26.11.2025<\/p>\n
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Nvidia hat am Dienstag eine klare Botschaft an die M\u00e4rkte gesendet. Trotz der wachsenden Konkurrenz durch Google sieht sich der Konzern weiterhin als technologischer Spitzenreiter im Gesch\u00e4ft mit KI-Chips. Der Kommentar erfolgte nur wenige Stunden, nachdem die Aktie rund drei Prozent verloren hatte \u2013 ausgel\u00f6st durch Berichte, wonach Meta k\u00fcnftig verst\u00e4rkt auf Googles eigene Tensor-Processing-Units (TPUs) setzen k\u00f6nnte.<\/p>\n
In einem Beitrag auf X unterstrich Nvidia, man liege “eine Generation vor der Branche” und sei weiterhin die einzige Plattform, die s\u00e4mtliche g\u00e4ngigen KI-Modelle \u00fcber alle Rechenumgebungen hinweg unterst\u00fctze. Gleichzeitig lobte das Unternehmen Google f\u00fcr dessen Fortschritte und betonte, Google weiterhin zu beliefern.<\/p>\n
Der Seitenhieb war dennoch klar: TPUs sind spezialisierte ASIC-Chips, w\u00e4hrend Nvidias GPUs flexibler, leistungsst\u00e4rker und universeller einsetzbar sind. Die aktuelle Blackwell-Generation gilt vielen Analysten als Ma\u00dfstab im Hochleistungsrechnen, auch wenn sie teuer ist.<\/p>\n
Dass Google mit seinen hauseigenen Chips Aufmerksamkeit erregt, liegt unter anderem am k\u00fcrzlich vorgestellten KI-Modell Gemini 3, das vollst\u00e4ndig auf TPUs trainiert wurde. Verkaufen will Google die Chips jedoch nicht, sondern setzt sie intern ein oder vermietet sie \u00fcber die Google-Cloud. Gleichzeitig betonte ein Google-Sprecher, dass die Nachfrage nach beiden Chip-Welten steige \u2013 sowohl nach firmeneigenen TPUs als auch nach Nvidias GPUs.<\/p>\n
Auch Nvidia-Chef Jensen Huang zeigte sich zuletzt gelassen. Auf dem j\u00fcngsten Earnings-Call erinnerte er daran, dass Google weiterhin zu den Gro\u00dfkunden geh\u00f6re und Gemini problemlos auf Nvidia-Hardware laufe. Zudem verwies er auf Gespr\u00e4che mit DeepMind-Chef Demis Hassabis, der ihm best\u00e4tigte, dass die sogenannten Scaling Laws weiterhin gelten. Demnach werden gr\u00f6\u00dfere Modelle mit mehr Daten und Chips stets leistungsf\u00e4higer.<\/p>\n
F\u00fcr Nvidia w\u00e4re das eine gute Nachricht, denn je gr\u00f6\u00dfer die KI-Modelle sind, desto h\u00f6her ist der Bedarf an GPU-Systemen und desto stabiler ist die eigene Marktposition, die weiterhin \u00fcber 90 Prozent des KI-Chip-Segments umfasst.<\/p>\n