KI SpotlightNewsNvidia-CEO prognostiziert Verdopplung des Chip-Absatzes
KI-Nutzung als zentraler Wachstumstreiber
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- Nvidia hat nach eigenen Angaben bis Oktober 2025 insgesamt 4 Millionen Hopper-GPUs und 3 Millionen Blackwell-GPUs ausgeliefert.
- Im dritten Quartal des Geschäftsjahres 2024 (August-Oktober 2023) erzielte Nvidia einen Umsatz von 18,1 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 34% gegenüber dem Vorquartal und 206% gegenüber dem Vorjahr.
- Die Datacenter-Sparte von Nvidia erzielte in diesem Quartal 14,5 Milliarden US-Dollar Umsatz, ein Plus von 41% zum Vorquartal und 279% zum Vorjahr, und machte 80% des Gesamtumsatzes aus.
- Im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2024 (endete 30. Juli 2023) meldete Nvidia einen Umsatz von 13,51 Milliarden US-Dollar und einen Nettogewinn von 6,19 Milliarden US-Dollar; die Prognose für das dritte Quartal lag bei etwa 16 Milliarden US-Dollar.
- Nvidia hält über 90% Marktanteil bei diskreten GPUs für Rechenzentren (Stand Oktober 2025).
- Nvidias Marktkapitalisierung lag im Oktober 2025 bei etwa 4,585 bis 4,6 Billionen US-Dollar.
Huang prognostiziert Verdopplung des Chip-Absatzes
Nvidia-CEO Jensen Huang erwartet, dass sich das Chip-Verkaufsvolumen des Unternehmens im nächsten Jahr verdoppeln wird. Diese Prognose äußerte er auf einem KI-Sicherheitsgipfel in Schottland. Das starke bisherige Umsatzwachstum im Datacenter-Segment – zuletzt mehr als verdoppelt – basiert auf steigender KI-Nachfrage. Aufgrund der Lieferkapazitäten und der Produktpipeline mit Blackwell und Rubin erwartet das Unternehmen eine weitere Verdopplung der Stückzahlen. Die Prognose steht im Einklang mit der jüngsten Guidance eines Umsatzanstiegs von siebzig Prozent für das Geschäftsjahr bis Januar 2028.
KI-Nutzung als Treiber
Als Grund für die erwartete Verdopplung nennt Huang die zunehmende Nutzung von KI in Unternehmen und der Wirtschaft. KI-Workloads erfordern deutlich höhere Rechenleistung, was zu mehr Bestellungen von Nvidias GPUs führt. Insbesondere die Datenzentrums-GPUs der Architekturen Blackwell und Rubin sind gefragt, da Unternehmen ihre Rechenzentren auf beschleunigtes Computing und generative KI umstellen. Huang verweist auf den Wandel von klassischen Rechenzentren hin zu KI-optimierten Infrastrukturen, der zusätzliche GPU-Kapazität notwendig macht.
