Sieben Jahre Verfügbarkeit: AWS liefert OpenAI NVIDIA GB200/GB300

Amazon und OpenAI setzen auf sieben Jahre Verfügbarkeit: AWS liefert NVIDIA GB200 & GB300 in einem Deal über 38 Mrd. US-Dollar

Im Wettlauf um Rechenleistung zieht OpenAI einen weiteren Joker: Amazon Web Services wird zu einem der primären Compute-Partner. Der neue Mehrjahresvertrag, dessen Volumen auf rund 38 Milliarden US-Dollar über sieben Jahre taxiert wird, sichert der KI-Schmiede Zugang zu großen Pools von NVIDIA-basierter Infrastruktur. Konkret genannt werden die Plattformen GB200 & GB300 – also genau jene Generationen, auf die die Branche beim nächsten Sprung in Training und Inferenz setzt. Laut Zeitplan soll die geplante Kapazität bis Ende 2026 bereitstehen. Das verschafft OpenAI eine belastbare Landebahn für neue Modellgenerationen und Dienste.

Warum AWS? Weil ausgereifte Operativität im Hyperscale-Bereich zum Engpassfaktor geworden ist. AWS betreibt produktive KI-Cluster mit Hunderttausenden Beschleunigern, optimierten Netzwerken, ausgefeilter Orchestrierung sowie Sicherheits- und Compliance-Prozessen, die weltweit standardsetzend sind. Für einen Massenservice wie ChatGPT bedeutet das: planbare Latenzen, hohe Verfügbarkeit – und die Fähigkeit, Lastspitzen ohne Drama abzufedern.

NVIDIA im Mittelpunkt – nicht Trainium

Auffällig ist, was (noch) fehlt: eine klare Verpflichtung zu Amazons eigenen Trainium-Chips. Das Abkommen stellt stattdessen NVIDIAs Stack in den Vordergrund. Das ist weniger Ideologie als Pragmatismus: Rund um CUDA, Bibliotheken, Compiler und Werkzeuge existiert ein Ökosystem, das seit Jahren auf Leistung und Stabilität getrimmt ist. Wer schnell skalieren will, greift zu Bewährtem – und minimiert Integrationsrisiken.

Sieben Jahre in einer Branche, die im Monatsrhythmus rotiert

Ein Siebenjahreshorizont wirkt in KI-Zeitrechnung wie eine kleine Epoche. Genau deshalb ist die Etappierung bis 2026 entscheidend: Rechenzentren brauchen Standorte, Leistung aus dem Netz, Kühlung und Aufbauzeit. In diesem Rahmen können beide Seiten auf neue Hardware-Revisionen reagieren, Software optimieren und die Kostenstruktur laufend trimmen. Je effizienter die Plattform wird, desto besser die Unit Economics für Training und Inferenz.

OpenAIs breiteres Rechenpuzzle

Der AWS-Pakt reiht sich ein in eine Serie von Allianzen: Absprachen mit NVIDIA und AMD auf Siliziumseite, tiefe Integration mit Microsoft, Kontakte zu Broadcom und Oracle. Die Strategie ist klar: Multi-Vendor, Multi-Cloud, maximale Resilienz und Zugriffssicherheit. Wenn Gerüchte über einen möglichen Börsengang jenseits der Billionenmarke stimmen, ist gesicherte Kapazität kein Luxus, sondern strategische Notwendigkeit.

Zwischen Euphorie und Ernüchterung

Nicht alle sehen darin nur Rückenwind. Skeptiker sprechen von einem klassischen Hype-Plateau: Quartalscalls voller „forward-looking statements“, während Margen, Energiekosten und Lieferzeiten den Takt angeben. Strompreise, Netzausbau und Kühlung sind harte Realitäten. Andere kontern: Selbst wenn der Hype abkühlt, bleibt der Automatisierungsdruck. Unternehmen, die Prozesse mit KI beschleunigen und Kosten senken, verschaffen sich Vorteile – die bereits gebauten Rechenzentren würden dann schlicht effizienter ausgelastet statt immer neue zu errichten.

Plattformdynamik & Konkurrenz

Für NVIDIA sind GB200/GB300 im OpenAI-Umfeld ein weiterer Beleg für Plattformschwerkraft. Für AMD ist es gemischt: stark steigender Takt und reifende Software – aber Deals dieser Größenordnung zeigen, wie zäh es ist, einen De-facto-Standard zu verdrängen, wenn Time-to-Train und Entwicklergewohnheiten dominieren. Parallel wachsen Visionen eines „connected Omniverse“, persistenter Simulationen und kollaborativer Arbeitsräume in Echtzeit – Felder, in denen auch Meta und andere Ökosysteme Ambitionen anmelden.

Worauf bis Ende 2026 zu achten ist

• Kapazitätsmeilensteine: Wie schnell AWS GB200/GB300-Cluster liefert – und wie stetig OpenAI sie auslastet.
• Modellkadenz: Ob über größere Kontextfenster hinaus qualitativ neue Fähigkeiten entstehen.
• Unit Economics: Verhältnis von Trainingskosten, Inferenzmargen und Effizienzgewinnen durch Hardware & Software.
• Energie & Standorte: Netzanbindung, Kühlung, Genehmigungen und ESG-Kompatibilität.
• Stack-Mix: Ob und wann Trainium oder andere Beschleuniger ergänzend hinzukommen – als Signal für Portabilität und Toolchain-Reife.

Das Fazit: Der AWS–OpenAI-Pakt ist zugleich bodenständig und kühn. Er sichert knappe Ressourcen, setzt klar auf NVIDIAs Ökosystem und beschleunigt OpenAIs Roadmap. Für Optimisten ist das das Fundament für Systeme, die weniger wie Autovervollständigung und mehr wie kooperative Partner wirken. Für Skeptiker ist es ein kostspieliger Vorgriff auf Erträge von morgen. Sicher ist nur: Bis Ende 2026 müssen die Chips auf dem Tisch liegen – und was OpenAI darauf aufbaut, prägt die Ära.