormen Datenmengen bewältigen können, die durch KI entstehen. Wir verbringen viel Zeit direkt mit Nvidia, obwohl wir eigentlich über deren OEM-Partner verkaufen."

Auch im Netzwerkbereich arbeitet Nvidia laut O’Grady intensiv mit OEM-Partnern wie Cisco zusammen, insbesondere mit Ciscos Mass-Scale-Infrastructure-Gruppe, die in der optischen Technologie eingesetzt wird, die General Datatech seinen Carrier-Kunden liefert. "Wir sehen zunehmend Bedarf an Netzwerkleistung dieser Größenordnung, speziell für KI-Workloads", sagte er. "In vielerlei Hinsicht bauen wir auf bestehenden Stärken auf und müssen nichts völlig Neues schaffen, um diese Chance zu monetarisieren. Allerdings mussten wir technologisch sehr aktuell bleiben. In manchen Fällen bedeutet das, neue Partnerbeziehungen wie mit Nvidia aufzubauen. In vielerlei Hinsicht bauen wir hier aber auf einer bereits vorhandenen Kernstärke auf."

Nvidia in Zahlen: Von einem Rekord zum nächsten

Im ersten Geschäftsquartal 2027, das am 26. April endete, meldete Nvidia einen Rekordumsatz von 81,62 Milliarden Dollar. Das entspricht einem Plus von 85 Prozent gegenüber den 44,06 Milliarden Dollar im ersten Geschäftsquartal 2026. Darin enthalten waren ein Rekordumsatz im Rechenzentrumsgeschäft von 75,2 Milliarden Dollar, ein Plus von 92 Prozent gegenüber dem Vorjahr, sowie ein Umsatz im Edge-Computing von 6,4 Milliarden Dollar, ein Zuwachs von 29 Prozent. Zu den Rechenzentrumsumsätzen des Unternehmens zählen Erlöse aus Hyperscale, KI-Clouds, Industrie und Enterprise. Der Gesamtumsatz des Quartals lag laut Seeking Alpha um 2,65 Milliarden Dollar über den Erwartungen der Analysten.

Das Unternehmen meldete zudem einen GAAP-Nettogewinn von 58,3 Millionen Dollar beziehungsweise 2,39 Dollar je Aktie, mehr als doppelt so viel wie die 18,8 Millionen Dollar beziehungsweise 76 Cent je Aktie im Vorjahr. Auf Non-GAAP-Basis meldete Nvidia einen Nettogewinn von 45,5 Millionen Dollar beziehungsweise 1,87 Dollar je Aktie, mehr als doppelt so viel wie die 19,1 Millionen Dollar beziehungsweise 78 Cent je Aktie im Vorjahr. Der Non-GAAP-Gewinn übertraf die Analystenerwartungen laut Seeking Alpha um 10 Cent je Aktie.

Für das zweite Geschäftsquartal 2026 erwartet Nvidia einen Umsatz von 91,0 Milliarden Dollar plus/minus 2 Prozent, verglichen mit 46,7 Milliarden Dollar im Vorjahr. In dieser Zahl sind mögliche Umsätze aus China nicht enthalten.

Dieser Artikel erschien zuerst bei unserer Schwesterpublikation crn.com.

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