Nvidia verliert Markt: Chinesische Chips steigen auf 41 Prozent
Veröffentlicht am: 11.08.2026 um 11:21 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das chinesische Ministerium für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) hat für das erste Quartal 2026 ein deutliches Wachstum bei im Inland produzierten KI-Inferenzchips gemeldet. Die Auslieferungen stiegen im Vergleich zum Vorjahreszeitraum um 67,3 Prozent auf insgesamt 12 Millionen Einheiten. Parallel dazu hat sich die industrielle Basis massiv verbreitert: Die Zahl der Unternehmen in der entsprechenden Lieferkette wuchs auf 3417 Betriebe an, wobei allein in den letzten Monaten 528 Neuregistrierungen verzeichnet wurden.
Breite Anwendung in Schlüsselindustrien und steigende Marktanteile
Die Verteilung der Chip-Einsätze zeigt eine starke Konzentration auf spezifische Industriesektoren. Den größten Anteil nimmt die Sicherheitstechnik mit 46 Prozent ein, gefolgt von der Fertigungsindustrie mit 29 Prozent und dem Bereich des autonomen Fahrens mit 17 Prozent. Die allgemeine Durchdringungsrate der Technologie wird derzeit mit 12,1 Prozent angegeben.
Marktanalysten von TrendForce prognostizieren, dass der Anteil heimischer Produkte am chinesischen Markt für High-End-KI-Chips im Jahr 2026 auf fast 90 Prozent steigen könnte. Diese Entwicklung wird durch Exportbeschränkungen für westliche Hardware, wie etwa den Nvidia H200, begünstigt. Nur etwa zehn Unternehmen erhielten zuletzt Genehmigungen für den Import dieser Chips, wobei das Volumen unter 200.000 Einheiten blieb. Trotz des hohen Marktanteils weisen Experten darauf hin, dass die reine Marktpräsenz nicht zwangsläufig mit vollständiger technologischer Autonomie gleichzusetzen sei. Die Regierung forciert daher verstärkt eine Strategie, die auf eine Kombination aus Grafikprozessoren (GPU) und anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASIC) setzt.
Massive Kapitalinvestitionen und Verschiebungen im Marktgefüge
Führende Technologiekonzerne wie ByteDance, Tencent, Alibaba und Baidu planen für das Jahr 2026 eine Steigerung ihrer Investitionsausgaben um voraussichtlich 80 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Dabei vollziehe sich ein Wandel von der punktuellen Ersetzung einzelner Komponenten hin zu einer umfassenden, kollaborativen Zusammenarbeit über die gesamte Infrastruktur hinweg. Ein Beispiel für diese Skalierung ist die Inbetriebnahme eines KI-Clusters in Zhengzhou, der mit 100.000 im Inland gefertigten Chips betrieben wird.
Die Dominanz etablierter internationaler Anbieter schwindet zusehends. Der Marktanteil von Nvidia im Bereich der KI-Rechenleistung ist von rund 95 Prozent auf etwa 55 Prozent gesunken. Im Gegenzug stieg der Anteil chinesischer Halbleiter auf circa 41 Prozent. Innerhalb dieses Segments konnte sich insbesondere die Ascend-Serie von Huawei mit einem Marktanteil von etwa 20 Prozent positionieren.
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Finanzielle Performance der Marktteilnehmer
Das erste Halbjahr 2026 war für viele Akteure der Branche von starkem Umsatzwachstum geprägt:
- Cambricon: Das Unternehmen steigerte seinen Umsatz um 108 Prozent auf rund 8,9 Milliarden US-Dollar. Der Gewinn legte um 120 Prozent zu. Seit dem Börsengang verzeichnete die Aktie ein Plus von 1763,6 Prozent.
- Haiguang Information: Für das erste Halbjahr wird ein Umsatz von bis zu 1,37 Milliarden US-Dollar erwartet, was einem Zuwachs von 70 Prozent entspricht.
- Moore Threads: Der Umsatz stieg um 147 Prozent auf 1,74 Milliarden Yuan. Das Unternehmen plant zudem einen Börsengang in Hongkong.
- MetaX und Axera: Während MetaX ein Umsatzplus von 147 Prozent auf 257 Millionen US-Dollar verzeichnete, konnte Axera die Erlöse um 181,8 Prozent auf 402 Millionen Yuan steigern. Axera verbuchte jedoch aufgrund hoher Investitionen in die Entwicklung von System-on-a-Chip-Lösungen (SoC) in fortschrittlichen Fertigungsverfahren einen Verlust von 688 Millionen Yuan.
Technologische Hürden und langfristige Autonomieziele
Trotz der Erfolge bei Inferenzchips verlassen sich führende chinesische KI-Modelle beim Training weiterhin oft auf Nvidia-Hardware. Der Wechsel zu heimischen Alternativen wie Huawei Ascend ist mit technologischen Herausforderungen verbunden, da Code-Anpassungen erforderlich sind. Dies könne die benötigte Zeit und die Kosten um mehr als 50 Prozent erhöhen. Während die Migration von Open-Source-Modellen (wie DeepSeek) mit geringerem Aufwand möglich sei, erfordern komplexe proprietäre Modelle (wie Kimi K3) deutlich mehr Personal und Zeit.
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Dennoch bleibt das Ziel einer höheren Unabhängigkeit bestehen. Schätzungen zufolge soll die Selbstversorgungsrate bei Halbleitern in China von 42 Prozent im Jahr 2025 auf 70 Prozent bis zum Jahr 2030 steigen. Der Bereich der Inferenz-Chips gilt dabei als das Segment, in dem die Lokalisierung schneller voranschreitet als beim rechenintensiven Training großer Sprachmodelle.
