München – Nvidia verändert sein Geschäftsmodell grundlegend. Ab sofort bietet der US-Konzern seinen Cloud-Partnern ein Umsatzbeteiligungsmodell an, das die Finanzierung teurer KI-Infrastruktur erleichtern soll. Das gab Finanzchefin Colette Kress im Rahmen des DSX AI Factories-Programms bekannt.
Bisher verdiente Nvidia vor allem am Verkauf seiner Hochleistungs-Chips. Künftig fließt zusätzlich ein Anteil der laufenden Cloud-Erlöse an den Konzern zurück. Das Modell senkt die Anfangsinvestitionen für KI-Startups massiv – sie müssen nicht mehr Millionenbeträge für eigene Rechenzentren aufbringen.
Zwei Großpartner starten mit 210.000 GPUs
Die ersten Partner stehen bereits fest. Sharon AI und Firmus Technologies haben sich verpflichtet, insgesamt rund 210.000 Grafikprozessoren zu installieren. Das entspricht einer Rechenleistung, die für das Training der größten KI-Modelle ausreicht.
Sharon AI zeichnet für einen Sechsjahresvertrag mit bis zu 40.000 GB300-GPUs verantwortlich. Die Kapazität liegt bei 72 Megawatt. Das Unternehmen sammelte zuletzt kräftig Kapital ein: Im Februar 2026 ging es für 125 Millionen Euro an die Börse, im Juni folgte eine Privatplatzierung über 1,6 Milliarden Euro. CEO James Manning bestätigte zudem eine separate Umsatzbeteiligungs-Fazilität über 200 Millionen Euro mit Digital Alpha.
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Firmus Technologies plant ein noch größeres Projekt: Auf der indonesischen Insel Batam entsteht ein 360-Megawatt-Rechenzentrum mit bis zu 170.000 GPUs. Co-CEO Tim Rosenfield rechnet in den ersten sechs Jahren mit fest gebuchten Aufträgen zwischen 25 und 30 Milliarden Euro.
Weitere Partner des DSX AI Factories-Programms sind IREN, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, Nscale und Yotta Data Services.
Revolutionäre Kühlung senkt Energiekosten
Parallel zur Finanzierungsinnovation hat Nvidia seine Rechenzentren technisch aufgerüstet. Die neuen DSX AI Factories arbeiten mit Flüssigkeitskühlung bei einer KI-Kühlmitteltemperatur von 45 Grad Celsius. Das Kühlmittel verlässt die Systeme mit 55 Grad, wie Nachhaltigkeitschef Josh Parker erläuterte.
Das Besondere: Der geschlossene Kreislauf benötigt kein Wasser und kommt ohne herkömmliche Lüfter oder Kaltgänge aus. Jedes Grad Celsius mehr an Betriebstemperatur spart laut Nvidia bis zu fünf Prozent Energiekosten.
Herzstück der neuen Architektur sind die GB300 NVL72-Racks. Jedes Rack enthält 72 Blackwell Ultra-GPUs und 36 Grace-CPUs. Die Rechenleistung: 1,1 ExaFLOPS bei FP4-Genauigkeit. Der Stromverbrauch pro Rack liegt bei rund 120 Kilowatt – etwa so viel wie ein Mehrfamilienhaus.
Vom Training zur Produktion – Nvidia setzt auf neue Märkte
Das Umsatzbeteiligungsmodell zielt auf einen grundlegenden Wandel der KI-Branche ab. Immer mehr Unternehmen nutzen KI nicht mehr nur zum Trainieren neuer Modelle, sondern für die Produktion – also für Inferenz, Feintuning und sogenannte agentische KI-Anwendungen.
Nvidia sichert seinen Partnern dabei eine Mindestauslastung zu. Fällt die Nachfrage geringer aus als erwartet, springt der Konzern mit einer festen Vergütung für die Leerlaufkapazitäten ein. Analysten schätzen die Kostenuntergrenze pro GPU-Stunde auf 0,17 bis 0,25 Euro – bei Strompreisen von 8 bis 12 Cent pro Kilowattstunde.
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Atomstrom für KI-Rechenzentren?
Ein weiterer Schritt in Richtung nachhaltiger Energieversorgung: Am 3. Juli demonstrierte das Unternehmen Valar Atomics seinen Ward-250-Mikroreaktor. Er versorgte ein Nvidia-DGX-Spark-System mit Strom – ein erster Test für nuklear betriebene KI-Fabriken.
Nvidia selbst bleibt finanziell in einer komfortablen Position. Die Marktkapitalisierung des Konzerns lag zuletzt bei rund 4,7 Billionen Euro, die Aktie notierte bei 194,83 Euro. Allein 2026 hat Nvidia über 40 Milliarden Euro in KI-Beteiligungen investiert. Weitere mindestens 20 Milliarden Euro sollen über Anleihen aufgenommen werden – für allgemeine Unternehmenszwecke.
