Nvidia gegen Google: “Wir sind eine Generation voraus bei KI-Chips”
26.11.2025
Nvidia hat am Dienstag eine klare Botschaft an die Märkte gesendet. Trotz der wachsenden Konkurrenz durch Google sieht sich der Konzern weiterhin als technologischer Spitzenreiter im Geschäft mit KI-Chips. Der Kommentar erfolgte nur wenige Stunden, nachdem die Aktie rund drei Prozent verloren hatte – ausgelöst durch Berichte, wonach Meta künftig verstärkt auf Googles eigene Tensor-Processing-Units (TPUs) setzen könnte.
In einem Beitrag auf X unterstrich Nvidia, man liege “eine Generation vor der Branche” und sei weiterhin die einzige Plattform, die sämtliche gängigen KI-Modelle über alle Rechenumgebungen hinweg unterstütze. Gleichzeitig lobte das Unternehmen Google für dessen Fortschritte und betonte, Google weiterhin zu beliefern.
Der Seitenhieb war dennoch klar: TPUs sind spezialisierte ASIC-Chips, während Nvidias GPUs flexibler, leistungsstärker und universeller einsetzbar sind. Die aktuelle Blackwell-Generation gilt vielen Analysten als Maßstab im Hochleistungsrechnen, auch wenn sie teuer ist.
Dass Google mit seinen hauseigenen Chips Aufmerksamkeit erregt, liegt unter anderem am kürzlich vorgestellten KI-Modell Gemini 3, das vollständig auf TPUs trainiert wurde. Verkaufen will Google die Chips jedoch nicht, sondern setzt sie intern ein oder vermietet sie über die Google-Cloud. Gleichzeitig betonte ein Google-Sprecher, dass die Nachfrage nach beiden Chip-Welten steige – sowohl nach firmeneigenen TPUs als auch nach Nvidias GPUs.
Auch Nvidia-Chef Jensen Huang zeigte sich zuletzt gelassen. Auf dem jüngsten Earnings-Call erinnerte er daran, dass Google weiterhin zu den Großkunden gehöre und Gemini problemlos auf Nvidia-Hardware laufe. Zudem verwies er auf Gespräche mit DeepMind-Chef Demis Hassabis, der ihm bestätigte, dass die sogenannten Scaling Laws weiterhin gelten. Demnach werden größere Modelle mit mehr Daten und Chips stets leistungsfähiger.
Für Nvidia wäre das eine gute Nachricht, denn je größer die KI-Modelle sind, desto höher ist der Bedarf an GPU-Systemen und desto stabiler ist die eigene Marktposition, die weiterhin über 90 Prozent des KI-Chip-Segments umfasst.
