NVIDIA behauptet seine Dominanz im chinesischen KI-Markt trotz Rivalen

Chinas Wettlauf um die Vorherrschaft in der Künstlichen Intelligenz beschleunigt sich, doch eines ist klar: NVIDIA bleibt der unangefochtene Maßstab im GPU-Markt. Trotz Pekings milliardenschwerer Investitionen in eigene Halbleiterlösungen und der verschärften Exportkontrollen aus Washington zeigen Broker-Analysen, dass chinesische Firmen weiterhin massiv auf NVIDIA-Hardware angewiesen sind.

Damit wird deutlich, wie schwer es ist, eine über Jahrzehnte gewachsene Hard- und Software-Ökosphäre zu ersetzen.

Im Zentrum steht die Chipproduktion selbst. SMIC versucht, den 7-nm-Prozess zu stabilisieren, kämpft aber mit Erträgen und Kapazitäten. Huawei wirbt mit dem Ascend 910C als eigenem Superchip, doch viele der zugrundeliegenden Dies stammen indirekt von TSMC in Taiwan. Diese Abhängigkeit zeigt, wie kreativ chinesische Unternehmen Sanktionen umgehen – und gleichzeitig, wie verwundbar sie bleiben.

Besonders spannend ist die Rolle der Cloudanbieter. Chinesische CSPs entwickeln immer neue Wege, um über Umwege an GPUs von NVIDIA zu gelangen. In den USA reagiert die Politik: Der Remote Access Security Act soll den Zugriff über Cloud-Dienste einschränken und damit eine weitere Lücke schließen. Das zeigt, dass es nicht nur um Hardwarekontrolle geht, sondern auch um die Regulierung des Zugangs und der Software.

NVIDIA selbst reagiert flexibel. Mit dem speziell für China entwickelten B40-GPU bringt das Unternehmen ein Produkt auf den Markt, das die Exportvorgaben erfüllt und trotzdem konkurrenzfähig bleibt. Selbst die ältere H20-Reihe, die Washington wieder freigegeben hat, stößt inzwischen in Peking auf Skepsis – der Ruf nach Autarkie wird lauter. Doch der Hunger nach NVIDIA bleibt ungebrochen. Ein Grund: das CUDA-Ökosystem, das Entwicklern und Forschern eine Stabilität bietet, die chinesische Alternativen bislang nicht erreichen.

Natürlich gibt es auch Fortschritte im Inland. Alibaba baut an einer eigenen GPU, und Cambricons Siyuan 590 sorgt für einen wahren Börsenhype. Doch in Sachen Clusterleistung und NVLink-Integration können die lokalen Chips nicht mithalten. CUDA bleibt der Joker, den NVIDIA konsequent ausspielt. Dass DeepSeeks neues Modell DeepGEMM im Februar 2025 in CUDA geschrieben und auf NVIDIA-Hardware trainiert wurde, ist sinnbildlich – auch wenn chinesische Anbieter versuchen, FP8-basierte Varianten zu implementieren.

Technische Schwächen treten ebenfalls zutage. Huaweis CloudMatrix 384 kombiniert hunderte Ascend-Chips, unterstützt FP8 aber nicht nativ. Dabei spart dieses Format enorme Mengen an Speicher und ist für die nächste Generation großer Modelle entscheidend. Huaweis Übersetzungs-Tool ist umständlich und ineffizient – eine Notlösung, die nicht mit der nahtlosen Performance von NVIDIA mithalten kann.

Ein weiterer Trumpf: die RTX Pro 6000D-Systeme, basierend auf dem B40. Da sie keine HBM-Speicher nutzen und primär für Inferenzaufgaben gedacht sind, benötigen sie keine zusätzliche Lizenz. Analysten erwarten, dass diese Systeme in China reißenden Absatz finden – leistungsfähig genug und gleichzeitig regelkonform.

Gleichzeitig treibt Peking seine Vision der Selbstversorgung voran. Milliarden fließen in Fabriken, Cloud-Rechenzentren und Start-ups. Doch das Paradox bleibt: Je stärker China auf Unabhängigkeit drängt, desto klarer zeigt sich NVIDIAs Dominanz. Für Entwickler, Forscher und Unternehmen gilt: Wer ernsthaft im KI-Bereich mitspielen will, kommt an NVIDIA nicht vorbei.

Unterm Strich: Lokale Alternativen gewinnen an Boden, aber in puncto Reife, Cluster-Performance und Entwicklervertrauen ist NVIDIA noch immer meilenweit voraus. Trotz geopolitischer Spannungen bleibt das Unternehmen der Maßstab für KI-Hardware in China.