Nvidia ist die Zentralbank der KI-Lieferkette – wie tief ist eigentlich der von Jensen Huang errichtete Burggraben?
Gavin Baker ist der Ansicht, dass Nvidia durch die vertikale Integration der Lieferkette, die Sicherung der Wafer-Kapazitäten bei TSMC sowie der globalen Versorgung mit Schlüsselkomponenten und den Aufbau eines finanzierbaren Rechenzentrums-Ökosystems zur "Zentralbank" der KI-Lieferkette geworden ist. Dieses Geschäftsmodell ist äußerst schwer zu kopieren. Das Restwert-Garantiesystem von Nvidia ermöglicht eine Finanzierung der Rechenzentren mit geringem Eigenkapitalanteil und zieht Institutionen wie Blackstone und KKR an, während die Finanzierungskosten von konkurrierenden Produkten wie TPU deutlich höher sind.
Kürzlich diskutierten der bekannte Investor Gavin Baker und a16z-Partner David George in einer aktuellen Podcast-Folge von a16z intensiv miteinander und beide sind der Meinung, dass Nvidia „sich in einer sehr, sehr vorteilhaften Position befindet“.
Baker ist der Ansicht, dass Jensen Huang einen tiefen Burggraben geschaffen hat. Durch die vertikale Integration der Lieferkette, das Sichern von Wafer-Kapazitäten bei TSMC sowie der Schlüsselkomponenten weltweit und das Aufbauen eines finanzierbaren Rechenzentrums-Ökosystems ist Nvidia zur „Zentralbank der KI-Lieferkette“ geworden. Dieser Burggraben ist äußerst schwer zu kopieren. Moderator David George sagte ebenfalls: „Die letzten 26 Jahre haben mich eines gelehrt – unterschätze niemals Jensen Huang.“
Neun Chips, ein Ökosystem
Gavin beschrieb die aktuelle Produktmatrix von Nvidia: Neun Chip-Typen – verschiedene Beschleunigerchips, CPUs, Ethernet-Switches, zwei Arten von GPUs und InfiniBand.
Das ist nicht einfach nur eine Expansion der Produktlinie. Gavin erklärt, Nvidias Strategie sei „vertikal integriert, aber horizontal offen“ – selbst wenn ein herausragender Konkurrenzchip erscheint, wird er im Nvidia-Ökosystem fast immer bessere Ergebnisse liefern.
Das stellt Wettbewerber vor ein Dilemma: direkt konkurrieren oder sich integrieren. Gavins einziger Rat an alle Halbleiter-CEOs lautet: „Das einzige, was ihr sagen müsst, ist ‚Danke, Jensen Huang, danke für diese Gelegenheit. Wie können wir mit dir zusammenarbeiten?‘“
Er ergänzt, dass heute jedes Prozent Marktanteil etwa 100 Milliarden US-Dollar wert sei, „sucht euch einen Nischenmarkt, 1% reicht völlig“.
Lieferkette gesichert: Das schwer kopierbare Bollwerk
Nvidias Burggraben besteht nicht nur aus der Chip-Design-Kompetenz, sondern vor allem aus der Kontrolle der Lieferkette.
Laut Gavin im Podcast hat Nvidia 70% bis 80% der globalen Schlüsselversorgung gesichert – darunter TSMCs Wafer-Kapazitäten, DRAM-Kapazität, NAND-Kapazität, Laserkapazität, Kapazität für Kondensatoren sowie alles, was zur Rack-Konstruktion benötigt wird.
„In den letzten 15 Jahren hat er aus Milliardenwetten, die alle zwei bis drei Jahre getätigt wurden, Milliardenwetten gemacht, die nun tausende Milliarden umfassen und bringt die komplette Lieferkette und das Finanzierungsökosystem mit.“ sagt Gavin.
Eine derartig massive Integration der Lieferkette bedeutet, dass selbst wenn ein Wettbewerber einen ebenso leistungsfähigen Chip entwickelt, die Produktionskapazitäten oft unerreichbar bleiben. Gavin bringt es auf den Punkt: „Hardware ist schwer, die reale Welt ist schwer. Und Jensen Huang nimmt bei seiner heutigen Größe und Geschwindigkeit die gesamte Lieferkette und die Finanzierung mit – das ist wirklich schwer zu kopieren.“
Restwertgarantie: Finanzierung als Burggraben
Ein oft übersehener Bestandteil von Nvidias Burggraben ist seine Finanzierungsstruktur.
Gavin erklärte diesen Mechanismus ausführlich: Angenommen, ein Nvidia-Rechenzentrum kostet 50 Milliarden US-Dollar, muss der Käufer nur 15 Milliarden Eigenkapital aufbringen, den Rest von 35 Milliarden kann er finanzieren. Blackstone, KKR, Apollo, Goldman Sachs, JPMorgan und weitere Institute sind bereit, beim Finanzieren mitzumachen – weil Nvidia eine Restwertgarantie bietet.
Entscheidend ist: Solange die Restwertgarantie unter dem Bruttogewinn liegt, den Nvidia beim Verkauf der Chips in das Rechenzentrum erzielt, hat Nvidia fast kein Risiko und partizipiert trotzdem an den Erträgen.
Im Vergleich dazu, so Gavin, könnte TPU die zweitbeste Option für die Finanzierung sein, „aber man benötigt mindestens die doppelte Eigenkapitalquote und zahlt höhere Zinssätze“.
„Kapitalkosten sind ein großer Vorteil – deshalb will man einfach Teil seines Ökosystems sein.“ sagt Gavin.
David ergänzt, dass Nvidia durch Restwertgarantien kleineren Unternehmen hilft, mit Anthropic und OpenAI zu konkurrieren, „genau wie einst mit NeoClouds – im Kern ist das Empowerment von Rechenleistung, zum Nutzen der gesamten Welt“.
Open Source ist eine Chance, keine Bedrohung
Im Markt gibt es Befürchtungen, dass der Aufstieg von Open-Source-Modellen Nvidias Gewinnspanne drückt. Gavin sieht das völlig anders.
„Manche glauben tatsächlich, das sei ein großes Risiko für sein Geschäft – das Gegenteil ist der Fall.“ Gavin sagt: „Open Source bedeutet, dass die Token auf Nvidia-GPUs mit einer Gewinnspanne von vielleicht 90% auf 40% fallen, aber das bedeutet auch, dass mehr Token verbraucht werden und mehr Rechenleistung gebraucht wird. In einer Welt mit begrenztem Angebot ist das eine enorme Chance für ihn.“
Darüber hinaus hebt Gavin hervor, dass Nvidias Anreizsystem natürlich zu Fragmentierung, Modellvielfalt und dezentraler Rechenleistung im KI-Bereich führt – „das entspricht voll und ganz den nationalen Interessen der USA“. Er ist ein großer Befürworter von Open Source, was sein Geschäft sogar stärkt, statt es zu schwächen.
Die Misere der Herausforderer: Leg dich nicht mit Michael Jordan an
Für Nvidia-Herausforderer bemüht Gavin eine sich wiederholende Metapher.
„Manchmal sieht man jemanden große Töne spucken in seiner Nähe, wie jemanden, der Michael Jordan bei bester Laune provoziert – beim 50. Saisonspiel, er ist vielleicht etwas gelangweilt, und dann entscheidet ein übermotivierter junger Spieler, ihn herauszufordern – und ... das sind die Momente, die ich am liebsten sehe.“
Er nimmt das TPU-Team als Beispiel, das „das Superman-Cape anlegte“, aber das Ergebnis war nicht ideal. Apples interne AI-Chip Jalapeno beurteilt Gavin positiv – „der erste wirklich konkurrenzfähige interne ASIC, den ich gesehen habe, in kurzer Zeit entwickelt, verdient Anerkennung“ – zugleich sagt er aber: „Jalapeno legt das Superman-Cape an, wir werden sehen, was kommt.“
Gavin nennt hierzu einen strukturellen Grund, warum universelle GPUs schwer von Spezialchips zu ersetzen sind: DeepSeek, Kimmy und Qwen – die drei führenden chinesischen Open-Source-Modelle – entwickeln sich auf sehr unterschiedliche Weise, „sie laufen alle auf universellen GPUs, aber wenn man spezialisieren möchte, braucht man Universal-Chips, um die Unsicherheiten in der Entwicklung mitzugehen“.
Chip-Transaktionsstruktur offenbart echte Präferenzen
Gavin liefert eine einzigartige Perspektive auf die tatsächlichen Marktpräferenzen: die Transaktionsstrukturen der Chip-Unternehmen mit ihren Kunden.
Er teilt die Struktur in vier Ebenen ein – von optimal bis weniger optimal: Chipfirmen investieren direkt beim Kunden (wie Google, Amazon bei Anthropic für TPU und Tranium); Restwertgarantien (Blackstone, KKR bei der Finanzierung); Warrants, gekoppelt an feste Tokenpreise; sowie bloße Warrants („Das könnte sogar negativ im NPV sein“).
„Anhand dieser vier Ebenen kannst du die echten Kundenpräferenzen ableiten. Die Deals von Nvidia sind meist sehr gut, kluge Leute sind bei seinen Geschäften dabei – das sagt eigentlich schon alles.“ so Gavin.
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