Die wichtigsten Punkte
- General Compute CTO Jason Goodison sagt, NVIDIAs Chips haben bei sehr großen KI-Modellen Probleme mit dem Decode, und dass schnelle Tokens für das 3- bis 5-fache des Preises verkauft werden können.
- Das gefährdet NVIDIAs Preissetzungsmacht, da auf Geschwindigkeit ausgelegte Unternehmen wie Cerebras das Premiumsegment angreifen, obwohl NVIDIA keine Verkäufe verliert, solange das Angebot knapp bleibt.
- NVIDIA erwartet bereits, dass seine Bruttomarge im Quartal Januar 2027 auf 71 % bis 72 % fallen wird, und zahlte 13 Milliarden Dollar für einen Groq-Deal, der seinem nächsten Plattform einen Inferenz-Beschleuniger hinzufügt.
- Bei 17x zukünftigen Gewinnen, dem niedrigsten Stand seit fünf Jahren, ist im Aktienkurs bereits mehr als dieses Risiko eingepreist, und die Margen-Prognose im Bericht vom 17. November ist der nächste Punkt, den man im Auge behalten sollte.
NVIDIA (NVDA) hat eine Schwachstelle, und einer der Leute, die auf seinen Chips aufbauen, hat das laut ausgesprochen.
Jason Goodison, Mitgründer und CTO von General Compute, war am Tag, an dem sein Unternehmen eine Series-A-Finanzierung in Höhe von 100 Millionen Dollar für den Aufbau einer Inferenz-Cloud auf dafür ausgelegten Chips bekannt gab, im MTS-Podcast. Sein Team führt den ersten Schritt zur Beantwortung einer Eingabeaufforderung, das sogenannte Prefill, auf NVIDIAs GPUs aus, und Goodison sagt: „NVIDIA macht dabei einen großartigen Job.“
Der zweite Schritt, das Decode, schreibt die Antwort Token für Token. Er nahm kein Blatt vor den Mund:
„Beim Decode, also beim Generieren eines Tokens nach dem anderen, hat NVIDIA bei den sehr großen Modellen wirklich Schwierigkeiten.“
Das ist eine harte Aussage für NVIDIA-Aktionäre.
General Compute übergibt das Decode an Partner wie Cerebras (CBRS), die, wie er sagt, ein großes Modell auf eine Reihe von Wafern aufteilen und „bis zu 2000 Tokens pro Sekunde“ generieren.
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Kunden zahlen für Geschwindigkeit
Auf die Frage, wann schnelle KI zur Norm wird, sagte Goodison, die Prämie sei bereits da: „Man kann für denselben Token ein Vielfaches verlangen, wenn er schnell ist. Wenn man also das 3- bis 5-fache verlangen möchte, sollte man einen schnellen Token produzieren.“
Und er glaubt nicht, dass die Nachfrage Jahre entfernt ist: „Ich denke, in der Größenordnung von ein paar Monaten bis sechs Monaten wird der Zeitpunkt sein, an dem die Leute wirklich anfangen werden, schnelle Tokens zu verlangen.“ Seine Ingenieursfreunde, so sagt er, wechselten bereits zu OpenAIs Codex Ultrafast.
Goodison verwies auf OpenAIs großen Deal mit Cerebras, der es ihm ermöglicht, seine Frontier-Modelle auf „diese ultraschnelle Erfahrung“ zu setzen. Cerebras bewertet diesen Deal für 750 Megawatt Rechenleistung laut seiner Veröffentlichung zum ersten Quartal auf mehr als 20 Milliarden Dollar.
Die Tokens also, für die Kunden am meisten zahlen werden, sind genau diejenigen, bei denen Goodison sagt, dass NVIDIAs Hardware am schlechtesten darin ist, sie zu erzeugen.
NVIDIA verkauft immer noch alles, was es herstellen kann
All das kostet NVIDIA heute keinen einzigen Verkauf. Goodison sagt das selbst: „Im Moment ist die gesamte Branche angebotsbeschränkt. Jede Inferenz ist also gute Inferenz.“
NVIDIAs eigene Prognose unterstützt ihn. Das Management erwartet, dass der Umsatz im Jahr bis Januar 2028 um etwa 70 % steigen wird, und bezeichnet diese Zahl als durch das Angebot begrenzt. Analysten erwarten, dass der Umsatz in drei Jahren mehr als vervierfacht, von 216 Milliarden Dollar im Jahr bis Januar 2026 auf 903 Milliarden Dollar im Jahr bis Januar 2029:
Nichts, was Goodison sagte, sollte diese Schätzungen verändern: schnelle Tokens kommen zusätzlich zu Inferenzen, von denen Kunden bereits nicht genug bekommen können.
Der Kampf dreht sich um die Prämie
Das Risiko liegt bei NVIDIAs Preissetzungsmacht. Seine Bruttomarge lag in jedem der letzten drei Geschäftsjahre über 70 %:
Und sie steht bereits unter Druck: Das Management erwartet, dass sie im Quartal Januar 2027 bei 71 % bis 72 % ihren Tiefpunkt erreicht, da die Speicherkosten steigen, gegenüber 75,0 % im Quartal Juli 2026.
Wenn die Kunden, die bereit sind, das 3- bis 5-fache für Geschwindigkeit zu zahlen, dieses Geschäft zu Cerebras und den Clouds, die General Compute aufbaut, bringen, behält NVIDIA das Volumen und verliert die Spitze seiner Preisliste.
NVIDIA hat bereits für eine Lösung bezahlt
Im Dezember 2025 zahlte NVIDIA 13 Milliarden Dollar für seinen Groq-Deal, wobei laut seinem Jahresbericht noch 4 Milliarden Dollar geschuldet werden.
Das Management zählt den Groq-Inferenz-Beschleuniger zu Vera Rubin, seiner nächsten Plattform, und beziffert das Umsatzpotenzial von Vera Rubin auf etwa 40 Milliarden Dollar pro Gigawatt Rechenzentrumskapazität, gegenüber etwa 25 Milliarden Dollar für Grace Blackwell.
Meine Lesart: NVIDIA sieht dasselbe Decode-Problem wie Goodison und gibt Geld aus, um diese Premium-Tokens auf seinen eigenen Systemen zu halten.
Bei 17x ist bereits viel schlechte Nachricht eingepreist
Nach einem rauen Oktober notiert NVIDIA mit dem 17-fachen der zukünftigen Gewinne, dem niedrigsten Stand seit fünf Jahren und weniger als der Hälfte seines Fünfjahresdurchschnitts von 36x:
Fazit: Goodisons Punkt ist eine schlechte Nachricht für NVIDIAs Margen in ein oder zwei Jahren, da Kunden, die die schnellsten Tokens wollen, sie von Hardware kaufen, die für Geschwindigkeit gebaut ist. Aber NVIDIA verkauft immer noch jeden Chip, den es herstellen kann, es kauft sich bereits mit Groq in schnelle Inferenz ein, und bei 17x glaube ich, dass der Markt weitaus mehr Schmerz einpreist, als eine Premium-Nische verursachen kann.
Wenn Goodisons Zeitplan stimmt, werden wir es natürlich bald wissen. Achten Sie darauf, ob NVIDIA seine Margenprognose für das Januar-Quartel beibehält, wenn es am 17. November berichtet.
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