Die Gewinnsaison ist vorbei. Wir können nun einige spannende Entwicklungen aufarbeiten. Heute gehen wir Nvidia ein. Auf der diesjährigen GTC 2025 in San José stellte Nvidia-CEO Jensen Huang erneut unter Beweis, warum das Unternehmen nicht nur der Innovationsmotor im KI-Hardwaremarkt ist, sondern auch den Takt für die nächsten Jahre vorgibt. Die große Enthüllung? Die Blackwell-Plattform und ihr bevorstehender Nachfolger: Blackwell Ultra.
Blackwell übertrumpft Hopper in nur einem Quartal
Nvidia hat Blackwell als Nachfolger von Hopper positioniert – und Jensen Huang selbst scherzte auf der Bühne, niemand solle jetzt noch Hopper kaufen. Ein humorvoller Seitenhieb auf die eigene Verkaufsstrategie, aber auch ein Statement über den rasanten Fortschritt: Blackwell ist in der Lage, 40-fach mehr Tokens pro Sekunde zu verarbeiten als Hopper. Es stellt sich nur die Frage: Wieviel Compute braucht die Welt? Wenn es nach Jensen Huang geht, brauchen die Reasoning-Modelle 100-mal so viel Rechenressourcen wie herkömmliche Modelle. Dabei gehe es nicht um die Inferenz, sondern um das Post-Training, um die Modelle wirklich „intelligent“ zu machen.
Der Verkaufserfolg von Blackwell spricht für Jensens These. In Zahlen: 3,6 Millionen ausgelieferte Blackwell-GPUs in nur wenigen Monaten übertreffen die gesamte Hopper-Produktion 2024 deutlich. Und bei Nvidia denkt man schon weiter. Die Innovationszyklen werden kürzer. Schon im zweiten Halbjahr kommt Blackwell Ultra, B300, auf den Markt. 2026 folgt dann der Blackwell-Nachfolger Rubin. Für Rubin müssen Datenzentren auf bis zu 800-kW-Racks aufgerüstet werden. Kein Rechenzentrum ist aktuell dafür vorbereitet. Allerdings: Das nächste System, Blackwell Ultra, wird in denselben NVL72-Chassis integriert und verspricht einen weicheren Übergang für Cloud-Kunden.
Ein weiteres Highlight: Nvidia Dynamo, eine Open-Source-Inferenzplattform, die die Leistungen von KI-Systemen verdoppeln soll. Mit Funktionen wie Smart Routing, dynamischer GPU-Planung, verbesserter Kommunikation (NCCL) soll Dynamo massiv die Kosten für Inferenz senken und gleichzeitig die Effizienz steigern. Dynamo ist eine Art Betriebssystem für die AI-Factory. Die Plattform erlaubt es, Agentic- und Reasoning-KI effizient in großem Maßstab zu betreiben. Bei ersten Tests konnte die Anfragelast um das 30-fache erhöht werden.
Roadmap bis 2028: Rubin, Vera, Kyber
Die Roadmap für die neuen Produktzyklen und neuen Architekturen sieht wie folgt aus: Nach Blackwell Ultra folgt 2026 die Rubin-Architektur mit massiver Leistungssteigerung. Rubin Ultra wird sogar 100 PFLOPs FP4-Rechenleistung pro Paket liefern und soll 900-mal performanter sein als Hopper – bei einem Bruchteil der Kosten (Nvidia berechnet die Kosten als Total Cost of Ownership/Performance).
Mit Co-Packaged Optics (CPO) will Nvidia die Netzwerktopologien revolutionieren. Die Einsparungen beim Stromverbrauch sind erheblich, vor allem bei großen KI-Cluster-Deployments. In Kombination mit der sogenannten “Token Explosion” – dem exponentiellen Anstieg an Rechenbedarf durch Reasoning-KI – soll ein perfekter Sturm für Wachstum entstehen. Hersteller von optischen und photonischen Produkten gerieten nach der Ankündigung von Nvidia mächtig unter Druck, darunter Coherent und Lumentum.
Neue Benchmark-Ergebnisse: Blackwell dominiert, AMD holt auf
Ein separater Blick lohnt sich auf die kürzlich veröffentlichten MLCommons Inference 5.0 Benchmarks. Diese Peer-Review-Ergebnisse bieten einen transparenten Leistungsvergleich aktueller KI-Hardware – und Nvidia übertrifft erneut die Erwartungen.
Die Blackwell B200 GPU übertrifft die H200-Plattform um das Dreifache bei der Llama 2 70B und erreicht über 59.000 Tokens/Sekunde. Noch eindrucksvoller: Acht Blackwell-GPUs im NVL72-Rack liefern bei Llama 3.1 405B mehr als die dreifache Leistung im Vergleich zu acht Hopper-GPUs.
Die NVL72-Plattform liefert tatsächlich, was Nvidia versprach: eine 30-fache Beschleunigung im Vergleich zu H200 – und das sogar ohne die Dynamo-Optimierung. Mit Dynamo verdoppelt sich die Performance erneut.
Neben Nvidia haben auch AMD und Intel die Leistungen ihrer neuen Chips messen lassen. AMDs MI325X liefert respektable Ergebnisse gegenüber Hopper und wird z. B. von Meta mit dem MI300X exklusiv für die Llama-405B-Inferenz eingesetzt. Auch Intels Gaudi3 liefert wettbewerbsfähige Performance gegenüber der Hopper-Plattform, und das zur Hälfte des Preises. Unternehmen, die extrem erfahren sind in der Anwendung von KI-Beschleunigern werden für spezielle Use Cases daher auf AMD und sogar Intel zurückgreifen. Unterm Strich bleibt Nvidia jedoch unangefochten an der Spitze, insbesondere durch die Kombination aus Hardware, Software-Ökosystem und Datenzentrumsintegration.
Fazit: Post Blackwell heißt die Zukunft auch Nvidia
Was auf der GTC 2025 vorgestellt wurde, ist mehr als ein Produkt-Upgrade: Es ist die Blaupause für eine neue Ära der KI-Infrastruktur. Ob durch Blackwell, Dynamo, Kyber oder CPOs – Nvidia zementiert seinen Anspruch, das Fundament der KI-Welt zu liefern. Die Frage ist nur, ob Jensen Huang recht hat, wenn er sagt: “The more you buy, the more you make.” Die großen Hyperscaler stehen immer mehr unter Druck, ihre CapEx-Expansion zu rechtfertigen. Da hilft es aktuell wenig, dass der globale Handel Dank Trumps „Liberation Day“-Ankündigung ins Stottern gerät.
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