Update: Nvidia investiert deutlich weniger in OpenAI als geplant

(Source: freepik / freepik.com)

(Source: freepik / freepik.com)

Update vom 06.03.2026: Das Investment von Nvidia in das KI-Unternehmen OpenAI ist zwar noch immer gigantisch, fällt aber offenbar doch wesentlich kleiner aus als ursprünglich angegeben. Statt 100 Milliarden US-Dollar plant Nvidia neu eine Finanzspritze von 30 Milliarden US-Dollar. Dies berichtet "Reuters" unter Berufung auf Aussagen des Nvidia-CEOs Jensen Huang während einer Telefonkonferenz für Investoren und Medien.

Dieses 30-Milliarden-Dollar-Investment ist bereits seit Ende Februar bekannt, als OpenAI auch Zusagen von Softbank und Amazon bekanntgab.

Die Möglichkeit, 100 Milliarden US-Dollar zu investieren, stehe wohl nicht mehr zur Debatte, zitiert "Reuters" den Nvidia-Chef weiter. Huang begründe dies mit OpenAIs Plänen, an die Börse zu gehen. Aus dem gleichen Grund deutete der CEO an, dass die 30 Milliarden US-Dollar die letzte Investition dieser Art in OpenAI sein könnte.

Gleiches gilt übrigens auch für OpenAI-Rivale Anthropic. Hier will Nvidia 10 Milliarden US-Dollar investieren. Auch Anthropic strebt den Börsengang an. Die von Nvidia geplante Finanzspritze von 10 Milliarden US-Dollar könnte demnach die letzte für Anthropic gewesen sein, wie Huang laut "Reuters" hinzufügte.

Originalmeldung vom 23.09.2025:

Nvidia investiert rund 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI

Die Tech-Riesen Nvidia und OpenAI verstärken ihre geschäftlichen Beziehungen. Im Rahmen einer strategischen Partnerschaft investiert der GPU-Hersteller bis zu 100 Milliarden US-Dollar in den KI-Anbieter, wie die beiden Unternehmen mitteilen. Ziel der Transaktion sei es, OpenAI's künftige KI-Infrastruktur aufzubauen, "um die nächste Generation von Modellen auf dem Weg zur Einführung von Superintelligenz zu trainieren und zu betreiben".

Im Rahmen der Partnerschaft ist Nvidia nicht nur Geldgeber, sondern, wenig erstaunlich, auch Ausrüster: Die beiden Partner sprechen von einer geplanten KI-Infrastruktur auf Basis von Nvidia-Systemen mit einer Leistung von "mindestens 10 Gigawatt", was "Millionen von Nvidia-GPUs" entspreche. Der Aufbau der Infrastruktur erfolgt schrittweise. Das erste Gigawatt werde voraussichtlich in der zweiten Jahreshälfte 2026 online sein, heisst es in der Mitteilung.

Die Partnerschaft, deren Details laut Mitteilung noch geregelt werden müssen, verbindet "zwei KI-Titanen", wie die Nachrichtenagentur "Reuters" schreibt. Nvidia erhalte für sein investiertes Kapital OpenAI-Aktien ohne Stimmrecht, heisst es im Bericht unter Berufung auf eine anonyme Quelle. OpenAI wiederum werde das erhaltene Kapital für den Erwerb von Nvidias KI-Chips nutzen.

Gänzlich neu ist die Zusammenarbeit der beiden Unternehmen nicht. So belieferte Nvidia OpenAI schon vor der Partnerschaft mit KI-Prozessoren und gehörte auch zum Investorenkreis. Aufhorchen lässt aber die Summe der jetzt angekündigten Investition. Gegenüber "Reuters" kommentiert der auf Kartellrecht spezialisierte Anwalt Andre Barlow: "Der Deal könnte die wirtschaftlichen Anreize für Nvidia und OpenAI verändern, da er möglicherweise das Chip-Monopol von Nvidia mit der Software-Führerschaft von OpenAI festigen könnte. Dies könnte es für Nvidia-Konkurrenten wie AMD im Chip-Bereich oder OpenAI-Konkurrenten im KI-Bereich potenziell schwieriger machen, zu wachsen." Ob die US-amerikanischen Wettbewerbshüter Einwände gegen die Partnerschaft erheben, wird sich zeigen müssen. Unter der aktuellen Regierung, heisst es bei "Reuters", verfolge die entsprechende Behörde eine weniger strenge Linie als unter der vorangehenden.

Übrigens gab OpenAI schon Ende 2024 bekannt, an eigenen KI-Chips zu arbeiten. Das entsprechende Projekt läuft mit den Partnern Broadcom und TSMC. Laut den von "Reuters" zitierten Experten dürfte OpenAI das Projekt auch nach Abschluss der Vereinbarung mit Nvidia weiter verfolgen.

Nicht 100, aber noch immer 5 Milliarden Dollar will Nvidia übrigens in Intel investieren. Das Unternehmen sichert sich damit vier Prozent an Intel. Gemeinsam wollen die Chip-Hersteller neue Prozessoren für Rechenzentren und PCs entwickeln, wie Sie hier lesen können.