Nvidia hat das Geschäftsjahr 2026 mit historischen Zahlen abgeschlossen: 215,9 Milliarden Dollar Umsatz, eine Verfünffachung binnen drei Jahren. Doch die eigentliche Spannung liegt auf dem, was CEO Jensen Huang für die Entwicklerkonferenz GTC im März angekündigt hat: Hardware, „die die Welt noch nie gesehen hat“. Die neue Feynman-Architektur könnte die nächste Ära der KI-Infrastruktur einläuten.
Achtziger Wachstum in drei Jahren
Im vierten Quartal des Geschäftsjahres 2026 erzielte Nvidia einen Umsatz von 68,1 Milliarden Dollar – ein Plus von 73 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Für das Gesamtjahr summierte sich der Erlös auf 215,9 Milliarden Dollar, 65 Prozent mehr als im Vorjahr. Zum Vergleich: Im Geschäftsjahr 2023 hatte das Unternehmen noch 27 Milliarden Dollar umgesetzt. Der Sprung ist nahezu vollständig auf das Rechenzentrumsgeschäft zurückzuführen, das im abgelaufenen Jahr 193,7 Milliarden Dollar beisteuerte – gegenüber 15 Milliarden Dollar drei Jahre zuvor.
Die Margen blieben auf außergewöhnlichem Niveau: 75,2 Prozent Bruttomarge im vierten Quartal, 60,6 Prozent operative Marge für das Gesamtjahr. Der Nettogewinn erreichte 120,1 Milliarden Dollar. Nvidia nutzt den Cashflow für umfangreiche Aktienrückkäufe: 40,1 Milliarden Dollar wurden im Geschäftsjahr 2026 zurückgekauft, nach 33,7 Milliarden im Jahr zuvor.
Feynman-Chip mit Groq-Technologie
Für das laufende erste Quartal des neuen Geschäftsjahres 2027 stellt Nvidia rund 78 Milliarden Dollar Umsatz in Aussicht. Die Bruttomargen sollen bei etwa 75 Prozent verbleiben. China-Umsätze aus dem Rechenzentrums-Geschäft sind in der Prognose nicht enthalten.
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Der Fokus der Anleger richtet sich jetzt auf die GTC-Konferenz vom 16. bis 19. März in San Jose. Dort will Nvidia einen neuen Inferenz-Chip vorstellen, der auf der sogenannten Feynman-Architektur basiert und Groq’s Language Processing Unit (LPU) integriert. Berichten zufolge wird Feynman im 1,6-Nanometer-Prozess von TSMC gefertigt – ein Technologiesprung, der Latenzzeiten bei KI-Inferenz drastisch senken soll. Die Integration von Groq, die im Rahmen eines Deals mit einem Volumen von bis zu 20 Milliarden Dollar erfolgt, zielt darauf ab, eine zentrale Schwachstelle bisheriger Generationen zu beheben: die Geschwindigkeit beim Dekodieren von KI-Anfragen.
Agentic AI als nächste Stufe
Nvidia beschreibt die Konferenz als Übergang von der „Training Era“ zur „Inference Sovereignty Era“. Erste Leistungsdaten zur Blackwell-Ultra-Plattform zeigen eine bis zu 50-fach bessere Performance bei Agentic AI-Anwendungen im Vergleich zur Hopper-Generation – bei 35-fach niedrigeren Kosten. Mit Feynman könnte Nvidia die technologische Roadmap bis weit in die kommenden Jahre hinein abstecken und seine Position im globalen KI-Infrastrukturausbau weiter festigen.
Trotz der Rekordergebnisse reagierte die Aktie verhalten: Nach den Zahlen am 27. Februar fiel der Kurs um fünf Prozent auf 177,19 Dollar. Anleger hatten offenbar auf noch stärkere Impulse gehofft. Die GTC-Konferenz dürfte nun zeigen, ob Nvidia mit der Feynman-Architektur die nächste Wachstumswelle einleiten kann.
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