Nvidias neues Geschäftsmodell: Umsatzbeteiligung statt Chip-Verkauf – Sharon AI und Firmus bauen GPU-Fabriken für 35 Milliarden Dollar

Nvidia ist nicht länger nur ein Chip-Hersteller. Mitte 2026 bot das Unternehmen KI-Cloud-Startups einen neuen Deal an: Nvidia stellt die Grafikprozessoren (GPUs) und die Baupläne für die Fabriken im Voraus zur Verfügung – und erhält dafür über Jahre hinweg eine Beteiligung an jedem Dollar, den der Partner mit KI-Computing einnimmt. Dieses Modell der Umsatzbeteiligung hat bereits namhafte Verpflichtungen von Sharon AI und Firmus Technologies angezogen, die gemeinsam ein Potenzial von mehreren zehn Milliarden Dollar repräsentieren.

Hier ist eine faktenbasierte Aufschlüsselung des Modells, der spezifischen Partnerschaften und ihrer Bedeutung für Nvidias Strategie.

Wie das Umsatzbeteiligungsmodell funktioniert

Im Rahmen des neuen Konzepts geht Nvidia Umsatzbeteiligungs- und Kreditunterstützungsvereinbarungen mit KI-Cloud-Anbietern ein, anstatt GPUs direkt zu verkaufen . Die Struktur besteht aus drei Ebenen:

• Nvidia stellt die Hardware im Voraus – GPUs, Netzwerktechnik und die vollständige Nvidia-DSX-Referenzarchitektur (Data Center AI Factory), einschließlich Flüssigkeitskühlung, Software-Stack und Bauplänen .
• Die Cloud-Partner bauen, betreiben und verkaufen KI-Computing-Dienste an ihre Kunden .
• Nvidia erhält zwei Einnahmequellen: Standard-Produktumsätze zum Zeitpunkt der Bereitstellung sowie einen wiederkehrenden Anteil an den Cloud-Erlösen, die durch die Kundennutzung während der mehrjährigen Partnerschaft generiert werden .

Im Grunde bewegt sich Nvidia von einem einmaligen GPU-Verkauf zu einem „GPU-as-a-Service"- oder Co-Investitionsmodell, bei dem die Rendite direkt daran gekoppelt ist, wie viel KI-Computing die Partner erfolgreich verkaufen.

Sharon AI: 4,88 Milliarden Dollar für 72 MW KI-Kapazität in Australien

Das detaillierteste öffentliche Beispiel ist Sharon AI (NASDAQ: SHAZ), das am 12. Juni 2026 eine sechsjährige strategische Computer-Kooperation mit Nvidia bekannt gab . Die wichtigsten, durch einen SEC-8-K-Antrag bestätigten Bedingungen sind:

• Vertragswert: Bis zu 4,88 Milliarden US-Dollar im Rahmen einer Master-Cloud-Services-Vereinbarung mit Bestellformular 1 vom 8. Juni 2026 .
• Standort und Umfang: 72 Megawatt (MW) neue Rechenzentrumskapazität in Australien, womit die geplante KI-Fabrik-Kapazität von Sharon AI auf 132 MW steigt .
• GPUs: Bis zu 40.000 Nvidia Grace Blackwell GB300 GPUs .
• Finanzielle Struktur: Umsatzbeteiligungs- und Kreditunterstützungsmodell. Sharon AI kauft die Chips nicht direkt; Nvidia und Kreditgeber finanzieren einen Großteil der Hardware im Austausch für einen Anteil an den Cloud-Erlösen .
• Bereits vertraglich gebunden: 102 MW Kapazität sind bereits an Endkunden vergeben .

Sharon AI verkauft Nvidia-betriebene Cloud-Dienste, und Nvidia erhält sowohl Standard-Produktumsätze als auch einen Teil der Cloud-Erlöse aus dieser Kapazität . Der Antrag weist auf erhebliche Ausführungsrisiken hin, darunter enge Lieferfristen und Finanzierungsbedarf .

Firmus Technologies: 30 Milliarden Dollar, 170.000 GPUs in Indonesien

Knapp zwei Wochen später, am 28. Juni 2026, gab Firmus Technologies eine strategische Partnerschaft mit Nvidia bekannt, die bis 2034 läuft – eine Verpflichtung von über 8 Jahren . Die auffälligsten Zahlen sind:

• Campus-Größe: Ein dedizierter 360-MW-Nvidia-DSX-KI-Fabrik-Campus auf der indonesischen Insel Batam, vor der Küste Singapurs .
• GPUs: Bis zu 170.000 Nvidia-GPUs .
• Erwartete Abnahmeverträge: Bis zu 30 Milliarden US-Dollar an gebundenen Abnahmeverträgen in den ersten sechs Jahren .
• Finanzielle Struktur: Firmus beschafft die Nvidia-Hardware im Rahmen des gleichen Umsatzbeteiligungs- und Kreditunterstützungsmodells und zielt auf „globale KI-native" Unternehmen mit kosteneffizienter Hochleistungsrechenleistung ab .

Firmus und das in Singapur ansässige Unternehmen DayOne werden den Batam-Campus entwickeln. Das Projekt ist Teil einer breiteren Initiative, um Rechenkapazitäten außerhalb der dominanten Hyperscaler-Clouds bereitzustellen .

Weitere bekannte Partner

Nvidia hat ähnliche Vereinbarungen auch mit folgenden Unternehmen getroffen:

• Naver (Südkorea): Baut eine DSX-basierte KI-Infrastruktur im Gigawatt-Maßstab, beginnend mit 55 MW und einer Skalierung auf 200 MW bis 2028, mit einem langfristigen Ziel von 1 GW .
• SK Telecom (Südkorea): Steigt in das DSX-basierte KI-Cloud-Geschäft ein und expandiert von Korea aus nach Asien .
• IREN: Hat sich mit Nvidia zusammengetan, um die DSX-Architektur im Gigawatt-Maßstab zu operationalisieren, wobei IREN die physische, die Daten- und die KI-Ebene besitzt . IREN unterzeichnete einen fünfjährigen KI-Cloud-Vertrag über 3,4 Milliarden Dollar mit Nvidia für die Bereitstellung von Blackwell-GPUs über 60 MW Rechenzentrumskapazität .

Was dies für Nvidias Strategie bedeutet

Diese Partnerschaften offenbaren eine bewusste Neuausrichtung von Nvidias Ansatz im KI-Infrastrukturmarkt. Das Unternehmen bewegt sich vom Verkauf einzelner Chips hin zur Finanzialisierung seines Hardware-Vorteils auf mehreren Ebenen:

• Von einmaligen Verkäufen zu wiederkehrenden Einnahmen. Statt eine GPU einmal zu verkaufen, kassiert Nvidia für 6 bis 10 Jahre einen Anteil an jedem KI-Token, der auf dieser Hardware generiert wird . Dies glättet die Einnahmezyklen und koppelt das Wachstum an die tatsächliche KI-Nutzung, nicht nur an den Bau von Rechenzentren.

• Vom Komponentenlieferanten zum Plattform-Architekten. Nvidia liefert den vollständigen DSX-KI-Fabrik-Bauplan – Flüssigkeitskühlungs-Designs, Netzwerktechnik (NVLink/NvSwitch/InfiniBand), CUDA- und KI-Enterprise-Software sowie Referenzarchitekturen . Die Partner betreiben de facto Nvidia-eigene Fabriken, was Nvidia die Kontrolle über die Referenzarchitektur gibt, selbst wenn es das Gebäude nicht besitzt.

• Gestaffelte finanzielle Risiken. Nvidia hat jetzt:

  1. Vorab-Produktumsätze aus dem Verkauf von GPUs in diese Fabriken.
  2. Wiederkehrende Cloud-Umsatzbeteiligungen aus der Nutzung über mehrjährige Laufzeiten.
  3. Kreditunterstützungs- und Finanzierungsrisiken – durch Co-Investitionen trägt Nvidia teilweise Bilanzrisiken für den Erfolg seiner Partner .
  4. Ökosystem-Bindung – die tiefere finanzielle Verflechtung erschwert es Wettbewerbern wie AMD oder Intel, in diese Rechenzentren einzudringen.

• Skalierung über die Hyperscaler hinaus. Durch die Finanzierung kleinerer KI-Cloud-Anbieter erweitert Nvidia den adressierbaren Markt über AWS, Azure und GCP hinaus. Diese Partner zielen auf KI-Startups und Unternehmen ab, die möglicherweise keinen Zugang zu GPU-Kapazitäten der großen Cloud-Anbieter haben .

Kurz gesagt: Nvidia wettet darauf, dass seine Bilanzstärke und sein Produktvorteil es ihm ermöglichen, auf jeder Ebene des KI-Computing-Stacks Werte abzuschöpfen – nicht nur beim Chipverkauf, sondern über Jahre hinweg durch Nutzung, Cloud-Service-Margen und Ökosystem-Adoption.