Neue Geldflüsse

Neue Geldflüsse

Nvidia verzeichnete am Montag Kursverluste. Der Grund lag weder in enttäuschenden Quartalszahlen noch in einem makroökonomischen Schock oder einer nachlassenden Nachfrage nach KI-Chips. Vielmehr belasteten Berichte den Kurs, wonach einer der wichtigsten Kunden an einer Alternative arbeitet.

Alphabet befindet sich laut Marktberichten vom Montagmorgen in fortgeschrittenen Gesprächen mit Marvell Technology. Ziel ist die gemeinsame Entwicklung zweier neuer Versionen kundenspezifischer KI-Chips für Google-Cloud-Workloads. In der Folge stieg die Aktie von Marvell um fast 4 Prozent, während Alphabet weitgehend unverändert notierte. Nvidia gab hingegen um rund 1 Prozent nach – eine moderate Bewegung, die jedoch ein deutliches Signal an den Markt sendet.

Zeitgleich ernannte JPMorgan Alphabet zum Top-Pick vor dem anstehenden „Google Cloud Next“-Event in Las Vegas. Die Bank prognostiziert, dass die Google Cloud bis zum Jahr 2026 etwa 19 Prozent des Gesamtumsatzes von Alphabet ausmachen könnte. Besonders beeindruckend ist die Entwicklung des Auftragsbestands: Dieser stieg bis Ende 2025 im Vergleich zum Vorjahr um 160 Prozent auf 240 Milliarden US-Dollar. Der Ausbau der KI-Infrastruktur verlangsamt sich also keineswegs – er beschleunigt sich. Die entscheidende Frage für Investoren ist daher nicht, ob Alphabet investiert, sondern wer der Empfänger dieser Zahlungen ist.

Alphabets Prognose für die Investitionsausgaben im Jahr 2026 liegt zwischen 175 Milliarden und 185 Milliarden US-Dollar. Das ist kein vernachlässigbarer Betrag, sondern eine Summe, die die gesamte Halbleiter-Lieferkette transformieren könnte. Am Montag erhielt der Markt einen ersten konkreten Hinweis darauf, wie diese Umgestaltung aussehen könnte.

Eigene Chips

Die Logik hinter der Chip-Entwicklung der sogenannten Hyperscaler wird bei genauerer Betrachtung der Nutzungsmuster deutlich. KI-Workloads von Google – insbesondere in den Bereichen Inferenz, speicherintensive Prozesse und Cloud-Bereitstellung im großen Stil – benötigen keine Allzweck-GPUs. Sie erfordern Silizium-Lösungen, die exakt auf diese Aufgaben zugeschnitten sind und eine Kostenstruktur bieten, die Nvidia nicht abbilden kann.

Broadcom galt in diesem Segment bisher als dominanter Akteur. Meta hat erst kürzlich eine Partnerschaft mit Broadcom für die eigene KI-Infrastruktur formalisiert. Nun scheint Alphabet Marvell in diesen Kreis zu ziehen, worauf der Markt Nvidia umgehend mit Abschlägen quittierte. Das entscheidende Signal war dabei nicht das Plus von Marvell, sondern die Schwäche von Nvidia an einem Tag, an dem die Schlagzeilen zu den KI-Ausgaben überwiegend positiv waren.

Historisch gesehen gibt es hierfür eine Parallele: Als Apple im Jahr 2020 ankündigte, Intel-Prozessoren durch eigene M1-Chips zu ersetzen, fielen die Intel-Aktien. Zunächst wurde dieser Schritt als auf Endgeräte beschränkt abgetan. Innerhalb von zwei Jahren hatte der Übergang zu den M-Chips jedoch das Margenprofil von Apple grundlegend verbessert, und Intel verlor dauerhaft einen seiner prestigeträchtigsten Kunden. Solche Transformationen vollziehen sich nicht über Nacht, sondern in Etappen. Jede dieser Stufen wurde damals mit der gleichen Begründung eingeleitet: „Dies ist für spezifische Workloads vorgesehen.“

Die Gespräche zwischen Alphabet und Marvell befinden sich noch in einem frühen Stadium, eine Bestätigung des Deals steht aus. Sollte sich das Muster jedoch wiederholen, wird sich die Kooperation, die als gezielte Entwicklung für Inferenz-Workloads beginnt, voraussichtlich ausweiten. Es geht nicht darum, ob Nvidia Google als Kunden komplett verliert, sondern darum, ob der Anteil des Google-KI-Budgets, der an Nvidia fließt, zu schrumpfen beginnt und mit welcher Geschwindigkeit dies geschieht.

Ein Faktor verkompliziert diese Dynamik jedoch: Das Nvidia-Ökosystem. Der Software-Stack, die CUDA-Bibliotheken und die Entwickler-Tools schaffen Wechselkosten, die durch kundenspezifisches Silizium nicht sofort ersetzt werden können. Alphabet entwickelt bereits seit Jahren eigene TPUs und nutzt dennoch weiterhin Nvidia-GPUs für viele Anwendungen. Eigene und externe Chip-Lösungen existieren bisher nebeneinander. Die Gefahr für Nvidia ist somit kein abrupter Ersatz, sondern eine Kompression der Marktanteile.

Die nächsten Tage

Zwei Ereignisse werden in naher Zukunft Klarheit darüber schaffen, wie tiefgreifend dieser Wandel ist. Erstens das „Google Cloud Next“-Event in Las Vegas. JPMorgan erwartet, dass das Unternehmen den Fokus auf die „Agentic Cloud“ legen wird – KI-Agenten, die komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe in großem Maßstab bewältigen. Falls Alphabet diese Bühne nutzt, um Meilensteine bei eigener Hardware oder eine stärkere Unabhängigkeit in der Infrastruktur zu verkünden, wären die Gespräche mit Marvell als Auftakt einer umfassenden Neupositionierung zu werten.

Zweitens der kommende Quartalsbericht von Alphabet. Wenn das Management die Allokation der Investitionsausgaben (Capex) im Kontext von Eigenentwicklungen gegenüber externer Beschaffung erläutert, wird dieser Kommentar wichtiger sein als jede Chip-Ankündigung. Ein Wechsel in der Rhetorik – weg von „wir nutzen Nvidia-GPUs“ hin zu „wir bauen für unsere spezifischen Anforderungen“ – wäre ein strukturelles Signal für den Markt.

Die aktuelle Datenlage deutet in eine klare Richtung: Der Auftragsbestand der Google Cloud von 240 Milliarden US-Dollar erzeugt enormen Druck, die Rechenkosten pro Einheit zu senken. Kundenspezifische Chips sind in der Entwicklung zwar teuer, verursachen aber bei hohen Volumina geringere Inferenzkosten als Standard-GPUs. Die finanzielle Logik für eine Inhouse-Produktion ist stark und verstärkt sich mit wachsenden Cloud-Umsätzen.

Das Szenario, das diese Logik durchbrechen könnte, ist Nvidias eigene Roadmap. Sollten die Blackwell-Generation und die darauf folgenden Architekturen die Effizienzlücke zwischen Allzweck-Chips und spezialisiertem Silizium schließen – oder sollte sich Nvidias Software-Vorsprung als schwerer kopierbar erweisen als gedacht –, würde das Argument für Eigenentwicklungen an Kraft verlieren. Zudem könnten Unternehmenskunden, die auf die „Agentic AI“-Stacks der Google Cloud setzen, Portabilität fordern, was Drittanbieter-Hardware länger im Spiel halten könnte, als die Optimisten für Custom-Chips erwarten.

Nvidias Rückgang um 1 Prozent am Montag war kein Zusammenbruch, sondern ein Fragezeichen. Die Antwort hängt davon ab, wie viele der großen Kunden derzeit ähnliche Gespräche führen, wie sie Alphabet Berichten zufolge mit Marvell führt.