Nvidia erwartet, bis 2027 KI-Chips im Wert von 1 Billion US-Dollar zu verkaufen — und drängt weiter in die Inferenz vor

<ul>
<li>Nvidias CEO Jensen Huang stellte während seiner GTC-Konferenzkeynote ein neues KI-Inferenzsystem vor.</li>
<li>Das Produkt beinhaltet Technologie von Groq, mit dem Nvidia einen Deal über 20 Milliarden US-Dollar abgeschlossen hat.</li>
<li>Der Chip kann Inferenz-Workloads um das 35-fache beschleunigen und wird noch im späteren Verlauf dieses Jahres ausgeliefert, sagte Huang.</li>
</ul>
<p>Nvidias CEO Jensen Huang enthüllte auf der jährlichen GTC-Konferenz des Unternehmens am Montag ein neues Inferenzsystem — die bisher entschlossenste Maßnahme des Unternehmens, um seine Dominanz zu verteidigen, während die Inferenz zum nächsten Schlachtfeld der KI wird.</p>
<p>Der neue Vorstoß in die Inferenz erfolgt, während Huang sagte, Nvidia einen massiven Bedarf prognostiziert. Das Unternehmen erwartet mindestens 1 Billion US-Dollar an Bedarf für seine Blackwell- und Rubin-KI-Systeme bis 2027 — gegenüber etwa 500 Milliarden US-Dollar an prognostiziertem Bedarf bis 2026, sagte er.</p>
<p>Der KI-Chip-Riese kündigte den neuen Nvidia Groq 3 LPX an, der Huang zufolge Inferenz-Workloads um bis zu 35-fach beschleunigen kann. Er integriert Technologie von dem KI-Chip-Startup Groq und kombiniert sie mit Nvidias Vera Rubin Architektur.</p>
<p>Samsung fertigt den neuen Groq-Chip, und Nvidia erwartet, dass das System im zweiten Halbjahr dieses Jahres ausgeliefert wird.</p>
<p>"Der Wendepunkt der Inferenz ist gekommen", sagte Huang bei der Keynote.</p>
<p>Nvidias neues System baut auf dem Deal über rund 20 Milliarden US-Dollar auf, den es <a href="https://www.businessinsider.com/nvidia-reaches-licensing-agreement-with-groq-hires-ai-top-talent-2025-12">im Dezember mit Groq abgeschlossen hat</a>, bei dem es die Technologie von Groq lizenzierte und dessen Top-Ingenieure einstellte.</p>
<p>Huang hatte bereits bei der <a href="https://www.businessinsider.com/biggest-takeaways-from-nvidias-q4-earnings-vera-rubin-chips-2026-2">letzten Telefonkonferenz zu den Ergebnissen von Nvidia</a> eine Zusammenarbeit mit dem Startup Groq angedeutet. Die Wall Street Journal berichtete zuvor, dass das Unternehmen ein neues Inferenzsystem vorbereite, das Groq-Technologie integriert.</p>
<p>Nvidias Grafikprozessoreinheiten (GPUs) dominieren weiterhin das KI-Feld und können sowohl für das Trainieren von KI-Modellen als auch für die Inferenz verwendet werden, also für die Entscheidungsfindung oder Vorhersagen von KI-Modellen.</p>
<p>Nun entwickeln eine wachsende Zahl von <a href="https://www.businessinsider.com/nvidia-ai-dominance-rising-competition-from-rivals-2026-3">Nvidia-Konkurrenten</a> — von Hyperscalern bis hin zu Chip-Startups — spezialisierte Systeme, die für die repetitive und kostenintensive Arbeit der Inferenz günstiger und effizienter sind.</p>
<p>Der Aufstieg von KI-Agenten — oder Tools, die Aufgaben im Namen von Menschen ausführen — könnte die Nachfrage nach Inferenz dramatisch erhöhen.</p>
<p>Zu diesem Zweck haben KI-Unternehmen wie OpenAI Alternativen zur Nvidia-Hardware erforscht. Reuters berichtete zuvor, dass das Unternehmen mit den Inferenz-Chips des Unternehmens unzufrieden sei. Im Januar schloss OpenAI einen angeblichen Deal über 10 Milliarden US-Dollar mit dem Inferenz-Chip-Startup Cerebras ab.</p>
<p>Haben Sie einen Tipp? Kontaktieren Sie diesen Reporter per E-Mail unter <a href="mailto:[email protected]">[email protected]</a> oder per Signal unter @geoffweiss.25. Verwenden Sie eine persönliche E-Mail-Adresse, ein nicht-geschäftliches WLAN und ein nicht-geschäftliches Gerät; hier ist unser Leitfaden für <a href="https://www.businessinsider.com/secure-news-tips">das sichere Teilen von Informationen</a>.</p>