Alle schauen auf die Chips von Nvidia, doch Jensen Huang hat bereits eine „zweite Säule“ aufgebaut.

Während sich der Markt auf Nvidias AI-Chips konzentriert, hat Jensen Huang im Stillen bereits eine „zweite Säule“ im Wert von mehreren zehn Milliarden US-Dollar aufgebaut. Dieses Geschäftsfeld im Bereich Datacenter-Netzwerke, das durch eine strategische Übernahme im Jahr 2020 erschlossen wurde, ist inzwischen eine der profitabelsten und am schnellsten wachsenden Abteilungen von Nvidia.

Innerhalb weniger Jahre ist das Netzwerkgeschäft, das auf die Verbindung von Rechenzentren abzielt, zur zweitgrößten Umsatzquelle von Nvidia nach dem Compute-Geschäft geworden. Laut dem aktuellen Nvidia-Geschäftsbericht erzielte diese Abteilung im vergangenen Quartal einen Umsatz von 11 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 267 % im Jahresvergleich entspricht. Im gesamten Geschäftsjahr lag der Umsatz bei über 31 Milliarden US-Dollar.

Dieses erstaunliche Wachstumstempo und -volumen hat die Wettbewerbslandschaft im Markt für Netzwerkhardware grundlegend verändert. Kevin Cook, Senior Equity Strategist bei Zacks Investment Research, weist darauf hin, dass Nvidias Quartalsumsatz im Netzwerkbereich den Jahresumsatz des traditionsreichen Netzwerkriesen Cisco im selben Segment inzwischen übertrifft.

Das Fundament der „AI-Fabrik“

Der Aufschwung von Nvidias Netzwerkgeschäft ist eine direkte Folge des sprunghaften Anstiegs der Nachfrage nach AI-Verarbeitung. Die Technologieplattform dieser Sparte umfasst den NVLink zur Verbindung der GPUs in Server-Racks, die In-Network-Computing-Plattform InfiniBand Switches, die AI-Netzwerk-Ethernet-Plattform Spectrum-X sowie Co-Packaged Optical Switches.

Diese Technologien bilden zusammen die gesamte Infrastruktur, die für den Bau von „AI-Fabriken“ – Rechenzentren, die speziell für das Training von AI-Modellen ausgelegt sind – benötigt wird.

Kevin Deierling, Senior Vice President of Networking bei Nvidia, erläutert: „Normalerweise denken Menschen bei Netzwerken an so etwas wie ‚Ich habe einen Drucker und muss ihn verbinden‘. Aber Jensen Huang sagte direkt am ersten Tag nach unserer Übernahme: Das Rechenzentrum ist die neue Recheneinheit. Netzwerke transportieren nicht nur ein paar Daten zwischen Rechenknoten – sie sind tatsächlich das Fundament.“

Die Weitsicht eines 7-Milliarden-Dollar-Deals

Der Ausgangspunkt für dieses große Geschäft war Nvidias Übernahme des israelischen Netzwerkspezialisten Mellanox im Jahr 2020 für 7 Milliarden US-Dollar. Durch diese Übernahme wurde auch Deierling Teil von Nvidia.

Anfangs verstand Deierling nicht vollends, warum Huang damals Mellanox kaufte, doch heute ist es ihm klar. Durch das Netzwerkgeschäft kann Nvidia GPUs in Paketen zusammen mit der am besten passenden Netzwerktechnologie verkaufen.

„Als Jensen Huang 2020 Mellanox übernahm, sah er das als fehlendes Puzzlestück, mit dem die GPU zur Komplettlösung wird“, sagt Analyst Cook.

Nvidias Erfolg im Netzwerkbereich beruht aber nicht nur auf technischer Überlegenheit, sondern auch auf einem einzigartigen Geschäftsmodell. Wie Deierling erläutert, verkauft Nvidia diese Technologien ausschließlich als Full-Stack-Lösung, nicht einzeln als Komponenten und bringt sie gemeinsam mit Partnern auf den Markt.

„Mir fällt keine andere Firma ein, die über unsere Full-Stack-Kompetenzen verfügt“, sagt Deierling. „Wir haben einen kompletten Compute-Stack entwickelt, einen vollständig integrierten Stack – und bringen ihn über alle unsere Partner weltweit auf den Markt.“

Am 16. März hat Nvidia seine Position auf der Nvidia GTC weiter gefestigt und präsentierte eine ganze Reihe von Netzwerk-Updates, darunter die Rubin-Plattform (mit sechs neuen Chips), die Inference Context Memory Storage Plattform sowie effizientere Spectrum-X Ethernet Photonics Switches.

„Netzwerke sind nicht länger externe Geräte, um Drucker oder andere langsame I/O-Geräte zu verbinden“, betont Deierling. „Sie sind das Rückgrat der Computer. Früher gab es Backplanes in Computern. Heute ist das Netzwerk die Backplane der AI-Fabrik – und das ist von zentraler Bedeutung.“