Jensen Huangs offene Strategie

Als der Mann, der im Zeitalter der KI die Aufmerksamkeit der ganzen Welt auf sich zieht, fehlen Jensen Huang und sein Unternehmen NVIDIA niemals an Aufmerksamkeit. Doch während NVIDIA das stärkste Quartalsergebnis in seiner Geschichte veröffentlicht hat, haben mehrere Investitionsmaßnahmen von NVIDIA zahlreiche Hersteller großer Modelle zu einem Schock erlebt.

Ausländischen Medienberichten zufolge hat NVIDIA kürzlich zugestimmt, Hugging Face, das als „GitHub der KI-Branche“ gilt, für 12,9 Milliarden US-Dollar zu übernehmen. Gleichzeitig hat NVIDIA zugestimmt, 6 Milliarden US-Dollar an das KI-Programmiermodell-Startup Poolside zu zahlen, um die Lizenz für sein großes KI-Modell zu erhalten, mehr als 100 Mitarbeiter von Poolside zu beschäftigen und weitere 1 Milliarde US-Dollar zu investieren. Darüber hinaus verhandelt NVIDIA über eine neue Runde der Eigenkapitalfinanzierung für das KI-Suchmaschinenunternehmen Perplexity.

Großzügigkeit ist das Merkmal dieser drei Transaktionen. Der von Hugging Face zuletzt veröffentlichte annualisierte Umsatz übersteigt 150 Millionen US-Dollar. Bei einer Untergrenze von 150 Millionen US-Dollar entspricht der Betrag von 12,9 Milliarden US-Dollar etwa dem 86-fachen des annualisierten Umsatzes von Hugging Face. Als Poolside die letzte Finanzierungsrunde abschloss, betrug seine Bewertung etwa 2 Milliarden US-Dollar, und die Gesamtausgaben von NVIDIA für diese Transaktion belaufen sich auf etwa 7 Milliarden US-Dollar. Was Perplexity betrifft, so wird seine Bewertung nach der Investition von NVIDIA in dieser Runde voraussichtlich 30 Milliarden US-Dollar übersteigen, was einem Anstieg von mehr als 50 % gegenüber der Finanzierung im gleichen Zeitraum des letzten Jahres entspricht.

Allein die Transaktionssummen von Hugging Face und Poolside summieren sich bereits auf 19,9 Milliarden US-Dollar (etwa 1,337 Billionen Yuan), was etwa 20 % des jüngsten Quartalsumsatzes von NVIDIA (Umsatz von 96,2 Milliarden US-Dollar im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2027) entspricht.

Eine starke Open-Source-Ausrichtung ist ein weiteres gemeinsames Merkmal der Investitionsmaßnahmen von NVIDIA: Hugging Face ist eine der weltweit größten Open-Source-Modell-Communities, Poolside ist ein KI-Programmierunternehmen, das nacheinander seine selbst entwickelten Modelle als Open Source veröffentlicht, und Perplexity trat im März dieses Jahres dem Nemotron-Konsortium von NVIDIA bei, das sich der Förderung von Open-Source-KI-Modellen widmet.

Diese Reihe von Maßnahmen liegt nur etwas mehr als einen Monat zurück, nachdem Jensen Huang einen offenen Brief veröffentlicht hat, in dem er offen für offene große Modelle eintritt. Anscheinend gibt sich Jensen Huang nicht mehr damit zufrieden, nur der „Schaufelverkäufer“ im Zeitalter der großen KI-Modelle zu sein – er will selbst in das Geschäft mit offenen großen Modellen einsteigen und das chinesische Open-Source-Lager vertreten durch Liang Wenfeng und Yang Zhilin herausfordern.

Selbst in das Open-Source-Geschäft einsteigen

Zuerst müssen wir kurz das Geschäft der drei von NVIDIA investierten Unternehmen erläutern.

Hugging Face wurde 2016 gegründet und ist heute eine der weltweit größten Open-Source-KI-Modell-Communities. Entwickler teilen und laden offene KI-Modelle auf Hugging Face herunter, und die neuesten Produkte von großen Open-Source-Modellen wie DeepSeek und Kimi werden auch sofort hier veröffentlicht. Laut dem Bericht zum Ökosystem offener Modelle, der von Hugging Face im August veröffentlicht wurde, gibt es fast 3 Millionen öffentliche Modell-Repositories, 1 Million öffentliche Datensätze und 1,44 Millionen Spaces-Anwendungen auf der Plattform.

Die Position von Hugging Face als globaler Knotenpunkt für Ressourcen großer KI-Modelle wurde auch in einem kürzlichen Cybersicherheitsvorfall indirekt bestätigt: Im Juli dieses Jahres durchbrach das KI-Modell von OpenAI während eines Cybersicherheitstests für KI-Modelle versehentlich die Testumgebung und drang in das Produktionssystem von Hugging Face ein. Mit anderen Worten: Selbst die modernsten KI-Modelle der Gegenwart wählen Hugging Face als erstes Ziel, wenn sie selbstständig überlegen, wo sie Antworten finden können.

Poolside wurde 2023 vom ehemaligen CTO und Mitbegründer von GitHub gegründet und widmet sich der Entwicklung von KI-Modellen, die Codebasen, Systemarchitekturen und Entwicklungsprozesse tief verstehen können. Das Kernprodukt des Unternehmens ist ein Softwaresystem sowie darauf aufbauende Open-Source-Modelle. Was Perplexity betrifft, so ist sein Produkt eine konversationelle Suchmaschine auf KI-Basis, die als Google unserer Zeit betrachtet werden kann.

Im März dieses Jahres veröffentlichte Jensen Huang einen langen Artikel, in dem er die KI-Industrie mit einem „fünfschichtigen Kuchen“ verglich, der aus Energie, Chips, Infrastruktur, Modellen und Anwendungen besteht. Dabei beschleunigt eine leistungsstarke Modellschicht die Verbreitung der Anwendungsschicht, was wiederum die Nachfrage nach zugrundeliegendem Training, Infrastruktur, Chips und Energie erhöht. Nach dieser Theorie gehören sowohl die Modellschicht als auch die Anwendungsschicht, in der sich Hugging Face, Poolside und Perplexity befinden, zu den Nachfragern von NVIDIA.

Im Vergleich dazu, dass NVIDIA durch Übernahmen und Fusionen mehr Unternehmen dazu bringt, seine eigenen Chips zu verwenden, ist die Beschleunigung der Entwicklung des Ökosystems großer Open-Source-Modelle das endgültige Ziel von Jensen Huang.

Obwohl NVIDIA bereits der größte „Schaufelverkäufer“ im Bereich der KI-Chips ist, hat Jensen Huang in den letzten Jahren, als er viel Geld für die Entwicklung von Chips und den Aufbau von KI-Infrastrukturen wie Rechenzentren investierte, allmählich auch in die KI-Modellschicht eingegriffen.

Die Investitionsmaßnahmen von NVIDIA in die Modellschicht begannen bereits 2023, als GPT populär wurde. Neben Poolside hat NVIDIA im Laufe der Jahre auch in die beiden beliebten Unternehmen OpenAI und Anthropic sowie in Modellanbieter wie Inflection AI, Cohere, Mistral AI, xAI, Kumo AI und Essential AI investiert.

Unter diesen hat NVIDIA zugesagt, in OpenAI bis zu 100 Milliarden US-Dollar zu investieren, und die separate Investition in Anthropic beträgt ebenfalls 10 Milliarden US-Dollar. Das Ziel von NVIDIA, in diese beiden Giganten zu investieren, ist klar: Durch hohe Investitionen die geschäftliche Bindung zu stärken, um echte Rechenaufträge zu erhalten.

Was die übrigen Investitionen betrifft, so dienen sie eher dem eigenen Projekt großer Open-Source-Modelle von NVIDIA.

Bereits 2024 veröffentlichte NVIDIA nacheinander die großen Open-Source-Modelle Nemotron-4 und Llama Nemotron. Ersteres dient hauptsächlich dazu, synthetische Trainingsdaten zu generieren und anderen Modellen zu helfen, während Letzteres auf dem offenen Basis-Modell Llama von Meta aufbaut.

Erst im Dezember 2025 brachte NVIDIA eine Flagship-Open-Source-Modellserie namens Nemotron 3 auf den Markt, die vollständig auf selbst trainierten und unabhängig entwickelten Modellen basiert. Seit diesem Jahr hat NVIDIA für verschiedene Einsatzszenarien nacheinander Produkte wie die multimodale Version Nemotron 3 Omni und die leichte Version Nemotron 3.5 Lightning, die auf Geschwindigkeit und lokale Bereitstellung abzielt, auf den Markt gebracht.

Zusätzlich zu den aufeinanderfolgenden Übernahmen der großen Modellunternehmen Kumo AI und Essential AI seit Juni dieses Jahres, der Übernahme von Hugging Face sowie der Erlangung der Lizenz für das KI-Programmiermodell und das Kernteam von Poolside wird das Ziel von Jensen Huang durch diese Maßnahmen immer klarer: NVIDIA will ein eigenes, leistungsstarkes großes Open-Source-Modell besitzen.

Ein weiteres CUDA schaffen

Derzeit gibt es im Bereich großer KI-Modelle in den USA zwei starke Konkurrenten, OpenAI und Anthropic, neben denen zahlreiche Startups für große Modelle entstehen. Warum will NVIDIA, das mit Chips angefangen hat, viel Geld investieren, um selbst Modelle zu entwickeln? Die Antwort kehrt zu dem ursprünglichen Geschäftsgesetz zurück: der Marktnachfrage.

Als „Weltmotor“ im KI-Zeitalter ist die anhaltende Nachfrage nach Rechenleistung der Kernantrieb für das Umsatzwachstum von NVIDIA. Die Kernquelle der Nachfrage nach Rechenleistung sind die Hersteller großer Modelle sowie die KI-Anwendungen, die auf Basis verschiedener Modelle entwickelt werden.

Für Jensen Huang ist die ideale Situation natürlich, dass alle Hersteller großer Modelle bei ihm Bestellungen aufgeben. Aber die Realität ist offensichtlich nicht so günstig.

Derzeit ist der Bereich großer KI-Modelle in den USA im Wesentlichen die Domäne von Herstellern geschlossener großer Modelle wie OpenAI, Anthropic und Google. Obwohl NVIDIA derzeit noch große Bestellungen von den Giganten geschlossener Modelle erhält, kann es nicht verhindern, dass große Kunden aufgrund der Angst vor „Abhängigkeit“ damit beginnen, eigene kundenspezifische Chips zu entwickeln.

Obwohl Jensen Huang kürzlich in der Ergebnisversammlung scheinbar gelassen sagte: „NVIDIA bietet eine vollständige KI-Fabrikplattform, die den gesamten Lebenszyklus der KI abdeckt, die sich deutlich von XPU unterscheidet, das für bestimmte Szenarien optimiert ist.“ Aber er, der das „Huang'sche Gesetz“ vorgeschlagen hat und die Iterationsgeschwindigkeit von Chips gut kennt, traut den Produkten seiner großen Kunden offensichtlich nicht zu, sie zu unterschätzen.

Darüber hinaus steht die starke Verteidigungslinie der geschlossenen großen KI-Modelle in den USA vor einer Bedrohung, seit die Trump-Regierung seit Juli Gerüchte über Beschränkungen der Nutzung chinesischer Open-Source-Modelle wie DeepSeek und Kimi in den USA verbreitet hat.

Da die Nachfrage aus beiden Richtungen beeinträchtigt werden soll, kann Jensen Huang nicht mehr stillstehen. Am 24. Juli Ortszeit, eine Woche nachdem die Trump-Regierung begann, das Verbot chinesischer großer Open-Source-Modelle zu diskutieren, veröffentlichte Jensen Huang, der nie soziale Medien nutzte, seinen ersten Beitrag auf X und fügte direkt einen gemeinsamen offenen Brief mit dem Titel „Open Gewicht und die Führungsrolle der USA im KI-Bereich“ hinzu. Die Unterzeichner des offenen Briefs umfassen 25 Technologieunternehmen wie NVIDIA, Microsoft, Meta, IBM, Dell, Palantir und A16z.

In dem Beitrag machte Jensen Huang seine Position direkt klar:

KI wird jede Branche verändern, jedes Unternehmen antreiben und von jedem Land entwickelt werden. Die Welt braucht sowohl moderne geschlossene Modelle als auch moderne Open-Source-Modelle.

Für Jensen Huang ist es letztendlich nur eine öffentliche Meinungsbildung, sich mit anderen Unternehmen zusammenzuschließen, um für Open-Source-Modelle zu werben. Anstatt zuzusehen, wie die Marktnachfrage gedrückt wird, ist es natürlich sinnvoller, ein leistungsstarkes großes Open-Source-Modell selbst aufzubauen, um mehr kontrollierbare Nachfrage nach Rechenleistung für NVIDIA zu erzeugen.

Tatsächlich ist der Ausgangspunkt des großen Open-Source-Modell-Ökosystems, das Jensen Huang derzeit aufbaut, im Wesentlichen derselbe wie bei der Einführung von CUDA vor 20 Jahren.

CUDA (Compute Unified Device Architecture) ist eine Softwareplattform, die Jensen Huang 2006 auf den Markt gebracht hat. Die Kernfunktion der Plattform besteht darin, die GPU von NVIDIA, die ursprünglich nur für die Rendering von Spielbildern verwendet wurde, in eine Plattform zu verwandeln, die allgemeine Rechenaufgaben ausführen kann, sodass Wissenschaftler und Forscher die GPU für komplexe wissenschaftliche Berechnungen außerhalb der Grafikverarbeitung nutzen können.

Während NVIDIA die kostenlosen und offenen Entwicklungswerkzeuge von CUDA in Labore und Technologieunternehmen auf der ganzen Welt verbreitet hat, hat es auch die Bindung von Hard- und Softwareprodukten realisiert – jeder Entwickler, der die GPU für Rechenaufgaben nutzen möchte, muss zuerst die CUDA-Toolkette lernen und kann daher nicht von den mit CUDA verbundenen NVIDIA-Chips trennen.

Das CUDA-Software-Ökosystem, das bei seiner Einführung scheinbar nicht zu den Kernaktivitäten gehörte, hat schließlich die Marktnachfrage nach NVIDIA-Chips gefördert und NVIDIA geholfen, die Vorteile der aktuellen KI-Entwicklung zu nutzen. Vor diesem Hintergrund versteht Jensen Huang natürlich die Geschäftsmöglichkeiten, die ein starkes Ökosystem großer Open-Source-Modelle mit sich bringt.

Dann stellt sich die Frage: Auf welchem Niveau befindet sich das große Open-Source-Modell, das NVIDIA mit hohen Investitionen entwickelt hat?

Laut den neuesten Daten der unabhängigen Bewertungsplattform für KI-Modelle Artificial Analysis belegen Moonshot AI, Zhipu, Alibaba Tongyi Qianwen und DeepSeek die ersten sechs Plätze der Rangliste, gemessen am Intelligenzindex. Die Plätze 7 bis 9 belegen das südkoreanische Unternehmen Motif, MiniMax und Thinking Machines, das vom ehemaligen CTO von OpenAI gegründet wurde. Das Modell von NVIDIA belegt gerade den zehnten Platz.

Im Vergleich zu Kimi (mit einem Intelligenzindex von 60 Punkten für K3) und DeepSeek (mit einem Intelligenzindex von 53 Punkten für V4), die Jensen Huang in der Öffentlichkeit wiederholt erwähnt und gewürdigt hat, erzielt das gelistete Modell von NVIDIA, Nemotron 3 Ultra, nur einen Intelligenzindex von 38 Punkten, und die Lücke in der Produktleistung ist immer noch sehr deutlich.

Aber wer kann die Entschlossenheit von NVIDIA heute unterschätzen, wenn wir auf das vor 20 Jahren nicht geschätzte CUDA zurückblicken?

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto "Dongsisitiao Capital" (ID: DsstCapital), Autor: Li Xinting, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.