Die Erzählung des KI (AI)-Hardware-Marktes war lange ein Monolog, den Nvidia führte. Jahrelang war die Geschichte einfach: Wenn man fortgeschrittene KI-Modelle trainieren oder betreiben wollte, kaufte man H100s oder Blackwell-GPUs, zahlte den Aufpreis und wartete in der Schlange. Während wir uns nun im Februar 2026 einrichten, hat sich die Handlung jedoch gewendet. Broadcom, traditionell als Networking-Riese angesehen, hat sich effektiv als der „stille Königsmacher“ der KI-Branche etabliert und orchestriert eine Rebellion, die Nvidias absolute Dominanz bedroht.
Indem Broadcom Tech-Giganten befähigt hat, ihre eigenen „Gehirne“ zu bauen, statt sie von der Stange zu kaufen, hat Broadcom eine neue Ära kundenspezifischer Siliziumlösungen (Custom Silicon) eingeläutet. Mit großen Erfolgen wie Google, Meta, ByteDance und nun einer bestätigten massive Partnerschaft mit OpenAI konkurriert Broadcom nicht nur mit Nvidia; es verändert grundlegend die Ökonomie der Künstlichen Intelligenz (artificial intelligence).
The Rise of the Anti-Nvidia Alliance
Die treibende Kraft hinter Broadcoms Aufstieg ist der „Hyperscaler-Pivot“ (hyperscaler pivot). Tech-Giganten wie Google, Microsoft und Meta haben erkannt, dass es wirtschaftlich nicht tragbar ist, auf großer Skala vollständig auf General-Purpose-GPUs zu setzen. Während Nvidias Chips unglaublich vielseitig sind—fähig, alles von Wettersimulation bis zum Training von LLMs zu bewältigen—geht diese Vielseitigkeit mit einem Energie- und Kostenaufschlag einher.
Hier kommen Broadcoms ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) ins Spiel. Im Gegensatz zu Nvidias Einheitslösung entwirft Broadcom gemeinsam mit seinen Kunden Chips, die gnadenlos für die spezifischen Workloads dieser Kunden optimiert sind. Im Jahr 2026 hat sich diese Strategie von einem Nischenexperiment zu einem marktbestimmenden Trend entwickelt. Broadcom beherrscht jetzt rund 75 % des Marktes für kundenspezifische AI-ASICs und agiert effektiv als Foundry-Partner der mächtigsten Akteure der Branche.
Die bedeutsamste Bestätigung dieses Modells kam mit der kürzlichen Bestätigung der Partnerschaft mit OpenAI. Durch das Abschließen eines Multi-Milliarden-Dollar-Deals zur Herstellung von OpenAIs kundenspezifischen Beschleunigern hat Broadcom das Herz von Nvidias treuster Kundenbasis durchstochen. Dieser Schritt signalisiert, dass selbst die Schöpfer von ChatGPT ihre Lieferkette diversifizieren und ihre Abhängigkeit von Nvidias Hardware-Margen verringern wollen.
Inside the "XPU" Ecosystem
Broadcoms Strategie beruht auf tiefer Integration mit einer ausgewählten Gruppe von Hochvolumen-Kunden, oft als die „XPU“-Kunden bezeichnet. Diese Liste liest sich wie ein Who’s Who des globalen Internets:
- Google (Alphabet): Die längste Partnerschaft. Broadcom hat über sieben Generationen von Googles Tensor Processing Units (TPUs) mitentworfen. Diese Chips sind das Rückgrat von Googles KI-Infrastruktur und treiben alles an, von Search bis zu den Gemini-Modellen.
- Meta Platforms: Broadcom entwickelt den Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). Während Meta seine Llama-Modelle und Empfehlungssysteme skaliert, ermöglichen diese kundenspezifischen Chips Mark Zuckerbergs Imperium, die Investitionsausgaben zu senken und gleichzeitig den Durchsatz zu erhöhen.
- ByteDance: Die Muttergesellschaft von TikTok setzt Broadcom-entworfenes Silizium ein, um die massiven Empfehlungssysteme zu bewältigen, die Milliarden von Nutzern in Bewegung halten, und um Exportbeschränkungen mit konformen kundenspezifischen Designs zu umgehen.
Diese Beziehungen sind dauerhaft. Im Gegensatz zu einem GPU-Kauf, der eine Transaktion ist, ist ein ASIC-Design eine mehrjährige ingenieurtechnische Partnerschaft. Sobald ein Hyperscaler seinen Software-Stack um einen Broadcom-entworfenen Chip herum aufgebaut hat, wird es unglaublich schwierig, diese Infrastruktur zu verdrängen.
The Economics of Custom Silicon vs. Commodity GPUs
Um zu verstehen, warum sich die Branche verschiebt, muss man sich die Total Cost of Ownership (TCO) anschauen. Für ein kleineres Unternehmen ist der Kauf von Nvidia-GPUs immer noch der logischste Weg, weil er Flexibilität bietet. Für einen Hyperscaler, der Gigawatt an Rechenleistung bereitstellt, verändert sich die Rechnung jedoch drastisch.
Die folgende Tabelle zerlegt die strategischen Unterschiede zwischen den beiden Ansätzen, die den Markt 2026 dominieren:
| Feature | Nvidia General Purpose GPUs | Broadcom Kundenspezifische ASICs |
|---|---|---|
| Primary Focus | Vielseitigkeit und breite Software-Unterstützung (CUDA) | Effizienz und spezifische Workload-Optimierung |
| Power Efficiency | Hoher Energieverbrauch (unterstützt ungenutzte Funktionen) | Maximale Effizienz (Schaltungen nur für erforderliche Aufgaben) |
| Cost Structure | Hohe anfängliche Marge, geringerer Entwicklungsaufwand | Hohe NRE- (Entwicklungs-)Kosten, niedrige Stückkosten bei Skalierung |
| Software Ecosystem | Proprietäres CUDA-Lock-in | Offene/kundenspezifische Software-Stacks (z. B. PyTorch/JAX) |
| Supply Chain Control | Kontrolliert von Nvidia | Kontrolliert vom Hyperscaler (Kunden) |
The Networking Moat
Während die kundenspezifischen Chips Schlagzeilen machen, bleibt Broadcoms Zitadelle im Networking seine unangeklagte Superkraft. KI-Cluster im Jahr 2026 sind nicht nur Haufen von Chips; sie sind massive verteilte Supercomputer, die blitzschnelle Datenübertragungen zwischen Tausenden von Knoten erfordern.
Broadcoms Ethernet-Switching-Lösungen, speziell die Tomahawk- und Jericho-Serien, sind zum Standard geworden, um diese KI-Cluster zu verbinden. Während Nvidia seine proprietäre InfiniBand-Technologie vorantreibt, hat sich die breitere Branche größtenteils auf Ultra Ethernet standardisiert, einen Standard, den Broadcom vorangetrieben hat.
Das schafft einen doppelten Einnahmefluss. Selbst wenn ein Rechenzentrum einige Nvidia-GPUs einsetzt, verlässt es sich wahrscheinlich auf Broadcoms Netzwerkausrüstung, damit alles funktioniert. Wenn es auf kundenspezifische Siliziumlösungen umschwenkt, liefert Broadcom sowohl die Rechenleistung als auch die Konnektivität. Diese Diversifizierung schützt Broadcom vor der Volatilität, die häufig reine Halbleiterwerte trifft.
Outlook: A Bifurcated Market
Je weiter wir in 2026 vordringen, desto stärker spaltet sich der KI-Hardware-Markt. Nvidia bleibt der unangefochtene Marktführer für das breitere Marktsegment, Unternehmenskunden und das anfängliche Training von Frontier-Modellen, bei denen Flexibilität entscheidend ist. Broadcom hat jedoch den Markt „Inference at scale“ abgesichert — die Phase, in der KI-Modelle tatsächlich von Verbrauchern genutzt werden.
Für die Creati.ai-Leserschaft ist die Erkenntnis klar: Der KI-Chip-Krieg ist nicht länger ein Einpferderennen. Während Nvidia die „Ferraris“ der Branche baut — leistungsstark, teuer und begehrt — baut Broadcom die Massentransportsysteme, die tatsächlich den weltweiten KI-Verkehr befördern werden. Mit dem nun öffentlichen OpenAI-Deal und den Hyperscalern, die intern auf Silizium setzen, ist Broadcoms Geschäft mit kundenspezifischen Chips bereit, die Größenordnung von Nvidias GPU-Imperium zu erreichen und zu beweisen, dass manchmal der gefährlichste Konkurrent derjenige ist, der die Waffen für deine Rivalen baut.
