Nvidias Vera-Chip: Die 200-Milliarden-Dollar-Wette, auf die Jensen Huang Sie aufmerksam machen möchte

Der Nvidia Vera-Chip erregt selten Schlagzeilen, wenn die Gewinne die Erwartungen übertreffen, doch er verdient den Fokus. Mit einem Umsatz im ersten Quartal von 81,62 Milliarden US-Dollar – und damit über den Analystenschätzungen von 78,86 Milliarden US-Dollar – sowie einer Prognose für das zweite Quartal von 91 Milliarden US-Dollar, die deutlich über der Wall-Street-Erwartung von 86,84 Milliarden US-Dollar liegt, haben die Zahlen das getan, was Nvidia-Zahlen immer tun: Aufmerksamkeit erregen.

Doch verborgen in der Analystenkonferenzschaltung von CEO Jensen Huang befand sich eine strategische Offenbarung, die bedeutsamer ist als ein weiteres Quartal, das die Erwartungen übertrifft. Huang gab bekannt, dass Nvidias neue Vera-Central-Processors den Zugang zu einem 200-Milliarden-US-Dollar-Markt eröffnen, der vollständig getrennt von den zwischen 2025 und 2027 prognostizierten 1 Billion US-Dollar aus seiner Blackwell- und Rubin-KI-GPU-Serie ist.

Huang erwartet, dass die Vera-Chip-Einnahmen bis zum Ende dieses Geschäftsjahres 20 Milliarden US-Dollar erreichen werden. „Ich erwarte, dass (Vera) der zweitgrößte Umsatztreiber wird“, erklärte Huang während der Konferenzschaltung.

Dies ist keine Fußnote. Es ist eine zweite strategische Front.

Der Vera-Chip und der Inference-Pivot

Nvidias Bedarf an einer zweiten Front ist klar: Seine größten Kunden entwickeln eigene Lösungen. Google, Amazon und Microsoft – die gemeinsam in diesem Jahr Investitionen von über 700 Milliarden US-Dollar in die KI-Infrastruktur prognostiziert werden, ein starker Anstieg von rund 400 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 – finanzieren gleichzeitig maßgeschneiderte Halbleiter für die Ausführung von KI-Modellen. Auch Intel und AMD werben mit CPUs als eine praktikable Option für Inference-Arbeitslasten.

Die Branchenberichterstattung hat sich verschoben von der Frage, wer das größte Modell trainieren kann, hin zu der Frage, wer es am günstigsten und schnellsten bereitstellen kann. Inference ist der Bereich, in dem Nvidias GPU-Dominanz der größten Herausforderung ausgesetzt ist. Während das Training großer Modelle weiterhin eindeutig in Nvidias Domäne liegt, gewinnt Inference – das Generieren von Antworten im großen Maßstab in Echtzeit – zunehmend an Bedeutung, wo maßgeschneiderte Chips von Googles TPU-Serie, Amazons Trainium und anderen an Boden gewinnen.

Nvidias Antwort ist Vera. Entwickelt teilweise unter Verwendung von Technologie von Groq, einem auf Inference spezialisierten Startup, das Nvidia in einem Deal lizenzierte, der Berichten zufolge rund 17 Milliarden US-Dollar wert war, zielt dieser Chip genau auf diese Arbeitslast ab. Die vollständige Vera-Rubin-Plattform, die den Vera-CPU mit Rubin-GPUs kombiniert, ist für den späteren Start in diesem Jahr geplant.

Angebot ist bereits die Einschränkung

Huang war transparent bezüglich eines Schlüsselaspekts: des Angebots. „Mein Eindruck ist, dass wir während des gesamten Lebenszyklus von Vera Rubin angebotsseitig eingeschränkt sein werden“, bemerkte er während der Konferenzschaltung. Diese Eingeständnis ist bedeutsam für ein Produkt, das Nvidia als eine wichtige Wachstumssäule positioniert. Um potenzielle Störungen zu mildern, investiert Nvidia stark in seine Lieferkette. Das Unternehmen berichtete, dass seine Lieferzusagen im ersten Quartal auf 119 Milliarden US-Dollar stiegen, gegenüber 95,2 Milliarden US-Dollar im vorherigen Quartal, eine erhebliche Steigerung, die sowohl starkes Nachfragevertrauen als auch Bedenken hinsichtlich eines globalen Mangels an Speicherchips widerspiegelt.

Nvidia kündigte zudem ein Aktienrückkaufprogramm über 80 Milliarden US-Dollar an und erhöhte seine quartalsweise Bardividende auf 25 Cent pro Aktie, gegenüber 1 Cent, was finanzielle Stärke signalisiert, während Huang vor einer knapper werdenden Versorgung warnte.

Die Frage, die Investoren stellen

Trotz der Übertreffenung der Schätzungen fielen Nvidias Aktien im After-Hours-Handel um 1,6 %. Der eMarketer-Analyst Jacob Bourne fasste die Stimmung zusammen: „Nvidia hat erneut die Erwartungen übertroffen, aber das ist zu diesem Zeitpunkt im Wesentlichen eingepreist, da es immer wieder Quartal für Quartal übertrifft. Die bleibende Frage ist, ob es Investoren davon überzeugen kann, dass der KI-Ausbau bis 2027 und 2028 Bestand hat, insbesondere da sich die Erzählung hin zu Inference-Arbeitslasten und konkurrierenden Halbleitern von Google, Amazon, AMD und Intel verschiebt.“

Huang konterte mit seinen eigenen Daten. Er hob einen wachsenden Segment von KI-spezifischen Cloud-Kunden hervor, deren Ausgaben nun etwa denen der Hyperscaler entsprechen, aber quartalsweise schneller wachsen. „Wir sollten schneller wachsen als die Hyperscaler-Kapitalkosten“, sagte er.

Der Vera-Chip ist zentral für dieses Argument. Ob die Lieferkette kooperiert, bleibt eine separate Herausforderung.

(Bildquelle: Nvidias Newsroom)

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