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29. Okt. 2026
Google bringt seine TPUs über seine Cloud hinaus und erhöht den Druck auf Nvidia
Google sieht, wie sein jahrzehntelanges Chipprojekt zu einem breiter angelegten Cloud-Geschäft wird, während Investoren und Analysten darin eine glaubwürdige neue Herausforderung für Nvidias Dominanz sehen. Die Chance ist beträchtlich, doch die Expansion über Googles Grenzen hinaus schafft auch einen Zielkonflikt zwischen Marktreichweite, Rentabilität und interner KI-Kapazität.
Google begann 2013 mit der Entwicklung von Tensor Processing Units, zunächst um Dienste wie die Suche effizienter zu machen. Jahrelang waren diese maßgeschneiderten Chips vor allem ein interner Vorteil: Kunden, die Googles KI-Angebote kauften, setzten auf einen streng kontrollierten Stack aus Chips, Modellen und Cloud-Infrastruktur.1
Dieses Vorgehen begann sich im zweiten Quartal zu ändern, als Google TPUs für externe Rechenzentren öffnete. Am Dienstag gingen Alphabet und Oracle noch weiter und kündigten an, dass Oracle-Cloud-Kunden ab nächstem Jahr Google-TPUs nutzen können werden — das erste Mal, dass die Chips über die Plattform eines anderen Hyperscalers verfügbar sein werden.2
Der Wandel macht aus Googles internem Siliziumprogramm eine direktere kommerzielle Herausforderung für Nvidia, dessen GPU-Geschäft das jedes Rivalen weiterhin bei Weitem überragt. Nvidia-Chef Jensen Huang hatte die TPU-Bedrohung zuvor abgetan und gefragt: „Ohne Anthropic, warum sollte es überhaupt TPU-Wachstum geben?“1 Doch Googles Kundenliste wird länger. Anthropic hat sich zu enormen Ausgaben für Google-Rechenkapazität verpflichtet und nutzt zugleich Hardware von Amazon, AMD und Nvidia; Berichten zufolge bereitet auch OpenAI den Kauf von TPUs vor. Das sich abzeichnende Bild ist kein umfassender Rückzug von Nvidia, sondern eine Multi-Chip-Strategie, die KI-Unternehmen bei Preis, Leistung und Verfügbarkeit mehr Verhandlungsmacht geben soll.1
Google argumentiert, dass es gerade deshalb einen Kostenvorteil habe, weil es den gesamten Stack kontrolliert. Cloud-Chef Thomas Kurian sagte, dass sich seine KI-Server in weniger als zwei Jahren amortisierten, während Systeme auf Basis von Google-Silizium dies in etwa der halben Zeit täten: „Das liegt daran, dass wir den gesamten Stack optimieren können.“2
Doch der Oracle-Deal legt den schwierigen Teil der Expansion offen. Der Verkauf von Chips außerhalb Googles kann Kunden und Umsatz hinzufügen, doch Analysten schätzen, dass TPU-Verkäufe geringere Margen erzielen als Google Cloud insgesamt. Kurian muss zudem sicherstellen, dass die Nachfrage externer Käufer Googles eigene KI-Ambitionen nicht verdrängt. Finanzchefin Anat Ashkenazi hat signalisiert, dass der größere Umsatzschub durch TPUs erst 2027 erwartet wird — ein Zeitplan, der Google Raum zur Skalierung gibt, Nvidia jedoch Zeit, seine Führungsposition zu verteidigen.2