Nvidias vier bis sechs Wochen dauernde Produktveröffentlichungen sind keine Veränderung im Softwarebereich – sie unterstützen vielmehr die Hardware, die um 117% gewachsen ist.

Die Zahl, die in den Headlines von Nvidia diese Woche eine Rolle spielt, ist nicht die Gewinnmarke. Es handelt sich dabei um einen Zeitplan für die Veröffentlichungen. Laut Berichten hat Nvidia…Der Releasezyklus des KI-Modells wurde von 6–8 Monaten auf 4–6 Wochen verkürzt.Und das Gerät, das diese Aussage untermauert, ist der Nemotron 3.5 Lightning – ein Modell mit offenem Gewicht.Startet am 11. August – wird mit einer einzigen GPU betrieben.Es ist auf Laptop- oder Desktop-Besitzersystemen verfügbar und jede Unternehmung kann es kostenlos herunterladen, anpassen und einsetzen.

Für einen Investor ist die unmittelbare Frage, ob dies ein Zeichen dafür ist, dass Nvidia zu einem Unternehmen für KI-Modelle wird – eine Art „Software-Pivot“, der den Wert des Aktienkurses beeinflussen könnte. Die eigenen Zahlen für diese Woche geben jedoch eine andere Antwort. Die Modelle sind kostenlos, erzeugen keine direkten Einnahmen und dienen nur dazu, das Produkt selbst zu verkaufen.

Was die eigentliche Cadence ist

Software – nicht Silizium. Was sich beschleunigt, sind die Nemotron-Modelle der offenen Gewichtsklasse. Nvidia erhebt keine Gebühren dafür. Die Veröffentlichungssequenz ist wirklich schnell: Die Nemotron 3-Familie umfasst Modelle der Größen Nano, Super und Ultra – mit etwa 30, 100 und 500 Milliarden Parametern.Ankunft: 15. Dezember 2025Eine Welle…Offene Modelle in den Familien Nemotron, Cosmos, Alpamayo und IsaacIm frühen Januar folgten weitere Produkte auf den Markt. Nvidia erweiterte diese Produktlinien und startete neue Produkte.Die Nemotron Coalition mit den Laboren Mistral, Perplexity und Cursor im März.Nemotron 3.5 Lightning wurde am 11. August geliefert.Der Nemotron 4 – mit mindestens einem Trillion Parametern – wird bereits Ende des Herbsts 2026 entwickelt..

Der Blitz ist das strategische Markierungsmerkmal. Es handelt sich um Nvidias erste Open-Source-Modell.Seitdem hat Jensen Huang ab Ende Juli öffentlich die Open-Weight-AI-Technologie unterstützt.WennSein erster Beitrag auf X führte zu einer gemeinsamen Erklärung.– Unterschrieben von:Mehr als 150 UnternehmenInklusive Microsoft, Meta und IBM – sie argumentieren, dass die Beschränkung offener Modelle die AI-Führungsposition der USA schwächen würde. Innerhalb weniger Wochen war das Modell frei verfügbar.

Jede Veröffentlichung in dieser Reihenfolge ist kostenlos. Die Abfolge der Veröffentlichungen ist keine Einnahmequelle – sie ist einfach eine Art „Bewegung“.

Warum die freie Veröffentlichungsrate für die Gewinnmaschine wichtig ist

Der Prozess besteht darin, Anforderungen zu schaffen. Huang beschreibt den Mechanismus direkt:Free AI sollte für die Hardware sehr vorteilhaft sein.Free AI sollte sich als großartig für die Entwicklung von Chips erweisen. Free-Modelle senken die Kosten der Entwicklung von AI, sodass Unternehmen die Modelle weiter optimieren und Nutzung finden können. Das Beispiel von Nvidia ist sehr aufschlussreich:CodeRabbit trainiert einen Routing-Agenten für 85 Dollar.In etwa zwei Stunden mit einem einzigen H100.

Zwei Aspekte zeigen die Richtung dieser Nachfrage. Erstens wird sogar das leichte „auf einem Laptop betriebene“ Modell in Nvidias Hardware-Sprache aufgeführt – in der Gewinnberichtserstattung wird das Lightning-Modell als eines der offenen Modelle aufgeführt.Optimiert auf den RTX- und DGX-PlattformenIm Edge-Segment. Zweitens: Am selben Tag, als Nvidia das NeMo Switchyard veröffentlichte – ein Open-Source-Router, der jeden Befehl an das günstigste geeignete Modell sendet – kann man es auch als eine Art Untergrabung der eigenen GPU-Nachfrage betrachten. Wenn man es negativ interpretiert, dann bedeutet das, dass Nvidia die Kosten für die GPU verringert – und somit die Anzahl der benötigten GPU reduziert. Wenn man es jedoch positiv sieht, dann bedeutet das, dass kostengünstige KI-Lösungen die Gesamtzahl der Arbeitslasten erhöhen – und alle diese Arbeitslasten werden weiterhin auf beschleunigter Siliziumtechnologie ausgeführt.

Der echte Buchhaltungsauszug, eine Woche später

Das ist das Rahmenwerk für die tatsächlichen finanziellen Entwicklungen dieser Woche. Am 26. August berichtete Nvidia über einen Rekord zweiten Quartal: Umsatz von 96,2 Milliarden US-Dollar – ein Anstieg von 18 Prozent im Vergleich zum Vorjahr und 106 Prozent gegenüber dem Vorquartal.Über den von Analysten erwarteten Wert von 92,2 Milliarden DollarDie EPS nach Nicht-GAAP-Basis beträgt 2,22 Dollar, während die geschätzten Werte 2,10 Dollar waren. Der Bereich Data Center macht 89,0 Milliarden Dollar aus – ein Anstieg von 117% im Vergleich zum Vorjahr. Dieser Bereich entspricht etwa 92,5% des gesamten Unternehmensumsatzes. Der Bruttomarge lag sowohl nach GAAP- als auch nach Nicht-GAAP-Basis bei 75,0%. Das Unternehmen schätzt, dass es in dem nächsten Quartal etwa 108 Milliarden Dollar Umsatz erzielen wird.Der Aktiewert stieg in der folgenden Sitzung um mehr als 6%..

Das Modell der Cadence hat keine einzelnen Posten in diesem Bericht. Was es jedoch fördert, das gibt es.

Diese Woche wurde außerdem das „Leitungsnetzwerk“ hinzugefügt – dieses Netzwerk ermöglicht die Implementierung von Open-Model-Lösungen in einer Nvidia-Infrastruktur. Berichten zufolge hat Nvidia zugestimmt…Kaufen Sie Hugging Face für 12,9 Milliarden Dollar.– Der Datenbanken-Store, in dem die offenen Modelle heruntergeladen werden. Zusammen mit der Umsatzteilung-Vorlage begann Nvidia Ende Juli damit, diese Modelle zu verbreiten.Start-ups erhalten Zugang zu Hardware, während Partner einen Anteil der Cloud-Umsätze erhalten.– Die Form ist vollständig fertig. Geben Sie die Modelle weg – besitzen Sie den „Hub“, an dem die Welt sie sammelt – und nehmen Sie einen Anteil von der Energie, die sie verbrauchen.

Wo das „Bear Case“ existiert

Das Risiko liegt nicht im Ausgabenbetrag. Die kostenlosen Modelle sind lediglich ein kleiner Fehler gegenüber dem freien Cashflow von etwa 127 Milliarden Dollar für die vergangenen zwölf Monate. Das Risiko ist, dass die kostengünstigen, effizienten Modelle auf billigerem, nicht-Nvidia-Silikon so gut funktionieren, dass die Nachfrage nach diesen Modellen den Gewinn nicht mehr generiert. Das ist das Problem, das Investoren bezüglich „billigen KI-Modellen“ haben – und die Zahlen zeigen, dass die Einnahmen aus den Data-Center-Produkten um 117% im Vergleich zum Vorjahr gestiegen sind.

Die Signale, die die Ergebnisse verändern könnten, sind konkret. Wird der Nemotron 4 in diesem Herbst rechtzeitig eintreffen? Werden die von Nvidia angebotenen Enterprise-Agent-Versionen tatsächlich angenommen – die ersten Anwender gehören zu diesenjenigen.Cadence, Siemens, Dassault Systèmes und Synopsys– Kann dies zu messbaren Ergebnissen und einem Wachstum in der Netzwerkverbindung führen? Fördert die Effizienz durch Router das Gesamtvolumen der Token auf Nvidia-GPUs – oder verringert sie lediglich die Kosten pro Anfrage?

Für den Moment ist die 4- bis 6-Wochen-Zyklus keine neuartige Geschäftsmöglichkeit. Es handelt sich dabei um eine Marketingstrategie für eine Maschine, deren Wachstum um 117% gestiegen ist. Ob Nemotron die Benchmark-Karten gewinnt, ist nicht die Frage der Investoren – sondern ob die kostenlosen Modelle weiterhin die Arbeitslast über Nvidias eigene Chips tragen können.