Nvidia profitiert seit Jahren enorm davon, dass die starke parallele Rechenleistung, die in Spielen von Grafikkarten gefordert wird, auch bei KI-Anforderungen von großem Vorteil ist.
Gleichzeitig kann man mit KI dank zahlreicher Großkunden und stetig wachsendem Bedarf deutlich mehr Geld verdienen als mit Spiele-Hardware. Nicht umsonst ist Nvidia mittlerweile zum wertvollsten Unternehmen der Welt aufgestiegen.
Doch während Nvidia einerseits massenhaft neue, immer schnellere Hardware verkauft, bleibt die alte Hardware mittlerweile laut Jensen Huang klar länger relevant, als das früher der Fall war.
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Huangs Aussagen im Wortlaut und ihr Hintergrund
Es geht um Äußerungen, die Huang im Rahmen der Entwicklerkonferenz GTC in Berlin getätigt hat, die dort vom 20. bis zum 22. Oktober stattfindet (via Wccftech und Fireside Alpha):
Das ist einer unserer Vorteile, denn die Computersysteme von Nvidia werden so universell eingesetzt und die Leistung ist so gut, dass sie sehr lange produktiv sind. Und weil wir per Software programmierbar sind und die Software über die gesamte Lebensdauer des Wirtschaftsguts hinweg weiter verbessern, frischen wir es ständig auf, sodass es sehr lange produktiv bleibt.
So stellen die Leute fest, dass das, was man früher für einen vierjährigen Lebenszyklus hielt, in Wirklichkeit wahrscheinlich acht Jahre oder vielleicht mehr beträgt. Und unabhängig davon, wer die Kunden sind, die die Rechenleistung nutzen – es gibt immer Unternehmen, die sie gebrauchen können. Es gibt also einfach sehr viele Abnehmer.
GPU: Nvidia GeForce RTX 5060
RAM: 32 GB DDR4
SSD: 1.000 GB
- Preiswerte Power für Full HD
- Volle DLSS 4.5-Unterstützung
- Effizienter Achtkernprozessor
- Nur in limitierter Stückzahl erhältlich
- Huang vertritt also die Ansicht, dass die Anwendungen, die auf Nvidia GPUs laufen, die Leistung der Hardware immer schneller immer besser ausnutzen können.
- Dieser Umstand sorgt wiederum dafür, dass auch ältere GPUs länger relevant bleiben – und Nvidia potenziell weiter viel Geld einbringen.
- Dass Huang diese Aspekte so betont, ist gleichzeitig wenig überraschend. Schließlich preist er hier letztlich die wachsende Langlebigkeit seiner eigenen Produkte an.
Elon Musk stößt in dasselbe Horn
Im Rahmen einer Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen von SpaceX hat Elon Musk ähnliche Aussagen wie Huang getroffen (via Fireside Alpha):
Wir sind davon überzeugt, dass der Rechenwert pro Watt im Laufe der Zeit steigen und nicht sinken wird. Und der Grund dafür – ich denke, das sollte eigentlich jedem klar sein – ist, dass man mit der Verbesserung der KI-Software und der immer leistungsfähigeren Modelle mehr nützliche Intelligenz pro Watt erhält. Und der Wert dieser Rechenleistung steht in direktem Verhältnis zur nützlichen Intelligenz pro Watt. Deshalb sieht man beispielsweise, dass sogar alte Computer wie H100-Modelle heute zu höheren Preisen vermietet werden als damals, als sie noch neu waren.
Auch hier ist zu bedenken, dass diese Aussagen von jemand kommen, der viel Geld mit KI verdient. SpaceX hat Anfang 2026 Musks KI-Firma xAI übernommen und das Hauptgeschäft besteht mittlerweile in der Vermietung von Rechenleistung.
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Und was ist mit uns Spielern?
Grundsätzlich gilt, dass Grafikkarten auch in Bezug auf das Gaming heute deutlich länger halten als früher noch. Das zeigte kürzlich beispielsweise unser Praxistest mit der 12 Jahre alten Geforce GTX 970 in alten und aktuellen Spielen.
Auch in den Kommentaren wird dort besprochen, dass man eine Grafikkarte inzwischen klar länger behalten kann als noch vor zehn oder gar zwanzig Jahren. Die Gründe sind unter anderem eine langsamere technische Weiterentwicklung von Spielen und eine große Zahl an guten (Indie-)Titeln, die keine hohen Hardware-Anforderungen stellen.
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Doch der KI-Boom macht sich bekanntermaßen klar negativ in Bezug auf Spiele-Hardware bemerkbar, weil so viele Produktionskapazitäten für das lukrative Geschäft mit der künstlichen Intelligenz blockiert werden.
Verfügbarkeit und Preise vieler Komponenten stehen dadurch stark unter Druck, und ein Ende dieser Entwicklung ist aktuell nicht in Sicht.
Entscheidend dürfte letztlich sein, wann der Bedarf nach KI-Hardware durch aktuelle und alte GPUs so stark gesättigt ist, dass sich der Trend umkehrt – doch ob, wann und mit welchen Folgen es dazu kommt, bleibt abzuwarten.
