Nvidia und Amazon haben am 26. August eine Erweiterung ihrer Zusammenarbeit bekanntgegeben: AWS bestellt zusätzlich 2 Millionen Nvidia-GPUs. Die vorherige Vereinbarung, die beide Seiten vor fünf Monaten unterzeichnet hatten, lag bei etwas mehr als 1 Million Chips – die neue Bestellung verdoppelt das ursprüngliche Volumen faktisch. Als Begründung nennen beide Unternehmen in ihrer Mitteilung eine Nachfrage, die frühere Erwartungen übersteigt, gespeist aus Start-ups, Unternehmenskunden, KI-Laboren und Behörden.
Der eigene Chip hat Nvidia nicht abgelöst
Amazons hauseigene Beschleuniger-Chips laufen inzwischen auf einer annualisierten Umsatzrate von 25 Milliarden Dollar – damit liegt Amazon unter allen Cloud-Anbietern mit eigenen KI-Chips an der Spitze. Die naheliegende Schlussfolgerung wäre: je stärker die eigene Chip-Sparte, desto geringer der externe Einkauf. Diese Bestellung widerlegt genau das – beide Linien wachsen gleichzeitig.
Der Grund liegt in der Kundenstruktur. Die größten KI-Workloads auf AWS stammen nicht ausschließlich von Amazon selbst – externe Labore wie Anthropic und OpenAI haben bei Nvidia inzwischen Kaufzusagen im Umfang von rund 225 Milliarden Dollar gemacht, und die Engineering-Stacks dieser Teams hängen größtenteils an CUDA fest. Ein Wechsel wäre teuer, das Zeitfenster eng. Was der Cloud-Anbieter tun kann, ist, genug Karten vorrätig zu haben. Die hauseigenen Chips decken den Teil der Workloads ab, bei dem Amazon selbst über das Scheduling bestimmen kann – die beiden Ansätze ersetzen sich nicht gegenseitig.
Mehr als nur Chips
Der Umfang der Kooperation reicht über den reinen GPU-Einkauf hinaus. Neben den GPUs will AWS auch Nvidias Vera-CPU einführen und den auf Robotik ausgerichteten Physical-AI-Stack integrieren. Die Nemotron-Reihe der offenen Modelle wird über Amazon Bedrock und SageMaker bereitgestellt, und auch die Netzwerk-Hardware soll in die AWS-Infrastruktur eingebunden werden. Nvidias Finanzchefin Colette Kress beschrieb die Einsatzweise von Vera so: "some integrated with Rubin, others standalone" – ein Teil wird also mit der Rubin-Plattform integriert, ein Teil eigenständig angeboten.
Die Vera-CPU verdient eine gesonderte Betrachtung. Jensen Huang bezifferte im Mai das adressierbare Marktpotenzial auf 200 Milliarden Dollar, Gegner ist x86, das seit zwei Jahrzehnten die Rechenzentren dominiert. Mit AWS in dieser Größenordnung als Kunden erhält die Produktlinie ihre erste große Bestätigung im Markt.
Angebot und Nachfrage hebeln sich gegenseitig hoch
Nvidias Rechenzentrumsumsatz lag im jüngsten Quartal bei 89 Milliarden Dollar, ein Plus von 117 Prozent gegenüber dem Vorjahr; die Umsatzprognose fürs nächste Quartal liegt bei 108 Milliarden Dollar. Um diese Bestellungen bedienen zu können, setzt Nvidia selbst massiv auf die vorgelagerte Lieferkette: Die Zusagen an Lieferkette und Fertigungskapazität summieren sich auf rund 279 Milliarden Dollar, für den Rest des laufenden Geschäftsjahres werden 92 Milliarden Dollar an Ausgaben erwartet, für das Geschäftsjahr 2028 sind es 87 Milliarden Dollar.
Nach der Zahlenvorlage sagte Jensen Huang:
"The thing that matters for the industry is that AI is now doing productive and useful work. AI is generating profitable tokens."
Für die Branche zählt, dass KI inzwischen produktive, nützliche Arbeit leistet. Sie generiert profitable Token.
Der Subtext: Die Kapitalausgaben sollen an der Umsatzseite verankert werden. Grob gerechnet: 2 Millionen GPUs zu den aktuell öffentlich bekannten Preisspannen der jeweiligen Generation bedeuten allein bei der Hardware Ausgaben im dreistelligen Milliardenbereich, dazu kommen Rechenzentren, Stromversorgung und Netzwerk – die Mieteinnahmen, die AWS über die kommenden Jahre aus dieser Rechenleistung wieder hereinholen muss, dürften ebenfalls im dreistelligen Milliardenbereich liegen (Schätzung, keine der beiden Seiten hat den Vertragswert veröffentlicht). Dass sich der Cloud-Anbieter das traut, liegt daran, dass die Kaufzusagen der Kundenseite bereits auf denselben Zeithorizont ausgelegt sind.
Für Kunden am unteren Ende der Kette ist der Lieferrhythmus aussagekräftiger als die Gesamtmenge. Die vorherige Vereinbarung über 1 Million Chips wurde vor fünf Monaten unterzeichnet, der konkrete Liefertermin ist bis heute nicht bekanntgegeben worden. Ob AWS' GPU-Instanzen nach der Aufstockung auf 2 Millionen ohne Wartezeit verfügbar werden, ist die Zahl, an der sich der tatsächliche Wert dieser Expansion ablesen lässt.
Quellen: TechCrunch, CocoLoop, Telefonkonferenz zu Nvidias Quartalszahlen; GPU-Stückzahl, Rechenzentrumsumsatz und Investitionszusagen wurden anhand von Nvidias eigenen Angaben geprüft, der Vertragswert wurde von keiner der beiden Seiten veröffentlicht.