Nvidia macht Ernst: Gefährdet der Chipkonzern damit seinen eigenen Umsatz?

Es ist gerade mal vier Wochen her, dass Nvidia-Chef Jensen Huang seine Sympathie für ein schlankes KI-Modell äußerte, das auf einem Chip laufen kann. Keine vier Wochen später ist es fertig – was heißt das für die teuren KI-Rechenzentren?

Nvidia hält das Innovationstempo hoch und zeigt, dass sich der Konzern nicht zu schade ist, auch seine eigenen Kunden herauszufordern. Mit Nemotron 3.5 Lightning bringt der Chipkonzern sein erstes offenes KI-Modell auf den Markt. Man könnte es als direkte Kampfansage an die eigenen Kunden verstehen, denn Nemotron ist eine Open-Source-Software, also frei verfügbar. Und es läuft auf einem einzigen GPU-Chip, direkt auf dem Laptop.

Nvidia versucht damit, den Open-Source-Trend direkt in mehr Chip-Nachfrage für sich selbst zu verwandeln. Aber was heißt das für die Hyperscaler, die bei Nvidia für Milliardensummen die teuren Racks vom Typ Blackwell und Rubin kaufen? Macht sich Jensen Huang diese Umsätze damit nicht selbst kaputt?

Die Logik hinter dem Open-Source-Plan

Die Logik hinter dem Schritt ist simpel – und ziemlich clever. Wenn KI-Modelle frei verfügbar und noch leichter einsetzbar werden, steigt die Nutzung und die Zahl der operativen Anwendungen. Dafür braucht es weitere Rechenleistung auf GPUs – und die verkauft auch in dieser Welt weiterhin Nvidia. Auch Computer arbeiteten anfangs nur in großen Rechenzentren, bis Firmen wie Intel kleinere Chips entwickelten und so den PC schufen – und damit einen noch viel größeren Massenmarkt. So denkt der Nvidia-Chef – und das könnte sich auszahlen.

Nemotron 3.5 Lightning soll nach Angaben von Nvidia „leichtgewichtig“ sein und auf einer einzelnen GPU in einem Laptop oder Desktop laufen. Das Modell kann kostenlos heruntergeladen, genutzt und verändert werden. Klingt nach demokratischer KI, ist aus Konzernsicht aber auch knallharte Absatzpolitik.

Huang baut am nächsten Burggraben

Huang hatte erst vor wenigen Wochen erstmals offensiv für Open Source geworben. Er forderte möglichst wenig Hürden, um die Zhal der Nutzer von KI zu erhöhen. Gleichzeitig sprach er sich dafür aus, dass  Nvidia möglichst viel Kontrolle über die Infrastruktur behalten solle. „Freie KI sollte großartig für Hardware sein. Freie KI sollte großartig für Chips sein“, sagt Huang. Der Nvidia-Chef fürchtet also nicht, dass Open-Source-Modelle sein Geschäft zerstören – sie sollen es im Gegenteil verbreitern. Wie soll das gehen?

Spannend ist, dass Nvidia sein Modell von vornherein gezielt für den Einsatz bei Agenten positioniert, also für KI-Anwendungen, die als Assistenten im Hintergrund autonom arbeiten. Wenn solche Systeme künftig standardmäßig in Firmenprozesse eingebaut werden, wächst der Bedarf an Inferenz-Chips, Tests und Anpassungen, die dann über die Nvidia-Programmiersprache CUDA laufen müssten. Das zeigt: Indem er den Zugang zu KI potenziell günstiger macht, verbreitert der KI-Platzhirsch den Burggraben für sein Geschäftsmodell sogar.

Einstieg in den KI-Massenmarkt

Offene KI könnte dazu führen, dass noch mehr Unternehmen überhaupt erst damit experimentieren. Und je mehr Firmen KI nutzen, umso mehr Hardware, Software und Rechenzeit benötigen sie. Komplexere Rechenoperationen werden in dieser Welt weiterhin an die großen KI-Rechenzentren abgegeben.

In der Logik von Nvidia ist Open Source nicht die Alternative zu teurer KI, sondern der Türöffner für noch breitere Nutzung. Während Nvidia also den Kuchen größer macht und so die Hyperscaler verschont, könnten die Preise und Reichweiten proprietärer Modelle von OpenAI oder Anthropic unter Druck geraten. Zumal Nvidia noch einen Schritt weiter geht und mit einem Tool namens „NeMo Switchyard“ auch ein Werkzeug mitliefert, das für jede Aufgabe das jeweils passende und günstigste KI-Modell auswählen soll. Nicht nur KI bauen, sondern effizient verteilen und steuern – aus Sicht von Nvidia klingt das logisch, für die Betreiber von Claude und ChatGPT könnte es zum Albtraum werden.

Auf den Spuren von Intel

Auffällig ist, dass auch Meta und andere Tech-Größen inzwischen wieder offen über die Vorteile freier Modelle sprechen. Das zeigt: Die neue Entwicklung Richtung Open Source ist real – und sie könnte die nächste Wachstumsphase für die Nvidia-Plattform einleiten und den Chipriesen endgültig unverzichtbar machen.

Gelingt das, stünde die Aktie wieder einmal vor einer Neubewertung, weil sich der adressierbare Markt vergrößert. Es gibt nur eine Hürde: Im Massenmarkt wird auch der Preiswettbewerb härter. Nvidia müsste dann – bei sinkenden Margen – so viel Umsatz hinzugewinnen, dass der Gewinn daraus mögliche Verluste weit überkompensiert.

Ein Blick auf die erfolgreichste Zeit von Intel zeigt, dass das möglich ist. Doch die Börse muss diese Story erst einmal verstehen.

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Häufige Fragen zum Thema

Was ist Open Source?

Als Open Source bezeichnet man Software, deren Quellcode öffentlich zugänglich ist. Jeder darf diesen Code einsehen, kopieren, verändern und das Programm weiterverbreiten. Bekannte Beispiele sind das Betriebssystem Linux oder das Content-Management-System WordPress.

Warum bietet Nvidia nuns selbst eine Open-Source-Lösung für KI-Modelle an?

Nvidia-Chef Jensen Huang sieht in der Verbreitung von KI-Modellen über Open Source die Chance, noch mehr Nutzer für KI-Anwendungen zu begeistern. Das würde die Nachfrage nach GPUs und Inferenz-Chips weiter anheizen.

Macht Nvidia mit einem KI-Chip für Laptops seinen eigenen Kunden Konkurrenz?

Nicht zwingend. Nvidia-Chef Jensen Huang geht davon aus, dass mit der steigenden Nutzung einfacher KI-Aufgaben, die etwa von Agenten lokal ausgeführt werden können, auch die Nachfrage nach komplexen Lösungen steigen wird, die dann weiterhin von KI-Rechenzentren der Hyperscaler bedient werden. Deren Investitionen seien also nicht umsonst; die Open-Source-Modelle halfen in dieser Welt nur, den Flaschenhals zu beseitigen. Unter Druck geraten könnten allerdings die Preismodelle von OpenAI oder Anthropic, wenn KI-Leistung, vor allem in Form von Agenten, deutlich günstiger verfügbar werden sollte.