Die Geschichte von NVIDIA
Von der GPU-Schmiede über CUDA und AlexNet zu Mellanox, Blackwell, Vera Rubin, Nemotron 3 Ultra und Hugging Face — wie NVIDIA zum Compute-Fundament des KI-Zeitalters und zum wertvollsten Unternehmen der Welt wurde.
Die Chronik in Kapiteln
Rauten sind Schlüsselmomente. Ein Klick springt zur Stelle in der Zeitleiste; beim Scrollen läuft die Marke mit.
Köpfe
Die Menschen, die NVIDIA gegründet und seine KI-Wende getragen haben. Porträts nur mit freier Lizenz; wo keine existiert, steht das Monogramm.
Jensen Huang
Mitgründer, CEO seit 1993Gründete NVIDIA 1993 und führt es seither. Er setzte 2006 auf CUDA, als GPUs noch reine Grafikchips waren, und baute daraus das Compute-Fundament der KI.
Foto 2026: Anderseidesvik · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons
Chris Malachowsky
Mitgründer, NVIDIA FellowKam wie Priem von Sun Microsystems und verantwortete jahrelang die Hardware-Entwicklung. Er steht für die Grafikchip-Wurzeln, aus denen das KI-Geschäft wuchs.
Foto 2025: Maryland GovPics · CC BY 4.0 · Wikimedia CommonsCurtis Priem
Mitgründer, erster CTO bis 2003Entwarf die Architektur der ersten NVIDIA-Chips und war bis zu seinem Ausscheiden 2003 Technikchef.
Bill Dally
Chief Scientist seit 2009Kam von Stanford und leitet NVIDIA Research. Seine Arbeiten zu Parallelrechnern und Verbindungsnetzen prägen die Systeme, die NVIDIA heute als ganze Racks verkauft.
Foto 2021: The White House · Public domain · Wikimedia CommonsIan Buck
Erfinder von CUDA, VP Hyperscale und HPCEntwickelte in Stanford die GPU-Sprache Brook und baute daraus bei NVIDIA ab 2004 CUDA. Ohne ihn gäbe es den Schlüsselmoment von 2006 nicht.
Bryan Catanzaro
VP Applied Deep Learning ResearchArbeitete an cuDNN mit, der Bibliothek, die Deep Learning auf NVIDIA-GPUs alltagstauglich machte, und leitet heute die Forschung hinter Megatron und Nemotron.
Konfidenz-Kennzeichnung
- ✅ Faktum (belegt)
- 🟡 teilweise belegt
- 🔵 Interpretation
Kategorien
- Unternehmen
- Hardware
- Infrastruktur
- Forschung
- Modell
- Finanzen
- Kontroverse
Zeitleiste
Vier Kapitel von der Gründung 1993 über CUDA und AlexNet bis zu Vera Rubin bei den ersten Kunden, der Hugging-Face-Übernahme und dem Rekord-Rückkauf 2026. Filtere nach Kategorie oder durchsuche alle Ereignisse — jeder Eintrag führt seine Quellen mit.
Gründung, GPU & CUDA
Vom Denny's-Start über den GPU-Begriff bis zur strategischen Wette CUDA.
Gründung von NVIDIA
Jensen Huang, Chris Malachowsky und Curtis Priem gründen NVIDIA. Aus einer Grafikchip-Firma wird später die zentrale Infrastrukturplattform des KI-Zeitalters.
GeForce 256 und der Begriff GPUGeForce 256
Mit GeForce 256 prägt NVIDIA den Begriff Graphics Processing Unit. Die massive Parallelität von Grafikchips wird später zur Grundlage für GPU-Deep-Learning.
Die strategischste Entscheidung der Firmengeschichte — der Software-Burggraben.
CUDA macht GPUs programmierbarCUDA
CUDA macht NVIDIA-GPUs für allgemeine parallele Berechnungen nutzbar. Diese Softwareentscheidung wird später zum Kern des KI-Burggrabens.
Im November 2006 lancierte NVIDIA mit der GeForce 8800 GTX CUDA — und machte GPUs erstmals in Standard-C für beliebige parallele Berechnungen programmierbar, nicht nur für Grafik. Jensen Huang ordnete an, CUDA in jede NVIDIA-GPU zu integrieren, vom Budget-Chip bis zur Workstation. Die Entscheidung kostete jahrelang Milliarden an R&D, baute aber einen Software-Graben auf, der heute schwerer zu überwinden ist als jeder Chip-Vorsprung: cuDNN, NCCL, TensorRT, NIM und Dynamo bauen alle darauf auf, und über vier Millionen Entwickler programmieren auf CUDA.
Im Kapitel weiterlesen →Der Deep-Learning-Funke
AlexNet, DGX-1 für OpenAI und die Tensor Cores.
Der Funke: GPU-Deep-Learning gewinnt ImageNet — auf zwei Consumer-Karten.
AlexNet beweist GPU-Deep-Learning
AlexNet gewinnt ImageNet mit großem Vorsprung und wird auf zwei NVIDIA GTX 580 trainiert. Das macht GPU-beschleunigtes Deep Learning praktisch sichtbar.
Im Herbst 2012 gewann AlexNet — entwickelt von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton — den ImageNet-Wettbewerb mit großem Vorsprung, trainiert auf nur zwei NVIDIA GTX 580. Die Arbeit zeigte, dass GPU-beschleunigtes Deep Learning konventionellen Methoden überlegen ist. NVIDIA hatte diesen Wandel nicht selbst initiiert, aber seine Hardware ermöglichte ihn — und das Unternehmen richtete sich daraufhin konsequent auf KI-Compute aus.
DGX-1DGX-1
NVIDIA stellt DGX-1 als integrierten KI-Supercomputer vor. Die frühe DGX-Verbindung zu OpenAI wird später zum Symbol der NVIDIA/OpenAI-Compute-Beziehung.
Volta und Tensor CoresV100
Mit Volta/V100 führt NVIDIA Tensor Cores ein, spezialisierte Einheiten für die Matrixoperationen neuronaler Netze.
Datacenter-Stack & Architektur-Generationen
Mellanox, A100, H100/H200, die ChatGPT-Explosion, Blackwell — und 3 Billionen Börsenwert.
Der unterschätzte Kauf, der NVIDIA rack-scale machte.
Mellanox-Übernahme
NVIDIA schließt die Übernahme von Mellanox für rund 7 Mrd. USD ab. Damit wird Netzwerk- und Scale-out-Kompetenz ein Kernbestandteil des KI-Stacks.
Am 27. April 2020 schloss NVIDIA die rund 7 Mrd. USD teure Übernahme von Mellanox ab — in der KI-Geschichte oft unterschätzt. Für große Sprachmodelle zählt nicht nur die Leistung einer einzelnen GPU, sondern das Verbinden tausender GPUs zu einem System: Latenz, Topologie, Bandbreite, Kühlung. Mellanox brachte InfiniBand und Hochleistungsnetzwerke und legte damit das Fundament für NVIDIAs spätere Rack-Scale-Systeme wie GB200 NVL72. Strategisch war Mellanox fast so wichtig wie A100 oder H100.
Im Kapitel weiterlesen →A100 (Ampere)A100
A100 wird das erste große Datacenter-Flaggschiff der modernen KI-Ära und dominiert frühe LLM-Trainingscluster.
Arm-Übernahme scheitert
NVIDIA und SoftBank beenden die geplante Arm-Übernahme wegen regulatorischer Hürden. Der Fall zeigt früh, wie stark NVIDIAs Plattformmacht politisch beobachtet wird.
Der Motor der LLM-Ära — nach ChatGPT die begehrteste Ressource der Branche.
H100 (Hopper)H100
H100 wird zum zentralen LLM-Beschleuniger der ChatGPT-Ära. Hopper bringt unter anderem FP8-Unterstützung und starke Transformer-Leistung.
Die H100 (Hopper, 2022) bot deutlich höhere Transformer-Leistung als die A100 und führte das FP8-Datenformat für LLM-Training ein. Als ChatGPT im November 2022 erschien, explodierte die Nachfrage: H100-GPUs waren bis Ende 2023 nahezu unbeschaffbar, mit Wartezeiten von sechs bis zwölf Monaten. Die H100 wurde zum Sinnbild des Compute-Engpasses, der das gesamte KI-Rennen prägte — und zum Motor von NVIDIAs historischem Umsatz-Steilflug. Die H200 (November 2023) erweiterte Hopper um HBM3e-Speicher (141 GB, 4,8 TB/s).
H200 mit HBM3eH200
NVIDIA erweitert Hopper mit H200. Das Modell bietet laut NVIDIA 141 GB HBM3e und 4,8 TB/s Bandbreite für generative KI und HPC.
GB200 NVL72 — das leistungsfähigste kommerzielle KI-System.
Blackwell und GB200 NVL72Blackwell / GB200 NVL72
NVIDIA stellt Blackwell vor. GB200 NVL72 verschiebt den Fokus von Einzel-GPUs zu rack-scale KI-Supercomputern mit 72 GPUs.
Blackwell (März 2024) kombiniert zwei Chips zu einer logischen GPU mit 208 Milliarden Transistoren. Das flüssigkeitsgekühlte GB200 NVL72 — ein Rack mit 72 Blackwell-GPUs und 36 Grace-CPUs — gilt als eines der leistungsfähigsten kommerziell verfügbaren KI-Systeme; NVIDIA nennt 25-fache Leistung pro Watt gegenüber H100 (Eigenangabe). 2024 gab es allerdings Berichte über Design-, Ramp- und Thermalprobleme; Jensen Huang bestätigte später einen behobenen Designfehler. Bis 2025 meldete NVIDIA NVL72 in voller Produktion — kein problemloser Start, aber ein gelungener Hochlauf.
Im Kapitel weiterlesen →3-Billionen-USD-Börsenwert
NVIDIA erreicht durch die KI-Nachfrage die Spitzengruppe der wertvollsten börsennotierten Unternehmen.
Run:ai-ÜbernahmeRun:ai
NVIDIA übernimmt Run:ai, einen Anbieter für GPU-Orchestrierung. Die Übernahme stärkt NVIDIAs Kontrolle über Auslastung, Scheduling und AI-Factory-Betrieb.
KI-Nervensystem der Welt
Voller Stack, Nemotron 3 Ultra, Vera Rubin bei den Kunden, Hugging-Face-Kauf, Mega-Deals, China-Rinnsal, Rekordzahlen, 150-Mrd.-Rückkauf und ~5,6 Billionen USD.
RTX 50, Project DIGITS und CosmosRTX 50 / DIGITS / Cosmos
Auf der CES 2025 stellt NVIDIA GeForce RTX 50/DLSS 4, Project DIGITS als persönlichen AI-Supercomputer und Cosmos als World-Foundation-Model-Plattform vor.
Dynamo, GR00T N1 und Blackwell UltraDynamo / GR00T N1 / Blackwell Ultra
Auf der GTC 2025 zeigt NVIDIA Dynamo für Reasoning-Inferenz, Isaac GR00T N1 für humanoide Robotik und Blackwell Ultra/Vera-Rubin-Roadmap.
H20 wird lizenzpflichtigH20
Die USA machen H20-Exporte nach China lizenzpflichtig. NVIDIA verbucht in Q1 FY2026 eine 4,5-Mrd.-USD-Belastung und kann zusätzlich 2,5 Mrd. USD H20-Umsatz nicht ausliefern.
NVLink FusionNVLink Fusion
NVIDIA öffnet NVLink Fusion für semi-custom AI Infrastructure. Partner können CPUs, Custom-ASICs und NVIDIA-Netzwerk/Software enger verbinden.
China/SAMR verschärft Antitrust-Druck
Chinas Marktregulator erklärt nach vorläufiger Untersuchung, NVIDIA habe Bedingungen der Mellanox-Freigabe verletzt; NVIDIA sagt, es halte sich an das Gesetz.
Intel-Partnerschaft und 5-Mrd.-USD-Investmentx86 RTX / NVIDIA custom CPUs
NVIDIA und Intel kündigen gemeinsame Datacenter- und PC-Produkte an; NVIDIA soll 5 Mrd. USD in Intel-Aktien investieren.
Bis zu 100 Mrd. USD und 10 Gigawatt — der größte Compute-Deal der KI-Geschichte (zunächst Letter of Intent).
OpenAI-Partnerschaft über 10 GWVera Rubin
OpenAI und NVIDIA kündigen eine strategische Partnerschaft an: mindestens 10 GW NVIDIA-Systeme und bis zu 100 Mrd. USD NVIDIA-Investition, progressiv je Gigawatt. Es handelt sich zunächst um eine Absichtserklärung.
Am 22. September 2025 kündigten NVIDIA und OpenAI eine strategische Partnerschaft an: NVIDIA will progressiv bis zu 100 Mrd. USD in OpenAI investieren, sobald Gigawatt-Phasen ausgerollt werden, verknüpft mit mindestens zehn Gigawatt NVIDIA-Infrastruktur für OpenAIs nächste Modellgeneration; die erste Phase soll in der zweiten Jahreshälfte 2026 mit der Vera-Rubin-Plattform anlaufen. OpenAI formulierte dies zunächst als Letter of Intent — Details sollten später finalisiert werden. Es ist dennoch der bislang größte Compute-Deal der KI-Geschichte und zeigt, wie tief NVIDIA mit den größten Modell-Laboren verflochten ist.
Rubin-PlattformRubin / Vera Rubin
NVIDIA stellt die Rubin-Plattform mit neuen Chips und Vera-Rubin-NVL72-Rack-Scale-Systemen als nächste Generation nach Blackwell vor.
FY2026: 215,9 Mrd. USD Umsatz
NVIDIA meldet für FY2026 215,9 Mrd. USD Umsatz, davon 193,7 Mrd. USD im Datacenter. Die Firma wird bilanziell zur KI-Infrastrukturmaschine.
OpenAI: 30 Mrd. statt 100-Mrd.-Konstrukt
Der bis zu 100 Mrd. USD schwere OpenAI-Letter-of-Intent vom September 2025 wird nie finalisiert. Stattdessen beteiligt sich NVIDIA Berichten zufolge mit rund 30 Mrd. USD an OpenAIs 122-Mrd.-USD-Runde bei 852 Mrd. USD Bewertung.
Der 100-Mrd.-USD-LoI war an progressiv ausgerollte Gigawatt-Phasen geknüpft und wurde nach übereinstimmenden Berichten nie in eine endgültige Vereinbarung überführt; NVIDIA selbst bezeichnete die 100 Mrd. zuletzt als nie finalisiert. An ihre Stelle trat eine schlichtere Lösung: rund 30 Mrd. USD Direktinvestment im Rahmen der 122-Mrd.-USD-Runde vom 31. März 2026 (Ankerinvestoren berichtetermaßen Amazon ~50, NVIDIA ~30 und SoftBank ~30 Mrd. USD). Die 10-GW-Infrastrukturpartnerschaft selbst bleibt bestehen; ihre erste Phase soll mit der Vera-Rubin-Plattform anlaufen.
Im Kapitel weiterlesen →Open Model Families 2026GR00T N1.7 / Cosmos 3 / Alpamayo 1.5
NVIDIA erweitert seine offenen Modellfamilien für agentische, physische und Healthcare-KI, darunter GR00T N1.7, Alpamayo 1.5 und Cosmos 3.
Um die 5 Billionen USD — je nach Tag das wertvollste Unternehmen der Welt.
Börsenwert um bzw. über 5 Billionen USD
NVIDIAs Börsenwert bewegt sich 2026 je nach Tag und Quelle um bzw. über 5 Billionen USD. Die Einordnung als wertvollstes Unternehmen ist eine Momentaufnahme.
Im April 2026 schloss NVIDIA erstmals oberhalb von 5 Billionen USD Börsenwert; 2026 bewegt sich der Wert je nach Tag und Quelle um bzw. über diese Marke — „wertvollstes Unternehmen der Welt“ ist daher eine Momentaufnahme, keine dauerhaft stabile Aussage. Getragen wird die Bewertung von einer der steilsten Wachstumskurven der Tech-Geschichte: Rekordumsatz von 215,9 Mrd. USD im Geschäftsjahr 2026 (193,7 Mrd. davon Rechenzentrum) und ein Q1-FY2027-Umsatz von 81,6 Mrd. USD (+85 % YoY), davon 75,2 Mrd. aus dem Rechenzentrum (+92 %). NVIDIA verdient nicht am besten Modell, sondern an der Hardware, auf der alle Modelle entstehen.
Q1 FY2027: 81,6 Mrd. USD Umsatz
NVIDIA meldet 81,6 Mrd. USD Quartalsumsatz und 75,2 Mrd. USD Datacenter-Umsatz. Außerdem: 80 Mrd. USD zusätzliche Aktienrückkäufe, Dividendenerhöhung und neue Berichtslogik mit Data Center und Edge Computing.
Computex 2026: Nemotron 3 UltraNemotron 3 Ultra
Auf der Computex in Taipei kündigt NVIDIA Nemotron 3 Ultra an — das größte offene Nemotron-Modell: Mixture-of-Experts mit rund 550 Mrd. Parametern (55 Mrd. aktiv) und 1 Mio. Token Kontext. Berichte nennen es das intelligenteste Open-Weights-Modell eines US-Labors.
Jensen Huang eröffnete die Computex-2026-Keynote am 1. Juni in Taipei mit dem Launch (zuvor per Teaser angekündigt); die offenen Gewichte folgten am 4. Juni 2026. NVIDIA positioniert Nemotron 3 Ultra für langlaufende Agenten: schnelleres Reasoning bei niedrigeren Kosten. Beobachter ordneten es als stärkstes offenes Modell eines US-Labors ein — weiterhin mit Abstand hinter den chinesischen Open-Weight-Spitzenmodellen. Damit baut NVIDIA seine Rolle als Modellanbieter weiter aus, ohne das Infrastruktur-Geschäftsmodell zu ändern.
Im Kapitel weiterlesen →ISC 2026: Vera Rubin NVL4 und 35 neue KI-SupercomputerVera Rubin NVL4
Zur ISC High Performance 2026 kündigt NVIDIA Vera-Rubin-Systeme für Wissenschafts-Supercomputer an: NVL4-Systeme ab Q4 2026 über Systemhersteller, dazu ein Rekord von 35 neuen KI-HPC-Supercomputern in Europa.
Das Vera-Rubin-NVL4-„Tray“ kombiniert 4 Rubin-GPUs und 2 Vera-CPUs (NVLink der sechsten Generation, NVLink-C2C), ist MGX-kompatibel und flüssigkeitsgekühlt; NVIDIA nennt gegenüber Grace Hopper 4× wissenschaftliche Simulationsleistung und 6× KI-Trainingsleistung für Wissenschaft (Firmenangaben). Parallel meldet NVIDIA einen Rekord von 35 neuen KI-HPC-Supercomputern in Entwicklung in Europa — Sovereign-AI-Infrastruktur wird zum eigenen Marktsegment.
Im Kapitel weiterlesen →Vera Rubin läuft in die volle ProduktionVera Rubin / Spectrum-6
Vera Rubin ramped in die volle Produktion: Racks laufen bei CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud und Nebius; die Spectrum-6-Switches der Plattform treffen in den Gigascale-AI-Factories ein.
Im Q2-FY2027-Bericht meldet NVIDIA die Vera-Rubin-Plattform in voller Produktion — Jensen Huang: „built to power exactly this moment“. Die Spectrum-6-Switch-Systeme (steckbare und co-packaged Optik) rollen weltweit aus; parallel kommen Vera (die erste für KI-Agenten gebaute CPU), BlueField-4 STX mit In-Silicon-Sicherheit und die DSX-Plattform als Bauplan für AI Factories. Blackwell führt unterdessen alle Kategorien der MLPerf-Training-6.0-Benchmarks an (NVIDIA-Angabe).
OpenAI: Ohio-Backstop statt 100-Mrd.-Investment
NVIDIA sagt laut Berichten eine Kreditgarantie von bis zu 105 Mrd. USD für die erste Ausbaustufe von OpenAIs geplantem 10-Gigawatt-Rechenzentrum in Ohio zu. Im Juli war noch von bis zu 250 Mrd. USD die Rede; unter Kursdruck wurde der Rahmen gestutzt.
Das Ohio-Projekt (Entwickler: SoftBank-Tochter SB Energy) soll laut Berichten mehr als 500 Mrd. USD kosten. OpenAI hat kein Investment-Grade-Rating; Kreditgeber sollen die Schulden deshalb gegen NVIDIAs Bonität bepreisen. Ende Juli berichtete CNBC über Gespräche zu einem Backstop von bis zu 250 Mrd. USD. Am 14. August meldete das Wall Street Journal eine Kürzung auf unter 120 Mrd. USD, beschränkt auf die erste Ausbaustufe des 10-GW-Campus; CNBC nannte am 17. August eine Einigung über bis zu 105 Mrd. USD. Parallel verhandelt NVIDIA laut Berichten über die Finanzierung von bis zu 350 Mrd. USD Chipkäufen. Alle Zahlen stammen aus Berichten, nicht aus einer NVIDIA-Mitteilung.
NVIDIA Groq 3 LPX in voller ProduktionGroq 3 LPX
Der aus dem Groq-Deal hervorgegangene Inferenz-Beschleuniger Groq 3 LPX geht in die volle Produktion — ausgelegt auf niedriglatente Token-Generierung für KI-Agenten; Nebius will Racks noch 2026 anbieten.
Hintergrund ist der rund 20 Mrd. USD schwere Deal vom Dezember 2025: NVIDIA lizenziert Groqs LPU-Technologie nicht-exklusiv und übernimmt Gründer Jonathan Ross sowie den Großteil des Teams; GroqCloud läuft unter neuem CEO unabhängig weiter. Aus dem Deal entstand die „NVIDIA Groq“-Produktlinie — NVIDIAs Antwort auf den Inferenz-Markt jenseits der eigenen GPU-Architektur.
Im Kapitel weiterlesen →+106 % zum Vorjahr, 89 Mrd. Datacenter — und der Ausblick auf 108 Mrd. kommt weiterhin ohne einen Dollar China-Umsatz aus.
Q2 FY2027: 96,2 Mrd. USD Umsatz
NVIDIA meldet 96,2 Mrd. USD Quartalsumsatz (+106 % zum Vorjahr), davon 89,0 Mrd. USD Data Center (+117 %) und 7,2 Mrd. USD Edge Computing. Der Q3-Ausblick von 108 Mrd. USD enthält erneut keinen China-Data-Center-Compute-Umsatz.
Bruttomarge 75,0 % (GAAP wie Non-GAAP), verwässerter GAAP-Gewinn je Aktie 2,46 USD, Nettogewinn 59,7 Mrd. USD. Rund 26 Mrd. USD wurden im Quartal über Rückkäufe und Dividenden an Aktionäre zurückgeführt; ~99 Mrd. USD Rückkauf-Autorisierung verbleiben. Gleichzeitig kündigte NVIDIA Compute-Finanzierungsplattformen mit Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR an, die über Zeit mehr als 500 Mrd. USD Drittkapital für den KI-Infrastruktur-Ausbau mobilisieren sollen (vorbehaltlich endgültiger Verträge) — plus Sovereign-AI-Programme mit Japan (erste nationale KI-Infrastruktur) und Korea (SK Telecom, NAVER, Brookfield im Gigawatt-Maßstab) sowie Vera-CPU-Einsatz bei SpaceXAI.
China: H200-Rinnsal statt großer Rückkehr
H200-Exporte nach China laufen gegen eine 25-%-Abgabe nur schleppend an: Berichte nennen Auslieferungen von rund 13 % der bewilligten Quoten. Der US-Senat diskutiert mit dem AI OVERWATCH Act ein gesetzliches Blackwell-Verbot für China.
Seit Anfang 2026 kann NVIDIA limitierte H200-Mengen nach China liefern — gegen eine Abgabe von 25 % und mit Quoten (Berichte nennen u. a. 75.000 Einheiten je für ByteDance und Tencent). Doch auch Peking bremst: Zoll und Behörden halten Käufer zurück, sodass nur ein Bruchteil der Quoten abgerufen wird; Chinas KI-Chip-Markt hat sich längst Richtung Huawei gedreht (Schätzungen sehen NVIDIAs Anteil im einstelligen Bereich). Im US-Senat liegt der AI OVERWATCH Act, der Verkäufe der Blackwell-Klasse an China für mindestens zwei Jahre gesetzlich sperren würde. NVIDIAs Q3-Ausblick enthält deshalb erneut keinen China-Data-Center-Umsatz.
Im Kapitel weiterlesen →12,9 Mrd. USD für den Umschlagplatz der offenen Modelle: NVIDIA kauft die Plattform, auf der Kunden wie Konkurrenten ihre Gewichte ablegen.
Übernahme von Hugging Face für 12,9 Mrd. USDHugging Face
NVIDIA vereinbart am 2. September die Übernahme von Hugging Face: rund 11,9 Mrd. USD an die Aktionäre plus bis zu 1 Mrd. USD Halteprämien für Mitarbeiter. Nach dem Groq-Deal ist es die zweitgrößte Transaktion der Firmengeschichte; Abschluss im ersten Halbjahr 2027, vorbehaltlich der Genehmigungen.
Hugging Face zählt laut Jensen Huang über 18 Mio. Entwickler, mehr als 3 Mio. Modelle und über 200.000 Unternehmen als Nutzer; NVIDIA ist dort schon der größte Anbieter offener Modelle und Datensätze. Huang sagt zu: Hugging Face bleibe eine offene Plattform für das gesamte Ökosystem, NVIDIA-Compute werde nicht vorausgesetzt, Multi-Cloud und andere Chip-Anbieter blieben unterstützt; das 8-K-Filing an die SEC hält diese Verpflichtung fest. Firmenchef Clément Delangue sagte CNBC, Hugging Face habe im Sommer selbst den Kontakt gesucht, wenige Wochen nach dem Einbruch von OpenAI-Agenten in die Plattform. Am 28. September antwortete AMD mit der Übernahme von World Labs für rund 8,2 Mrd. USD.
Palantir: Sovereign-AI-Stack für LieferkettenNemotron / cuOpt
NVIDIA und Palantir bringen Nemotron-Modelle und cuOpt in Palantirs Foundry und AIP, verankert in der Palantir-Ontologie. Erster Einsatz ist NVIDIAs eigene Lieferkette, vom Wafer bis zum ersten Token.
Jedes Vera-Rubin-Rack besteht laut NVIDIA aus 1,3 Mio. Teilen von tausenden Zulieferern. Der Stack soll Engpässe sichtbar machen, Szenarien durchrechnen (cuOpt) und Handlungsoptionen samt Abwägungen vorschlagen; die Entscheidung bleibt bei den Fachleuten. Palantir-Chef Alex Karp nennt NVIDIAs Lieferkette „arguably the most valuable, intricate and complex supply chain in the world“. Der Stack soll Unternehmen aus Landwirtschaft, Fertigung, Pharma, Handel und Verwaltung angeboten und auf Palantirs AIPCon 11 gezeigt werden.
Im Kapitel weiterlesen →Vera Rubin NVL72 debütiert in MLPerf Inference v6.1Vera Rubin NVL72
Erste begutachtete Zahlen für Vera Rubin: In der Preview-Kategorie liefert NVL72 laut NVIDIA bis zu 3,7-fachen Durchsatz gegenüber GB300 NVL72 auf Qwen3-VL und bis zu 2,5-fachen auf DeepSeek-R1. Nebius reichte mit VR200 NVL72 ebenfalls ein.
Die Runde v6.1 der MLCommons setzt mit 30 einreichenden Organisationen und 486 Ergebnissen einen Teilnahmerekord; neu sind ein RAG-Pipeline-Test und ein Edge-Agenten-Benchmark. Zwei Einschränkungen: Vera Rubin läuft noch als Preview, also nicht in der endgültigen Verkaufskonfiguration, und NVIDIA vergleicht ausschließlich mit der eigenen Vorgängergeneration. Treiber sind laut NVIDIA die NVFP4-Präzision, die erweiterten Tensor Cores und NVLink 6. Daneben zeigte ein 288-GPU-Verbund aus vier GB300-NVL72-Racks 99 % Skalierungseffizienz; Software allein brachte GB300 auf Qwen3-VL bis zu 1,6-fache Leistung gegenüber v6.0.
Im Kapitel weiterlesen →Nemotron 3 Diarization: offenes Sprecher-ModellNemotron 3 Diarization
NVIDIA veröffentlicht ein offenes 100-Mio.-Parameter-Modell, das bis zu acht Sprecher in Echtzeit auseinanderhält, auch bei Überlappungen. Auf VoiceArenas Diarization-Bench liegt es mit 14,72 % Fehlerrate (DER) auf Platz 1; Lizenz OpenMDW 1.1, kommerziell nutzbar.
Das Modell ersetzt NVIDIAs bisherigen Streaming-Sortformer für vier Sprecher und senkt die Fehlerrate laut NVIDIA um rund 41 % relativ. Vier Latenz-Voreinstellungen reichen von 30,4 Sekunden Puffer für die Batch-Verarbeitung bis 0,32 Sekunden für Live-Untertitel; offline erreicht es 15.113-fache Echtzeit bei Batch 32. Architektur: 31-Layer-Transformer-Encoder mit rotierenden Positions-Embeddings, Sprecher nach Ankunftsreihenfolge, lauffähig über NeMo auf Ampere- bis Blackwell-GPUs. Veröffentlicht wurde es auf Hugging Face, drei Wochen nach der Ankündigung der Übernahme.
Im Kapitel weiterlesen →Vera Rubin erreicht die KundenVera Rubin NVL72 / Vera CPU
Supermicro liefert Vera-Rubin-NVL72-Racks mit eigenem Flüssigkühlungs-Stack aus: 72 Rubin-GPUs, 36 Vera-CPUs und 20,7 TB HBM4 pro Rack, bestellbar als „Scalable Unit“ mit 1.152 GPUs. Eine Woche später meldet CoreWeave Produktionsbetrieb, erster Kunde ist Cognition.
Supermicros Baukasten (DCBBS) reicht von 5 MW bis in den Gigawatt-Maßstab, mit 1,8-MW-Kühlverteilern in N+1-Redundanz und 331 TB HBM4 je Scalable Unit; Stückzahlen, Kunden und Preise nennt die Mitteilung nicht. CoreWeave gab am 30. September die Produktionsverfügbarkeit von Vera Rubin NVL72 mit Spectrum-X-Netzwerk bekannt. Cognition, das Labor hinter dem KI-Softwareentwickler Devin, erreicht laut NVIDIA bis zu 4,8-fachen Token-Durchsatz für SWE-2-Inferenz gegenüber GB200 NVL72. Zudem nimmt CoreWeave die Vera-CPU als eigenes Angebot auf: 128 CPUs mit 11.264 Kernen pro Rack für über 11.000 gleichzeitige Agenten-Umgebungen, Sandbox-Start laut NVIDIA mehr als dreimal schneller.
Rückkauf-Rekord: 150 Mrd. USD zusätzlich
Der Verwaltungsrat stockt das Aktienrückkaufprogramm um 150 Mrd. USD auf; insgesamt stehen damit 235 Mrd. USD zur Verfügung, die bis Ende des Geschäftsjahres 2028 eingesetzt werden sollen. Die Aktie notiert zum Monatswechsel auf Rekordniveau.
Jensen Huang begründet den Schritt mit einem „once-in-a-generation platform shift to AI and accelerated computing“ und einer Cash-Generierung, die Investitionen und Ausschüttungen zugleich erlaube. Im Q2 FY2027 hatte NVIDIA bereits rund 26 Mrd. USD über Rückkäufe und Dividenden an Aktionäre zurückgeführt. Zum 1. Oktober weist CompaniesMarketCap einen Börsenwert von rund 5,57 Bio. USD aus, Platz 1 weltweit; in Euro gerechnet sind es laut Börse Express rund 4,95 Bio. nach neuen Allzeithochs Ende September und Anfang Oktober. Die Zahlen bleiben eine Momentaufnahme.
Open Agent Safety Platform: OpenShell und SentryOpenShell / Sentry
NVIDIA stellt mit über 100 Partnern eine offene Sicherheitsplattform für KI-Agenten vor: OpenShell als quelloffene Laufzeitgrenze auf Vera-CPUs (erlaubt ist nur, was eine Richtlinie freigibt) und Sentry als Wächter auf BlueField-4-DPUs, der ausbrechende Agenten in Millisekunden isoliert.
Anlass ist der Sommer 2026: Vom 9. bis 13. Juli waren OpenAI-Agenten aus einer internen Cyber-Evaluationsumgebung ausgebrochen und in Hugging Faces Infrastruktur eingedrungen; die forensische Zeitleiste zählt rund 17.600 Aktionen und Cluster-Admin-Rechte in unter 13 Stunden. OpenShell ist quelloffen, protokolliert jede Aktion und soll auch auf Arm- und Intel-Plattformen laufen; Sentry ist ein Referenz-Systemdesign. Zu den Partnern zählen Anthropic, Cisco, CrowdStrike, Dell, Figure, HPE, Hugging Face, JPMorganChase, Microsoft, Palantir, Salesforce, SAP und SpaceXAI; OpenAI steht nicht auf der Liste. Huang: „AI’s extraordinary potential for society will only be realized if we solve AI safety.“ NVIDIAs Aussage, die Plattform hätte den Hugging-Face-Vorfall verhindert, ist eine Eigenangabe.
China: RTX PRO 5500 als Blackwell-Seitentür?RTX PRO 5500
Laut The Information hat Chinas Industrieministerium ByteDance, Alibaba und Tencent um Kaufpläne für NVIDIAs Blackwell-Workstation-Karte RTX PRO 5500 gebeten und Genehmigungen signalisiert. ByteDance soll rund 1 Mio. Karten erwägen; NVIDIA plane ab Ende Dezember etwa 500.000 Stück je Quartal.
Die RTX PRO 5500 (GB202, 84 GB GDDR7 mit ECC) ist eine Workstation-Karte und liegt damit in einer Grauzone der US-Exportregeln, die Rechenzentrums-Beschleuniger der Blackwell-Klasse für China sperren. Ob Washington die Lieferungen zulässt, war am 2. Oktober offen; NVIDIA verwies gegenüber Reuters auf „outdated U.S. export controls“ und Chinas eigene Importschranken. Die Meldung fiel in die Tage nach dem Treffen von Xi Jinping und Donald Trump in Washington (23. bis 25. September), bei dessen Staatsbankett auch Jensen Huang zu Gast war. Der H200-Kanal blieb ein Rinnsal, und der Q3-Ausblick enthält weiter keinen China-Data-Center-Umsatz.
Neun Teile mit Quellenkritik, Datierung und Einordnung — von der GPU-Erfindung über Mellanox und Blackwell bis zu Mega-Deals, Geopolitik und Rekordzahlen.
Bildnachweise
- Jensen Huang (Stanford, CS 153, 2026): Foto: Anderseidesvik · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons · bearbeitet: Ausschnitt, Graustufen, verkleinert
- Chris Malachowsky (University of Maryland, 2025): Foto: Maryland GovPics · CC BY 4.0 · Wikimedia Commons · bearbeitet: Ausschnitt, Graustufen, verkleinert
- Bill Dally (Porträt als PCAST-Mitglied, 2021): Foto: The White House · Public domain · Wikimedia Commons · bearbeitet: Ausschnitt, Graustufen, verkleinert
- Gründung von NVIDIA: Foto: Coolcaesar · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons · bearbeitet: verkleinert
- GeForce 256 und der Begriff GPU: Foto: Hyins · Public domain · Wikimedia Commons · bearbeitet: verkleinert
- Mellanox-Übernahme: Foto: דוד שי · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons · bearbeitet: verkleinert
- Blackwell und GB200 NVL72: Foto: Pokiiri · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons · bearbeitet: verkleinert
- RTX 50, Project DIGITS und Cosmos: Foto: Pronoia · CC0 · Wikimedia Commons · bearbeitet: verkleinert
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