SpaceX will seine Rechenleistung bis Ende 2027 mehr als verfünffachen und setzt dabei ausschließlich auf Nvidias Vera-Rubin-Plattform. Dafür könnten rechnerisch über eine Million neuer GPUs nötig werden. Unterdessen stieg der Q2-Umsatz der KI-Sparte vor allem durch die Vermietung eigener Serverkapazitäten auf 2,56 Milliarden Dollar.
Google hat mit Broadcom, Apollo, Blackstone und Morgan Stanley ein milliardenschweres Finanzierungskonstrukt aufgebaut, um KI-Chips und Rechenzentren für Anthropic bereitzustellen, ohne sie selbst in der Bilanz zu halten. Rund 200 Milliarden Dollar an Verträgen hängen damit am wirtschaftlichen Erfolg eines einzigen Start-ups.
Nvidia investiert eine nach eigenen Angaben "substanzielle" Summe in Safe Superintelligence (SSI), das KI-Labor von Ilya Sutskever, dem früheren Chefwissenschaftler von OpenAI. Das teilten beide Unternehmen am Montag mit. Die Höhe der Summe blieb offen.
Im Rahmen der langfristigen Partnerschaft bekommt SSI Zugang zu Nvidias GPUs und kann seine Rechenkapazität damit laut den Unternehmen um das Zehnfache steigern. Bisher setzte das Labor laut Insidern vor allem auf Googles TPU-Chips.
Sutskever erklärte, die Forschung konzentriere sich auf "übersehene Aspekte" der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. SSI wurde 2024 gegründet, sammelte rund zwei Milliarden Dollar von Andreessen Horowitz und Sequoia und wurde zuletzt mit etwa 30 Milliarden Dollar bewertet.
Laut Analysefirma SemiAnalysis verzögert sich Nvidias nächstes KI-Server-Rack Kyber NVL144 wegen Fertigungsproblemen bei Leiterplatten um über ein Jahr auf 2028. Asiatische Zulieferer verloren teils zweistellig an Börsenwert. Auch die leistungsstärkere Rubin-Ultra-Variante wurde gestrichen. Das könnte ein Zeitfenster für AMD und Google eröffnen.
Nvidia agiert zunehmend wie eine Zentralbank für KI-Start-ups, um den Markt für Rechenleistung aktiv zu formen. Der Chip-Gigant bietet laut einem Bericht von The Information jungen Cloud-Anbietern weitreichende finanzielle Absicherungen an, damit diese teure KI-Chips kaufen können. Im Gegenzug sichert sich das Unternehmen eine direkte Beteiligung an deren Cloud-Umsätzen. Konkret verspricht Nvidia, ungenutzte Grafikprozessoren (GPUs) selbst zurückzumieten, falls die Anbieter keine KI-Entwickler als Kunden finden.
"Nvidia schlägt bei solchen Deals zwei Fliegen mit einer Klappe", sagt ein Manager für Rechenzentren gegenüber The Information. Wenn Nvidia nur die Pachtverträge für die Gebäude absichern würde, "dann bleibt man immer noch auf der Frage sitzen: 'Wie finanziert man die GPUs?'" Aber wenn Nvidia garantiert, dass es für ungenutzte Rechenkapazitäten bezahlt, "werden die GPUs finanziert und das Rechenzentrum wird finanziert".
Ziel dieser riskanten, aber potenziell lukrativen Strategie könnte sein, die enorme Abhängigkeit von Tech-Giganten wie Amazon, Microsoft und Google systematisch zu verringern, die derzeit noch die Mehrheit der Chips abnehmen, gleichzeitig aber immer mehr eigene KI-Hardware entwickeln.
Nvidia will mit seinem ersten Anleihenverkauf seit 2021 mindestens 20 Milliarden Dollar einnehmen, berichtet Bloomberg unter Berufung auf Personen mit direkter Kenntnis der Sache. Der Chiphersteller bietet die Anleihen in sieben Tranchen mit Laufzeiten von zwei bis 30 Jahren an. Für die längste Laufzeit liegt der Aufschlag bei etwa 0,9 Prozentpunkten über US-Staatsanleihen.
Mit den Einnahmen will Nvidia laut der Meldung allgemeine Unternehmenszwecke finanzieren, darunter die Rückzahlung und Umschuldung bestehender Anleihen. Zu den Banken, die den Verkauf begleiten, gehören JPMorgan Chase, Morgan Stanley und Goldman Sachs.
Der Deal reiht sich in eine anhaltende Welle von Anleihenverkäufen ein: Firmen wie Alphabet und Amazon nahmen seit dem Vorjahr Hunderte Milliarden Dollar auf, um die Rechenkapazität für den KI-Ausbau zu finanzieren. Zuletzt sammelte Nvidia im Juni 2021 fünf Milliarden Dollar am Anleihenmarkt ein.
Google und Nvidia ziehen Intel als alternativen Chiphersteller in Betracht, da TSMC mit der enormen Nachfrage nach KI-Chips nicht mehr hinterherkommt. Laut The Information hat Google bei Intel die Fertigung von über drei Millionen seiner KI-Chips (TPUs) für 2028 bestellt. Nvidia testet Intels Fertigungstechnik für seine kommende Feynman-GPU-Architektur, hat aber noch keinen Auftrag erteilt.
Auch der Speicherhersteller SK Hynix prüft die Kompatibilität seiner Chips mit Intels Packaging. Sollte SK Hynix grünes Licht geben, würde das Intels Glaubwürdigkeit als TSMC-Alternative bei anderen Chipdesignern stärken. Intels Foundry-Sparte kämpft seit Jahren mit Verlusten und Verzögerungen, doch die TSMC-Engpässe bieten nun eine seltene Chance. TSMC-Chef C.C. Wei erklärte am Donnerstag, die globale Chipversorgung könne die KI-getriebene Nachfrage auf Jahre nicht decken. Intels Aktienkurs schnellte nach der Veröffentlichung des Berichts um mehr als zehn Prozent in die Höhe.
Laut der Benchmark-Plattform Artificial Analysis ist Nvidias neues Nemotron 3 Ultra das bislang intelligenteste offene KI-Modell aus den USA. Es hat insgesamt rund 550 Milliarden Parameter, von denen etwa 55 Milliarden gleichzeitig aktiv sind. Im Intelligenz-Ranking von Artificial Analysis erreicht Nemotron 3 Ultra 48 Punkte und liegt damit klar vor anderen offenen US-Modellen wie Gemma 4 31B (39), Nemotron 3 Super (36) und gpt-oss-120b (33). An die Spitze der offenen Modelle aus China reicht es allerdings nicht heran. Kimi K2.6 kommt dort auf 54 Punkte. Das aktuell stärkste geschlossene Modell Opus 4.8 kommt auf 61 Punkte.
Beim Anbieter DeepInfra liefert Nemotron 3 Ultra laut Artificial Analysis zudem mehr als 300 Token pro Sekunde. Vergleichbar große Modelle von DeepSeek oder Moonshot schaffen derzeit nur 50 bis 100. Veröffentlicht werden soll das Modell laut Nvidia am 4. Juni unter anderem auf Hugging Face und OpenRouter.
