Der 100-Milliarden-Dollar-Megadeal zwischen OpenAI und Nvidia liegt faktisch auf Eis

 (wsj.com)
6 Punkte von GN⁺ 2026-02-01 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Nvidias geplanter Investitionsplan von bis zu 100 Milliarden US-Dollar zur Unterstützung des Trainings und Betriebs von OpenAIs nächster Generation von AI-Modellen kommt wegen internem Widerstand und Unsicherheiten nicht voran
  • Die im September 2025 angekündigte Computing-Infrastruktur im Umfang von 10 GW sowie ein Chip-Leasing-Modell ist auf der Ebene einer ersten Absichtserklärung stehen geblieben und nicht in einen Hauptvertrag übergegangen
  • Innerhalb von Nvidia wurden Bedenken hinsichtlich des mangelnden geschäftlichen Regelwerks des ursprünglichen, nicht bindenden Entwurfs und des verschärften Wettbewerbs geäußert
  • OpenAI erleidet dadurch Rückschläge bei der Strategie zur Sicherung umfangreicher Computing-Kapazitäten im Zuge der IPO-Vorbereitungen bis Ende 2026
  • Durch das Wachstum von Google Gemini und Anthropic Claude entwickelt sich die Wettbewerbslage bei AI-Modellen zum Nachteil von OpenAI

Überblick über den Deal und die ursprüngliche Ankündigung

  • Nvidia unterzeichnete eine Absichtserklärung, in der dem Aufbau von Computing-Leistung im Umfang von mindestens 10 Gigawatt für OpenAI zugesagt wurde
    • Einschließlich einer Struktur, bei der OpenAI diese Infrastruktur von Nvidia mietet
    • Diskutiert wurde auch eine Lösung, bei der Nvidia Investitionen oder Finanzierungen von bis zu 100 Milliarden US-Dollar bereitstellt
  • Zum Zeitpunkt der Ankündigung bezeichnete Jensen Huang dies als das größte Computing-Projekt der Geschichte
    • Unmittelbar nach der Ankündigung stieg die Nvidia-Aktie um rund 4 %, die Marktkapitalisierung erreichte etwa 4,5 Billionen US-Dollar
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Stillstand in den Verhandlungen und interne Bedenken

  • Die Verhandlungen über diesen Deal befinden sich derzeit jedoch in einer frühen Phase ohne nennenswerten Fortschritt im Stillstand
  • Jensen Huang betonte intern, dass der Deal nicht bindend und nicht finalisiert sei
    • Er äußerte außerdem Bedenken über die mangelnde betriebliche Disziplin bei OpenAI und den verschärften Wettbewerb mit Google und Anthropic
  • Sprecher von Nvidia und OpenAI erklärten jedoch jeweils ihren Willen zur fortgesetzten Zusammenarbeit

Finanzielle Belastung für OpenAI und Sorgen der Investoren

  • OpenAI arbeitet auf einen Börsengang (IPO) bis Ende 2026 hin
  • Im vergangenen Jahr lag der Fokus auf dem Wettlauf um die Sicherung großer Computing-Kapazitäten
  • Sam Altman sagte, die kumulierten Verträge entsprächen Computing-Zusagen im Gesamtumfang von 1,4 Billionen US-Dollar
    • Das entsprach mehr als dem 100-Fachen der damals geschätzten Umsätze
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  • OpenAI erklärte, dass die tatsächliche Belastung unter Berücksichtigung von Überschneidungen zwischen den Verträgen niedriger sei

Veränderungen im Wettbewerbsumfeld und Marktreaktionen

  • Der Erfolg von Google Gemini führte zu einer Abschwächung des ChatGPT-Wachstums, intern rief OpenAI Code Red aus
  • Anthropics Claude Code erhöht den Druck im Bereich AI-Coding
  • Nvidia hat Anthropic separat Investitionen von bis zu 10 Milliarden US-Dollar zugesagt
  • OpenAI schloss mehrere Verträge mit Halbleiter- und Cloud-Unternehmen ab und trieb damit den Aufwärtstrend an den globalen Aktienmärkten mit an,
    doch Investoren äußern Bedenken, ob das Unternehmen die Finanzierungskraft für diese Verträge besitzt, und mit OpenAI verbundene Technologiewerte werden weiter verkauft
  • Nvidia erklärte in einer Mitteilung im November: „Es gibt keine Garantie, dass im Zusammenhang mit einer Investitionsmöglichkeit in OpenAI oder anderen potenziellen Investitionen ein endgültiger Vertrag geschlossen wird, noch dass eine Investition wie erwartet abgeschlossen wird.“
  • Auf der UBS-Konferenz im Dezember bekräftigte Nvidias CFO erneut, dass noch kein Hauptvertrag unterzeichnet wurde

Nvidias strategisches Dilemma

  • Nvidia erkennt an, dass ein gewisses Maß an Unterstützung nötig ist, da OpenAI einer der wichtigsten Kunden ist
  • Falls OpenAI im Wettbewerb zurückfällt, könnte dies zu einer sinkenden GPU-Nachfrage führen
  • Anthropic und Google nutzen AWS Trainium und Google TPU
    • Dies stellt eine strukturelle Wettbewerbsbedrohung für Nvidia-GPUs dar

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2026-02-01
Hacker-News-Meinungen

  • Archivlink zum Artikel

  • In den letzten 6 Monaten ist OpenAIs Marktanteil stark gesunken
    In der Zwischenzeit trainiert Nvidia mit neu gesicherter Liquidität eigene Modellfamilien
    Unter diesen Umständen wirkt die Allianz mit OpenAI weniger bedeutsam als früher
    Siehe dazu den Nvidia-Blog

    • Nvidia entwickelt schon seit Langem eigene Modelle wie die Megatron-Familie
      Seit 2019 dienen solche Modelle als Blaupause für andere Unternehmen
      Link zum Paper
    • So gut die Modelle von OpenAI auch sein mögen, wegen der Vertrauensprobleme rund um Sam Altman würde ich sie nicht nutzen wollen
      Durch Kehrtwenden bei Regulierungsfragen, geleakte interne E-Mails usw. ist Vertrauen verloren gegangen
    • Die AI-Branche ist inzwischen in die Phase der Kommodifizierung (commodity) eingetreten
      Die Modelle werden mit jedem Update ähnlicher, und am Ende bleibt nur Preiswettbewerb
      Die Bewertungen von AI-Unternehmen, die auf einer „Winner-takes-all“-Struktur basieren, brechen gerade zusammen
    • Nvidia konkurriert mit OpenAI nicht bei Frontier-Modellen
    • OpenAI hat sich auf den Verbrauchermarkt konzentriert, aber die breite Öffentlichkeit lehnt AI ab oder mag sie nicht
      Anthropic dagegen hat sich auf B2B und den Coding-Markt konzentriert und sich damit deutlich besser positioniert
      Und Sam Altman ist weiterhin eine unsympathische Figur

  • Der letzte Absatz des Artikels ist interessant
    Anthropic trainiert seine Modelle mit Trainium von AWS und TPUs von Google
    Diese Chips sind eine wesentliche Wettbewerbsbedrohung für Nvidias GPUs
    Dann könnte OpenAI am Ende das einzige große AI-Unternehmen sein, das seine Modelle noch auf Nvidia-Basis trainiert

    • Die Formulierung „die meisten“ ist übertrieben
      Nicht nur Google und Amazon, sondern auch Microsoft, Meta, xAI, Tesla, Oracle usw. versuchen weiterhin, sich so viele Nvidia-GPUs wie möglich zu sichern
    • OpenAI wird weiter Nvidia-GPUs nutzen, muss dafür nun aber wohl den vollen Preis zahlen
    • Nvidia ist bislang auf der Seite der Schaufelverkäufer (Hardware-Lieferanten) geblieben
      Wenn andere Unternehmen aber anfangen, eigene Chips zu bauen, könnte Nvidia selbst in die Mine (Modellentwicklung) einsteigen
      Da OpenAI instabil wirkt, braucht es eine Strategie zur Risikostreuung
    • Dass Anthropic eigene Chips nutzt, ist eine interessante Strategie
      Es wirkt wie ein Versuch, dem Wettbewerb um Nvidia-Chips zu entkommen
    • Falls Nvidia übermäßig in ClosedAI investiert, könnten andere Unternehmen zögern, Nvidia zu nutzen

  • Das Video zu CoreWeave ist interessant
    Es zeigt die komplexen Finanzierungsstrukturen von AI-Unternehmen gut

    • CoreWeave hat kürzlich eine Rettungsinvestition von 2 Milliarden Dollar von Nvidia erhalten
      Siehe den TechCrunch-Artikel
    • CoreWeave hat letztes Jahr Weights & Biases (W&B) übernommen
      Offizieller Blog
      Das wirkt wie ein strategischer Schritt
    • Die Erklärung, dass Microsoft und Google AI deshalb so zwanghaft in ihre Produkte drücken, wegen solcher komplexen Beteiligungsstrukturen, ist überzeugend
    • Interessant ist auch, dass die Sicherheiten für Nvidias Darlehen aus alten GPUs bestehen

  • Die jüngsten unverbindlichen Investitionsankündigungen wirken inzwischen fast wie eine Show zur Vertrauensbildung

    • Ein Teil davon ist aber nicht bloß Betrug, sondern Positionierung angesichts künftiger Unsicherheit
      Amazon investiert in Anthropic und OpenAI, weil eigenes Modelltraining schwierig ist
      Oracle arbeitet aus demselben Grund mit OpenAI zusammen
      Und Nvidia bewegt sich, um im Tech-Stack dieser Unternehmen präsent zu bleiben
    • Letztlich wirkt das alles aber wie ein Endspurt vor dem Zusammenbruch
      In 10 Jahren wird es Enthüllungen zu Ethikproblemen hageln,
      und bis dahin werden Insider ihre RSUs längst verkauft haben und weg sein

  • Dass OpenAI einen Bug in 2 Wochen nicht lösen konnte, zeigt die Dysfunktion des Unternehmens
    Link zum GitHub-Issue
    Dass die meisten Business-Nutzer sich nicht einmal im CLI anmelden können
    und das trotzdem keine große Nachricht ist, deutet auf die Schwäche des Entwickler-Ökosystems hin

    • Es gibt schon Witze wie „Sollte AI das nicht selbst beheben?“
    • Tatsächlich wirkt es wie ein typischer Enterprise-Ticket-Prozess
      Die UI funktioniert, aber headless-Umgebungen nicht,
      und Fehler entstehen durch Funktionsbeschränkungen nur für den Enterprise-Plan
      Am Ende wird es mit Provisorien wie SSH-Tunneling oder dem Kopieren der Authentifizierung aus der UI umgangen
    • Dass das Issue nur ein einziges „Gefällt mir“ hat, lässt vermuten, dass es niemanden interessiert

  • Viele haben schon lange vorhergesagt, dass OpenAIs Strategie „das Modell selbst ist das Produkt“ falsch ist
    Der eigentliche Wert liegt in den Tools und der Geschwindigkeit, die auf dem Modell aufbauen

    • Manche behaupten aber weiterhin, dass das Modell der Kernwert sei
      Denn ohne das Modell kann man jederzeit einen Rug Pull erleben
    • Allerdings gibt es auch die Ansicht, dass sich dieser Wert nicht vollständig an einer einzigen Stelle monetarisieren lässt

  • Die zyklische Investitionsstruktur der AI-Branche wird immer sichtbarer
    Dazu dieses Video

  • Im Zusammenspiel mit der gestern veröffentlichten Meldung zu OpenAIs IPO-Plänen ist das ein interessanter Zeitpunkt
    WSJ-Artikel

  • Die jüngste überhitzte AI-Bewertung und der Investitionsrausch haben mich beunruhigt
    Nachdem ich selbst lokale Modelle ausprobiert habe, ist der Pfad zum Zusammenbruch noch klarer geworden

    • Nvidia ist nur wegen seines GPU-Monopols zum wertvollsten Unternehmen geworden
      Tatsächlich baut aber auch AMD ausreichend gute GPUs
      Nvidia ist letztlich wegen des First-Mover-Vorteils überbewertet
    • Frontier-Modell-Unternehmen haben Milliarden investiert,
      aber Open-Weight-Modelle holen bald auf
      In ein paar Jahren wird die Wettbewerbsfähigkeit bezahlter Modelle verschwinden
    • Die Zukunft von AI-Coding geht in Richtung agentenbasierter Parallelisierung
      Dank offener Modelle und offener Schnittstellen kann das jeder umsetzen
    • In 5–10 Jahren wird es wieder zurück zu Cloud-basierten GPU-Clustern gehen
      Dann werden die Modelle von Anthropic oder OpenAI nichts Besonderes mehr sein
    • Letztlich werden LLMs innerhalb von 10 Jahren an ihre Grenzen stoßen
      LLMs basieren auf wiederholtem Lernen aus vergangenen Daten,
      daher können sie sich nicht wie kontinuierliches Lernen (Reinforcement Learning) weiterentwickeln
      Die Effizienz im Verhältnis zur Investition sinkt, und schließlich kommt eine Stagnationsphase
    • Nvidia wird wahrscheinlich wieder zu einem Gaming-Hardware-Unternehmen
      Aber dank der Investitionen, die bis dahin hineingeflossen sind, bleibt das Open-Model-Ökosystem weiter nützlich
    • Ich persönlich würde keine Nvidia-Aktien kaufen
      und mich auch nicht auf ein bestimmtes Frontier-Modell-Unternehmen verlassen
    • Darauf entgegnete ein anderer Nutzer,
      dass Open-Source-Modelle zwar aus Privacy-Sicht attraktiv seien,
      aber weiterhin ein Nischenmarkt für Power User bleiben würden
      Er selbst nutzt Claude und Gemini parallel
      und erwartet, dass geschlossene LLMs mit mehr nicht öffentlichen Daten trainiert werden
      und deshalb bei der Qualität letztlich vorn liegen werden
      Unabhängig davon, welches Modell man nutzt, werde die Compute-Nachfrage aber explosionsartig steigen,
      und er konzentriere sich deshalb auf Investitionen in physische AI-Infrastruktur wie Chips und RAM