Nvidia erzielt Rekordumsatz im vierten Quartal – Anleger sind trotzdem enttäuscht

Nvidias Zahlen sind nichts anderes als beeindruckend. Das Unternehmen übertraf die eigenen Prognosen und setzte neue Rekorde in seinen Kernsegmenten, allen voran im Data Center. Mit einem Umsatz von 39,3 Mrd. US‑Dollar im vierten Quartal und einem Gesamtjahresumsatz von 130,5 Mrd. US‑Dollar im Fiskaljahr 2025 wird deutlich, dass Nvidia in einer Phase tiefgreifender technischer Innovation und Marktexpansion angekommen ist. Neben den herausragenden Zahlen im Kerngeschäft stehen insbesondere die rasante Einführung der Blackwell-Architektur und die wegweisende DeepSeek-KI im Fokus – Technologien, die das Fundament für das zukünftige Wachstum legen.

Das alles kostet aber auch Geld, vor allem die Entwicklung von Blackwell. Dies führt dazu, dass die Gewinne die Erwartungen so schwach überschritten haben, wie zuletzt vor zwei Jahren. Sonst war man von Nvidia einen größeren Wurf gewohnt. Zu einem großen Treiber für den Gesamtmarkt werden die Quartalszahlen damit wohl nicht.

Detaillierte Ergebnisse des vierten Quartals

Im vierten Quartal erreichte Nvidia einen Umsatz von 39,3 Mrd. US‑Dollar, was einem sequentiellen Wachstum von 12 % und einem beeindruckenden Anstieg von 78 % im Vergleich zum Vorjahreszeitraum entspricht. Das Gesamtjahr 2025 schloss Nvidia mit einem Umsatz von 130,5 Mrd. US‑Dollar ab – ein Zuwachs von 114 % gegenüber dem Vorjahr. Diese Zahlen unterstreichen nicht nur den Erfolg der aktuellen Produkte, sondern auch die Effektivität der strategischen Ausrichtung des Unternehmens.

Besonders das Data Center Segment brillierte: Mit einem Jahresumsatz von 115,2 Mrd. US‑Dollar und einem vierteljährlichen Beitrag von 35,6 Mrd. US‑Dollar, angetrieben durch den massiven Blackwell-Einführung konnte Nvidia die starke Nachfrage nach modernen Rechenzentren bedienen. Weitere Geschäftsfelder wie Gaming, professionelle Visualisierung und Automotive – letzteres mit einem Rekordumsatz von 570 Mio. US‑Dollar – ergänzen das positive Gesamtbild. Gleichzeitig sind die Bruttomargen vorübergehend im niedrigen 70er Bereich angesiedelt, was auf anfängliche Produktionsaufwände und die Komplexität der neuen Systeme zurückzuführen ist. Die Blackwell-Entwicklung kostet Geld. Mit der fortschreitenden Optimierung der Fertigung wird hier ein Aufschwung in die mittleren 70ern erwartet.

Technologische Meilensteine: Blackwell und DeepSeek

Die Revolution der Blackwell-Architektur

Ein zentraler Treiber des aktuellen Erfolgs ist die Einführung der Blackwell-Architektur. Diese Technologie markiert die bisher schnellste Produkt-Einführung in der Geschichte von Nvidia. Im vierten Quartal wurden bereits 11 Mrd. US‑Dollar allein an Blackwell-Umsätzen erzielt. Die hohe Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ermöglichen es laut Nvidia, große Rechenzentren mit Hunderttausenden GPUs zu bestücken – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einer Ära, in der KI-Modelle immer komplexer und rechenintensiver werden.

Blackwell zeichnet sich durch eine Vielzahl technischer Innovationen aus, darunter ein revolutionärer Transformer-Engine-Ansatz, der eine bis zu 25-mal höhere Token-Durchsatzrate und gleichzeitig 20-mal geringere Kosten im Vergleich zur Vorgängergeneration bietet. Die Integration eines NVLink Domain-Systems, das 14-mal die Leistung herkömmlicher PCIe Gen 5-Verbindungen erbringt, sichert dabei die notwendige Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz für den massiven Datenaustausch in modernen Rechenzentren.

DeepSeek – Impulsgeber für reasoning KI

Ein weiterer entscheidender Innovationsschub stammt von der DeepSeek-R1-Technologie. DeepSeek hat weltweit großes Aufsehen erregt, da es als open‑source KI-Modell auf Weltklasseniveau für den Bereich des reasoning KI einen neuen Maßstab setzt. Reasoning KI bezeichnet fortschrittliche künstliche Intelligenz, die komplexe Probleme durch mehrstufige Denkprozesse und logische Schlussfolgerungen analysiert und löst. Die Technologie ermöglicht es, herkömmliche Rechenaufgaben, die bei der Testzeit-Inferenz bis zu 100‑mal mehr Rechenleistung erfordern, signifikant zu beschleunigen. Unternehmen und Entwickler weltweit nutzen bereits DeepSeek oder damit verbundene chain‑of‑thought-Methoden, um die Leistungsfähigkeit ihrer KI-Modelle zu steigern.

Diese Innovation ist nicht nur ein technologischer Fortschritt, sondern auch ein klarer Indikator dafür, wie Nvidia die Herausforderungen der nächsten KI-Generation adressiert: Es werden nicht nur traditionelle Vortrainings- und Post-Training-Aufgaben bewältigt, sondern auch komplexe Inferenzprozesse effizient unterstützt. Damit positioniert sich Nvidia als zentraler Akteur in einem Markt, in dem die Fähigkeit zur schnellen Skalierung und Anpassung an neue Rechenanforderungen über den Erfolg entscheidet.

Jensen Huang betonte eindrücklich die Existenz dreier zentraler Skalierungsgesetze:

• Vortraining: Trotz anhaltender Wachstumsraten bleibt das Vortraining der Grundlage für viele moderne KI-Modelle ein kritischer Faktor.
• Post-Training: Die nachträgliche Verfeinerung, insbesondere unter Einsatz von reinforcement learning, erfordert oft weit mehr Rechenleistung als das ursprüngliche Vortraining.
• Inferenz: Das sogenannte „Testzeit‑Scaling“ oder die reasoning KI erfordert bei einzelnen Abfragen bis zu 100‑mal mehr Rechenkapazitäten als herkömmliche One‑Shot-Inferenzverfahren.

Diese differenzierte Betrachtung unterstreicht, dass Nvidia nicht nur auf das traditionelle Training setzt, sondern auch in die Optimierung der gesamten KI-Pipeline investiert. Die Fähigkeit, alle drei Bereiche – Vortraining, Nachbearbeitung und Inferenz – effizient zu bedienen, ist ein entscheidender Wettbewerbsvorteil, der sich in der rasanten Einführung der Blackwell-Produkte widerspiegelt.

Systemarchitektur und Produktionsoptimierung

Nvidia unternimmt große Anstrengungen, um den Übergang zwischen verschiedenen GPU-Generationen reibungslos zu gestalten. Während die aktuelle Blackwell-Generation bereits in großem Maßstab erfolgreich ausgeliefert wird, wurde auch die Vorarbeit für Blackwell Ultra betont. Diese neue Generation soll mit verbesserter Netzwerkintegration, optimierten Speicherlösungen und neuen Prozessoren überzeugen – ohne dass die grundlegende Systemarchitektur verändert wird.

Nvidia legt dabei großen Wert auf eine modulare und flexible Architektur. Dadurch können bestehende Systeme schrittweise aufgerüstet und gleichzeitig neue Produkte eingeführt werden, ohne dass es zu Reibungsverlusten in der Lieferkette kommt. Diese Strategie minimiert nicht nur Produktionsausfälle, sondern sichert auch eine kontinuierliche Verfügbarkeit der Produkte, um der hohen Kundennachfrage gerecht zu werden.

Nachfrageprognose und Marktstabilität

Nvidia erwartet eine robuste Nachfrage im kurz‑ als auch im mittelfristigen Zeitraum. Jensen Huang verwies auf konkrete Vorzeichen: Vorhersagen und Bestellungen der Top-Partner untermauern den langfristigen Trend, dass der Großteil des zukünftigen Rechenzentrums-Capex in KI-Infrastruktur investiert wird. Zudem zeigen die Investitionen in Datenzentren, aber auch in innovative Start-ups, dass sich die Nachfrage nicht nur in traditionellen Bereichen, sondern auch in neuen Anwendungsfeldern wie agentic und physischer KI manifestiert. Agentic KI bezeichnet Systeme, die eigenständig als handelnde Agenten Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, während physische KI in reale, materielle Systeme integriert ist – wie Roboter oder autonome Fahrzeuge –, um direkt mit der physischen Umwelt zu interagieren.

Diese Ausführungen deuten darauf hin, dass Nvidia über einen breit diversifizierten Kundenstamm verfügt, der von Hyperscale-Cloud-Anbietern bis hin zu spezialisierten Industrieunternehmen reicht. Durch diese Diversifikation ist das Unternehmen weniger anfällig für Marktschwankungen in einzelnen Regionen oder Segmenten. Trotz eines verstärkten Umsatzwachstums in den USA ist der Anteil der Einnahmen aus China aufgrund der bestehenden Exportkontrollen stabil geblieben.

Margendynamik und Kosteneffizienz

Die Antworten von CFO Colette Kress lieferten wichtige Hinweise zur Entwicklung der Bruttomargen. In der aktuellen Phase der Blackwell-Produkteinführung liegen die Margen vorübergehend im niedrigen 70er Bereich, was auf die zusätzlichen Produktionskosten und die Komplexität der neuen Systeme zurückzuführen ist. Kress betonte jedoch, dass mit der weiteren Produktionsoptimierung und Skalierung der Fertigung ein Aufwärtstrend zu erwarten sei – mittelfristig sollen die Margen wieder in den mittleren 70ern liegen.

Nvidia implementiert also bereits strategische Maßnahmen zur Kostenoptimierung und ist bereit, kurzfristige Margenherausforderungen in Kauf zu nehmen, um langfristig von höheren Skaleneffekten zu profitieren. Die Fähigkeit, die komplexen Produktionsprozesse zu harmonisieren, ist dabei ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgsrezepts des Unternehmens.

Technologische Integration und Ökosystem

Nvidia hebt hervor, dass seine Architektur so konzipiert ist, dass sie nahezu alle Anwendungsfälle abdeckt – von traditionellen Rechenaufgaben bis hin zu hochkomplexen KI-Modellen. Diese Vielseitigkeit ist auch ein wesentlicher Grund, warum selbst in heterogenen Systemen, in denen kundenspezifische ASICs und Merchant-GPUs koexistieren, Nvidia unverzichtbar bleibt.

Die Antworten machten deutlich, dass die Stärke des Unternehmens nicht nur in der Hardware liegt, sondern vor allem in einem umfangreichen Software-Ökosystem, das die Implementierung und Optimierung von KI-Lösungen erheblich vereinfacht. Dieses Ökosystem bietet Entwicklern und Unternehmen eine robuste Plattform, um neue Anwendungen zu entwickeln und bestehende Prozesse zu optimieren – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einem Markt, der zunehmend von integrierten Lösungen dominiert wird.

Ausblick und strategische Perspektiven

Mit einem prognostizierten Umsatz von rund 43 Mrd. US‑Dollar im kommenden Quartal blickt Nvidia optimistisch in die Zukunft. Die Erwartungen basieren nicht nur auf der weiterhin starken Nachfrage im Data Center und Gaming, sondern auch auf der Bereitschaft der Kunden, in modernste KI-Infrastrukturen zu investieren. Nvidia erwartet, dass die Bruttomargen – trotz kurzfristiger Drucksituationen – durch fortschreitende Optimierungen und die Erweiterung der Produktkonfigurationen wieder anziehen werden.

Die strategische Ausrichtung des Unternehmens umfasst dabei mehrere wesentliche Elemente:

• Skalierung der KI-Infrastruktur: Die kontinuierliche Erweiterung der Rechenkapazitäten, insbesondere durch die fortschreitende Blackwell-Produkteinführung, sichert Nvidia langfristig einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.
• Diversifizierung des Produktportfolios: Mit der geplanten Einführung von Blackwell Ultra und der nachfolgenden Produktgeneration Vera Rubin bereitet sich Nvidia auf zukünftige Marktanforderungen vor, ohne die Stabilität des bestehenden Systems zu gefährden.
• Stärkung des Software-Ökosystems: Durch die Integration von DeepSeek und weiteren innovationsgetriebenen Lösungen positioniert sich Nvidia als zentraler Technologieanbieter in einem zunehmend softwarebasierten Marktumfeld.
• Globale Marktdynamik: Trotz geopolitischer Unsicherheiten, insbesondere im Hinblick auf die US-Handelspolitik und Exportkontrollen, bleibt Nvidia zuversichtlich, da der weltweite Bedarf an KI-Lösungen und datengetriebenen Infrastrukturen exponentiell wächst.

Herausforderungen und regulatorische Einflüsse

Ein kritischer Punkt, der in der Bilanzpressekonferenz gestern Abend immer wieder thematisiert wurde, betrifft die Auswirkungen der US-Handelspolitik. Während Nvidia alle geltenden Exportkontrollen und Regularien streng einhält, bleibt die zukünftige Ausgestaltung von Zöllen und Tarifen ein Unsicherheitsfaktor. CFO Kress wies darauf hin, dass zwar derzeit noch nicht alle Details der künftigen Handelspolitik absehbar sind, das Unternehmen jedoch flexibel auf mögliche Änderungen reagieren wird. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend, um trotz potenzieller externer Einflussfaktoren stabile Produktions- und Lieferketten zu gewährleisten.

Darüber hinaus zeigt sich, dass Nvidia eng mit seinen internationalen Partnern zusammenarbeitet, um mögliche Störungen in der globalen Lieferkette zu minimieren. Die strategische Verteilung der Produktionsstätten – über 350 Fertigungsstandorte weltweit – ermöglicht es dem Unternehmen, Risiken besser zu steuern und flexibel auf regulatorische Veränderungen zu reagieren.

Schlussbetrachtung

Nvidia befindet sich in einer Phase tiefgreifender Transformation – nicht nur getrieben von bahnbrechenden technologischen Neuerungen, sondern auch durch eine strategisch ausgerichtete Produktions- und Marktbearbeitung. Die rasche Skalierung der Blackwell-Architektur und die Einführung von DeepSeek als wegweisendes KI-Modell setzen neue Maßstäbe in der KI-Inferenz und Datenverarbeitung.

Die Produktion der neuen Grafikchip-Generation Blackwell bringt enorme Kosten mit sich, wodurch die Margen erheblich unter Druck geraten. Während andere Unternehmen stolz auf Margen von 71 % verweisen würden, zaubern diese Zahlen den Nvidia-Aktionären eher Sorgenfalten ins Gesicht. Nvidia sieht allerdings keine Bedrohung durch Chinas DeepSeek-Innovation. Vielmehr wird erwartet, dass die Demokratisierung der KI-Entwicklung die Nachfrage nach Grafikchips weiter anheizt, da immer mehr Unternehmen in entsprechende Anwendungen investieren.

Der Erfolg von Nvidia beruht nicht allein auf beeindruckenden Umsatzzahlen, sondern auch auf einer klaren Zukunftsvision für die KI. Mit einem breit diversifizierten Produktportfolio, einem robusten globalen Fertigungsnetz und einer konsequent innovationsgetriebenen Strategie setzt das Unternehmen neue Standards und festigt damit seine führende Position in einem der dynamischsten und zukunftsweisendsten Märkte weltweit.

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