Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Das Gremium ist sich über Nvidias CPU-Vorstoß uneinig. Bullen sehen darin einen strategischen Schritt zur Diversifizierung der Einnahmen und zur Eröffnung eines neuen KI-Rechenzentrums-TAM, während Bären vor Ausführungsrisiken, unerprobter Technologie und möglichen Wettbewerbsreaktionen von Intel und AMD warnen.
Risiko: Ausführungsrisiko bei der Integration einer neuen CPU-Architektur und der Erzielung nahtloser Kompatibilität mit Legacy-x86-Workloads.
Chance: Potenzial zur Erfassung neuer KI-nativer Workloads in KI-Clustern, in denen x86 keine installierte Basis hat.
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Nvidia ist bekannt für seine Dominanz im Bereich der Grafikprozessoren (GPUs).
Aber jetzt engagiert sich das Unternehmen in einem weiteren kritischen Bereich der künstlichen Intelligenz.
Intel und AMD sind bereits tief in diesem Bereich tätig, und das Aufkommen von Nvidia könnte ihren Marktanteil oder ihre Reichweite potenziell bedrohen.
Wie üblich meldete der KI-Chipriese Nvidia (NASDAQ: NVDA) kürzlich starke Ergebnisse für das erste Quartal seines Geschäftsjahres 2027.
Das Unternehmen meldete bereinigte Gewinne und Umsätze über den Schätzungen der Wall Street und gab auch einen Umsatzausblick für das laufende Quartal, der weit über den Erwartungen der Analysten liegt.
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Der unerwartete Teil des Quartals kam jedoch, als Nvidia Chief Executive Officer Jensen Huang auf der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen ankündigte, dass das Unternehmen einen großen Schritt im Bereich der zentralen Prozessoreinheiten (CPUs) macht und ein starkes Umsatzjahr aus diesem Bereich sowie einen neuen adressierbaren Gesamtmarkt erwartet.
Hat Nvidia gerade "Schachmatt" zu Intel und Advanced Micro Devices gesagt?
In den letzten Jahren war ein wichtiger Teil der KI-Story, insbesondere in Bezug auf Nvidia, die Grafikprozessoren (GPUs), Chips, die für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) unerlässlich sind und in Rechenzentren eingesetzt werden, die speziell für den Betrieb von KI-Lösungen entwickelt wurden.
GPUs verfügen über parallele Verarbeitungskapazitäten und können daher viel mehr Daten verarbeiten und viel mehr Lösungen für ein Problem berücksichtigen als CPUs. Niemand stellt GPUs besser her als Nvidia, das mindestens 80 % des Marktes hält.
Darüber hinaus wurde die Software-Schicht von Nvidia für seine GPUs, CUDA (Compute Unified Device Architecture), im Jahr 2006 veröffentlicht, und Nvidia hat ein starkes Ökosystem aufgebaut, an das sich viele Unternehmen und Entwickler gewöhnt haben. Dies erschwert den Umstieg von diesem Betriebssystem und ist einer der Gründe, warum Nvidia derzeit einen so starken Wettbewerbsvorteil hat.
CPUs sind die Chips, die normalerweise in älteren, gebräuchlicheren Geräten wie Desktop-Computern und Mobiltelefonen verwendet werden und bis vor kurzem nicht als wichtiger Teil der KI-Story angesehen wurden.
Der Aufstieg der agentischen KI, autonomer Systeme, die eine Reihe von Aufgaben ohne menschliches Eingreifen erledigen können, hat jedoch zu einer stark steigenden Nachfrage nach CPUs geführt. Unternehmen haben festgestellt, dass CPUs am effizientesten bei der Orchestrierung spezifischer Arbeitsabläufe sind, die es KI-Agenten ermöglichen, Aufgaben auszuführen.
Ein Beispiel, das Huang auf der Telefonkonferenz des Unternehmens nannte, ist, dass eine Aufgabe, die das Abrufen von Daten aus einem Internetbrowser beinhaltet, auf einer CPU ausgeführt würde, wenn ein Agent diese Aufgabe ausführen möchte.
Nvidia hat sich lange auf GPUs spezialisiert, und die Dominanz in diesem Markt hat das Unternehmen zu einer Marktkapitalisierung von über 5,2 Billionen US-Dollar geführt, was es zum größten börsennotierten Unternehmen der Welt nach Marktkapitalisierung macht.
Die steigende Nachfrage nach CPUs für agentische KI hat jedoch allein in diesem Jahr zu enormen Gewinnen für einige der Branchenführer wie Intel und AMD geführt.
Die Gelegenheit scheint laut Intel CEO Lip-Bu Tan weiter zu wachsen.
"Auf der Inferenzseite, in Bezug auf Orchestrierung, Kontrollschicht und auch die Verwaltung all der verschiedenen Agenten mit Daten, ist die CPU viel effizienter", sagte Tan auf der jüngsten Telefonkonferenz von Intel. "Das Verhältnis von CPUs zu GPUs lag früher bei 1 zu 8, und jetzt ist es 1 zu 4, und ich denke, es könnte sich in Richtung Parität oder sogar besser bewegen."
Auf der Telefonkonferenz von Nvidia überraschte das Management die Analysten der Wall Street mit der Ankündigung, dass das Unternehmen nun im Markt für Rechenzentrums-CPUs tätig ist und speziell solche für den Einsatz in agentischer KI herstellt.
Nvidia Chief Financial Officer Collette Kress sagte, das Unternehmen bringe seine neue Vera CPU auf den Markt, die Berichten zufolge bis zu 1,5 Mal schneller ist als vergleichbare Alternativen.
Kress sagte auch, dass die Vera CPU eine brandneue Chance von 200 Milliarden US-Dollar für Nvidia schafft und dass das Unternehmen allein im laufenden Geschäftsjahr fast 20 Milliarden US-Dollar an CPU-Gesamtumsatz erwartet.
Im ersten Quartal 2026 lieferte Intel mehr als 5 Milliarden US-Dollar Umsatz in seiner Sparte Data Center und AI, die sein CPU-Produktgeschäft umfasst. Annualisiert entspricht dies etwas mehr als Nvidias CPU-Prognose von 20 Milliarden US-Dollar.
AMD meldete im ersten Quartal dieses Jahres fast 5,8 Milliarden US-Dollar Umsatz im Rechenzentrum. Dies beinhaltet jedoch sowohl GPU- als auch CPU-Verkäufe, die das Unternehmen nicht aufschlüsselt.
Wenn Nvidia in diesem Jahr 20 Milliarden US-Dollar CPU-Umsatz erzielen würde, könnte es sofort mit Intel mithalten und das Geschäft von AMD übertreffen.
Ist es ein sofortiges Schachmatt?
Ich vermute, dass es wahrscheinlich genügend Möglichkeiten für Intel, AMD und Nvidia gibt, um im Markt für agentische KI-CPUs erfolgreich zu sein. Aber machen Sie keinen Fehler, Nvidias Schritt macht es wahrscheinlich zu einem sofortigen Marktführer und zu einem großen Herausforderer für Intel und AMD.
Bevor Sie Nvidia-Aktien kaufen, sollten Sie Folgendes bedenken:
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Bram Berkowitz hält keine Positionen in den genannten Aktien. The Motley Fool hat Positionen in und empfiehlt Advanced Micro Devices, Intel und Nvidia. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen sind die des Autors und spiegeln nicht notwendigerweise die von Nasdaq, Inc. wider.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Nvidias Eintritt in den CPU-Markt steht vor steileren Ökosystem- und Qualifikationsbarrieren, als der Hype um die Ergebnisse vermuten lässt, was die kurzfristige Verdrängung von Intel und AMD begrenzt."
Nvidias Vera CPU-Ankündigung und das Umsatzziel von 20 Mrd. US-Dollar für das GJ zielen auf die agentive KI-Orchestrierungsschicht ab, bei der CPUs die Workflow-Kontrolle besser handhaben als GPUs. Dennoch übergeht der Artikel Nvidias begrenzte CPU-Erfahrung – Grace wurde nur begrenzt angenommen – und den x86-Kompatibilitätsvorteil, den Intel und AMD in Enterprise-Rechenzentren behalten. Die Produktionsskalierung, die Reife der Treiber und das vom Intel-CEO genannte Verhältnis von 1 zu 4 CPU/GPU deuten darauf hin, dass Nvidia mehrjährige Qualifikationszyklen und keine sofortige Marktanteilsgewinnung vor sich hat. Der neue TAM-Anspruch von 200 Mrd. US-Dollar setzt eine nahtlose Integration voraus, die frühere Nvidia-CPU-Bemühungen nie erreicht haben.
Nvidia könnte Vera mit seinen dominanten GPUs und dem CUDA-Stack bündeln, um eine integrierte Plattform zu schaffen, die eine schnelle Kundenmigration erzwingt und traditionelle CPU-Evaluierungszeitpläne umgeht.
"Nvidias CPU-Umsatzprognose von 20 Mrd. US-Dollar ist eine aspirative Guidance, kein Beweis für Marktdurchdringung – Ausführungsrisiko und unerprobte Kundenakzeptanz machen dies zu einer Geschichte für 2027, keine Gewissheit für 2026."
Der Artikel vermischt Ankündigung und Umsetzung. Nvidias Behauptung von 20 Mrd. US-Dollar CPU-Umsatz im GJ 2027 ist eine Prognose, kein Ergebnis. Vera-CPUs sind in der Massenproduktion unerprobt – 1,5x schneller als „vergleichbare Alternativen“ ist vage (vergleichbar womit? AMD EPYC? Intel Xeon?). Das eigentliche Risiko: CPU-Design unterscheidet sich grundlegend von GPU-Dominanz. Intel und AMD verfügen über 20 Jahre Erfahrung im CPU-Ökosystem, OEM-Beziehungen und Validierung. Nvidias CUDA-Vorteil überträgt sich nicht auf CPUs. Der Artikel ignoriert auch, dass die Nachfrage nach agentiven KI-CPUs spekulativ ist – kein Kunde hat sich bisher zu massiven Vera-Bestellungen verpflichtet. Schließlich setzt die 20-Mrd.-Dollar-Prognose null Ausführungsrisiko und null Wettbewerbsreaktion von Intel/AMD innerhalb eines 12-Monats-Fensters voraus.
Wenn Nvidia Vera tatsächlich in großem Maßstab mit 1,5-facher Leistung liefert und Design-Wins bei Hyperscalern erzielt, sind 20 Mrd. US-Dollar konservativ – der TAM könnte dies rechtfertigen. Der Ökosystemvorteil von CUDA könnte durch Softwareintegration mit GPU-Clustern übertragen werden.
"Nvidias Vorstoß in CPUs dient weniger der Umsatzdiversifizierung als vielmehr der Schaffung eines geschlossenen Hardware-Ökosystems, das Intel und AMD im Zeitalter der KI-Agenten überflüssig macht."
Nvidias Schwenk zu CPUs über die „Vera“-Architektur ist ein strategischer Geniestreich, der den Rechenzentrums-Stack effektiv vertikalisiert. Durch die Bündelung von GPUs mit proprietären CPUs erzwingt Nvidia einen „Lock-in“, der die x86-Dominanz von Intel und den EPYC-Marktanteil von AMD bedroht. Wenn Nvidia 20 Mrd. US-Dollar CPU-Umsatz erzielt, konkurriert es nicht nur, sondern macht den Host-Prozessor zum Commodity. Investoren müssen jedoch vor dem Ausführungsrisiko gewarnt sein. Die Integration einer neuen CPU-Architektur in bestehende Hyperscaler-Lieferketten ist etwas völlig anderes, als margenstarke GPUs zu verkaufen. Wenn Vera keine nahtlose Kompatibilität mit Legacy-x86-Workloads erreicht, könnte Nvidias „Schachmatt“ schnell zu einer kostspieligen Ablenkung werden, die den Fokus auf den GPU-Vorteil verwässert.
Nvidias Eintritt in den CPU-Bereich könnte eine kartellrechtliche „Anti-Bundling“-Gegenreaktion von Regulierungsbehörden und Hyperscalern auslösen, die bereits verzweifelt versuchen, ihre Abhängigkeit von einem Single-Vendor-Ökosystem zu verringern.
"Nvidia könnte ein bedeutendes, von CPUs getragenes Wachstum freisetzen, aber das Erreichen von 20 Mrd. US-Dollar Jahresumsatz mit CPUs bleibt höchst unsicher und hängt von einer schnellen Akzeptanz und der Kompatibilität des Software-Stacks ab."
Nvidias CPU-Vorstoß könnte die Umsätze über GPUs hinaus diversifizieren und einen neuen KI-Rechenzentrums-TAM (Vera CPU, ca. 200 Mrd. US-Dollar) mit einem impliziten Zielumsatz von ca. 20 Mrd. US-Dollar für CPUs eröffnen. Wenn die Nachfrage eintritt, könnte dies die Wachstumsperspektiven von Nvidia erheblich erweitern und den KI-Hardwarezyklus der Tech-Giganten möglicherweise in ein ausgewogeneres Verhältnis komprimieren. Die Optimismus des Artikels beruht jedoch auf einer unerprobten Vera-SKU, einer ungetesteten Softwareintegration und einem Äpfel-mit-Birnen-Vergleich mit den bestehenden Rechenzentrums-Umsätzen von Intel/AMD. Einführungszeiten, Margen und das Risiko der Kannibalisierung oder des Stillstands von Partnerschaften sind reale Gegenwinde, die den kurzfristigen Aufwärtstrend dieser Geschichte auslöschen könnten.
Der Schritt könnte eine klassische Wette in der Frühphase sein, die sich nie auszahlt: Rechenzentrums-Käufer halten an etablierten x86-Ökosystemen und CUDA-zentrierten Workflows fest, und Nvidia fehlt ein bewährter CPU-Software-Vorteil, sodass die Akzeptanz von Vera langsam und finanziell enttäuschend sein könnte.
"Langwierige Qualifikationszyklen stellen ein größeres Risiko für das 20-Mrd.-Dollar-Ziel dar als regulatorischer Gegenwind."
Gemini übertreibt die kartellrechtliche Bedrohung, während es unterschätzt, wie Intel und AMD ihre eigenen KI-optimierten CPUs als Reaktion darauf beschleunigen könnten. Das 20-Mrd.-Dollar-Ziel hängt davon ab, dass Hyperscaler die auf Arm basierende Vera akzeptieren, trotz der x86-Software-Trägheit, die Grok hervorgehoben hat. Wenn die Qualifikationszyklen über 2027 hinausgehen, wie der Intel-CEO angedeutet hat, kollabiert Nvidias vertikales Integrationsspiel in Margenverwässerung durch unverkauften Lagerbestand statt in Lock-in-Erfolg.
"Der adressierbare Markt von Vera ist die KI-Orchestrierung, nicht der x86-Ersatz – ein Unterschied, der die Akzeptanzwahrscheinlichkeit im Vergleich zur Darstellung des Gremiums materiell erhöht."
Claude und Grok gehen beide davon aus, dass die x86-Trägheit unüberwindbar ist, aber sie vermischen zwei unterschiedliche Käuferverhalten. Hyperscaler (Meta, Google, MSFT) betreiben bereits kundenspezifische Siliziumchips für die Inferenz; sie sind nicht so stark an x86 gebunden wie die Unternehmens-IT. Der wahre TAM von Vera ist nicht der Ersatz von Xeon in Legacy-Workloads – es ist die Erfassung von Orchestrierungsschichten in KI-Clustern, wo x86 keine installierte Basis hat. Die 20 Mrd. US-Dollar setzen voraus, dass Nvidia *neue* KI-native Workloads gewinnt, nicht x86-Verdrängung. Das ist eine andere (und wahrscheinlichere) These als die, die das Gremium diskutiert.
"Nvidias Versuch, den CPU-Stack zu vertikalisieren, birgt das Risiko, die Beziehung zu Hyperscalern zu kannibalisieren, die bereits stark in proprietäre, nicht-Nvidia-kundenspezifische Siliziumchips investieren."
Claude hat Recht mit dem Hyperscaler-Schwenk, verkennt aber die Realität der Investitionsausgaben. Hyperscaler entwickeln zunehmend eigene kundenspezifische Siliziumchips – Googles Axion oder Microsofts Maia –, um eine Anbieterbindung zu vermeiden. Wenn Nvidia einen „nur Vera“-Stack erzwingt, riskieren sie, die Kunden zu verärgern, die derzeit ihre GPU-Dominanz finanzieren. Es geht nicht nur um x86 vs. Arm; es geht darum, dass Nvidia direkt mit der internen Roadmap seiner größten Kunden konkurriert, was eine massive strategische Überdehnung darstellt, die zu Reibungen in der Lieferkette führen könnte.
"Die Gleichwertigkeit des Software-Ökosystems ist das eigentliche Tor zur Akzeptanz von Vera; ohne produktionsreife Toolchains und Bibliotheken kann der TAM von 20 Mrd. US-Dollar nicht realisiert werden."
Claude liefert eine plausible Argumentation dafür, dass der TAM von KI-nativen Workloads abhängt, aber der eigentliche Dreh- und Angelpunkt ist die Gleichwertigkeit des Software-Ökosystems. Vera wird nur dann Marktanteile gewinnen, wenn Nvidia produktionsreife Toolchains, Compiler, Bibliotheken (BLAS-ähnlich, CUDA-Übersetzung) und robuste Virtualisierung liefert – und das alles, ohne die GPU-Workflows zu beeinträchtigen. Ohne diese werden Hyperscaler Vera entweder ignorieren oder weiterhin Legacy-x86-Orchestrierung nutzen, sodass die „20-Milliarden“-Behauptung unabhängig vom Hardware-Talent optimistisch erscheint.
Das Gremium ist sich über Nvidias CPU-Vorstoß uneinig. Bullen sehen darin einen strategischen Schritt zur Diversifizierung der Einnahmen und zur Eröffnung eines neuen KI-Rechenzentrums-TAM, während Bären vor Ausführungsrisiken, unerprobter Technologie und möglichen Wettbewerbsreaktionen von Intel und AMD warnen.
Potenzial zur Erfassung neuer KI-nativer Workloads in KI-Clustern, in denen x86 keine installierte Basis hat.
Ausführungsrisiko bei der Integration einer neuen CPU-Architektur und der Erzielung nahtloser Kompatibilität mit Legacy-x86-Workloads.