Schwerpunkt des NVIDIA-Geschäftsberichts: Rubins Volumenstrategie und OpenAIs Rechenleistungszusagen
Vor dem Finanzbericht von Nvidia am 26. August hat der Markt bereits starke Ergebnisse vollständig eingepreist. Das eigentliche Geheimnis liegt in zwei Hauptsträngen: Kann die Rubin-Architektur das Wachstumstempo von Blackwell reproduzieren oder sogar übertreffen, und wie wird das 600-Milliarden-Dollar-Superauftrag, das eng mit OpenAI verbunden ist, bilanziert bzw. wer trägt das Risiko eines einzigen Mieters über 20 Jahre? Die Antwort darauf wird die Bewertungslogik von Nvidia neu gestalten.
Nvidia wird am 26. August seinen Quartalsbericht veröffentlichen. Der Fokus des Marktes hat sich bereits vom reinen Ergebnis auf zwei tiefgreifende narrative Hauptlinien verschoben: die Geschwindigkeit beim Hochfahren der nächsten Generation der Rubin-Architektur sowie die finanziellen Implikationen der jahrelangen Verpflichtung zur Bereitstellung von großskalierter Rechenleistung für OpenAI. Jefferies zufolge sind die Gesamtzahlen von Nvidia in diesem Quartal stark und die Erwartungen wurden vom Markt bereits vollständig eingepreist. Entscheidend für die Telefonkonferenz zum Quartalsbericht werden jedoch das Volume-Ramping von Rubin und die bilanzielle Behandlung der OpenAI-Vereinbarung sein.
Die Analysten von Jefferies gehen davon aus, dass Nvidia im Juli-Quartal einen Umsatz von 95 Milliarden US-Dollar erzielt, was über der Markterwartung von 91,9 Milliarden US-Dollar liegt und ein sequenzielles Wachstum von etwa 16 % darstellt. Die Prognose für das Oktober-Quartal liegt bei 108 Milliarden US-Dollar und übersteigt damit die Konsensschätzung von 103,7 Milliarden US-Dollar um circa 4 %. Das Haus schätzt, dass die Rubin-Serie (VR/R200) im F3Q27 rund 12 % des GPU-Umsatzes ausmacht und im F4Q27 auf über 40 % steigen wird. Im F1Q28 könnte Rubin Blackwell überholen und zur dominierenden Umsatzquelle werden, mit einem erwarteten Versandvolumen von 2 Millionen Chips.
Gleichzeitig hat Nvidia am 17. August bekanntgegeben, dass es mit SB Energy eine Vereinbarung zum Bau des PORTS-Pike Rechenzentrums in Ohio getroffen hat. OpenAI besitzt einen 20-Jahres-Mietvertrag, Nvidia ist exklusiver Anbieter von Rechenleistung und investiert 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy.
Das Management gab bekannt, dass die bestehende und geplante OpenAI-Verpflichtung zu skalierbarer Nvidia-Rechenleistung bereits etwa 12 GW umfasst und bis auf 16 GW ausgedehnt werden kann, was bis 2030 einen kumulierten Umsatz von rund 600 Milliarden US-Dollar entspricht – die bisher größte Einzelkundenverpflichtung. Die bilanzielle Behandlung und Offenlegung potenzieller Eventualverbindlichkeiten im Zusammenhang mit dieser Vereinbarung zählt zu den wichtigsten Risikovariablen, die der Markt beobachten wird.
Rubin-Ramping: Vereinfachtes Design beschleunigt Kapazitätsfreisetzung
Jefferies ist der Ansicht, dass die Platform-Umstellung auf Rubin deutlich effizienter ablaufen wird als beim anfänglichen Hochfahren von Blackwell. Erwartet werden für das Jahr C26 etwa 13.000 Rack-Deployments, für C27 mehr als 120.000.
Vera Rubin NVL72 übernimmt das 72-GPU-Oberon-Chassis-Design von GB200/GB300 und hält identische physische Maße sowie die Produktions- und Deploy-Basis bei. Das 45°C-Warmwasser-Kühlungskonzept ist direkt mit bestehenden Liquid-Cooling-Datencentern kompatibel. Auf Montageebene hat Nvidia Tray- und NVLink-Switch-Module auf ein kabelloses, schlauchloses und lüfterloses modulares Design umgestellt. Die zentrale PCB ersetzt die in der Blackwell-Ära manuell installierten NVLink-Kabelbäume. Laut Management wurde die Montagezeit eines Compute-Trays von zwei Stunden auf fünf Minuten reduziert.
Im Bereich Lieferkette beschreibt Nvidia, dass das Rubin-Ökosystem etwa doppelt so groß wie das von Grace Blackwell ist und sich auf 30 Länder, 350 Fabriken und mehrere hundert Partner erstreckt.
Die Massenproduktion startet im F3Q27, im F4Q27 setzt sich das Hochfahren fort, das F1Q28 wird vom Management als "sehr groß" ausgegeben. Jefferies schätzt ein Versandvolumen von 2 Millionen Einheiten. Auffällig ist, dass sämtliche führende Forschungslabore von Beginn an auf Vera Rubin setzen, im Gegensatz zur Anfangsphase von Blackwell.
Vera CPU: Strukturelle Chancen hinter den 20-Milliarden-Dollar-Zielen
Das Management sieht ein adressierbares Gesamtmarktvolumen (TAM) für CPUs von 200 Milliarden US-Dollar und setzt für das Jahr F27 ein Umsatzziel von 20 Milliarden US-Dollar für die Grace- und Vera-Produktlinien.
Jefferies leitet auf Basis eines Bottom-up-Modells ab, dass im F27 Companion-CPU-Umsätze bei ca. 8,65 Milliarden US-Dollar liegen, woraus sich der eigenständige Vera CPU-Umsatz auf etwa 11,35 Milliarden US-Dollar zurückrechnen lässt. Das annualisierte Exit-Umsatzniveau im F4Q27 liegt bei ca. 32 Milliarden US-Dollar. Vera ASP wird auf etwa 4.000 US-Dollar taxiert, basiert auf 3nm-Technologie und erreicht eine Bruttomarge, die dem Nvidia-AI-Geschäft entspricht.
Auf Kundenseite hat SPCX zugesagt, auf eine "All-Nvidia"-Architektur zu setzen, Oracle plant die Installation von Hunderttausenden Vera CPUs; Microsoft hat zurückhaltender zugesagt; OpenAI und Anthropic befinden sich noch in der Evaluierungsphase.
Jefferies stellt fest, dass die ACIE (AI und Cloud Infrastruktur Unternehmen) Klientel den Hauptanteil am Vera CPU-Umsatzwachstum trägt. Im Wettbewerb bleibt AMDs Venice derzeit der absolute Marktführer und ist schon im 2H26 im Hochfahrmodus. Intel zeigt gewisse Flexibilität bei der Kapazität, ist aber laut Jefferies mangels Spatial Multi-threading-Technologie weiterhin im technischen Nachteil.
OpenAI-Vereinbarung: 600 Milliarden Dollar Verpflichtung und die Doppelseitigkeit von Eventualverbindlichkeiten
Am 17. August hat Nvidia die Zusammenarbeit mit SB Energy zum PORTS-Pike-Technologiepark in Ohio bekanntgegeben, gelegen auf dem ehemaligen DOE Portsmouth-Gelände. OpenAI hält einen 20-Jahres-Mietvertrag, Nvidia agiert als exklusiver Rechenleistungslieferant, bietet eine Kreditzusicherung für eine IT-Kapazität von 4,25 GW und hält eine Optionsrechte auf die verbleibenden 3,75 GW (insgesamt 8 GW), unterstützt durch eine Investition von 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy.
Laut Nvidia kann jede Generation von im Zentrum eingesetzten Systemen etwa 1,5 Millionen GPUs entsprechen und einen Umsatz von 150 bis 200 Milliarden US-Dollar generieren (ca. 100.000 bis 133.000 US-Dollar pro GPU), mit mehreren Upgrade-Zyklen über 20 Jahre.
Das Management hat außerdem bekanntgegeben, dass das bestehende und geplante OpenAI-Committment insgesamt rund 12 GW skalierbare Nvidia-Rechenleistung umfasst und bis zu 16 GW erweitert werden kann. Das kumulierte Umsatzvolumen bis 2030 beträgt etwa 600 Milliarden US-Dollar, womit es die größte bisher offenlegte Einzelkundenverpflichtung ist. Umgerechnet auf 16 GW entspricht dies etwa 37 Milliarden US-Dollar pro GW, was der früheren CapEx/$GW-Angabe des Managements entspricht.
Jefferies weist darauf hin, dass diese Kooperation die Bilanz von Nvidia wesentlich verändert – Nvidia trägt nicht die vollständigen Park-Kosten, sondern nur festgelegte Leasing- und Energiekosten sowie spezifische Restwertzusagen, wobei die Vereinbarung schrittweise in Kraft tritt, wenn die Datenzentren von 2028 bis 2030 sukzessive in Betrieb gehen und die Verpflichtungen mit den Mietzahlungen von OpenAI abnehmen. Allerdings wird im Bericht explizit herausgestellt, dass diese Bekanntgabe nur eine Woche nach der Definition einer 50-Milliarden-Dollar-Fremdfinanzierungsplattform als "Auslagerung der Kundenfinanzierung außerhalb der Bilanz" erfolgt und Investoren daher erneut um Kreislauffinanzierung besorgt sein könnten.
Das Kernthema der Telefonkonferenz im Rahmen des Quartalsberichts lautet: Wie werden Eventualverbindlichkeiten bilanziell behandelt und offengelegt, kann die Struktur der Vereinbarung als Vorlage für andere Spitzenlabore dienen und wie bewertet Nvidia das Restwertrisiko von zwanzigjähriger Einzelmiete – die Antworten auf diese Fragen bestimmen, inwieweit das Wachstum von ACIE durch Nvidia selbst getrieben wird und wie hoch das Markt-Multiple dafür ausfallen wird.
Netzwerk und CPO: Kyber-Verzögerung unterbricht Scale-Up-Roadmap
Jefferies sieht folgendes: Das auf der diesjährigen GTC-Konferenz öffentlich von Nvidia zugesagte Scale-Up-CPO-Projekt steht unter Zeitdruck. Aus der Lieferkette ist bestätigt, dass das Kyber-Rack-Design verschoben wurde und der Roll-out des Scale-Up-CPO möglicherweise von C28 auf C29 oder noch später verlegt wird.
Übergangsweise gibt es Stimmen, die davon ausgehen, dass Nvidia möglicherweise NPO-basierte Multi-Rack-Verbindungsansätze verfolgt, z.B. NVL576, bestehend aus acht Oberon NVL72 Racks. Jefferies bewertet diesen Weg als plausibel und vermutlich im Fahrplan vorgesehen, erwartet aufgrund der Komplexität aber nicht, dass dies die dominierende Auslieferungsform wird. Im aktuellen Scale-Up-Segment hat Nvidia mit dem VR200 NVL72 die NVLink 6 eingeführt, wodurch die Zahl der NVLink-Switches pro NVL72 von 16 auf 32 gestiegen ist.
Im Scale-Out-CPO-Bereich ist der Spectrum-6 CPO-Switch in die Massenproduktion gegangen und die Kapazitäten werden im 2H26 weiter ausgebaut. Erste Anwender sind CRWV, Lambda, META, MSFT und ORCL. Jefferies bleibt bei der Einschätzung, dass Broadcom (AVGO) und TH6 die Hauptakteure im Nischenmarkt sind und dass die Nachfrage im Scale-Out-Segment vorerst moderat bleibt.
Stromengpässe: Das größte latente Hindernis für das Tempo der AI-Deployments
Ob die Stromversorgung mit dem Wachstum des Chip-Bedarfs Schritt halten kann, gilt als entscheidende Einschränkung bei der Expansion von AI-Infrastruktur. Große Hyperscale-Anbieter (AMZN, MSFT, GOOG, META) treiben den Bau spezieller Gaskraftwerke und Stromleitungen meist durch Zahlungen an Versorger voran; während Spitzenlabore (OpenAI/Anthropic/xAI) und neue Cloud-Anbieter zunehmend auf "Behind-the-Meter" (BTM)-Lösungen setzen, um den Gap zwischen Netzbereitstellungszeiten und XPU-Deployment abzudecken.
Laut Jefferies beträgt im Jahr C27 das Gap zwischen XPU-Deployments und Stromversorgung etwa 30 GW, im Jahr C28 steigt es auf 53 GW, aber das tatsächlich netto relevante Defizit dürfte im Bereich einiger Dutzend Gigawatt liegen und ist damit niedriger als der nominelle Spitzenwert von 566 GW. Grund dafür ist die doppelte Zählung von Kapazitätserweiterungen und Data-Center-Bauplänen sowie die zeitliche Differenz zwischen Messpunkt der Stromkapazität und der tatsächlichen Leistungsaufnahme beim Deploy.
Zu den wichtigsten im Bau befindlichen Kraftwerkskapazitäten zählen: GE Vernova (GEV) Gasturbinen mit 20/22/24 GW Kapazität für C26/27/28, Siemens (SIE) mit 15,5 GW für C26 und 19/21 GW für C27/28, bei Gas-Recip-Motoren hat CAT mittlerweile mehr als 24 Monate Auftragsrückstand, selbst bei Verdopplung der Kapazität bleibt C27 ausverkauft; Bloom Energy erreicht Ende 2026 mit Festoxid-Brennzellen eine Jahreskapazität von 2 GW; FTAI bietet durch Nachrüstung von Flugzeugtriebwerken 25 MW pro Einheit; Kernkraft und Small Modular Reactors (SMR) werden voraussichtlich vor 2030 nicht kommerziell verfügbar sein.
Aufsichtsbehördlich steigt die Widerstandshaltung gegen Data-Center-Bau in mehreren US-Bundesstaaten. Jefferies bleibt langfristig zuversichtlich bzgl. AI, sieht jedoch die Stromversorgung aktuell als Punkt, dem Investoren mit gebotener Vorsicht begegnen sollten, und erwartet klar Stellungnahmen des Managements im Bericht zu den beschriebenen Herausforderungen.
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