Auf der Suche nach dem nächsten Marvel? Jensen Huang hat bereits auf einer Folie Hinweise gegeben

Der folgende Gastbeitrag stammt von Ziven.io, einer Informationsplattform für öffentliche Märkte, die Daten zu Unternehmen bereitstellt, die in den Bereichen Bitcoin-Mining, künstliche Intelligenz und Krypto-Treasury-Strategien tätig sind. Ursprünglich veröffentlicht am 18. Juni 2026 von Cindy Feng.

Seit Jensen Huang auf der Computex-Bühne stand und Marvell als „das nächste Billionen-Dollar-Unternehmen“ bezeichnete, hat MRVL nicht mehr zurückgeschaut. Eine Aktie, die noch im April zwischen 50 und 100 Dollar gehandelt wurde, liegt nun bei rund 300 Dollar, mit einem Allzeithoch von etwa 316 Dollar und einem Gewinn von rund 241 % seit Jahresbeginn. Ein Satz von Jensen, und ein Unternehmen wird um eine Viertelbillionen Dollar neu bewertet.

Kein Wunder, dass nun eine neue Strategie Einzug gehalten hat: alles, was Jensen sagt, genau unter die Lupe nehmen, den nächsten Namen finden, den er segnen wird, und reich werden.

Ich verstehe diesen Impuls, aber wenn man sich Jensens gesamte Keynote anhört, wird klar, dass die meisten Menschen auf das Falsche achten. Jensen hat nicht einfach nur einen heißen Namen in den Raum geworfen, sondern eine vollständige Roadmap dargelegt, wie eine KI-Fabrik tatsächlich aufgebaut wird – Schicht für Schicht, Unternehmen für Unternehmen. Diese Roadmap ist das, was man wissen muss, denn sie funktioniert auch noch lange, nachdem der Hype abgeklungen ist. Ich werde euch durch diese spezielle Folie führen, aber lasst uns zunächst mit dem Teil beginnen, der viele Leute verwirrt hat.

RTX, DGX, DSX: Arbeiter, Team, Fabrik

Jensen hat die Marken von NVIDIA in drei Ebenen unterteilt, von denen jede eine größere Einheit darstellt als die vorherige:

• RTX ist die GPU, der Arbeiter. Der Chip, der die eigentliche Rechenarbeit leistet. Ein Paar Hände.
• DGX ist das System, das Team. Verbindet man eine ganze Reihe dieser Chips zu einer einzigen Maschine, erhält man ein DGX. Eine Mannschaft, die als eine Einheit agiert.
• DSX ist die Infrastruktur, die Fabrik. Das Gebäude, in dem diese Teams arbeiten, sowie die Stromversorgung, die Kühlung, das Netzwerk und die Software, um Tausende von ihnen rund um die Uhr am Laufen zu halten.

Von RTX und DGX hast du wahrscheinlich schon gehört. DSX ist das Neue, und es lohnt sich, es zu verstehen, denn hier hört NVIDIA auf, dir einen Chip zu verkaufen, und fängt an, dir eine Möglichkeit zu verkaufen, die gesamte Anlage aufzubauen.

Was DSX eigentlich ist

In Jensens Worten ist DSX „ein Entwurf, ein Referenzdesign für den Aufbau und Betrieb von KI-Fabriken mit maximaler Effizienz und Rentabilität“. Einfacher ausgedrückt: Es ist ein Rezept und ein Toolkit, um eine Rechenleistung von einem Gigawatt in Betrieb zu nehmen und rentabel zu halten. NVIDIA hat sogar die einzelnen Komponenten des Toolkits benannt: einen digitalen Zwilling, um die gesamte Fabrik zu entwerfen und zu testen, bevor auch nur ein einziges Rack ausgeliefert wird (DSXSim), ein Betriebssystem, um sie zu betreiben, sobald sie in Betrieb ist (DSX OS), sowie Tools, um mehr GPUs bei gleichem Strombudget unterzubringen und flexibel auf das Stromnetz zu reagieren (DSX Max LPS, DSX FLEX). Das Versprechen lautet, dass noch vor Ende dieses Jahrzehnts 100 Gigawatt dieser Fabriken ans Netz gehen und dass die mit DSX gebauten Anlagen kostengünstiger betrieben werden und das Stromnetz schonender belasten. Das klingt alles nach etwas, das NVIDIA Ihnen selbst verkaufen würde. Das ist jedoch nicht der Fall.

Kein einzelnes Unternehmen kann eine komplette KI-Fabrik bauen

Eine KI-Fabrik mit einer Leistung von einem Gigawatt ist laut Jensen mittlerweile ein Projekt im Wert von 30 bis 100 Milliarden Dollar. Bei dieser Größenordnung handelt es sich nicht mehr um einen Serverraum, sondern um eine Infrastruktur in der Größenordnung einer Raffinerie oder eines Kraftwerks.

NVIDIA kann so etwas nicht alleine bauen. Das Unternehmen gießt keinen Beton, verlegt keine Hochspannungsleitungen, stellt keine Kältemaschinen her und verhandelt nicht mit dem örtlichen Energieversorger. Und man kann diese Komponenten nicht nach und nach zusammenfügen, denn die Chips, die Racks, das Netzwerk, die Stromversorgung und die Kühlung müssen von Anfang an gemeinsam konzipiert werden. Jede Stunde, in der die Fabrik stillsteht, bedeutet Umsatzverlust, daher muss ein so kostspieliges Projekt auf Anhieb funktionieren.

Deshalb hat NVIDIA das Vernünftige getan: Das Unternehmen hat den Bauplan veröffentlicht und eine Koalition von Partnern zusammengestellt, um alle Bereiche abzudecken, die es nicht selbst abdeckt. Diese Koalition hat einen Namen, das „AI Factory Ecosystem“, und Jensen hat die gesamte Liste auf einer einzigen Folie zusammengefasst.

Die Landkarte: Wer baut eigentlich eine KI-Fabrik?

Die meisten dieser Unternehmen sind privat oder im Ausland börsennotiert, aber es gibt dennoch zahlreiche in den USA notierte Firmen. Ich habe eine Tabelle erstellt, um alle börsennotierten Namen aus der Karte aufzulisten. Die letzte Spalte enthält meine grobe Einschätzung, inwieweit das Geschäft jedes einzelnen Unternehmens tatsächlich vom Ausbau der KI abhängt, denn auf der Folie zu stehen (was Marketingzwecken dienen könnte) und tatsächlich davon beeinflusst zu werden, sind zwei ganz unterschiedliche Dinge.

Bitte beachten Sie, dass OTC- oder im Ausland notierte Unternehmen in der Tabelle nicht berücksichtigt sind. Wenn Sie die vollständige CSV-Liste wünschen, schreiben Sie mir einfach eine Nachricht, und ich schicke sie Ihnen zu. Außerdem sind einige Unternehmen noch nicht börsennotiert, planen aber einen Börsengang, wie beispielsweise Lambda (USA), Nscale (Großbritannien), Firmus (Australien) und Yotta (Indien).

Wichtiger Hinweis

Man muss sich bewusst sein, dass ein Logo zwar anzeigt, dass ein Unternehmen beteiligt ist, aber nicht verrät, ob diese Beteiligung wesentlich ist. Bei CoreWeave oder Vertiv macht die Nachfrage nach KI-Fabriken im Wesentlichen das gesamte Geschäft aus. Bei Caterpillar oder National Grid handelt es sich um einen winzigen Teil eines weitaus größeren Geschäfts, der den Aktienkurs kaum beeinflussen wird. Die Zeilen mit der Bewertung „Hoch“ bieten Ihnen gleichermaßen Dynamik und Volatilität. Die Zeilen mit der Bewertung „Niedrig“ stehen für stabilere Unternehmen, deren Verbindung zum KI-Ausbau nur sehr gering ist.

Abschließende Gedanken

Vielleicht wird einer dieser Titel zum nächsten Marvell, vielleicht auch keiner. Das kann ich anhand einer Folie nicht beurteilen, und dem Logo hinterherzujagen, von dem man hofft, dass Jensen es als Nächstes segnet, gleicht eher einem Ratespiel als einer Strategie.

Der dauerhafte Wert liegt hier in der Übersicht sowie in einer präziseren Fragestellung, die man dabei berücksichtigen sollte. Für jeden Titel in dieser Tabelle gilt: Wie viel seines Geschäfts hängt tatsächlich vom Ausbau der KI ab? Wie viel Preissetzungsmacht besitzt die jeweilige Ebene? Reine KI-Unternehmen, diversifizierte etablierte Unternehmen und Rohstoffanbieter weisen definitiv unterschiedliche Hebelwirkungen und Risikoprofile auf.

Eines bleibt unverändert: Jeder Hyperscaler-Deal, von dem Sie lesen werden, jede Schlagzeile über ein „X-Gigawatt-Rechenzentrum“ hängt stillschweigend davon ab, dass dieser gesamte Stack realisiert wird. Jemand entwirft ihn, jemand baut ihn, jemand versorgt ihn mit Strom, jemand kühlt ihn, jemand stellt die Server in die Racks, jemand betreibt ihn. Diese Grafik ist die Besetzungsliste. Wählen Sie eine Ebene aus, die Sie interessiert, und wägen Sie deren Risiko gegen die Preisgestaltungsmacht ab, über die sie verfügt. Hier beginnt die eigentliche Arbeit. Die Übersicht sagt Ihnen nicht, was Sie kaufen sollen, aber sie ist ein Rahmen, auf den Sie zurückgreifen können.