Nvidia-CEO erwartet $1 Billion Nachfrage nach KI-Chips bis 2027 auf der GTC

Nvidia erwartet, dass Bestellungen für seine KI-Chips der nächsten Generation bis 2027 $1 Billion erreichen werden, was die gewaltige Rechenleistung verdeutlicht, die durch die rasante Ausweitung von KI-Technologien entsteht.

Bei der jährlichen GTC-Entwicklerkonferenz von Nvidia in San Jose, Kalifornien, sagte CEO Jensen Huang, die Nachfrage nach den bevorstehenden Blackwell- und Vera-Rubin-Chipsystemen des Unternehmens beschleunige sich, da Start-ups und große Technologieunternehmen ihre KI-Infrastruktur ausbauen.

„Wenn sie nur mehr Kapazität bekommen könnten, könnten sie mehr Tokens erzeugen, ihre Erlöse würden steigen“, sagte Huang in seiner Keynote.

Die Nvidia-Aktien schlossen am Montag nach den Ankündigungen 1,63 % höher.

Das Unternehmen hatte zuvor ein Umsatzpotenzial von 500 Milliarden US-Dollar aus den beiden Chiparchitekturen geschätzt, doch Nvidia-Manager gehen jetzt davon aus, dass die Nachfrage diese früheren Prognosen übertreffen wird.

Finanzchefin Colette Kress sagte letzten Monat, das Unternehmen erwarte, dass das Wachstum in diesem Jahr die frühere Schätzung übertreffen werde.

Nvidia prognostiziert massive Nachfrage nach KI-Infrastruktur

Huangs Äußerungen unterstreichen die enorme Nachfrage nach Rechenleistung, die durch künstliche Intelligenz angetrieben wird.

Nvidias Grafikprozessoren (GPUs) sind zur Grundlage moderner KI-Systeme geworden und treiben alles an, von großen Sprachmodellen bis hin zu fortgeschrittener autonomer Software.

Während sich die KI-Branche von chatbot‑artigen Anwendungen zu agentischen Systemen entwickelt, die in der Lage sind, komplexe Aufgaben über mehrere Softwareagenten hinweg zu erledigen, wachsen die Rechenanforderungen rasant.

„Der Wendepunkt bei der Inferenz ist eingetreten“, sagte Huang auf der Konferenz.

Er stellte außerdem fest, dass die Nachfrage nach Rechenleistung drastisch gestiegen sei.

Nach Huangs Angaben hat sich die Nachfrage nach KI-Rechenleistung in den vergangenen zwei Jahren um das eine Millionfache erhöht.

Dieser Anstieg treibt einen beispiellosen Ausbau der KI-Infrastruktur voran, einschließlich Rechenzentren, die mit Nvidias Hochleistungs‑Chips ausgestattet sind.

Das Unternehmen sagte Anfang dieses Jahres, sein Quartalsumsatz werde voraussichtlich gegenüber dem Vorjahr um etwa 77 % auf rund 78 Milliarden US-Dollar steigen und damit eine bemerkenswerte Wachstumsserie fortsetzen.

Nvidia hat nun 11 aufeinanderfolgende Quartale mit einem Umsatzwachstum von über 55 % berichtet.

Neue Chips und KI-Systeme auf der GTC vorgestellt

Parallel zu den Nachfrageprognosen stellte Nvidia mehrere neue Technologien vor, die die nächste Phase der KI-Entwicklung unterstützen sollen.

Ein Highlight war Vera, eine neue CPU, die speziell für agentische KI-Workloads entwickelt wurde.

Nvidia erklärte, der Prozessor sei doppelt so energieeffizient und 50 % schneller als herkömmliche Rack‑Scale‑CPUs.

Das Unternehmen stellte außerdem ein Vera‑CPU‑Rack vor, das 256 flüssigkeitsgekühlte Vera‑CPUs integriert und mehr als 22.500 gleichzeitige CPU‑Umgebungen unterstützen kann.

Mehrere große Hyperscaler arbeiten bereits mit Nvidia an dem System zusammen.

„Vera kommt zu einem Wendepunkt für KI. Wenn Intelligenz agentisch wird – fähig zu begründen und zu handeln – gewinnt die Orchestrierung dieser Arbeit an Bedeutung“, sagte Huang.

„Mit bahnbrechender Leistung und Energieeffizienz ermöglicht Vera KI‑Systeme, die schneller denken und weiter skalieren.“

Das Unternehmen präsentierte außerdem die Groq 3 Language Processing Unit (LPU), den ersten Chip, der nach Nvidias 20‑Milliarden‑Dollar‑Vermögenskauf des Start-ups Groq im Dezember gefertigt wurde.

Der Chip ist darauf ausgelegt, die KI‑Verarbeitung zu verbessern, indem er die Speicherkapazität erhöht und GPU‑Workloads beschleunigt.

Nvidia plant, die Groq 3 LPU im dritten Quartal auszuliefern.

Infrastruktur der nächsten Generation nimmt Gestalt an

Nvidia bereitet außerdem die Einführung seines Vera‑Rubin‑Rack‑Scale‑Systems für später in diesem Jahr vor; das Unternehmen sagt, es liefere im Vergleich zum vorherigen Grace‑Blackwell‑System zehnmal mehr Leistung pro Watt.

Energieeffizienz ist zu einem zentralen Thema geworden, da sich die KI‑Infrastruktur weltweit ausweitet und Rechenzentren enorme Mengen an Strom benötigen.

Um die Leistung weiter zu verbessern, stellte Nvidia ein Groq‑LPX‑Rack vor, das 256 LPUs aufnehmen kann und dafür ausgelegt ist, neben dem Vera‑Rubin‑System zu arbeiten.

Huang sagte, die neue Rack‑Konfiguration könne die Tokens‑pro‑Watt‑Leistung der Rubin‑GPUs um das 35‑Fache steigern.

„Wir haben zwei Prozessoren mit extrem unterschiedlichen Stärken vereint, einen für hohen Durchsatz, einen für geringe Latenz. Das ändert nichts daran, dass wir viel Speicher benötigen“, sagte Huang.

„Und deshalb werden wir einfach eine ganze Reihe von Groq‑Chips hinzufügen, was die verfügbare Speichermenge erhöht.“

Für die Zukunft gab Nvidia zudem einen Ausblick auf Kyber, eine Prototyp‑Architektur, die die Grundlage seiner nächsten Rack‑Scale‑Rechensysteme bilden soll.

Das Design integriert 144 GPUs, die vertikal in Compute‑Trays angeordnet sind, um die Dichte zu erhöhen und die Latenz zu reduzieren.

Kyber wird in Vera Rubin Ultra integriert, Nvidias nächstem großen KI‑Infrastruktursystem, dessen Auslieferung für 2027 erwartet wird.

Die Ankündigungen festigen Nvidias Position im Zentrum des globalen Rennens um KI‑Infrastruktur, während Unternehmen darum konkurrieren, zunehmend leistungsfähige Rechensysteme für fortgeschrittene KI‑Anwendungen bereitzustellen.