Die Preise für NVIDIA-KI-Server werden um 15 % steigen, die Kosten für ein 1-GW-Rechenzentrum schnellen um 50 Milliarden US-Dollar in die Höhe.
Nvidia erhöht erneut die Preise!
Nach Informationen von Bloomberg wurden einige Großkunden von Nvidia darüber informiert, dass die Preise für AI-Server, die Anfang nächsten Jahres ausgeliefert werden, um mehr als 15 % steigen könnten.
Die betroffenen Produkte umfassen das vorhandene Grace Blackwell sowie das nächste Flaggschiff Vera Rubin.
Die genaue Preissteigerung variiert je nach GPU-Generation und Speicherkonfiguration.
Der Information zufolge wird erwartet, dass einige GB300- und Vera Rubin 200-Systeme um etwa 17 % teurer werden.
Berechnet nach dem aktuellen Preismodell, das in dem Bericht verwendet wird, könnte eine 1-GW-AI-Datenzentrale allein durch diese Preiserhöhung zusätzliche Kosten von mindestens 5 Milliarden US-Dollar verursachen.
Seufzer……
Beachten Sie, dass dies nicht die erste Preiserhöhung von Nvidias zugehöriger Hardware in diesem Jahr ist.
Zuvor gab es bereits die Consumer-Grafikkarten der RTX 50-Serie sowie die professionelle Karte RTX PRO 6000 Blackwell.
Jetzt schließen sich auch die AI-Server der Preiserhöhung an.
Alles wird teurer, Nvidia, was soll das denn????
Die Preise für Nvidias AI-Server werden nächstes Jahr um mehr als 15 % steigen
Einige der größten Kunden von Nvidia wurden darüber informiert, dass die Preise für Server mit ihren AI-Chips aufgrund des sprunghaften Anstiegs der Kosten für Speicherchips um mehr als 15 % steigen werden.
Nach Informationen von The Information enthüllten zwei Personen, die von Serverherstellern benachrichtigt wurden, dass einige der Flaggschiff-AI-Server-Chipsysteme von Nvidia voraussichtlich um etwa 17 % teurer werden.
Diese Preiserhöhung tritt für Produkte in Kraft, die ab Anfang 2027 ausgeliefert werden, und betrifft hauptsächlich Grace Blackwell 300 und Vera Rubin 200.
Was bedeutet eine Steigerung um 17 %?
Schätzungen zufolge kostet ein Rack mit 72 GPUs der Vera Rubin derzeit etwa 7 Millionen US-Dollar; nach der Preiserhöhung könnte ein solches Rack etwa 8 Millionen US-Dollar erreichen.
In diesem Fall könnte allein durch diese Preiserhöhung für AI-Server der Bau einer 1-GW-AI-Datenzentrale zusätzliche Baukosten von mindestens 5 Milliarden US-Dollar verursachen.
Außerdem schwanken die Serverpreise in letzter Zeit häufig.
Frühere Interviews mit Serververkäufern und GPU-Cloud-Anbietern ergaben, dass die Preise einiger Komponenten, aus denen Nvidias AI-Server bestehen, innerhalb einer Woche sogar um 40 % schwanken können.
Dazu gehören Wafer von TSMC, fortschrittliche Verpackung, Netzwerkgeräte, Kühlsysteme und Speicher.
Ein leitender Angestellter eines GPU-Cloud-Anbieters sagte, dass die von ihnen beschafften Server-Racks in letzter Zeit wöchentlich um 2 % bis 3 % teurer geworden seien.
Ein anderer Angestellter erwähnte, dass der NVMe-Speicher in GB300-Servern früher einer der Teile mit den deutlichsten Preisschwankungen war, und einige Racks derzeit um 10 % bis 15 % über ihrem sogenannten normalen Referenzpreis liegen.
Eigentlich hat die zugehörige Hardware von Nvidia seit 2026 bereits drei starke Preiserhöhungen erlebt.
Die erste Runde fand auf dem Verbrauchermarkt statt.
Seit diesem Sommer sind die Marktpreise mehrerer Grafikkarten der RTX 50-Serie deutlich gestiegen.
Der Medianpreis der RTX 5060 Ti 16GB stieg maximal um etwa 39 %, der der RTX 5070 um etwa 36 %, der der RTX 5060 um etwa 27 %. Auch die RTX 5090 stieg um etwa 9 %.
Beachten Sie bitte, dass diese Statistiken die Preise auf dem Einzelhandelsmarkt darstellen, die Faktoren wie Angebot und Nachfrage sowie Lagerbestände in den Vertriebskanälen umfassen, und nicht vollständig als offizielle Preisanpassungen von Nvidia gezählt werden können.
Die zweite Preiserhöhung betraf professionelle GPUs.
Die professionelle Karte RTX PRO 6000 Blackwell mit 96 GB Videospeicher erlebte ebenfalls deutliche Preisänderungen.
Zuvor war der Angebotspreis im offiziellen Shop von Nvidia von dem frühen Niveau stetig angehoben worden, mit einem absoluten Anstieg von 2750 US-Dollar.
Seit der Markteinführung ist die Preisentwicklung der RTX PRO 6000 erschreckend:
Anfang 2025 etwa 8565 US-Dollar → Juni 2026 13250 US-Dollar → August 2026 16000 US-Dollar.
Die dritte Preiserhöhung betrifft die aktuellen AI-Server.
Von Gaming-Grafikkarten über professionelle GPUs bis hin zu Datenzentralsystemen, die Millionen von Dollar pro Rack kosten, steigt der Preisdruck entlang der gesamten Produktlinie von Nvidia stetig an.
Besonders bemerkenswert ist, dass die nächste Generation Rubin bereits begonnen hat, die Speicherkonfiguration neu zu bewerten.
TrendForce enthüllte, dass Nvidia ab dem dritten Quartal dieses Jahres den ursprünglichen Bewertungsbereich für Rubin Ultra, der hauptsächlich auf 12-Hi HBM4E basierte, auf mehrere Lösungen wie 8-Hi HBM4E, 12-Hi HBM4 und 8-Hi HBM4 ausgeweitet hat, und die endgültigen Spezifikationen sind noch nicht festgelegt.
Der Grund dafür ist, dass das Angebot an DRAM im Jahr 2027 weiterhin angespannt ist, während gleichzeitig Unsicherheiten bei der Validierungszeit und der Massenproduktionsausbeute von 12-Hi HBM4E bestehen.
Es gibt auch Gerüchte, dass Nvidia bereits begonnen hat, die HBM-Konfiguration von Rubin Ultra neu zu bewerten.
Wen kann man dafür verantwortlich machen?
Natürlich die angespannte Speicherversorgung.
Wie stark sind die Speicherpreise eigentlich gestiegen
Wenn Sie sich die Speicherpreise in diesem Jahr ansehen, werden Sie wahrscheinlich verstehen, was passiert ist.
TrendForce prognostizierte Ende März dieses Jahres, dass die Vertragspreise für herkömmliches DRAM im zweiten Quartal 2026 im Vergleich zum Vorquartal um 58 % bis 63 % steigen werden.
NAND Flash stieg noch stärker an, mit einem erwarteten Anstieg von 70 % bis 75 % im Vergleich zum Vorquartal.
Im dritten Quartal verlangsamt sich die Steigerungsrate etwas, aber die Preise steigen weiter an.
Dabei wird erwartet, dass der Vertragspreis für Server-DRAM im Vergleich zum Vorquartal um 13 % bis 18 % steigt. TrendForce geht zudem davon aus, dass die Preise für Server-DRAM von der zweiten Jahreshälfte 2026 bis zur zweiten Jahreshälfte 2027 weiterhin quartalsweise steigen werden.
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Die Probleme auf der Angebotsseite sind noch schwieriger zu lösen.
Das DRAM, das in Servern, PCs und Mobiltelefonen verwendet wird, teilt sich die Waferkapazitäten mit dem HBM in AI-Chips.
Je mehr AI-Server es gibt, desto größer ist die Nachfrage nach HBM, und desto eher sind Speicherhersteller bereit, fortschrittliche Herstellungsverfahren und Waferkapazitäten prioritär HBM zuzuweisen.
Zudem ist HBM selbst noch „waferintensiver“ als herkömmliches DRAM.
Es erfordert größere Dies, mehr Stapelschichten und komplexere Verpackungsprozesse. Der gleiche Wafer-Einsatz führt nicht zu einem proportionalen Anstieg der Bit-Ausbeute.
Das Ergebnis ist, dass die rasche Kapazitätserweiterung von HBM gleichzeitig die verfügbaren Kapazitäten für herkömmlichen Serverspeicher weiter verringert.
TrendForce prognostiziert, dass die Bit-Versorgung von Server-RDIMM im Jahr 2027 nur um etwa 15 % bis 20 % im Vergleich zum Vorjahr wachsen wird, was deutlich hinter dem Wachstum der Server-CPU-Auslieferungen zurückbleibt.
Gleichzeitig verbrauchen HBM und SOCAMM weiterhin mehr Kapazitäten von DRAM-Wafern.
Das zwingt bereits einige Kunden, ihre Konfigurationen aktiv anzupassen.
Seit der ersten Hälfte dieses Jahres haben einige Cloud-Dienstanbieter und Server-OEMs die 96-GB- und 128-GB-RDIMMs in einigen Systemen auf 32-GB- und 64-GB-Module umgestellt, um die Beschaffungskosten zu senken.
Nvidia selbst trifft ähnliche Entscheidungen zwischen verschiedenen Optionen.
Aufgrund der angespannten Versorgung mit LPDDR5X hat Nvidia beschlossen, die Speicherkapazität von SOCAMM im nächsten Vera Rubin Superchip um die Hälfte zu kürzen.
Nach Berechnungen auf Basis der vorläufigen Kapazitätszuweisungen von Samsung, SK Hynix und Micron beträgt die Anzahl an LPDRAM, die die Lieferanten derzeit bereitstellen können, nur etwa 60 % der von Nvidia geschätzten Nachfrage.
In den letzten Jahren hat die KI-Entwicklung GPUs massiv verbraucht, was wiederum die Nachfrage nach HBM stark ansteigen ließ, und HBM drückt weiter die DRAM-Kapazitäten… Im Jahr 2026 treiben die Speicherpreise nun umgekehrt die Kosten von GPUs und AI-Servern in die Höhe.
Jetzt hat der zurückgeworfene Bumerang Nvidia selbst heftig getroffen.
Bezüglich des Stromproblems ist Nvidia bereits einen Schritt vorangekommen
Der Anstieg der Speicherkosten ist jedoch nur der sichtbare Grund. Dahinter stehen zudem die höhere Integrationsstufe von Hochleistungssystemen, die angespannte Lieferkette sowie der Wettbewerb zwischen Cloud-Anbietern und Großmodellunternehmen um Lieferfristen.
Insbesondere Faktoren wie Stromversorgung, Grundstücke, Netzzugang, Kühlung, Netzwerke und die rechtzeitige Fertigstellung des gesamten Campus beeinflussen, wann die GPUs Einnahmen generieren können.
Nvidia erweitert in letzter Zeit seine Geschäftstätigkeit in diesem Bereich.
Am 21. August kündigte Nvidia eine Minderheitsbeteiligung an Cloverleaf Infrastructure, einem US-amerikanischen Entwickler von Datenzentrumsinfrastruktur, an.
Der genaue Betrag wurde nicht veröffentlicht, aber das Wall Street Journal berichtete zuvor, dass diese Investition mehrere hundert Millionen US-Dollar erreichen könnte.
Cloverleafs Aufgabe ist es, Datenzentrumsentwicklern bei der Suche nach geeigneten Grundstücken zu helfen, mit Versorgungsunternehmen und Energieanbietern zu kommunizieren, Strom und andere Infrastrukturressourcen zu sichern und diese Bedingungen in Projekte umzuwandeln, in denen Datenzentren gebaut werden können.
Das Unternehmen wurde erst 2024 gegründet und treibt derzeit mehrere GW-große Projekte voran.
Nach der Zusammenarbeit wird Cloverleaf zudem Nvidias DSX-Plattform einsetzen, um die Standortwahl von Datenzentren, Stromversorgung, Kühlung und die Planung der Recheninfrastruktur zu optimieren.
Das ist einer der Gründe, warum Nvidia in letzter Zeit häufig in die vorgelagerte Infrastrukturbranche eintritt.
Vor einigen Tagen kündigte Nvidia gerade an, 1,5 Milliarden US-Dollar in SB Energy, einen Datenzentrumsentwickler unter der Leitung von SoftBank, zu investieren.
Zuvor arbeitete es bereits mit Institutionen wie Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR zusammen, um langfristig mehr als 500 Milliarden US-D