Der US-Chipkonzern Nvidia festigt seine Vormachtstellung im KI-Markt mit beeindruckenden Leistungswerten und strategischen Allianzen. Die Blackwell-Architektur feierte bei den MLPerf Training 6.0-Benchmarks einen Durchmarsch – und siegte in allen sieben Kategorien.
Blackwell-Architektur stellt Rekorde auf
Die Ergebnisse vom 25. Juni 2026 sprechen eine klare Sprache: Microsoft Azure trainierte das Sprachmodell Llama 3.1 405B mit 8.192 Blackwell-GPUs in rund sieben Minuten. CoreWeave schaffte das Training von DeepSeek-V3 mit der GB300-Konfiguration sogar in etwas mehr als zwei Minuten.
Die Dominanz zeigt sich auch in der Spitzenforschung: Nvidia treibt mittlerweile 81 Prozent der 500 schnellsten Supercomputer weltweit an – ein Plus von 17 Systemen im Vergleich zum vorherigen Berichtszeitraum.
Milliardengewinne und CPU-Offensive
Die finanziellen Kennzahlen untermauern die Marktstellung. Im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 erzielte Nvidia einen Umsatz von 81 Milliarden Euro – ein Plus von 85 Prozent im Jahresvergleich. Der Nettogewinn lag bei 58 Milliarden Euro.
Doch der Konzern ruht sich nicht aus: Noch in diesem Jahr plant Nvidia den Launch eines eigenständigen Prozessors. Damit will das Unternehmen einen Markt erschließen, der auf 200 Milliarden Euro geschätzt wird. Eine direkte Herausforderung für etablierte CPU-Hersteller wie Intel und AMD.
Pharma-Riesen setzen auf Nvidia
Besonders dynamisch entwickelt sich das Geschäft mit der Pharmaindustrie. Roche startete am 16. März 2026 eine hybride Cloud-KI-Fabrik mit über 3.500 Blackwell-GPUs für die Wirkstoffforschung. Das Unternehmen berichtet, dass 90 Prozent seiner geeigneten Programme für niedermolekulare Wirkstoffe nun auf KI setzen – und damit die Entwicklungszeit drastisch verkürzen.
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Auch Eli Lilly ist seit Oktober 2025 mit dem LillyPod-Supercomputer am Start, bestückt mit 1.016 Blackwell Ultra GPUs. Die Anlage trainiert Grundlagenmodelle für Chemie und Biologie.
Um diese Prozesse weiter zu vereinfachen, brachten Nvidia und Databricks am 25. Juni den „Genesis Workbench“ auf den Markt. Die modulare Plattform für KI-gestützte Wirkstoffforschung erlaubt es Forschern, sensible Daten in ihrer eigenen Sicherheitsumgebung zu behalten.
Amazon Web Services (AWS) zog am 18. Juni nach: Die neuen EC2 G7-Instanzen nutzen Blackwell-basierte GPUs, optimiert für Inferenz und Abrufaufgaben. Auf der GTC 2026 kündigten beide Unternehmen zudem eine neue KI-Steuerungsebene an, die Produktionsworkflows straffen und Bereitstellungszeiten verkürzen soll.
China-Geschäft unter Druck
Trotz der globalen Erfolge bröckelt Nvidias Position im chinesischen Markt. Laut Marktforschung von TrendForce werden heimische Anbieter wie Huawei und Cambricon 2026 voraussichtlich knapp 80 Prozent des chinesischen KI-Server-Chip-Marktes übernehmen. Der Anteil ausländischer Anbieter wie Nvidia und AMD soll von 34 auf 21 Prozent fallen.
Nvidia-CEO Jensen Huang räumte kürzlich ein, dass die Einnahmen aus China-spezifischen KI-Chips aufgrund von Exportbeschränkungen praktisch auf null gefallen seien. Zum Ausgleich des Verlusts – der zuvor bei umgerechnet rund 20 Milliarden Euro Jahresumsatz lag – setzt der Konzern auf die kommende Vera-CPU und die Rubin-Plattform.
Eigene Chips der Tech-Giganten und „Sovereign AI“
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Die Konkurrenz schläft nicht: OpenAI enthüllte kürzlich „Jalapeño“, einen eigenen Inferenzchip, entwickelt mit Broadcom. Google, Amazon und Meta verfolgen ähnliche Strategien. Meta allein will 2026 bis zu 135 Milliarden Euro in KI-Infrastruktur investieren – inklusive Nvidias Blackwell- und Rubin-Plattformen.
In Europa zeichnet sich ein neuer Trend ab: „Sovereign AI“. Analysten von Gartner erwarten, dass bis 2030 rund 75 Prozent der europäischen Unternehmen ihre KI-Workloads zu lokalen Anbietern verlagern werden – aus Gründen der Datensouveränität. Ein Beispiel: Das Dubliner Startup TensorX sammelte kürzlich acht Millionen Euro ein, um eine Inferenzplattform mit dedizierter Nvidia-Blackwell-Hardware in Irland und Finnland aufzubauen.
