Jensen Huang: oude H100-GPU’s blijven geld opleveren als infrastructuur

Jensen Huang, CEO van Nvidia, voert niet alleen een technologisch, maar ook een financieel argument. Een GPU hoeft volgens hem niet louter te worden gezien als apparatuur die met de jaren aan waarde verliest. Als de chip tussen klanten en toepassingen kan worden herverdeeld, intensief gebruikt blijft en terugkerende huurinkomsten oplevert, functioneert hij eerder als productieve infrastructuur.

Zijn belangrijkste bewijsstuk is de aanhoudende marktwaarde van de H100, Nvidia’s vorige generatie AI-GPU. De cijfers wijzen op echte vraag naar oudere capaciteit. Ze beantwoorden echter nog niet de lastigere vraag: hoe lang kan een H100 aantrekkelijke kasstromen opleveren zodra nieuwere systemen op grote schaal beschikbaar zijn?

Rekenwerk als verhuurbare infrastructuur

Huang omschrijft Nvidia-rekenkracht als „uitwisselbaar, duurzaam en zeer goed verhuurbaar” en als een „productief, omzetgenererend bezit”. 16 Daarachter zitten drie ideeën:

• Uitwisselbaarheid: capaciteit kan worden toegewezen aan andere klanten en workloads, in plaats van vast te zitten aan één koper of toepassing.
• Duurzaamheid: een GPU kan commercieel bruikbaar blijven nadat een nieuwere architectuur is uitgebracht.
• Verhuurbaarheid: aanbieders kunnen met de hardware terugkerende inkomsten behalen via cloud- en contractuele rekendiensten.

Dat is een andere manier van kijken dan het klassieke model waarin servers periodiek worden vervangen. Een bezit kan boekhoudkundig worden afgeschreven en tegelijk nog altijd substantiële operationele inkomsten genereren. Voor cloudbedrijven en aanbieders van AI-infrastructuur draait de economische toets daarom om de vraag of huurinkomsten, bezettingsgraad en marges de kapitaalinvestering gedurende de economische levensduur rechtvaardigen.

Wat de H100-prijzen wel laten zien

De directe aanleiding voor Huangs opmerkingen was een prijsindex van Ornn Exchange. Die wees erop dat een ongeveer drie jaar oude H100 werd verhuurd voor US$ 3,28 per GPU-uur, na een stijging van 22% in één maand. 16 Dat is een aanwijzing dat afnemers Hopper-capaciteit nog steeds waarderen, ook nu Nvidia nieuwere producten verkoopt.

Ook langlopende prijzen wezen eerder in 2026 in die richting. SemiAnalysis meldde dat de prijs voor een eenjarig H100-huurcontract opliep van US$ 1,70 per GPU-uur in oktober 2025 naar US$ 2,35 in maart 2026: bijna 40% hoger. 61

Die bedragen zijn nuttige signalen van vraag, maar geen universele H100-prijs. Gepubliceerde on-demandtarieven lagen in 2026 grofweg tussen US$ 2 en US$ 12 per GPU-uur. Onderbreekbare capaciteit kan goedkoper zijn, terwijl premiumconfiguraties bij grote cloudproviders aanzienlijk duurder kunnen uitvallen. 49 De grote spreiding komt onder meer door verschillen in contractduur, beschikbaarheidsgaranties, locatie, netwerkinfrastructuur, ondersteuning en de vraag of een klant één GPU, een gereserveerd knooppunt of een grotere cluster huurt.

Waarom huurprijzen cruciaal zijn

Een GPU-vloot is makkelijker te financieren wanneer een exploitant de toekomstige kasstroom redelijk betrouwbaar kan ramen. Hogere huurprijzen en een hoge bezettingsgraad kunnen ervoor zorgen dat de kapitaalkosten over meer rendabele gebruiksjaren worden terugverdiend. Dat is de economische redenering achter het behandelen van rekenkracht als infrastructuur, en niet als een eenmalige hardwareaankoop.

Huurprijzen zijn echter maar één variabele. Voor een overtuigende infrastructuurthese moet blijken dat vlooten het volgende kunnen behouden:

1. een hoge bezettingsgraad in verschillende economische omstandigheden en klantsegmenten;
2. verlenging van contracten, in plaats van alleen vraag door een kortstondig tekort;
3. gezonde marges na kosten voor stroom, netwerk, beheer en afschrijving; en
4. restwaarde wanneer nieuwere GPU-generaties breed zijn uitgerold.

Een H100 kan technisch nog prima functioneren, maar economisch toch verouderen wanneer klanten met een nieuwere accelerator veel betere prestaties per euro of per token krijgen.

Nvidia bouwt ook aan de financiering eromheen

Nvidia beperkt zich niet tot uitspraken over huurtarieven. In augustus kondigde het bedrijf samenwerkingen aan met Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs en KKR. De partijen willen financieringsplatforms voor rekenkracht opzetten die meer dan US$ 500 miljard aan kapitaal van derden voor AI-infrastructuur moeten mobiliseren. 33

Die formulering is belangrijk: het initiatief is bedoeld om in de tijd kapitaal vrij te maken. Het betekent niet dat US$ 500 miljard al is geïnvesteerd of gegarandeerd. Wel laat het zien dat Nvidia rekenkracht, datacenters en aanverwante systemen wil positioneren als bezittingen die geschikt zijn voor langlopende financiering gekoppeld aan gebruik.

Nvidia heeft daarnaast ingestemd met de overname van Hugging Face voor US$ 12,93 miljard. Daarmee breidt het zijn positie uit in een platform voor open modellen en ontwikkelaars. 31 Die transactie bewijst niet dat één specifieke GPU-generatie waarde behoudt, maar kan Nvidia’s aanwezigheid versterken in het ecosysteem dat vraag naar AI-rekenkracht creëert.

Wat deze redenering nog moet bewijzen

De sterkste tegenwerping is niet dat H100’s nutteloos zijn — er is duidelijk nog vraag naar — maar dat de huidige huurmarkt geen betrouwbare voorspeller van het rendement van morgen hoeft te zijn.

Verschillende ontwikkelingen kunnen het infrastructuurverhaal onder druk zetten:

• Verdringing door prestaties: nieuwe architecturen kunnen de kosten per token of trainingsprestatie sterk verbeteren, waardoor klanten minder voor H100-capaciteit willen betalen.
• Normalisering van het aanbod: meer GPU’s en datacentercapaciteit kunnen zowel spotprijzen als contracttarieven onder druk zetten.
• Alternatieve accelerators: eigen chips en concurrerende AI-versnellers kunnen de vraag naar Nvidia-capaciteit voor bepaalde workloads verkleinen.
• Tijdelijke knelpunten: een prijsstijging kan vooral duiden op kortetermijnschaarste, niet op blijvende schaarste of structureel hogere activawaarde.
• Druk van operationele kosten: stroom, netwerken en datacenterkosten kunnen het rendement aantasten, zelfs als de zichtbare GPU-huurprijs hoog blijft.

Een stijging van 22% in één maand is daarom vooral een opvallend datapunt over de vraag, niet het definitieve antwoord op het afschrijvingsdebat.

De kern

Huangs stelling is in beperkte, maar belangrijke zin aannemelijk: oudere AI-GPU’s kunnen nog steeds forse huurinkomsten opleveren, en de recente prijsontwikkeling van de H100 laat zien dat klanten die capaciteit waardevol vinden. 1661 Nvidia’s financieringspartnerschappen tonen bovendien de ambitie om die operationele realiteit om te zetten in een investeerbaar infrastructuurmodel. 33

De echte toets komt wanneer nieuwere systemen op schaal draaien. Dan moet blijken of H100-vloten hun bezettingsgraad behouden, contracten verlengen en na operationele kosten voldoende netto kasstroom genereren. Technische bruikbaarheid is noodzakelijk; duurzame economische opbrengst is het bewijs dat beleggers en infrastructuurfinanciers uiteindelijk zullen vragen.