Nvidia bläht keine Blase auf: Sie setzt die Preise für die neue digitale Arbeit fest
Die Debatte über eine "Blase" bei den Ausgaben für KI basiert oft auf einer alten Intuition: Wenn zu viele Unternehmen gleichzeitig die gleiche Versprechung kaufen, erfolgt die Anpassung schnell. Doch die Finanzzahlen von Nvidia für das vierte Quartal des Geschäftsjahres 2026 zwingen dazu, diese Intuition zu präzisieren. Nicht durch technologische Begeisterung, sondern durch Arithmetik.
Nvidia berichtete über Rekordumsätze von 68,1 Milliarden Dollar (Zeitraum bis zum 25. Januar 2026), 20 % mehr als im Vorquartal und 73 % im Jahresvergleich, was über dem Konsens von 66,21 Milliarden Dollar liegt. Noch wichtiger ist, dass die Prognose für das erste Quartal des Geschäftsjahres 2027 bei 78,0 Milliarden Dollar ±2 % lag, ebenfalls höher als erwartet (72,6 Milliarden Dollar). In derselben Erläuterung nach den Ergebnissen erklärte CEO Jensen Huang, dass die Märkte sich irren, wenn sie befürchten, dass KI etablierte Softwareunternehmen wie ServiceNow verdrängt. Er stellte die Agenten als eine Schicht dar, die Unternehmensabläufe verbessert, anstatt sie vom Markt zu tilgen.
Dieser Unterschied ist nicht nur semantisch. Er ist ein Machtverhältnis: Wer erfasst den Wert, wenn Produktivität nicht mehr nur von Menschen abhängt, sondern von Rechenleistung, Daten und Werkzeugen, die Arbeiten im Namen anderer ausführen.
Ein Quartal, das nicht in das Drehbuch der Abkühlung passt
Wenn die Ausgaben für KI in eine Phase der Sättigung eintreten würden, würde ich typische Anzeichen erwarten: eine Verlangsamung im Kernsegment, Margenkompression oder eine vorsichtige Prognose, um die Erwartungen zu dämpfen. Stattdessen zeigte Nvidia das Gegenteil.
Angetrieben wurde dies in erster Linie durch das Rechenzentrum, das im Quartal 62,3 Milliarden Dollar einbrachte, 75 % im Jahresvergleich. Gleichzeitig berichtete das Unternehmen über eine GAAP-Bruttomarge von 75,0 %, die um 1,6 Punkte im Quartalsvergleich und um 2,0 Punkte im Jahresvergleich gestiegen ist. Dieses Detail stört die Erzählung von der "schnellen Kommodifizierung" am meisten: In einem Markt, der zur Ware wird, tendiert die Marge dazu, zu sinken, nicht zu wachsen.
In den GAAP-Ergebnissen berichtete Nvidia über ein verwässertes EPS von 1,76 und einen GAAP-Nettoergebnis von etwa 43 Milliarden Dollar, was 35 % mehr als im vorherigen Quartal und 94 % mehr im Jahresvergleich entspricht. Im gesamten Geschäftsjahr 2026 erreichten die Umsätze 215,938 Milliarden Dollar, 65 % über dem Geschäftsjahr 2025. Das Rechenzentrum schloss das Jahr mit 197,3 Milliarden Dollar ab, im Vergleich zu 115,2 Milliarden Dollar im Vorjahr.
Wenn ein Unternehmen diese Skalierung erreicht und dennoch beschleunigt, geht es nicht mehr nur um "starke Nachfrage". Der Punkt ist die Art der Nachfrage: Es handelt sich nicht um Erkundungskäufe für Pilotprojekte, sondern um Kapazität, die für den Betrieb erworben wurde. Der Markt kann zwar die Bewertungen korrigieren, aber hier gibt es einen strukturellen Fakt: Die Infrastruktur der KI entwickelt sich von Experimenten zu Produktionslinien.
Es ist auch sinnvoll, die "kleineren" Segmente zu betrachten, da sie eine Verbreitung aufzeigen: Gaming erzielte 3,7 Milliarden (47 % im Jahresvergleich, obwohl -13 % sequenziell), mit einem Rekordjahr von 16,0 Milliarden; und Professional Visualization stieg auf 1,3 Milliarden, 159 % im Jahresvergleich. Das bedeutet, dass die Nachfrage nicht nur auf das Training von Modellen in Hyperscalern beschränkt ist; auch die Schicht der Inferenz, Visualisierung und Workflows beginnt, Budgets zu absorbieren.
„KI ersetzt nicht ServiceNow“: Der Wertschwenk liegt im Workflow, nicht im Chip
Huang äußerte sich strategisch gegenüber CNBC, wie von InvestingLive zitiert: „Die Märkte irren sich“, wenn sie befürchten, dass KI die bestehenden Softwareunternehmen wie ServiceNow zerstört. Seine These ist, dass Agenten "die Arbeit" beenden, indem sie Werkzeuge nutzen und dann die Informationen „in einer für uns verständlichen Weise zurückgeben“. Dieses „zurück zu einer verständlichen Weise“ ist tatsächlich der Kern des Unternehmenswerts.
Eine Organisation bezahlt nicht für KI, damit sie „Texte generiert“. Sie zahlt, um Zyklen zu reduzieren: Tickets werden gelöst, Genehmigungen schreiten voran, Vorfälle werden geschlossen, Berichte werden konsolidiert, Überprüfungen erfolgen. In diesem Rahmen ist Software vom Typ ServiceNow kein Dinosaurier; sie ist das Nervensystem, in dem die Arbeit aufgezeichnet, geprüft und verwaltet wird. KI, wenn sie klug angenommen wird, wird zu Muskulatur.
Hier liegt der Machtverschiebung, den viele unterschätzen: KI entfernt nicht automatisch Plattformen; sie definiert den Preis digitaler Arbeit innerhalb von ihnen neu. Wenn ein Agent eine Kette von Aufgaben (Abfragen, Klassifizieren, Verfassen, Aufzeichnen, Eskalieren) ausführen kann, wird die „Arbeit“ zu einer computierbaren Einheit. Und wenn die Arbeit computierbar ist, bewegt sich die Budgetdiskussion von „Lizenzen pro Benutzer“ zu „Kapazität pro Ergebnis”, mit Leistungsmessungen und Nachverfolgbarkeit.
Nvidia, von seiner Rolle aus gesehen, erfasst den Wert dieser Transition, da der unmittelbare Engpass Infrastruktur ist: GPUs, Speicher, Interkonnektivität und ein Stack, der diese Nachfrage bedienen kann. Daher kann der Markt über "Blase" diskutieren, aber Nvidia agiert wie ein Unternehmen, das Gebühren auf einer neu eröffneten Autobahn erhebt.
Das Risiko für Unternehmen ist nicht, dass KI ihre Software ersetzt; es ist, dass sie versuchen, Agenten als Abkürzung zur Automatisierung fehlerhafter Prozesse zu verwenden. Effizienz ohne Kriterien beschleunigt nur den Fehler. Und wenn ein Fehler mit Computergeschwindigkeit reist, vervielfachen sich die reputations- und betrieblichen Kosten.
Die „75 % Marge“ ist ein Zeichen für funktionalen Monopol, aber nicht ewig
Eine GAAP-Bruttomarge von 75 % in einem Hardwareunternehmen dieser Größenordnung legt Preissetzungsmacht und eine Nachfrage nahe, die keine unmittelbaren Ersatzprodukte findet. Das ist funktionales Monopol: nicht unbedingt legal oder dauerhaft, aber in der praktischen Alltagspraxis des Kaufs real.
Allerdings erkennt der Bericht selbst steigende Wettbewerbskräfte: maßgeschneiderter Silizium in Hyperscalern wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure. Dieser Druck muss Nvidia nicht sofort treffen; er kann etwas subtiler wirken: den Markt in Richtung Segmentierung zu drücken. Am einen Ende steht „Premium“-Infrastruktur für kritische Arbeitslasten und Randmodelle. Am anderen Ende steht „ausreichend gute“ Infrastruktur für Inferenz und weniger kritische Agenten, bei denen der Käufer die Gesamtkosten optimiert.
Die Prognose von 78 Milliarden für das nächste Quartal deutet darauf hin, dass das Premium vorerst intakt bleibt. Aber für die Führungsteams ist die nützliche Botschaft, nicht darauf zu wetten, dass das Premium für immer anhält. Es geht darum, eine finanzielle und operationale Architektur zu entwerfen, die nicht von einem einzigen Anbieter oder einer einzigen Preisstruktur abhängt.
Eine zusätzliche Lesart: Nvidia gab 41,1 Milliarden an Aktionäre im Geschäftsjahr 2026 zurück. Diese Zahl, in einem Marktzyklus der Investitionsausweitung, offenbart Vertrauen in ihre Cash-Generierung und gleichzeitig Kapitaldisziplin. Für CFOs ist dies ein Zeichen: Der „Boom“ zwingt Nvidia nicht dazu, Renditen zu opfern, um das Wachstum aufrechtzuerhalten. Wenn das passiert, wird der Anbieter noch einflussreicher in der Wertschöpfungskette.
Parallel bestätigen die erwähnten Produktlinien (DLSS 4.5, RTX PRO 5000 72GB Blackwell, Expansion von DGX Spark), dass das Unternehmen KI in mehr Nutzungskontexte drängt. Es geht nicht nur darum, mehr Einheiten zu verkaufen; es geht darum, den Maßstab der Abhängigkeit vom Stack zu erweitern.
Die C-Level-Chance: Von blinder Automatisierung zu betrieblicher intelligenter Unterstützung
Ein Geschäftsführer, der diese Ergebnisse betrachtet und nur schlussfolgert „wir müssen mehr KI kaufen“, liest die Nachrichten wie ein Gadget, nicht wie eine Geschäftsstruktur. Die strategische Lesart ist eine andere: KI definiert, wie Wert geschaffen wird, und das erfordert Governance.
Erstens ist es wichtig, zwei Käufe zu unterscheiden, die viele Unternehmen vermischen: den Kauf von „Kapazitäten“ und den Kauf von „Ergebnissen“. Die Kapazität ist Rechenleistung, Modelle, Integrationen. Das Ergebnis ist die Reduzierung der Zykluszeiten, die Verbesserung der Qualität, weniger Vorfälle, höhere Konformität. Nvidia erfasst die Kapazität; die Workflow-Plattformen erfassen das Ergebnis; und das nutzende Unternehmen erfasst nur Wert, wenn es beides in den Betrieb übersetzt.
Zweitens führen Agenten unvermeidlich zu einer Diskussion über Nachverfolgbarkeit. Wenn ein Agent „die Arbeit beendet“, kann er sie auch falsch abschließen. Daher liegt der wahre Wert nicht darin, dass der Agent handelt, sondern dass es einen Nachweis gibt: welches Werkzeug er verwendet hat, welche Daten er bearbeitet hat, welche Richtlinie er angewendet hat, welche Eskalation er vorgenommen hat. Diese Nachverfolgbarkeit ist die Brücke zwischen Produktivität und Risiko.
Drittens tritt dieser Markt in eine Phase ein, in der die Grenzkosten der digitalen Arbeit tendenziell sinken, jedoch nicht homogen. Für eine Weile wird es Überfluss für diejenigen geben, die sich Premium-Infrastruktur leisten können, und Knappheit für diejenigen, die dies nicht können. Die Aufgabe der Führung besteht darin, zu verhindern, dass diese Kluft in interne Ungleichheit umschlägt: „erweiterte“ Teams, die vorankommen, und „analoge“ Teams, die in operativer Schuldenlast feststecken.
Schließlich hat Huangs Aussage über ServiceNow eine Portfoliobedeutung: Bestehende Softwareanbieter mit Zugang zu Workflows und transaktionalen Daten haben einen natürlichen Vorteil, um Agenten mit Kontrolle „einzubetten“. Das verringert das Risiko der vollständigen Desintermediation, erhöht aber den Druck, Geschäftsmodelle neu zu gestalten. Der Preis wird nicht mehr pro Platz, sondern pro Ausführung sein.
Die Marktbewegung zeigt sich bereits in den Zahlen
Nvidias Ergebnisse leugnen nicht, dass es eine Exuberanz rund um KI gibt. Sie leugnen, dass wir vor einer oberflächlichen Adoption stehen. Wenn das Rechenzentrum 62,3 Milliarden Quartalsumsatz erreicht und das Unternehmen 78 Milliarden für das nächste Quartal prognostiziert, ähnelt das Phänomen weniger einem spekulativen Peak und mehr einem Infrastrukturwechsel vergleichbar mit der Standardisierung der Cloud.
In Bezug auf exponentielle Dynamik hat dieser Markt die Phase hinter sich gelassen, in der Technologie "spielzeughaft" erscheint, und befindet sich in einer industriellen Ausrollphase: Die Kosten pro Einheit digitaler Arbeit beginnen zu sinken, Hardware wird zu einem produktiven Hebel und Software für Workflows wird zu dem Ort, an dem diese Macht verwaltet wird.
Die gegenwärtig dominante Phase ist Disruption, die zur Demonetarisierung repetitiver Arbeit führt, mit einem unvermeidlichen Nebeneffekt der Demokratisierung , wenn der Zugang zu Agenten und Computerressourcen über große Käufer hinaus expandiert. Die Technologie muss so strukturiert werden, dass sie menschliches Urteilsvermögen befähigt und den Zugang zu produktiver Kapazität erweitert, und nicht dazu dient, Fehler in großem Maßstab zu automatisieren.
