NVIDIA hat für das Gesamtjahr 2025 einen Umsatz von 215,9 Milliarden US-Dollar gemeldet, davon 68,1 Milliarden US-Dollar im vierten Quartal. Trotz des Rekordjahres gingen die Gaming-Einnahmen um 13 % zurück, was auf die anhaltende DRAM-Knappheit zurückzuführen ist, die weiterhin Druck auf die GPU-Versorgung ausübt.
Laut TechPowerUp hat NVIDIA mit der Auslieferung der ersten Vera Rubin VR200-Rack-Muster an Kunden begonnen und markiert damit einen wichtigen Schritt bei der Einführung der KI-Infrastruktur der nächsten Generation.
Vera Rubin VR200 gelangt in frühe Kundenhände
NVIDIA bestätigte, dass mit der Auslieferung von Rackmustern des Vera Rubin VR200 an ausgewählte Kunden begonnen wurde. Die Auslieferung kompletter Vera Rubin-Systeme in Serie ist für die zweite Hälfte des Jahres 2026 geplant.
Die Vera Rubin-Plattform kombiniert die Vera-CPU, die Rubin-GPU, den NVLink 6-Switch, den ConnectX-9 SuperNIC, die BlueField-4-DPU und den Spectrum-6-Ethernet-Switch in einem einheitlichen KI-Infrastruktur-Stack. Laut NVIDIA ist das System darauf ausgelegt, KI-Modelle mit Billionen Parametern zu betreiben und gleichzeitig die Effizienz im Vergleich zu früheren Generationen zu verbessern.
Das Unternehmen behauptet, dass Rubin für bestimmte Arbeitslasten möglicherweise nur ein Viertel der Anzahl an GPUs im Vergleich zu Blackwell benötigt und die Inferenzkosten um das Zehnfache senken könnte.
Rubin-Architektur und Leistungsdetails
Jede Rubin-GPU liefert etwa 50 PetaFLOPS FP4-Rechenleistung, während die Superchip-Konfiguration mit zwei GPUs etwa 100 PetaFLOPS FP4-Leistung erreicht. Die GPU integriert zwei Rechenchiplets in Retikelgröße und acht HBM4-Speicherstapel, was zu 288 GB HBM4 pro GPU und etwa 576 GB pro Superchip führt.
Rubin führt außerdem ein modulares, kabelloses Tray-Design ein, das im Vergleich zur Blackwell-Plattform die Ausfallsicherheit verbessern und die Wartung vereinfachen soll.
Vera CPU und Systemspeicher
Die Vera-CPU verfügt über 88 benutzerdefinierte Armv9.2 „Olympus“-Kerne mit 172 Threads. Das System unterstützt bis zu 1,5 TB LPDDR5X-Speicher im SOCAMM-Formfaktor und ermöglicht so umfangreiche KI-Workloads mit hoher Bandbreite und geringer Latenz.
NVIDIA erwartet eine starke Akzeptanz durch große Cloud-Modellentwickler, da Unternehmen weiterhin KI-Modelle der nächsten Generation skalieren.
Feynman-Chips und ARM-Laptop-CPUs am Horizont
Mit Blick auf die Zukunft könnte NVIDIA auf der GTC 2026 weitere Chips vorstellen. CEO Jensen Huang hat angedeutet, dass auf der Veranstaltung bisher nicht gezeigte Chips erstmals vorgestellt werden, wobei Branchenberichte auf mögliche Feynman-KI-Prozessoren hinweisen.
Parallel dazu bereitet NVIDIA Berichten zufolge eine Rückkehr zu Laptop-CPUs mit ARM-basierten N1-Chips vor und signalisiert damit umfassendere Ambitionen über GPUs und Rechenzentrumsbeschleuniger hinaus.
Mit Rekordumsätzen, wachsender KI-Infrastruktur und neuen Architekturen in der Entwicklung verlagert NVIDIA seinen Schwerpunkt weiterhin auf KI, auch wenn sein Gaming-Segment mit kurzfristigen Versorgungsproblemen konfrontiert ist.
*️⃣ Quelllink:
Gaming-Einnahmen sanken um 13 %, TechPowerUp , bisher nicht gezeigte Chips werden auf der Veranstaltung vorgestellt, Feynman AI-Prozessoren, ARM-basierte N1-Chips,