Nvidia verhandelt über Perplexity-Beteiligung

Wer verstehen will, wohin das Geld in der Künstlichen Intelligenz wirklich fließt, muss inzwischen nicht mehr nur auf Nvidias Umsatzzahlen schauen, sondern auf seine Beteiligungsliste. Innerhalb weniger Tage tauchte der Name Nvidia gleich in mehreren fremden Finanzierungsrunden auf – nicht als Zulieferer, sondern als Geldgeber. Das ist die eigentliche Geschichte dieser Woche, mehr noch als die Quartalszahlen vom Wochenanfang.

Reuters berichtete, dass Nvidia im Rahmen der geplanten US-Notierung von SB Energy 1,5 Milliarden Dollar in einer Privatplatzierung zusichert, gekoppelt an den Preis des Börsengangs. Bemerkenswert ist der Kontext: SB Energy und OpenAI hängen laut Börsenprospekt für ihr Rechenzentrumsprojekt in Ohio stark von Nvidia-Chips ab.

Der Chiphersteller finanziert hier also mittelbar die eigene Nachfrage mit. Wenige Tage zuvor beteiligte sich Nvidia an einer 125-Millionen-Dollar-Finanzierungsrunde des spanischen Start-ups iPronics, das optische Netzwerkchips für Rechenzentren entwickelt – ein Baustein, den die gesamte Branche für schnellere, energieeffizientere Datenzentren braucht.

Ein Netz aus Abhängigkeiten

Noch deutlicher wird das Muster bei Perplexity: Reuters berichtete unter Berufung auf The Information, Nvidia verhandle über eine Beteiligung an einer Finanzierungsrunde, die das Unternehmen mit mehr als 30 Milliarden Dollar bewerten würde.

Parallel dazu unterschrieb Anthropic einen milliardenschweren Cloud-Vertrag mit dem Nvidia-unterstützten Anbieter Lambda – ein Deal über 35 Milliarden Dollar für ein texanisches Rechenzentrum, laut Reuters unter anderem von Bloomberg und dem Wall Street Journal bestätigt.

Man kann das als geschicktes Ökosystem-Management lesen: Nvidia sichert sich Kunden, indem es deren Finanzierung mitträgt, und sichert sich Zulieferer, indem es deren Wachstum mitfinanziert. Man kann es aber auch kritischer sehen.

Das Wall Street Journal berichtete laut Reuters, Nvidia habe einige Umsatzbeteiligungsvereinbarungen mit KI-Cloud-Anbietern pausiert, die Teil einer Finanzierungsinitiative waren. Nvidia selbst erklärte dazu, das zugrundeliegende Programm bestehe weiterhin und entwickle sich aufgrund hoher Nachfrage laufend weiter.

Wie viel Substanz hinter dem Kreislauf aus Investitionen, Chipverkäufen und Cloud-Verträgen steckt und wie viel davon zirkuläre Nachfrageerzeugung ist, bleibt eine berechtigte Frage für jeden, der die Bewertung der gesamten KI-Infrastruktur einschätzen will.

Zahlen, die den Rahmen abstecken

Die fundamentale Basis für dieses Engagement lieferte Nvidia mit seinem Quartalsbericht am Donnerstag vergangener Woche: Der Umsatz hat sich gegenüber dem Vorjahr mehr als verdoppelt, für das laufende Quartal stellte das Unternehmen laut Reuters eine Umsatzprognose von 108 Milliarden Dollar in Aussicht, mit einer Schwankungsbreite von plus/minus 2 Prozent.

Zugleich warnte Nvidia, dass Engpässe bei Speicherchips das Wachstumstempo begrenzen könnten – ein Dämpfer inmitten der sonst euphorischen Nachrichtenlage.

An der Börse zeigt sich diese Gemengelage in einem Kurs, der zuletzt am Donnerstag bei 196,48 Euro schloss, ein Plus von 1,4 Prozent zum Vortag. Auf Sicht von sieben Tagen steht ein Zugewinn von 4,6 Prozent zu Buche, seit Jahresbeginn sind es 23 Prozent.

Zum 52-Wochen-Hoch von 202,50 Euro, erreicht im Mai, fehlen der Aktie nur rund 3 Prozent – ein Zeichen, dass der Markt die Investitionsoffensive bislang goutiert statt sie als Verwässerung des Kerngeschäfts zu deuten.

Konsumelektronik als zweites Standbein

Neben der Milliardenpolitik im Hintergrund treibt Nvidia auch die sichtbarere Seite des Geschäfts voran: Laut Reuters sollen Lenovo und Acer im Oktober die ersten Windows-PCs mit dem RTX-Spark-Chip auf den Markt bringen. Das ist der Versuch, die KI-Erzählung aus den Rechenzentren heraus in die Wohnzimmer und Büros zu tragen.

Ob Investoren-Rundfahrten durch Start-up-Finanzierungen oder Consumer-Hardware – das Bild bleibt dasselbe: Nvidia verlässt zunehmend die Rolle des reinen Zulieferers und wird selbst zum Architekten der KI-Wertschöpfungskette, mit allen Chancen und Risiken, die eine solche Machtposition mit sich bringt.