Nvidias Geschäft wird derzeit von KI-Beschleunigern geprägt. Doch jenseits des Hypes hat der Konzern über Jahre ein breites Software-Ökosystem aufgebaut. Sollte sich die KI-Euphorie abkühlen, könnte genau dieses Portfolio Nvidia zu einem der wichtigsten Software-Anbieter im Rechenzentrum machen.

Die Umsätze von NVIDIA werden derzeit maßgeblich vom Hardware-Geschäft getragen. Vor allem GPUs und Komplettsysteme für Training und Inferenz von KI-Modellen prägen Wachstum und Bewertung des Unternehmens. Diese Sicht greift jedoch zu kurz. Nvidia positioniert sich seit Jahren nicht nur als Chip-Hersteller, sondern als Plattform-Anbieter mit einem breiten Software-Ökosystem aus Programmierschnittstellen, Bibliotheken, Frameworks und zunehmend auch lizenzpflichtigen Enterprise-Angeboten.

Der KI-Markt gilt vielen Beobachtern als überhitzt. Gleichzeitig gibt es keine eindeutigen Indikatoren, die kurzfristig auf ein »Platzen« hindeuten. KI-Ausgaben gelten weiterhin als Kurstreiber, zugleich muss KI in immer mehr Projekten als Business-Case funktionieren und messbaren Nutzen liefern. Prognosen zur Projektrealität fallen deutlich aus, allerdings mit unterschiedlicher Flughöhe: Gartner erwartet, dass bis Ende 2025 mindestens 30 Prozent der GenAI-Projekte nach Proof-of-Concept abgebrochen werden. Gartner prognostiziert zudem, dass bis 2026 sogar 60 Prozent der KI-Projekte scheitern, wenn sie nicht von »AI-ready« Daten getragen werden. Andere Erhebungen verweisen ebenfalls auf hohe Abbruchquoten zwischen Proof-of-Concept und Produktion.

Auf der anderen Seite steht die Gegenposition, dass eine mögliche Übertreibung länger laufen kann, weil die Nachfrage nach Rechenleistung und KI-Integration in vielen Branchen real bleibt. BlackRock schätzt den KI-bezogenen Investitionsbedarf bis 2030 in einer globalen Größenordnung von fünf bis acht Billionen US-Dollar und verweist dabei auch auf Infrastruktur-Engpässe, insbesondere bei Energieversorgung und Netzausbau.

Viele Marktbeobachter sind sich dennoch einig, dass sich das aktuelle Investitionstempo im KI-Umfeld irgendwann normalisieren wird. Für Nvidia muss das nicht zwingend negativ sein. Aus Analystensicht gilt die Software-Kompetenz als zentraler Faktor für Kundenbindung und Monetarisierung jenseits reiner Hardware-Margen. Branchenbeobachter ordnen sie zudem als strategischen Vorteil gegenüber alternativen Beschleuniger-Architekturen ein, weil sie die praktische Nutzbarkeit der Hardware im Rechenzentrum bestimmt.

Seit dem Startschuss durch ChatGPT Ende 2022 hat Nvidia sehr große Stückzahlen an GPUs in den Markt gebracht, vor allem für KI-Workloads. Diese Beschleuniger sind teuer, kapitalintensiv und werden häufig über Leasing- und Finanzierungsmodelle in die Rechenzentren gebracht. Bricht das Investitionstempo ein, drohen zunächst unterausgelastete GPU-Kapazitäten. Wertlos werden sie jedoch nicht.

GPUs sind mehr als KI-Beschleuniger

Grafikprozessoren sind längst keine reinen Grafikbeschleuniger mehr. Schon in den späten 1990er-Jahren wurden sie entwickelt, um hochgradig parallele Aufgaben zu bewältigen, damals vor allem beim 3D-Rendering. Genau diese Fähigkeit macht GPUs bis heute attraktiv für eine Vielzahl anderer Workloads.

Moderne Nvidia-Beschleuniger wie H200 oder GB300 verzichten weitgehend auf klassische Grafik-Pipelines und setzen stattdessen auf Vektor- und Matrix-Einheiten für High-Performance-Computing und KI. Lässt sich eine Aufgabe parallelisieren, besteht eine gute Chance, dass sie von GPU-Beschleunigung profitiert – vorausgesetzt, passende Software ist verfügbar.

Software als Eintrittsbarriere

Dass es weltweit nur wenige GPU-Anbieter gibt, liegt nicht primär an der Hardware, sondern an der Software. Eine GPU muss breit programmierbar sein. Ein spezialisierter KI-ASIC hingegen muss lediglich eine klar definierte Aufgabe gut erledigen.

Nvidia hat diesen Unterschied früh erkannt. Mit der Einführung von CUDA im Jahr 2007 schuf das Unternehmen eine Low-Level-Programmierumgebung, die GPUs für Entwickler nutzbar machte. Daraus ist über die Jahre ein umfangreiches Software-Portfolio entstanden.

CUDA-X und der lange Atem

Unter dem Sammelbegriff CUDA-X bündelt Nvidia heute Hunderte Bibliotheken, Frameworks und Micro-Services. Sie decken ein breites Spektrum ab, von Strömungssimulationen und elektronischer Design-Automatisierung über Wirkstoffforschung, Lithografie und Materialentwicklung bis hin zu Robotik, digitalen Zwillingen und quantennahen Anwendungen.

KI ist aktuell das sichtbarste und profitabelste Einsatzgebiet, aber nur eines von vielen. Ein Beispiel ist cuDF, eine GPU-beschleunigte Datenverarbeitungskomponente aus dem RAPIDS-Framework. Damit lassen sich SQL-Workloads oder Pandas-Analysen deutlich beschleunigen. Rechenleistung, die nicht für KI-Training genutzt wird, kann so produktiv anderweitig eingesetzt werden.

Vom Baukasten zum Geschäftsmodell

Auffällig ist, dass Nvidia bewusst keine vollständigen End-to-End-Lösungen anbietet. Teile des Software-Stacks sind Open Source, andere werden als Frameworks oder Micro-Services bereitgestellt. Sie dienen als Baukasten für Entwickler und ISVs.

Zunehmend sind diese Komponenten jedoch mit Lizenz- und Abonnementmodellen verknüpft. Damit verschiebt sich der Fokus von einmaligen Hardware-Margen hin zu wiederkehrenden Software-Erlösen. Bisher war der Einstieg hochschwellig, da Unternehmen teure GPUs anschaffen und Software selbst integrieren mussten. Sinkende Hardware-Preise könnten diese Hürde deutlich senken und neue Geschäftsmodelle ermöglichen.

Strategischer Umbau des Ökosystems

Vor diesem Hintergrund wirkt Nvidias strategische Neuausrichtung folgerichtig. Das Unternehmen bewegt sich schrittweise von entwicklerzentrierten Low-Level-Bibliotheken hin zu unternehmensnahen Micro-Services. Je niedriger die Einstiegshürde, desto einfacher lassen sich Hardware und begleitende Software-Abonnements vermarkten.

Hinzu kommt eine vorsichtige Öffnung des Ökosystems. Nvidia arbeitet an stärker disaggregierten Architekturen, bei denen einzelne Workloads auch auf Fremd-Hardware ausgelagert werden können. Beteiligungen, Software-Akquisitionen und die Integration etablierter Orchestrierungs- und Scheduler-Technologien sorgen dafür, dass Nvidia auch dann partizipiert, wenn kein eigener Chip im Rack steckt.

Groq und die Inferenz-Pipeline

Als ergänzende Einordnung dient eine Analyse der Kollegen von The Register, die Nvidias Umgang mit dem Inferenz-Markt und die Rolle von Groq beleuchtet. Demnach geht es Nvidia bei der Groq-Transaktion weniger um klassische Hardware-Substitution wie SRAM (Static Random Access Memory) statt HBM (High Bandwidth Memory), sondern um architektonische Konzepte für effizientere Inferenz-Pipelines.

Im Mittelpunkt steht eine datenflussorientierte »Assembly-Line«-Architektur, mit der sich einzelne Phasen der Inferenz gezielt beschleunigen lassen. Unterschieden wird dabei zwischen der rechenintensiven Prefill-Phase und der stark speicherbandbreitengetriebenen Decode-Phase großer Sprachmodelle.

Groq ist ein US-Startup, das einen eigenen KI-Beschleuniger für Inferenz entwickelt. Anders als GPUs setzt das Unternehmen auf eine stark deterministische, datenflussorientierte Architektur. In diesem Kontext wird Groq weniger als GPU-Ersatz gesehen, sondern als möglicher Baustein für stärker disaggregierte Inferenz-Stacks.

KI bleibt, der Hype nicht

Generative KI wird nicht verschwinden. Die aktuellen Investitionssummen mögen zurückgehen, doch die Technologie bleibt für viele Unternehmen relevant. Künftige Anwendungen dürften pragmatischer ausfallen und stärker auf domänenspezifische Modelle setzen, etwa für Simulationen, Wettermodelle oder industrielle Optimierung.

Wie nach dem Platzen der Dotcom-Blase wird auch diesmal nicht das Fundament wegbrechen. KI wird ein fester Bestandteil vieler IT-Stacks bleiben, aber nicht der einzige Grund, GPUs einzusetzen. Genau darin liegt Nvidias langfristige Stärke: nicht im nächsten Hype, sondern in der Software, die GPUs dauerhaft wirtschaftlich nutzbar macht.