OpenAI-NVIDIA $100B Deal: 10 Gigawatt KI-Infrastruktur
Der Handschlag zwischen Jensen Huang und Sam Altman ist mehr als nur ein diplomatischer Akt. Ihre Unternehmen haben sich gerade dazu verpflichtet, 10 Gigawatt an KI-Infrastruktur zu bauen - genug Rechenleistung, um eine Milliarde Mal mehr Leistung zu erbringen als das einzelne DGX-System, das Huang vor neun Jahren persönlich an das Büro von OpenAI geliefert hat.¹ NVIDIA plant, bis zu 100 Milliarden Dollar zu investieren, während OpenAI diese Systeme einsetzt, was Huang als "das größte KI-Infrastrukturprojekt in der Geschichte" bezeichnet.²
Die Partnerschaft kommt zu einem entscheidenden Zeitpunkt zustande. OpenAI bedient 700 Millionen wöchentlich aktive Nutzer, die zusammen einen Rechenbedarf erzeugen, der den der meisten nationalen Supercomputing-Zentren in den Schatten stellt.³ Die Vera-Rubin-Plattform der nächsten Generation von NVIDIA verspricht acht Exaflops KI-Leistung und 100 TB schnellen Speicher in einem einzigen Rack. Diese Spezifikationen klingen wie Science-Fiction, werden aber ab Ende 2026 für Produktionsworkloads eingesetzt werden.⁴ Die Konvergenz der Modellinnovationen von OpenAI mit den Hardware-Durchbrüchen von NVIDIA schafft eine Infrastruktur, die die Art und Weise, wie wir über KI-Wirtschaft denken, verändert.
Ein Jahrzehnt der Partnerschaft erreicht einen Wendepunkt.
Die Zusammenarbeit zwischen NVIDIA und OpenAI liest sich wie eine Herkunftsgeschichte aus dem Silicon Valley. Im Jahr 2016 übergab Huang den ersten DGX-Supercomputer von NVIDIA persönlich an den Hauptsitz von OpenAI in San Francisco - ein Moment, der in mittlerweile ikonischen Fotos festgehalten wurde. OpenAI-Präsident Greg Brockman erinnert sich an diesen Moment: "Die Partnerschaft steht für eine Milliarde Mal mehr Rechenleistung als der erste Server." ⁵
Die Unternehmen haben gemeinsam die Grenzen durch mehrere Technologiesprünge verschoben. Die Hardware von NVIDIA hat die Entwicklung der GPT-Serie von OpenAI vorangetrieben, von den ersten Sprachmodellen bis zum explosiven Debüt von ChatGPT. Jede Generation erforderte exponentiell mehr Rechenleistung, was NVIDIA dazu veranlasste, seine Chipentwicklungszyklen zu beschleunigen, während OpenAI die Modellarchitekturen verfeinerte, um die Hardwareeffizienz zu maximieren.
Die neue Vereinbarung bestätigt, was Branchenbeobachter schon lange vermutet haben: Diese Unternehmen brauchen sich gegenseitig. OpenAI benötigt massive Rechenressourcen, um superintelligente Systeme zu trainieren, während NVIDIA von OpenAIs Modellinnovationen profitiert, die seine Hardware-Fähigkeiten zur Schau stellen. Die Unternehmen werden "ihre Roadmaps für das Modell und die Infrastruktur von OpenAI gemeinsam optimieren", was auf eine tiefgreifende technische Zusammenarbeit hindeutet, die über eine einfache Käufer-Lieferanten-Dynamik hinausgeht.⁶
Die Vera Rubin-Plattform definiert die Grenzen des Rechnens neu.
Die Vera Rubin NVL144 CPX-Plattform von NVIDIA stellt einen Generationssprung im KI-Infrastrukturdesign dar. Das System integriert 144 Rubin CPX-GPUs, 144 Rubin-GPUs und 36 Vera-CPUs in einer einzigen Rack-Konfiguration, die 7,5-mal mehr KI-Leistung liefert als NVIDIA GB300 NVL72-Systeme.⁷ Die Zahlen verblüffen selbst erfahrene Infrastrukturingenieure. Die Speicherbandbreite von 1,7 Petabyte pro Sekunde ermöglicht es den Modellen, Kontexte mit Millionen von Token ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten.
Die Rubin CPX-Architektur umfasst spezielle Schaltkreise, die für die Aufmerksamkeitsmechanismen von Sprachmodellen und Videoverarbeitungslasten optimiert sind. Jeder Rubin CPX verfügt über 128 Gigabyte GDDR7-Speicher auf einem einzigen Chip, während die Plattform eine Leistung von 50 Petaflops im FP4erreicht - eine2,5-fache Verbesserung gegenüber den 20 Petaflops von Blackwell.⁸ NVIDIA hat diese Systeme speziell für Inferenz-Workloads entwickelt, die die KI-Wirtschaft dominieren werden, wenn Modelle von der Forschung in die Produktion übergehen.
Vera ist das erste kundenspezifische CPU-Design von NVIDIA, das auf der Olympus-Kernarchitektur basiert. Der 88-Kern-Prozessor auf Arm-Basis verspricht eine doppelt so hohe Leistung wie die Grace-CPU, die in aktuellen Blackwell-Systemen eingesetzt wird.⁹ Die enge Integration zwischen Vera-CPUs und Rubin-GPUs durch das NVIDIA MGX-System beseitigt herkömmliche Engpässe, die bei verteilten Rechenarchitekturen auftreten.
Die Infrastrukturökonomie verändert KI-Geschäftsmodelle.
Die Finanztechnik hinter der Partnerschaft zeigt, wie sich die Wirtschaftlichkeit der KI-Infrastruktur entwickelt hat. Die Zusage von NVIDIA, schrittweise bis zu 100 Milliarden US-Dollar zu investieren, nachdem jedes Gigawatt bereitgestellt wurde, schafft ein neuartiges Finanzierungsmodell, das die Anreize für Hardware-Anbieter mit dem Erfolg der Kunden in Einklang bringt.¹⁰ Die Vereinbarung ermöglicht es OpenAI, die Infrastruktur ohne massive Vorabinvestitionen zu skalieren, während NVIDIA an der Wertschöpfung beteiligt wird, die seine Hardware ermöglicht.
Im großen Maßstab verspricht die Vera-Rubin-Plattform eine 30- bis 50-fache Kapitalrendite, was bei einem Investitionsaufwand von 100 Millionen Dollar zu einem Umsatz von 5 Milliarden Dollar führen kann.¹¹ Diese Wirtschaftlichkeit verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Entscheidungen über die KI-Infrastruktur bewerten, grundlegend. Die Kosten pro Intelligenzeinheit, eine Kennzahl, die beide Unternehmen betonen, sinken drastisch, wenn die Systeme eine ausreichende Größe und Auslastung erreichen.
Die Struktur der Partnerschaft deutet darauf hin, dass beide Unternehmen aus den Boom-Bust-Zyklen des Cryptocurrency-Minings gelernt haben. Anstatt Hardware an eine spekulative Nachfrage zu verkaufen, bindet NVIDIA seine Investition an die tatsächliche Bereitstellung und Nutzung. OpenAI erhält eine vorhersehbare Kapazitätserweiterung, die auf das Nutzerwachstum und die Zeitpläne für die Modellentwicklung abgestimmt ist.
Regionale Auswirkungen verändern die Geografie von Rechenzentren.
Der 10-Gigawatt-Einsatz erfordert eine noch nie dagewesene Rechenzentrumskapazität, die die globalen Infrastrukturkarten neu gestalten wird. Zum Vergleich: 10 Gigawatt entsprechen ungefähr dem Stromverbrauch von 10 Millionen Haushalten oder einem zentralen Ballungsraum. Die Suche nach Standorten mit verfügbarer Energie, Kühlkapazität und Netzanbindung in dieser Größenordnung stellt eine technische Herausforderung dar, die mit der Komplexität von Berechnungen konkurriert.
Der Ausbau der Infrastruktur schafft Chancen für regionale Rechenzentrumsmärkte, insbesondere in APAC-Regionen mit robusten Stromnetzen und Kühlvorteilen. Länder mit einem Überschuss an erneuerbaren Energien und einem günstigen regulatorischen Umfeld sind in der Lage, einen Teil dieser Entwicklung für sich zu nutzen. Der Zeitplan der Partnerschaft - die ersten Systeme werden Ende 2026 betriebsbereit sein - gibt Betreibern von Rechenzentren und Regierungen ein enges Zeitfenster für die Vorbereitung der Infrastruktur.
Bei dieser Größenordnung ist professionelles Fachwissen für den Einsatz entscheidend. Der Unterschied zwischen den theoretischen Spezifikationen und der betrieblichen Leistung liegt oft in der Kühleffizienz, der Stromverteilung und der Optimierung der Verbindungen. Unternehmen wie Introl, die Erfahrung mit der Bereitstellung großer GPU-Cluster in verschiedenen geografischen Regionen haben, verstehen die Nuancen, die bestimmen, ob diese Systeme die versprochene Leistung erbringen.
Der Wettbewerb verschärft sich, aber das Partnerschaftsmodell wird zum vorherrschenden Ansatz.
Die Allianz zwischen OpenAI und NVIDIA signalisiert eine breitere Verlagerung der Branche hin zu tiefgreifenden Partnerschaften zwischen Modellentwicklern und Hardwareanbietern. Die Zusammenarbeit von Anthropic mit Amazon Web Services und die interne Entwicklung von TPUs durch Google sind Variationen desselben Themas. Der Fortschritt in der KI erfordert eine noch nie dagewesene Koordination zwischen Software- und Hardware-Innovationen.
Die Position von Microsoft macht die Landschaft noch komplexer. Als größter Investor und Cloud-Partner von OpenAI muss Microsoft seine Investitionen in die Azure-Infrastruktur mit der direkten Beziehung von OpenAI zu NVIDIA in Einklang bringen. Die Unternehmen bezeichnen ihre Bemühungen als komplementär, aber die Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung werden diese Darstellung auf die Probe stellen, wenn die Rechenanforderungen explodieren.
Die Vorteile des Partnerschaftsmodells werden deutlich, wenn man alternative Ansätze prüft. Der Aufbau von kundenspezifischem Silizium erfordert jahrelange Entwicklung und Investitionen in Milliardenhöhe mit ungewissem Ausgang. Wenn man sich ausschließlich auf Cloud-Anbieter verlässt, führt dies zu Margenstapelungen, die das Training in großem Maßstab zu einer wirtschaftlichen Herausforderung machen. Durch die direkte Zusammenarbeit zwischen OpenAI und NVIDIA entfallen die Kosten für Zwischenhändler und die Innovationszyklen werden beschleunigt.
Der Zeitplan zeigt einen ehrgeizigen, aber realistischen Zeitplan für die Einführung.
Das erste Gigawatt-System wird in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 in Betrieb gehen, zeitgleich mit der Verfügbarkeit von NVIDIA Rubin CPX.¹² Der aggressive Zeitplan erfordert die parallele Ausführung mehrerer Arbeitsabläufe: Chipherstellung, Bau von Rechenzentren, Bereitstellung der Energieinfrastruktur und Softwareoptimierung. Jedes Element birgt potenzielle Engpässe, die die 10-Gigawatt-Vision verzögern könnten.
Die Fertigungspartner von NVIDIA, vor allem TSMC, müssen erhebliche Kapazitäten für die Rubin-Produktion bereitstellen. Die fortschrittlichen Gehäusetechnologien, die für Rubin CPX erforderlich sind, erhöhen die Komplexität über die herkömmliche GPU-Fertigung hinaus. Die Diversifizierung der Lieferkette ist von entscheidender Bedeutung, um einzelne Fehlerquellen zu vermeiden, die den Zeitplan für die Bereitstellung entgleisen lassen könnten.
Das Zeitfenster für die Einführung von 2026 bis 2030 deckt sich mit mehreren technologischen Umstellungen. Die Modernisierung der Stromversorgungsinfrastruktur, insbesondere die Integration erneuerbarer Energien, beschleunigt sich, um den Anforderungen von Rechenzentren gerecht zu werden. Die optischen Verbindungstechnologien sind ausgereift, um die steigenden Bandbreitenanforderungen zu erfüllen. Kühlungsinnovationen, von der direkten Flüssigkeitskühlung bis hin zu Eintauchsystemen, werden eher zum Standard als zum Experiment.
Die technischen Herausforderungen erfordern Innovationen in allen Bereichen.
Der Aufbau einer 10-Gigawatt-KI-Infrastruktur bringt technische Herausforderungen mit sich, die aktuelle Technologien an ihre Grenzen bringen. Die Stromversorgung in dieser Größenordnung erfordert die Koordinierung mit Versorgungsunternehmen und potenziell eigene Erzeugungskapazitäten. Ein einziges Vera Rubin-Rack, das Megawatt Strom verbraucht, erzeugt Wärme, die mit herkömmlicher Luftkühlung nicht effizient abgeführt werden kann.
Die Netzwerkarchitektur muss weiterentwickelt werden, um die Modellparallelität über Tausende von GPUs hinweg zu unterstützen. Die Speicherbandbreite von 1,7 Petabyte pro Sekunde in einem Vera-Rubin-Rack bedeutet, dass externe Netzwerke zum primären Engpass für verteiltes Training werden. Die Investitionen von NVIDIA in optische Verbindungstechnologien und Switch-Silizium tragen diesen Einschränkungen Rechnung, erfordern jedoch ein sorgfältiges Systemdesign.
Die Optimierung der Software ist ebenso wichtig. Die Modelle von OpenAI müssen die speziellen Schaltkreise in Rubin CPX für Aufmerksamkeitsmechanismen effizient nutzen. Die Zusage der Unternehmen, ihre Roadmaps gemeinsam zu optimieren, deutet auf eine intensive Zusammenarbeit bei Compiler-Technologien, Kernel-Optimierung und Modellarchitekturentwicklung hin. Leistungssteigerungen durch Software-Optimierung übertreffen bei dieser Größenordnung oft die Hardware-Verbesserungen.
Die Auswirkungen auf den Markt gehen über die direkten Teilnehmer hinaus.
Die Auswirkungen der Partnerschaft erstrecken sich auf das gesamte Technologie-Ökosystem. Anbieter von Kühltechnologien verzeichnen eine beispiellose Nachfrage nach Lösungen zur Flüssigkeitskühlung. Energieinfrastrukturunternehmen beschleunigen ihre Projekte zur Netzmodernisierung. Hersteller optischer Komponenten erhöhen die Produktion, um die Anforderungen an die Verbindungstechnik zu erfüllen.
Der Kampf um Talente verschärft sich, da beide Unternehmen ihre Ingenieurteams vergrößern. Infrastrukturingenieure, die sich mit der Optimierung von GPU-Clustern auskennen, erhalten eine erstklassige Vergütung. Software-Ingenieure mit Erfahrung im Bereich der verteilten Ausbildung sind von unschätzbarem Wert. Die Partnerschaft schafft Tausende von gut bezahlten Arbeitsplätzen in verschiedenen Disziplinen und Gegenden.
Kleinere KI-Unternehmen stehen vor der Qual der Wahl: Sie müssen sich mit Cloud-Anbietern zusammentun, die NVIDIA-Hardware aufpreisen, oder Rechenbeschränkungen akzeptieren, die die Modellambitionen einschränken. Die Wirtschaftlichkeit der KI-Infrastruktur begünstigt zunehmend die Skalierung, was einen natürlichen Konsolidierungsdruck in der Branche erzeugt.
Künftiger Fahrplan deutet auf anhaltenden Innovationsrhythmus hin
Während sich die aktuelle Vereinbarung auf die Einführung von Vera Rubin konzentriert, signalisieren beide Unternehmen eine nachhaltige Zusammenarbeit über das Jahr 2030 hinaus. Die jährliche Architekturkadenz von NVIDIA (Blackwell, Rubin und ungenannte zukünftige Plattformen) deutet auf kontinuierliche Leistungssteigerungen hin. Die Entwicklung von OpenAI hin zu künstlicher allgemeiner Intelligenz erfordert Rechenressourcen, die mit jedem Leistungssprung exponentiell ansteigen.
Die Verpflichtung zur gemeinsamen Optimierung impliziert eine gemeinsame Technologieentwicklung, die zu Innovationen führen könnte, die keines der beiden Unternehmen allein erreichen würde. Maßgeschneidertes Silizium für bestimmte Modellarchitekturen, neuartige Kühlungsansätze für extrem dichte Installationen oder bahnbrechende Verbindungstechnologien könnten aus dieser Zusammenarbeit hervorgehen.
Andere Teilnehmer könnten in Zukunft auf diese Weise zusammenarbeiten. Chiphersteller, Kühlungsspezialisten und Anbieter von Stromversorgungsinfrastrukturen könnten sich dem Ökosystem anschließen und einen integrierten Stack schaffen, der für KI-Arbeitslasten optimiert ist. Die Vorteile der vertikalen Integration werden für Konkurrenten, die versuchen, ähnliche Funktionen aus einzelnen Komponenten zusammenzustellen, unüberwindbar.
Schlussfolgerung
Die Partnerschaft zwischen OpenAI und NVIDIA verwandelt die KI-Infrastruktur von einer unterstützenden Technologie in ein strategisches Unterscheidungsmerkmal. Das 100-Milliarden-Dollar-Engagement und die angestrebte 10-Gigawatt-Leistung setzen neue Maßstäbe für den rechnerischen Ehrgeiz. Wenn diese Systeme ab 2026 online gehen, ermöglichen sie KI-Fähigkeiten, die heute nur in Forschungspapieren und Science-Fiction existieren.
Das Modell der Zusammenarbeit (tiefe technische Integration, abgestimmte wirtschaftliche Anreize und geteiltes Risiko) bietet eine Vorlage dafür, wie transformative Technologien den Maßstab erreichen. Zwar gibt es noch Herausforderungen bei der Energieversorgung, der Kühleffizienz und der Software-Optimierung, doch die Struktur der Partnerschaft bietet Anreize, diese Probleme zu lösen, anstatt sie zu umgehen.
Für Unternehmen, die KI-Infrastrukturinvestitionen planen, ist die Botschaft klar: Die Ära der schrittweisen Kapazitätserweiterungen ist vorbei. Ein wettbewerbsfähiger KI-Einsatz erfordert ein Denken in Gigawatt, nicht in Megawatt. Professionelle Infrastrukturpartner, die diese Skalendynamik verstehen, sind für die Wertschöpfung in der nächsten Phase der KI unerlässlich. Die rechnerische Zukunft, die sich OpenAI und NVIDIA vorstellen, wird schneller kommen, als die meisten erwarten. Die Frage ist nur, wer bereit sein wird, sie zu nutzen.
Referenzen
NVIDIA. "NVIDIA und OpenAI kündigen 'größten KI-Infrastruktur-Einsatz in der Geschichte' an." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/ ..
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AI Magazin. "Inside OpenAI and Nvidia's US$100bn AI Infrastructure Deal". AI Magazine. 2025. https://aimagazine.com/news/behind-openai-and-nvidias-landmark-10gw-ai-data-centre-deal.
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SemiAnalyse. "NVIDIA GTC 2025 - Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman". March 19, 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/ ..
Wccftech. "NVIDIA Rubin & Rubin Ultra mit Next-Gen Vera CPUs kommen nächstes Jahr auf den Markt: Bis zu 1 TB HBM4-Speicher, GPUs in 4-Radius-Größe, 100PF FP4 und 88 CPU-Kerne." March 18, 2025. https://wccftech.com/nvidia-rubin-rubin-ultra-next-gen-vera-cpus-next-year-1-tb-hbm4-memory-4-reticle-sized-gpus-100pf-fp4-88-cpu-cores/ ..
NVIDIA. "NVIDIA und OpenAI kündigen 'größten KI-Infrastruktur-Einsatz in der Geschichte' an." NVIDIA Blog. September 22, 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/ ..
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