Die Halbleiterindustrie ist bekannt für ihre Boom-und-Bust-Zyklen, doch Nvidia-CEO Jensen Huang glaubt nicht, dass ein Abschwung bevorsteht — auch wenn er sich auf Argumente stützte, die historisch zur Rechtfertigung von Blasen herangezogen wurden.

Chipaktien waren zunächst im Zuge des KI-Hypes stark gestiegen, gerieten in den vergangenen Wochen jedoch deutlich unter Druck, da Anleger ihre Sorgen über die Tragfähigkeit massiver Investitionsausgaben erneuerten. Der Ausverkauf erfolgte trotz robuster Gewinne und Prognosen führender Chiphersteller sowie anhaltender Engpässe, die durch eine offenbar unstillbare Nachfrage befeuert werden.

In einem Interview mit Axios-Mitgründer Mike Allen wurde Huang gefragt, ob die Branche auf einen Einbruch zusteuere. Er antwortete: „Nein, nicht für eine Weile.“ Als Allen nachhakte: „Also ist dieses Mal anders?“, machte sich Huang die Formulierung zu eigen.

„Dieses Mal ist es anders, weil dies nicht nachfragegetrieben ist“, sagte Huang. „Dieses Mal ist es anders, weil es nicht saisonal ist. Nicht nachfragegetrieben bedeutet: nicht von saisonaler Nachfrage getrieben. Dies ist industriell getrieben, das heißt, die grundlegende Technologie von Computern verändert sich.“

Er fügte hinzu, die Welt benötige eine völlig neue Infrastrukturschicht — KI —, die wiederum Chips erfordere. Seiner Schätzung nach muss die Branche in den nächsten zehn Jahren um das Fünf- bis 10-Fache wachsen, um diesen Bedarf zu decken.

Ein solcher Optimismus ist vom CEO des führenden Anbieters von KI-Chips vielleicht nicht überraschend. Nvidia kontrolliert schätzungsweise 80% oder mehr des Marktes für KI-Chips, eine Position, die durch die weit verbreitete CUDA-Softwareplattform gestärkt wird, die inzwischen tief in KI-Entwicklungsabläufe eingebettet ist. Auffällig ist jedoch Huangs ausdrückliche Zustimmung zu „Dieses Mal ist es anders“ — einer Formulierung, die historisch verwendet wurde, um zu argumentieren, außergewöhnliche Gewinne könnten entgegen fundamentaler Daten oder Logik weiter anhalten, am bekanntesten während der Dotcom-Blase. Auch diese Ära war von einem massiven Infrastrukturausbau geprägt, als Telekommunikationsunternehmen Tausende Meilen Glasfaserkabel verlegten, von denen ein großer Teil jahrelang ungenutzt blieb, bevor die Nachfrage schließlich aufholte. Der Ausdruck ist inzwischen so berüchtigt, dass er weithin als Warnsignal gilt, sobald er in optimistischen Prognosen auftaucht — nicht unähnlich der berüchtigt verfrühten Erklärung „mission accomplished“.

Unterdessen geben Hyperscaler jährlich Hunderte Milliarden Dollar an Investitionsausgaben aus, um KI-Infrastruktur so schnell wie möglich aufzubauen. Während diese Unternehmen ihre Investitionsausgaben früher aus ihren enormen Cash-generierenden Geschäftsbereichen finanzierten, reicht dieser Ansatz inzwischen nicht mehr aus. Selbst Alphabet hat einen negativen Cashflow verzeichnet, und infolgedessen greifen Technologieriesen zunehmend auf die Ausgabe von Schuldtiteln zurück.

Mehrere der größten Kunden von Nvidia entwickeln zudem eigene maßgeschneiderte KI-Chips — Google mit seinen Tensor Processing Units, Amazon mit seinen Trainium- und Inferentia-Beschleunigern, Microsoft mit seinem Maia-Chip und Meta mit seinem MTIA —, auch wenn Nvidias CUDA-Softwareökosystem weiterhin einen bedeutenden Wettbewerbsvorsprung darstellt.

Auf die Frage, ob er besorgt sei, dass Nvidias Kunden den Anleihemarkt anzapfen, um seine Chips zu kaufen, sagte Huang, er mache sich keine Sorgen, und verwies erneut auf den breiteren Wandel im Computing.

„Diese Zukunft ist also eine völlig neue Art des Rechnens, die sich grundlegend von der Vergangenheit unterscheidet, und wir brauchen viel mehr Computer“, erklärte er.

Huang merkte außerdem an, dass KI für Unternehmen wie Anthropic bereits profitabel sei, insbesondere da Kunden den Nutzen von KI-Agenten entdeckten. KI befinde sich nun an einem Wendepunkt, sagte er, an dem die Technologie weiter ausgebaut werden müsse, während sie Gewinne erwirtschafte und die Produktivität steigere.

Er räumte ein, dass eine Blase irgendwann platzen werde, bestand jedoch darauf, dass dies angesichts der noch frühen Phase des KI-Ausbaus nicht in absehbarer Zeit geschehen werde. Darüber hinaus argumentierte er, dass das begrenzte Angebot an Chips, Flächen, Strom und Bauarbeitern — das ein noch schnelleres Wachstum bremst — tatsächlich vorteilhaft sei, weil es den Zeitpunkt verzögere, an dem das Angebot die Nachfrage übersteigt.

Der von ihm angesprochene Stromengpass verweist auf eine umfassendere Herausforderung: Rechenzentren stehen bereits für schätzungsweise 1 bis 2% des weltweiten Stromverbrauchs, und der Energiebedarf von KI-Arbeitslasten ist deutlich höher als der traditioneller Rechenprozesse.

„Wir sind im Grunde in jede einzelne Richtung, auf jede einzelne Weise eingeschränkt“, sagte er. „Diese Einschränkung ist gut. Diese Einschränkung bremst das System. Dadurch haben wir also reichlich Zeit, diese Infrastruktur aufzubauen.“

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com.