Kampf der Giganten: Google mit TPU vs. Nvidia mit GPU
Daily Snippet vom 26.11.2025
Der KI Markt erlebt gerade die heftigste Machtverschiebung seit Jahren. Google schießt innerhalb eines Tages fast 6 % hoch, Nvidia verliert 2,6 %, und Meta kündigt an, KI Chips im Wert von 10 bis 15 Milliarden Dollar bei Google zu kaufen. Zum ersten Mal sieht es so aus, als würde Nvidia in seinem eigenen Revier angegriffen. Wenn du verstehen willst, wie groß dieser Shift werden kann, musst du die Architektur dahinter verstehen. Genau darum geht es hier.
Der Auslöser: Meta überrascht den Markt
Meta hat öffentlich gemacht, dass sie einen gigantischen Auftrag an Google vergeben. Nicht für Ads, nicht für Cloud, sondern für KI Chips und nicht irgendwelche, sondern Tensor Processing Units, kurz TPUs. Das sind Googles eigene Spezialchips, auf denen auch Gemini 3 trainiert wurde.
Der Markt hat sofort reagiert. Google steigt. Nvidia fällt und das ist logisch. Denn die Frage lautet plötzlich nicht mehr, ob Nvidia Marktführer ist. Sondern ob Nvidia Marktführer bleibt.
Warum Chips heute über Macht entscheiden
Viele Investoren haben viel Meinung, aber wenig Ahnung von der Hardware. Um zu verstehen, warum Google hier Nvidia gefährlich wird, hilft eine einfache Analogie aus der Küche:
1. CPU (Der Chefkoch)
Das ist der Chip in deinem Laptop. Er ist wie ein Chefkoch. Er kann alles, ist extrem flexibel, aber er kann Dinge nur nacheinander erledigen. Er ist nicht effizient für massive Rechenaufgaben.
2. GPU (Die Küchenhelfer / Nvidia)
Das sind die Grafikkarten. Stell sie dir als eine Armee von Küchenhelfern vor. Sie können weniger als der Chefkoch, aber sie arbeiten parallel auf engstem Raum. Perfekt für Grafik und bisher auch für KI. Hier ist Nvidia der König.
3. TPU / ASIC (Die Spezial-Maschine / Google)
Jetzt kommen die Tensor Processing Units (TPUs). Das ist kein Personal mehr. Das ist eine industrielle Küchenmaschine. Sie ist unflexibel, schwer einzurichten und extrem spezifisch. Aber wenn sie einmal läuft, erledigt sie eine Aufgabe (KI-Training) effizienter als alles andere.
Google geht mit den TPUs den Bitcoin Mining Weg. Mehr Spezialisierung, weniger Flexibilität, maximale Effizienz. Nvidia bleibt mit GPUs breiter aufgestellt, aber weniger optimiert.
Jetzt passiert das Unerwartete: Meta entscheidet sich gegen Flexibilität und für Effizienz.
Warum das den Markt schockiert
Der KI Boom der letzten zwei Jahre war für Nvidia ein perfekter Sturm. Jeder brauchte GPUs. Jeder baute Rechenzentren. Jeder trainierte Modelle. Nvidia kassierte Milliarden.
Doch das Rennen verschiebt sich.
- Google performt plus 70 bis 90 % in sechs Monaten
- Nvidia ist stark, aber seit Sommer flat
- Google ist inzwischen 3,8 Billionen Dollar wert und die drittgrößte Firma der Welt
Das ist kein Zufall. Modelle werden größer, Training wird teurer, Strom wird begrenzender. Effizienz wird zum Engpass und TPUs sind Effizienzmaschinen.
Dass Nvidia Google öffentlich zum Erfolg gratuliert, zeigt, wie ernst die Lage ist.
Wer ist wirklich in der Bubble?
Das Spannende: Jeder hat eine andere Story.
- Die einen behaupten, Nvidia ist überbewertet
- Die anderen behaupten, Google ist viel zu weit gelaufen
- Manche rufen die gesamte KI Bubble aus
- Andere sagen, es gibt überhaupt keine Bubble, weil Earnings stark sind und die USA Chip Exporte Richtung China intensivieren könnten
Der Punkt ist: Niemand weiß es. Aber wer die Architektur versteht, versteht den Trend. Und der Trend zeigt, dass Spezialisierung frisst Generalisierung, sobald der Markt groß genug ist.
Genau das passiert gerade vor unseren Augen.
Was du als Investor daraus ableiten musst
Wenn du auf GPUs setzt, setzt du auf Flexibilität. Wenn du auf TPUs setzt, setzt du auf Effizienz und Skalierung.
Beides kann funktionieren. Aber die Customer Journey der Big Techs ist eindeutig.
- Meta kauft TPUs
- Google trainiert Gemini 3 auf TPUs
- Andere Konzerne evaluieren schon
- Die Chipkriege verschieben sich von Hardware zu Architektur
Das sind keine News. Das ist der Beginn einer neuen Marktphase.
Der eigentliche Punkt hinter dem Snippet
KI wird nicht mehr nur von der Softwareseite aus bewertet, sondern von der Frage, welche Firma ihre Rechenkosten am effektivsten kontrolliert.
Nvidia hat das Rennen der letzten Jahre dominiert. Google greift jetzt das Rennen der nächsten Jahre an.
Die Frage ist nicht, wer heute führt. Die Frage ist, wer morgen effizienter rechnet.
Genau das entscheidet über Margen, Produktivität und KI Dominanz.
Das Rennen zwischen GPUs und TPUs ist kein Hype Thema. Es ist die Art von Strukturbruch, der in wenigen Monaten ganze Branchen neu sortiert. Wenn du nicht nur die Schlagzeilen willst, sondern die Mechanik dahinter, brauchst du Informationen, die präzise, gefiltert und sofort verwendbar sind.
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