Google vs. Nvidia: Zwei Wahrheiten, ein Markt

• NVIDIA Corp. - WKN: 918422 - ISIN: US67066G1040 - Kurs: 181,310 $ (Nasdaq)

Der Report, der Wellen schlug, und wie wenig dahinter steckt

Der SemiAnalysis-Bericht über TPUs fand sofort Gehör. Technisch ist er robust. Viele Details lassen sich über Googles eigene Hot-Chips-Präsentationen, GitHub-Aktivitäten und Kundenmeldungen validieren.

Die spekulative Komponente beginnt beim Geld. Der häufig kolportierte Kostenvorteil von 30 bis 44 Prozent basiert auf Modellen, nicht auf überprüfbaren Zahlen. Google und Nvidia veröffentlichen keine TCO-Daten. SemiAnalysis nutzt selbst geschätzte Materialkosten, Lieferketteninfos und Auslastungsannahmen. Die Richtung ist plausibel. Die exakten Prozentwerte bleiben Annäherungen.

Zusätzlich fällt auf: Die Autorenriege besteht zu großen Teilen aus jungen Analysten ohne tiefere Infrastruktur- oder Halbleitererfahrung. Der Report ist also technisch solide, aber ökonomisch eine modellierte Interpretation. Für ein Marktsegment dieser Größenordnung ist das ein relevanter Unterschied.

Interessanterweise äußert sich der Head of SemiAnalysis Dylan Patel selbst in einem Interview zu TPU vs GPU Performance mit den Worten: „… its the performance side, where we dont know“ - das klang im Artikel aber ganz anders.

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Warum diese Diskussion Nvidia trotzdem nicht bremst

Morgan Stanley zeichnet ein anderes Bild. Der Engpass bleibt der Dreh- und Angelpunkt. Alle Kernprodukte von Nvidia sind laut Gesprächen mit Hyperscalern und Lieferanten bis mindestens 2026 eingeschränkt verfügbar. Entscheidend ist die Kapazität, nicht der Preis. Besonders die kommende Generation Vera Rubin ist massiv überzeichnet. Wer Wachstum plant, braucht sichere Compute-Lieferung. Diese Knappheit ist ein Schutzwall, den kein Report wegdiskutiert.

Die Umsatzdimension zeigt die Realität. Nvidia erzielte zuletzt 51 Milliarden Dollar im Datacenter-Segment. Das ist das 14-fache dessen, was Googles TPU-Geschäft heute ausmacht. Und dieses Segment wuchs in nur einem Quartal um 10 Milliarden Dollar. Mehr als TPUs insgesamt umsetzen. Sogar in Workloads, die offiziell TPU-zentriert sind, berichten Kunden laut Morgan Stanley weiter über einen signifikanten Nvidia-Anteil.

Alphabet baut die TPU-Kapazität stark aus. Neue Einschätzungen nennen 5 Millionen TPUs für 2027 und 7 Millionen für 2028. Ein gewaltiger Schritt, der Alphabet theoretisch zusätzliche Milliarden-Umsätze und 40 Cent EPS pro 500.000 TPUs bringen könnte.

Aber Google stößt auf ein internes Dilemma. Würde man TPUs breit außerhalb der Google Cloud bereitstellen, könnten Kunden KI-Modelle ohne Cloud-Anbindung betreiben. Damit würde Google das eigene Cloudgeschäft kannibalisieren. Deshalb rückt eine breite Vermarktung erst ab 2028 in Sichtweite.

Software schlägt alles

Für Großkunden wie Meta oder Apple ist der Preis nur ein Teil der Gleichung. Alphabet konkurriert operativ mit Meta in Werbung und KI. Wer seine Recheninfrastruktur auf eine Plattform legt, die zugleich Wettbewerber ist, geht ein strategisches Risiko ein. Nvidia dagegen ist neutral. Der Arms Dealer des KI-Zeitalters. Keine Suchmaschine, kein soziales Netzwerk, keine direkte Konkurrenz im Kerngeschäft der Hyperscaler. Das macht Nvidia politisch einfacher.

Und dann ist da CUDA. Der wahre Burggraben. Google verbessert den TPU-Softwarestack, aber CUDA bleibt der Industriestandard. Solange dieses Gefälle existiert, bleibt Nvidia systemisch geschützt.

Physical AI. Die unsichtbare Nachfrage

Während die Diskussion oft bei Chatbots stecken bleibt, rollt längst eine viel größere Nachfragewelle. Rund 100 Milliarden Dollar jährlich gehen in klassische Rechenzentrums-Workloads, die zunehmend GPU-ähnliche Architekturen nutzen. Empfehlungssysteme bilden den kommerziellen Kern des Internets. YouTube, Instagram, Amazon, TikTok. Die nächste Generation von Recommender-Systemen wird GenAI-basiert sein.

Und dann entsteht die Kategorie, die heute noch unterschätzt wird: Physical AI. Simulationstraining für Robotik, autonome Systeme, Lagerautomation, Landwirtschaft, Drohnen. Echtzeit-Inferenz in Dauerlast. Das wird massiv mehr Compute benötigen als Chatbots. Wenn dieser Bereich halb so schnell wächst wie erwartet, entsteht hier die größte Compute-Kategorie überhaupt.

Die Beteiligung von Nvidia an Synopsys ist ein weiterer Fingerzeig in diese Richtung. Prototyping in der Simulation und alles was dazu gehört.

Zwei Texte, ein Gesamtbild

SemiAnalysis liefert eine wichtige Botschaft: Es gibt Konkurrenz. Diese verbessert die Verhandlungsposition der KI-Labs. Nvidia kann Preisdruck spüren, wenn alternative Systeme glaubwürdig werden. Doch dieser Effekt trifft auf einen engpassgetriebenen Markt, in dem Verfügbarkeit den Markt schlägt.

Morgan Stanley zeigt die Rückseite: Nvidia bleibt trotz Konkurrenz dominant. Die Nachfrage übersteigt das Angebot. Die Margen liegen stabil im mittleren 70 % Bereich. Nichts signalisiert Preisverfall. Und während die öffentliche Diskussion um TPU-Kostenvorteile kreist, kaufen selbst die lautesten TPU-Befürworter weiter Nvidia-GPUs, weil Kunden sie bevorzugen.

Das beste an dem letzten SemiAnalysis Artikel mit dem Vergleich zwischen Googles TPU und Nvidias GPU war, dass zwei völlig unterschiedliche Botschaften nebeneinander standen. Im kostenlosen Bereich betonte man die strukturellen Vorteile der Google-TPUs und wirkt stark Nvidia-kritisch, verweist aber gleichzeitig darauf, dass Google selbst massiv Nvidia-GPUs kauft, weil Kunden sie bevorzugen. Die Paywall-Sektion relativiert das und argumentiert, dass Nvidias kommende GPU-Generation technologisch wieder nach vorn ziehen könnte. Dort zeigt SemiAnalysis eine bullischere Sicht: Die nächste Nvidia-Generation Rubin könnte TPU v8 outperformen. Das Paid-Segment argumentiert, dass die frühe, laute Anti-Nvidia-Message zu oberflächlich sei und Rubin bei Effizienz, Flexibilität und Ökosystemunterstützung wieder die Oberhand gewinnen dürfte.

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Fazit

Google macht schnelle technische Fortschritte. TPUs sind heute so relevant wie nie. Ist aber keine Neuheit, wie es dir jeder verkaufen will. Gleichzeitig bleibt Nvidia wegen Ökosystem, Neutralität, Skalierung und Angebotsknappheit Marktführer. Die Branche sieht Wettbewerb, aber keinen Machtwechsel. Der SemiAnalysis Report erzeugt Headlines. Die Realität erzeugt Cashflows. Nvidia bleibt Nummer 1.

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Viel Erfolg wünscht Euch Valentin

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