Huang Renxun: Nvidia hat bereits AGI erreicht!

Bericht von Xinzhiyuan 

Während des jüngsten Earnings Calls rief Jensen Huang aus: Nvidia hat AGI bereits realisiert!

Im Anschluss machte er eine erstaunliche Prognose –

Die Nvidia der Zukunft könnte nur 40.000 menschliche Mitarbeiter benötigen, die gleichzeitig 400.000 oder sogar 4 Millionen rund um die Uhr arbeitende AI Agents dirigieren!

Was bedeutet es, wenn Nvidia zuerst AGI realisiert?

Nvidia besitzt bereits die größte Rechenkapazität der Welt. Nach der Realisierung von AGI ist ein einzigartiger „Rechenkraft-fördert-Forschung“-Graben vollständig ausgehoben.

Sobald AGI recursive self-improvement (RSI) freischaltet, bedeutet das, dass Nvidia intern Millionen von AI Agents als Superwissenschaftler-Armee inkubiert.

Diese Armee wird sich selbst fördern, die nächste Generation extrem fortschrittlicher GPU-Architekturen automatisieren und sogar CUDA-Code neu schreiben.

Dieses „Linkes Bein hebt rechtes Bein“ Upgrading erzeugt einen Dimensionssprung, der Nvidia beispiellosen Monopolprofit bringen wird. Da die Lieferkette der physischen Welt fest abgeriegelt ist, werden die meisten Wettbewerber ausgeschlossen.

Am Ende wird Nvidia nicht nur den Großteil der globalen effektiven „AI-Arbeitskraft“ monopolisieren, sondern auch die lukrativsten Monopolgewinne für den Übergang zu einer siliziumbasierten Zivilisation einfahren!

Im Tech-Bereich bedeutet AGI, dass KI in nahezu allen wirtschaftlich relevanten Jobs genauso gut oder besser als Menschen abschneidet.

In den letzten Jahren haben zahlreiche Tech-Giganten erbittert darum gekämpft, „wer zuerst die Schwelle von AGI berührt“.

Jedoch sagte Jensen Huang während des Earnings Calls am Mittwoch, als er nach der AGI-Verfolgung von OpenAI und anderen gefragt wurde, ganz ruhig:

Das war nicht das erste Mal, dass er dies sagte. Im Lex Fridman Podcast im März äußerte er dies bereits offen.

Doch diesmal verkündete er nicht nur diesen Meilenstein, sondern ließ auch deutliche Worte folgen.

Jensen Huang betonte unverblümt:Weiter an „Was ist AGI überhaupt“ und „Welche Standards gelten für AGI“ festzuhalten, habe keinerlei Bedeutung mehr.

Warum?

Weil es im gesamten Tech-Bereich keinen einheitlichen Konsens über „Intelligenz“ gibt – geschweige denn über die Messung von AGI.

Es ist so, als würde jeder auf eine Ziellinie zulaufen, aber niemand weiß, wie diese aussieht. Sich nun weiter über wackelige Definitionen zu streiten, wäre reine Zeitverschwendung.

Was Jensen Huang tatsächlich begeistert – und der Menschheit Anlass zur Vorsicht gibt – ist der grundlegende Wandel der KI-Fähigkeiten.

Laut neuesten Daten hat Nvidias Avo-Architektur im langfristigen Autonomie-Test ARC-AGI-3 bereits eine perfekte Bewertung von 100% erzielt!

Diese Bestnote ist bedeutend. Der ARC-Test wurde vom Keras-Gründer François Chollet entwickelt und gilt als „stärkster Intelligenztest“ im KI-Bereich.

Er richtet sich gezielt gegen die Schwäche von Modellen beim „Auswendiglernen“ und verlangt von KI, dass sie beinie gesehenen, ohne jegliche historische Daten konfrontierten Logikrätseln mit extrem wenigen Beispielen menschenähnliche abstrakte Schlussfolgerungen zeigt.

Früher scheiterten sogar OpenAI und Googles stärkste Modelle, eine Genauigkeit über 50% war äußerst schwierig.

Doch Nvidias Avo-Architektur erzielte nicht nur die 100%-Bestnote, sondern bestand den Test rein im zero-shot-Modus, durch autonome Schlussfolgerung in allen 183 Aufgaben in 25 öffentlichen Umgebungen, ohne klare Regeln!

Das bedeutet nicht nur, dass Nvidia als erstes Unternehmen weltweit diese Bestmarke erzielte, sondern auch, dass KI endgültig den„Pattern-Matching“-Flaschenhals überwindet und wirklich allgemeine kognitive Fähigkeiten zur Lösung unbekannter komplexer Probleme besitzt.

KI verabschiedet sich vom passiven „Du fragst, KI antwortet“.

Die heutige KI ist ein fortschrittlichesautonomes intelligentes System.

Nach Erhalt einer Aufgabe kann sie eigenständig Schritte zerlegen, diese selbstständig ausführen und nach Abschluss reflektieren, neue Fähigkeiten lernen und ein „rekursives Selbstverbesserungssystem“ erzeugen.

Sie führt Arbeiten aus und lernt dabei, wird immer intelligenter. Das ist für Jensen Huang die eigentliche „AGI-Realität“.

Wer der reinen Testergebnisse nicht traut, wie glaubwürdig ist dann die „AGI-generierte Chipproduktion“ bei Nvidia?

Bei der Computex und GTC Taipei 2026 präsentierte Jensen Huang zusammen mit Cadence den ChipStack AI Super Agent – offiziell gilt dessen Autonomie als Level-5.

Das System verwendet Codex und Nemotron zur Workflow-Orchestrierung, ruft Cadence Xcelium für RTL-Simulationen, Jasper für formale Verifikation auf, und alle Aufgaben laufen in der NVIDIA OpenShell Sandbox.

Offizielle Daten sind beeindruckend: Der typische Verifikations-Zyklus wurde von fünf Wochen auf weniger als einen Tag reduziert, der RTL-Validierungsprozess ist über 40-mal schneller.

Nvidias internes System – „Tausende Ingenieure, Milliarden Rechenstunden pro Jahr, Millionen Tests“ – wird komplett von diesen Agents getragen.

Wenn „AGI realisiert“ nur ein technisches Erdbeben ist, wirkt Nvidias Earnings Report wie ein Schlag der Märkte – alles übertrifft die Erwartungen.

Schlüsseldaten dieses Quartals:

• Umsatz: 96,2 Mrd. USD (Erwartung 92,2 Mrd., +106% vs Vorjahr)

• Datacenter: 89 Mrd. USD (Erwartung 85,8 Mrd., +117%), getrieben durch Hyperscalers (48,7 Mrd.) und Enterprise AI (40,3 Mrd.)

• Nettogewinn: 59,7 Mrd. USD (sagenhafte 62% Nettomarge, +6% ggü Vorjahr)

• Bruttomarge: 75% (Erwartung 75%, +2,5% ggü Vorjahr), Bruttogewinn 72,1 Mrd. USD

• Adjusted EPS: 2,22 USD (Erwartung 2,10 USD, +120% ggü Vorjahr

Bei 91 Tagen entspricht der Umsatz ca. 1,06 Mrd. USD täglich, auch am Wochenende.

Die Prognose fürs dritte Quartal ist spektakulär: Erwarteter Umsatz 108 Mrd. USD!

Das wäre der erste Bruch der 100-Mrd.-Dollar-Grenze in einem Quartal für Nvidia – der Tagesumsatz steigt auf bis zu 1,2 Mrd. USD!

Vor einem Jahr waren führende KI-Labore noch von Venture-Kapital abhängig; heute, wie von SemiAnalysis-Gründer Dylan Patel vorhergesagt, ist KI vom Geldverbrenner zur krassen Geldmaschine mutiert –

Grundkosten für Rechenleistung ca. 10–15 Mio. USD pro Megawatt, daraus werden 50 Mio. bis hunderte Mio. USD Endumsatz gemacht.

Wenn Nvidia und seine wichtigsten Kunden zuverlässig „aus 10 Dollar 100 machen“, besitzen sie absolute „unlimited firepower“ am Markt.

Nvidia tritt nach Amazon, Apple und Alphabet dem „Quartal mit 100 Mrd. Dollar Umsatz“-Club bei

Doch der eigentliche „Kracher“ des Calls kam von CFO Colette Kress: Sie gab ein Jahr vorab die Guidance fürs Geschäftsjahr 2028 bekannt:Erwarteter Umsatzanstieg um ca. 70%! Das gab es nie zuvor bei Nvidia.

Wall Street erwartete bisher nur bescheidene 44% Wachstum.

Was bedeutet das? Basierend auf der aktuellen Konsenserwartung von fast 400 Mrd. Umsatz für dieses Jahr könnte der Gesamtumsatz 2028 auf erstaunliche673 Mrd. USD steigen.

Nvidia würde Apple und Microsoft direkt überholen und wäre Amerikas zweitgrößtes Tech-Unternehmen nach Amazon gemessen am Umsatz.

Jensen Huang fügte noch hinzu:

Mit einer Nettomarge von ca. 65% könnte der Nettogewinn von Nvidia im Geschäftsjahr 2028 bei fast 450 Mrd. USD liegen.

Ein Jahresgewinn, der höher ist als das BIP der meisten Länder der Welt. Man muss sagen, die Vorstellungskraft der Wall Street erreicht nicht mehr das Tempo von Jensen Huangs Einnahmen.

Da die AGI-Definition ohnehin keine Bedeutung mehr hat, was ist die eigentliche Kernrevolution der Technologiebranche heute?

Jensen Huang gibt eine Antwort mit deutlich kapitalistischer Note:

Was bedeutet „generiert Profit bringende Token“?

In der Welt der KI-Modelle ist Token die Grundeinheit der Textverarbeitung.

Früher waren diese Token nur Daten im Labor. Doch jetzt, da KI-Agenten eng an echte Geschäftsprozesse gebunden sind, werden diese Token zu echtem Geschäftswert.

Wenn KI automatisch eine fehlerfreie Backend-Code-Sequenz generiert, bringt der Effizienzgewinn ein profitables Token;

Wenn KI globale Marktdaten in Echtzeit sammelt, im Sekundentakt Investmentstrategien erstellt und damit Trades durchführt, wird bares Geld verdient – absolute Profittoken!

Früher war KI ein Geldgrab. Heute hat sich das verändert.

Jensen Huang erklärt die Logik klar: Mehr Rechenleistung = mehr Token generiert = notwendigerweise mehr Profit.

Deshalb sind die entscheidenden Kennzahlen im KI-Wettkampf jetzt „Token pro Dollar Umsatz“ und „Token pro Watt“.

Deshalb ist es für die Silicon-Valley-Giganten egal, wie AGI heißt – alle gehen All-In. Wie Huang sagt: „Genau auf dieser Stufe sind wir, und darum investiert jeder so massiv.“

Wer die Rechenleistung kontrolliert, besitzt die „Gelddruckmaschine“ der neuen Ära. In dieser Logik hat KI das Produktionsverhältnis grundlegend umgestaltet und ist zum stärksten Motor der Weltwirtschaft geworden.

Nvidias bereits vollständig produziertes und termingerecht ausgeliefertes Vera Rubin-Architektur hebt die Umsatzchance pro GW Datacenter von 18 Mrd. USD (Hopper) auf 40 Mrd. USD, und durch rasche Iteration wandelt sich Nvidia zum effizientesten „Gelddruckmaschinenmotor“ der globalen digitalen Wirtschaft.

Letztes Jahr rangen nur wenige Top-Labore um Infrastruktur; heute erlebt generative KI eine goldene Ära mit Hunderten neuen AI-Laboren, AI-Nationalteams, physischen Roboter-AI, IoT – alle kämpfen um Rechenkapazität.

Basierend auf der starken Autonomie und Selbstentwicklung der aktuellen KI-Agents, macht Jensen Huang folgende Prognose:

Betrachten Sie diese Zahlen sorgfältig. Mensch zu Maschine: 1 zu 10, ja sogar 1 zu 100!

Wie Dylan Patel in seiner Analyse darlegt: Die expansion der Rechenkapazität auf die Zehn-Billionen-Stufe wird eine Kredit-Nachfrage von über 5 Billionen USD im gesamten Ökosystem auslösen.

In den nächsten zwei bis drei Jahren wird das Funktionieren der realen Wirtschaft – steigende Zinsen, der Crash klassischer Value-Aktien als Folge steigender Diskontierung – direkt Produkt der Monopolisierung und Expansion von KI-Rechenleistung sein.

Der Earnings Call im August 2026 wird zweifellos Geschichte schreiben.

Jensen Huang gab KI erneut einen Schub und deckte zugleich die knallharten Karten der KI-Kommerzialisierung auf: Rechenleistung ist Macht, Token ist Reichtum!

In dieser „40.000 Menschen dirigieren 4 Millionen KI-Agenten“-Ära ist Panik sinnlos.

Nur eine Überlebensregel zählt: Entweder man kontrolliert KI – oder wird durch KI ersetzt. 

Redaktion: David