Zentrale Erkenntnisse:
- Wendepunkt bei agentischer KI: OpenClaw treibt eine deutliche Ausweitung der Nutzung agentischer KI sowie des Rechenbedarfs über einfache Konversationsoberflächen hinaus voran.
- Token treiben die Umsätze: NVIDIA ist der Ansicht, dass eine gestaffelte Token‑Monetarisierung attraktive und skalierbare Renditen auf KI‑Investitionen ermöglichen kann; Vera Rubin könnte das Umsatzpotenzial pro Gigawatt deutlich erhöhen.
- Wettbewerbsgraben durch extremes Co‑Design: Durch die enge Integration von CPUs, GPUs, LPUs, Netzwerken und Software will NVIDIA seine Wettbewerbsposition verteidigen, während sich die KI‑Inferenz zunehmend in Richtung latenzarmer, durchsatzstarker Arbeitslasten verlagert.
Die Vielfalt der KI ist zugleich ihre Widerstandsfähigkeit. Die breite Einsatzfähigkeit von KI ist Ausdruck ihrer Widerstandsfähigkeit. Es steht außer Frage, dass dies keine Ein-App-Technologie ist. Dies ist inzwischen von grundlegender Bedeutung. Dies markiert einen grundlegenden Wandel der Computerplattform.
NVIDIA-CEO Jensen Huang
NVIDIAs wichtigste Veranstaltung des Jahres, die GTC (GPU Technology Conference), richtet sich primär an Entwickler und weniger an die Investorengemeinschaft, dient jedoch als bedeutendes übergeordnetes KI‑„State‑of‑the‑Union“-Format und beleuchtet zentrale Entwicklungen der Branche. CEO Jensen Huang lieferte wichtige Updates zu den tiefgreifenden Auswirkungen des Open-Source-autonomen KI-Agenten OpenClaw als Katalysator für die Verbreitung agentenbasierter KI. Jensen legte auch eine starke Anlagechance für Token-Monetarisierung vor, um den Umsatz zu steigern, und rechtfertigte dies dafür, dass attraktive Renditen aus KI-Investitionen möglich sind und dass diese Technologie dauerhaft und widerstandsfähig sein kann.
In seiner Keynote-Rede ging Jensen auch ausführlich auf den Wettbewerbsvorteil von NVIDIA ein, angesichts der jüngsten Bedenken der Konkurrenten. Er skizziert ein beeindruckendes Ausmaß und eine beeindruckende Innovationsgeschwindigkeit im gesamten Rack – dazu gehörte die Integration der jüngsten Quasi-Akquisition Groq in die Roadmap des Unternehmens ab Ende dieses Jahres (NVIDIA hat eine nicht-exklusive Lizenzvereinbarung für Inferenztechnologie mit Groq, die darauf abzielt, die KI-Inferenz zu beschleunigen auf globaler Ebene) und ergänzt das "extreme Co-Konzept" von Vera Rubin, dem KI-Supercomputer im Rack-Bereich, der für agentische KI und Reasoning entwickelt wurde. In einer Welt begrenzter, betriebener Shell-Rechenzentren (die die explosive Nachfrage nach KI, Cloud Computing usw. decken, aber mit Leistungsbeschränkungen konfrontiert sind) ist der KI-Infrastrukturanbieter, der die meisten Token und damit den Umsatz pro Gigawatt liefert, König.
Aus unserer Sicht gibt es vier zentrale Highlights für Anleger von GTC 2026:
1. OpenClaw ist ein „PC-Moment“ für agentische KI
[OpenClaw ist] das beliebteste Open-Source-Projekt in der Geschichte der Menschheit, und dies innerhalb weniger Wochen. Es hat das übertroffen, was Mac in den letzten 30 Jahren geleistet hat, und das ist so wichtig.
Jensen Huang
OpenClaw hat in nur wenigen Wochen das erreicht, was OpenClaw in 30 Jahren geschafft hat, und ist das Betriebssystem agentenbasierter Computer, so wie Mac PCs möglich gemacht hat. Dieser kostenlose Open-Source-autonome KI-Agent ermöglicht es Benutzern, über den KI-Chat hinaus, um "eigentliche Arbeit zu leisten" (z. B. Kalenderverwaltung, E-Mails senden, Flüge überprüfen usw.) durch Verbindung mit Apps wie WhatsApp, WeChat, Microsoft Teams, Telegram und Webbrowsern.
Jeder kann jetzt persönliche Agenten erstellen und jedes Unternehmen auf der Welt sollte jetzt eine OpenClaw-Strategie haben. Während die Rechenleistungsnachfrage in nur zwei Jahren um das 1.000.000-fache gestiegen ist, glaubt Jensen, dass wir angesichts der Rechenintensität agentischer KI und der explosiven Nutzung dieser neuen Technologie tatsächlich an der Schwelle zu einem weiteren exponentiellen Sprung stehen.
2. Token = Einnahmen
Angesichts der anhaltenden Marktdebatte über die Nachhaltigkeit von KI-Investitionsausgaben und ihr Potenzial für Monetarisierung/Return-on-Investment (ROI) erläuterte Jensen seine Mathematikstrategie genauer. Seiner Ansicht nach sollten KI-Unternehmen Gebühren für Token nach Ebenen erheben. Es wird ein kostenlose Kontinuität geben, um Nutzer anzulocken, aber darüber hinaus skaliert die Token-Monetarisierung schnell, da die Interaktion mit der KI zunimmt. Wie ein Beispiel an der neuen Vera Rubin-Infrastruktur zeigt, könnte ein Unternehmen das Potenzial haben, bis zu 150 Milliarden US-Dollar pro 1GW (Gigawatt)-Rechenzentrum zu erzielen, dessen Bau 100 Milliarden US-Dollar kostet, was eine attraktive ROI-Chance bietet.
3. Extremer Wettbewerbsvorteil durch Co-Design
Der CEO von NVIDIA ausgedrückt, dass KI ein Full-Stack-Problem ist, das eine Full-Stack-Lösung erfordert. Vera Rubin, das später in diesem Jahr auf den Markt kommt, umfasst sieben brandneue Chips, die auf maximale Wertentwicklung entwickelt wurden, darunter die jüngste Quasi-Übernahme von Groq, die eine neue Fähigkeit zur Token-Generierung mit extrem geringer Latenz (schnell) mit sich bringt. Jensen legte dar, wie die Technologie von Groq, die die Inferenz für LLMs beschleunigt, durch Disaggregierung der Inferenz integriert werden würde, um die Stärken einer GPU im Durchsatz für die Aufmerksamkeitsdekodierung (Frage) zu nutzen, aber sie sollten sich angesichts ihrer Bandbreitenvorteile auf die LPU von Groq fokussieren, um die Generierung (Antwort) zu dekodieren. Vera Rubin entwickelt nicht nur neue CPUs, GPUs, DPUs und Speicher, sondern kann auch die 350-fache Token-Generierung liefern, die die Hopper (GPU) noch vor zwei Jahren geliefert hat. Angesichts der jüngsten Begeisterung des Marktes für Aktien von optischen Netzwerken (Lieferant von optischen Hochgeschwindigkeitsverbindungen für KI-Rechenzentren) ist es erwähnenswert, dass Jensen bekräftigte, dass Kupfer in der Roadmap von NVIDIA noch immer einen langen Weg zurückbleibt, wobei optische und Co-Packaged-Optics im Laufe der Zeit immer stärker ins Gewicht fallen .
4. 1 Billion US-Dollar Umsatz für 2025-27 erwartet
Jedes einzelne SaaS-Unternehmen wird zu einem AaaS-Unternehmen, einem Agentic-as-a-Service-Unternehmen.
Jensen Huang
NVIDIA geht davon aus, dass 2025 bis 2027 bei Blackwell und Rubin mehr als 1 Billion US-Dollar erzielt werden. Diese Zahl beinhaltet nicht die Verkäufe von Hopper-, Standalone-CPU- oder Groq-LPU-Lösungen. Es wird erwartet, dass sich der Lieferstau bis 2026 weiter aufbaut, und diese Schätzung könnte sich im Laufe der Zeit durchaus noch steigern.
Sofern nicht anders angegeben, stammen die NVIDIA-GTC-Informationen von Investing.com; Transkript der NVIDIA GTC-Keynote; 16 März 2026 und NVIDIA.com.
AaaS: Agentic as a Service ist ein abonnementbasiertes Cloud-Modell für den Einsatz autonomer KI-Agenten, die mit begrenzter Aufsicht Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen können, oft auf der Basis großer Sprachmodelle (LLMs).
Agentische KI: Ein KI-System, das ausgeklügeltes Nachdenken und iterative Planung einsetzt, um komplexe, mehrstufige Probleme autonom zu lösen. Riesige Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen und Anwendungen von Drittanbietern werden verwendet, um Herausforderungen unabhängig zu analysieren, Strategien zu entwickeln und Aufgaben auszuführen.
Investitionsausgaben: Geld, das ein Unternehmen für wichtige, langfristige Vermögenswerte wie Immobilien und Ausrüstung (Sachanlagen) oder Technologie, Software, Marken, Patente usw. (immaterielle Vermögenswerte) ausgibt, um neue Projekte oder Investitionen zu ermöglichen, die das Wachstum und die Expansion des Unternehmens unterstützen.
Shell-Rechenzentren mit eingeschränkter Stromversorgung: Rechenzentren, bei denen das physische Gebäude („Mantel“) vorhanden ist, aber die für den Betrieb von IT-Geräten verfügbare Strommenge begrenzt oder teilweise nicht verfügbar ist.
CPU: Die Zentraleinheit ist das Kontrollzentrum, das das Betriebssystem und die Apps der Maschine betreibt, indem es Anweisungen von Hardware- und Softwareprogrammen interpretiert, verarbeitet und ausführt.
DPU: Eine Datenverarbeitungseinheit ist ein spezialisierter Prozessor, der darauf ausgelegt ist, Netzwerk-, Speicher- und Sicherheitsaufgaben von der CPU zu entlasten. Es beschleunigt die Datenübertragung und Infrastrukturdienste in modernen Rechenzentren und verbessert so die Effizienz und Skalierbarkeit, die für die Ausführung moderner KI-Workloads entscheidend sind.
Vollständige-Rack-Lösung: Bezeichnetdas Mieten oder Kaufen eines kompletten Racks mit Serverausrüstung und -diensten in einem Rechenzentrum.
Full-Stack-Lösung: Umfassender Ansatz zur Softwareentwicklung, der alle Ebenen einer Anwendung oder eines Projekts abdeckt. Dazu gehören sowohl die Front-End- als auch die Back-End-Komponenten sowie alle anderen Schichten, die für die vollständige Funktion der Anwendung erforderlich sind.
GPU: Eine Grafikverarbeitungseinheit führt komplexe mathematische und geometrische Berechnungen durch, die für die Grafikwiedergabe erforderlich sind und auch beim Gaming, bei der Inhaltserstellung und beim maschinellen Lernen verwendet werden.
Token-Generierung mit geringer Latenz: Wie schnell ein generatives KI-Modell (großes Sprachmodell) nach Erhalt einer Aufforderung jede aufeinanderfolgende Ausgabeeinheit („Token“) erstellen kann.
LPU oder Language Processing Unit: Groqs proprietärer und spezialisierter Chip, der speziell für die einzigartige Geschwindigkeit und die Speicheranforderungen großer Sprachmodelle (LLMs) entwickelt wurde.
Open-Source-Software: Code, der im Hinblick auf die Ansicht, Änderung und Verbreitung öffentlich zugänglich ist.
ROI (Investitionsrendite): Eine Finanzkennzahl zur Messung der Wertentwicklung einer Investition, die berechnet wird, indem der Nettogewinn/-verlust durch die ursprünglichen Kosten der Investition geteilt wird.
SaaS: Ein cloudbasiertes Software-Bereitstellungsmodell, bei dem über das Internet auf Anwendungen zugegriffen wird, wobei der Cloud-Service-Anbieter für Infrastruktur, Sicherheit und Updates verantwortlich ist. -Anwendungen laufen auf den Servern der Softwareanbieter.
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