Nvidias strategiska nödsamtal – Biljondollarsamtalet: Nvidias satsning på OpenAI:s framtid

När panik blir en strategi och misslyckande blir det största hotet mot teknikbranschen

Modern affärshistoria har sett få ögonblick då ett enda telefonsamtal banade väg för investeringar värda hundratals miljarder. Sensommaren 2025 bjöd på ett sådant ögonblick, när Jensen Huang, mångårig VD för chipjätten Nvidia, lyfte luren och ringde Sam Altman, chef för artificiell intelligens-företaget OpenAI. Det som följde var inte bara en affärsuppgörelse, utan snarare en läxa i den bräckliga naturen hos strategiska partnerskap i en bransch som alltmer präglas av ömsesidigt beroende, där gränserna mellan kund, leverantör och investerare blir alltmer suddade ut.

Samtalet mellan Huang och Altman ägde rum vid en kritisk tidpunkt. Trots att Nvidia och OpenAI redan hade samarbetat i åratal hade förhandlingarna om ett nytt infrastrukturprojekt stannat av. OpenAI sökte aktivt efter alternativ för att minska sitt stora beroende av Nvidia. Ironin i situationen: Företaget hittade vad det sökte hos Google, en direkt konkurrent inom artificiell intelligens. OpenAI hade enligt uppgift tecknat ett molnkontrakt med Google i våras och börjat använda sina egenutvecklade Tensor Processing Units. Samtidigt arbetade AI-företaget med halvledartillverkaren Broadcom för att utveckla sina egna anpassade chips.

När rapporter om Googles användning av TPU-chip nådde allmänheten tolkade Nvidia detta som en tydlig varningssignal. Budskapet var tydligt: ​​Antingen skulle en snabb överenskommelse nås, eller så skulle OpenAI i allt högre grad vända sig till konkurrenterna. Paniken hos Nvidia måste ha varit betydande, eftersom den fick VD:n att vidta personliga åtgärder. Huangs samtal med Altman tjänade inledningsvis till att klargöra ryktena, men under samtalets gång signalerade Nvidias VD sin vilja att återuppta de fastnade förhandlingarna. En källa med kännedom om situationen beskrev detta samtal som födelsen av idén om en direktinvestering i OpenAI.

Lämplig för detta:

• Vad innebär AI-chipavtalet mellan AMD och OpenAI för branschen? Är Nvidias dominans i fara?

Hundra miljarder dollar och ett nät av förpliktelser

Resultatet av detta ingripande blev ett avtal av hisnande proportioner. I september tillkännagav Nvidia och OpenAI ett strategiskt partnerskap där chipföretaget är berett att investera upp till hundra miljarder amerikanska dollar. Avtalet omfattar byggandet av AI-datacenter med en planerad kapacitet på minst tio gigawatt, vilket motsvarar miljontals grafikprocessorer för OpenAI:s nästa generations infrastruktur. Som jämförelse genererar en typisk kärnreaktor ungefär en gigawatt kraft. Den första fasen av projektet är planerad att tas i drift under andra halvåret 2026 med hjälp av Nvidias kommande Vera Rubin-plattform.

Avtalets struktur är ganska anmärkningsvärd. Nvidia åtar sig inte bara att leverera upp till fem miljoner chip, utan överväger också att ge garantier för lån som OpenAI avser att ta för att bygga sina egna datacenter. Detta finansiella beroende går långt utöver en traditionell kund-leverantörsrelation. Nvidia blir i praktiken sin egen kunds finansiär, en konstellation som påminner om dotcom-eran, då utrustningsleverantörer stödde sina kunder genom lån och aktieinvesteringar.

Men Nvidia-avtalet är bara en del i en mycket större väv av affärer som OpenAI har skapat de senaste månaderna. Företaget har manövrerat sig in i en position som med rätta kan beskrivas som för stor för att misslyckas. Listan över avtal låter som en lista över de allra bästa inom teknik- och halvledarindustrin. Oracle säkrade ett kontrakt värt trehundra miljarder dollar under fem år för att bygga datacenterkapacitet som en del av det så kallade Stargate-projektet. Broadcom tillkännagav ett partnerskap för att utveckla anpassade chip med inriktning på tio gigawatt datorkapacitet. AMD tecknade ett avtal om sex gigawatt datorkapacitet, vilket också ger OpenAI möjligheten att förvärva upp till tio procent av företaget.

Försäljning kontra skulder: En beräkning som inte summerar

Den stora omfattningen av dessa åtaganden väcker grundläggande frågor om deras ekonomiska lönsamhet. OpenAI förväntas generera cirka tretton miljarder dollar i intäkter i år. Samtidigt har företaget åtagit sig datorkostnader på sexhundrafemtio miljarder dollar enbart genom sina avtal med Nvidia och Oracle. Inklusive avtalen med AMD, Broadcom och andra molnleverantörer som Microsoft närmar sig de totala åtagandena biljonstrecket.

Dessa siffror är uppenbart oproportionerliga i förhållande till nuvarande affärsresultat. Under första halvåret 2025 genererade OpenAI intäkter på cirka 4,3 miljarder dollar, en ökning med 16 procent jämfört med föregående år. Samtidigt förbrukade företaget 2,5 miljarder dollar i kassa, främst på forskning och utveckling samt driften av ChatGPT. FoU-kostnaderna uppgick till 6,7 miljarder dollar under första halvåret. OpenAI hade cirka 17,5 miljarder dollar i kassa och omsättningsbara värdepapper i slutet av första halvåret.

Skillnaden mellan intäkter och åtaganden är häpnadsväckande. Beräkningar tyder på att det kostar ungefär femtio miljarder dollar att bygga bara en gigawatt datacenterkapacitet, inklusive hårdvara, kraftinfrastruktur och byggkostnader. OpenAI har åtagit sig totalt trettiotre gigawatt, vilket teoretiskt sett skulle kräva investeringar på över 1,6 biljoner dollar. Företaget skulle därför behöva öka sina intäkter hundrafalt för att ens komma i närheten av att finansiera denna infrastruktur.

Hur ska detta gap stängas? OpenAI bedriver en aggressiv diversifieringsstrategi. Företagets femårsplan inkluderar statliga kontrakt, e-handelsverktyg, videotjänster, konsumenthårdvara och till och med en roll som datorleverantör genom Stargate-datacenterprojektet. Företagets värdering har stigit snabbt: från 157 miljarder dollar i oktober 2024 till 300 miljarder dollar i mars 2025, till nuvarande 500 miljarder dollar efter en sekundär aktieförsäljning där anställda sålde aktier till ett värde av 6,6 miljarder dollar.

Pengarkarusellen: Hur AI-industrin finansierar sig själv

Strukturen i dessa avtal har väckt oro i finansvärlden, eftersom den påminner om ett fenomen som var utbrett under dotcom-bubblan i slutet av 1990-talet: cirkulär finansiering. Mönstret är oroande välbekant. Ett leveranskedjeföretag investerar i ett nedströmsföretag, som sedan använder det erhållna kapitalet för att köpa produkter från investeraren. Nvidia köper aktier i OpenAI, och OpenAI köper GPU:er från Nvidia. Oracle investerar i Stargate, och OpenAI hyr datorkraft från Oracle. AMD ger OpenAI teckningsoptioner på upp till 10 procent av företaget, och OpenAI åtar sig att köpa AMD-chips värda tiotals miljarder dollar.

Dessa cykler skapar sken av blomstrande företag, medan i verkligheten i stort sett samma pengar flödar fram och tillbaka mellan samma aktörer. Problemet är inte nytt. I slutet av 1990-talet tillämpade utrustningsleverantörer för internetinfrastruktur liknande leverantörsfinansiering. Företag som Lucent, Nortel och Cisco beviljade generösa lån till telekommunikationsleverantörer och internetleverantörer, som sedan använde pengarna för att köpa utrustning från samma leverantörer. Detta skapade artificiellt uppblåsta försäljningar och dolde den faktiska efterfrågan. När bubblan sprack kollapsade inte bara de hårt skuldsatta köparna, utan även leverantörerna, vars försäljning visade sig vara en hägring.

Parallellerna till dagens situation är omisskännliga, även om viktiga skillnader finns. Till skillnad från många dotcom-företag som aldrig gått med vinst, är de största aktörerna i dagens AI-boom lönsamma företag med etablerade affärsmodeller. Nvidia, till exempel, redovisar vinstmarginaler på cirka 53 procent och dominerar AI-chipmarknaden med en marknadsandel på cirka 80 procent. Microsoft, Google och Amazon är bland de mest lönsamma företagen i världen. Ändå finns det berättigade farhågor.

En undersökning bland globala fondförvaltare i oktober 2025 visade att 54 procent trodde att AI-relaterade aktier befann sig i bubbelterritorium. Sextio procent ansåg att aktier överlag var övervärderade. Denna skepticism är inte ogrundad. Åtagandena att bygga massiva mängder chips och datacenter innan OpenAI har råd med dem ger näring åt farhågor om att entusiasmen för AI håller på att förvandlas till en bubbla liknande den ökända dotcom-bubblan.

Framgångens förbannelse: Varför Nvidias kunder blir konkurrenter

I centrum för denna väv finns Nvidia, ett företag som under de senaste två åren har förvandlat sig från en stor men specialiserad chiptillverkare till världens mest värdefulla börsnoterade företag. Med ett börsvärde på över 4 biljoner dollar överträffar Nvidia nu även tungviktarna inom teknikbranschen. Denna uppgång är nära kopplad till AI-boomen som började med lanseringen av ChatGPT i slutet av 2022. Sedan dess har Nvidias intäkter nästan tredubblats, medan vinsterna har exploderat.

Jensen Huang, som har lett företaget sedan starten 1993, har lett Nvidia genom en anmärkningsvärd omvandling. Huang, som ursprungligen fokuserade på grafikkort för videospel, insåg tidigt potentialen hos deras processorer för vetenskaplig beräkning och artificiell intelligens. Utvecklingen av CUDA, en parallell beräkningsplattform, gjorde det möjligt att använda Nvidias GPU:er för djupinlärning och AI-modeller som kräver massiv parallell bearbetning. Denna strategiska framsynthet positionerade Nvidia som en oumbärlig partner för praktiskt taget alla större AI-projekt världen över.

Huangs ledarstil är okonventionell. Han undviker långsiktiga planer och betonar istället ett fokus på nuet. Hans definition av långsiktig planering är: Vad gör vi idag? Denna filosofi har gett Nvidia en anmärkningsvärd flexibilitet. Företaget bedriver en aggressiv innovationsstrategi med målet att lansera en ny generation avancerade AI-chips årligen. Hopper och Blackwell följs av Vera Rubin och Rubin Ultra, där varje generation erbjuder betydligt ökad prestanda och effektivitet.

Men just denna strategi medför risker. För kunder som investerar tiotals miljarder dollar i Nvidia-hårdvara utgör den snabba föråldringen av deras investeringar ett allvarligt problem. Om en ny chipgeneration avsevärt överträffar den föregående inom tolv till arton månader förlorar investeringen snabbt i värde. Inget företag har råd att spendera tio eller tjugo miljarder dollar vartannat år på den senaste hårdvaran. Denna dynamik förklarar varför stora kunder som Meta, Google, Microsoft och Amazon samtidigt driver sina egna chiputvecklingsprogram. OpenAI:s samarbete med Broadcom för att utveckla sina egna chip följer samma logik.

Nvidia står inför en paradox: De företag som är dess största kunder idag kan bli dess hårdaste konkurrenter imorgon. Ungefär 40 procent av Nvidias intäkter kommer från bara fyra företag: Microsoft, Meta, Amazon och Alphabet. Alla har resurserna och den tekniska expertisen för att utveckla sina egna AI-chips. Medan Nvidias tekniska försprång och omfattande CUDA-programvaruekosystem skapar betydande inträdeshinder, visar teknikbranschens historia att dominans sällan är permanent.

Branschfokus: B2B, digitalisering (från AI till XR), maskinteknik, logistik, förnybar energi och industri

Mer om detta här:

• Xpert Business Hub

Ett ämnesnav med insikter och expertis:

• Kunskapsplattform om global och regional ekonomi, innovation och branschspecifika trender
• Insamling av analyser, impulser och bakgrundsinformation från våra fokusområden
• En plats för expertis och information om aktuell utveckling inom näringsliv och teknologi
• Ämnesnav för företag som vill lära sig om marknader, digitalisering och branschinnovationer

Mellan hype och verklighet: Den ekonomiska logiken bakom AI-boomen

Trots alla berättigade farhågor finns det argument som stöder den ekonomiska lönsamheten av massiva AI-investeringar. Efterfrågan på AI-applikationer är verklig och växer exponentiellt. ChatGPT var den snabbaste applikationen i historien att nå 100 miljoner användare inom två månader. OpenAI har nu cirka 800 miljoner veckovisa användare, varav endast cirka 5 procent är betalande prenumeranter. Denna konverteringsgrad på 99 procent gratis till 1 procent betalande användare representerar både en enorm möjlighet och en osäker grund.

Integreringen av AI i affärsprocesser går framåt. Studier visar att över 70 procent av företag världen över nu använder någon form av artificiell intelligens. Till skillnad från dotcom-eran, då många affärsmodeller var rent spekulativa och internetpenetrationen fortfarande var låg, finns det en verklig och växande efterfrågan på AI. Stora företag använder avancerade modeller för specifika uppgifter, vilket skapar en återkopplingsslinga av intäkter och produktivitetsvinster.

Analytiker menar att den fallande kostnaden per intelligensenhet rättfärdigar investeringen. I takt med att datorkraften blir billigare kan fler applikationer utvecklas ekonomiskt, vilket i sin tur ökar efterfrågan. Nvidia betonar att deras system bör utvärderas inte bara utifrån chippris, utan utifrån totala driftskostnader. Energieffektiviteten hos de senaste generationerna har ökat avsevärt. GB300-NVL72-plattformen erbjuder en femtiofaldig ökning av energieffektiviteten per token jämfört med den tidigare Hopper-generationen. En investering på 3 miljoner dollar i GB200-infrastruktur skulle teoretiskt sett kunna generera 30 miljoner dollar i tokenförsäljning, vilket motsvarar en tiofaldig avkastning.

Trots detta kvarstår grundläggande tvivel. Antagandet om en linjär skalning av datorkraft till AI-kapacitet ifrågasätts alltmer. Forskning tyder på att minskande avkastning kan vara på gång. Stanford AI Index 2024 visar att datoranvändningen har ökat exponentiellt, medan prestandaförbättringar i viktiga riktmärken planar ut. Fler servrar leder inte automatiskt till bättre AI, men OpenAIs strategi behandlar datorkraft som en garanterad väg till dominans.

Ett korthus gjort av chips? Dominorisken i AI-ekosystemet

Det nära beroendet mellan chiptillverkare, molnleverantörer och AI-utvecklare skapar systemrisker. Om OpenAI misslyckas eller inte når sina tillväxtmål skulle konsekvenserna sprida sig genom hela leveranskedjan. Nvidia skulle sitta kvar på investeringar i ett övervärderat företag. Oracle skulle ha byggt datacenterkapacitet som ingen använder. AMD skulle ha skapat produktionskapacitet för chip som inte längre är efterfrågade. Dessa företags öden är sammanflätade på ett sätt som påminner om de ömsesidiga beroenden som bidrog till finanskrisen 2008.

Kritiker som den välkände blankningssäljaren Jim Chanos drar tydliga paralleller till dotcom-bubblan. Chanos påpekar att kapitalkraven för AI-infrastruktur vida överstiger de cirka 100 miljarder dollar som leverantörsfinansiering uppgick till under internetboomen. Han uttrycker oro för att ledande teknikföretag som Nvidia och Microsoft kommer att göra vad som helst för att hålla själva utrustningen borta från sina balansräkningar genom kreativa finansieringsstrukturer. Oron är att dessa företag är rädda för avskrivningsplaner och redovisningskonsekvenser, samt de enorma kapitalkrav som de inte vill redovisa direkt i sina balansräkningar.

Men det finns också röster som varnar för förhastade bubbeldiagnoser. Vissa analytiker menar att de nuvarande avtalen inte når den omfattning som krävs för att vara överväldigande. Till exempel skulle OpenAI-Nvidia-avtalet representera ungefär tretton procent av Nvidias beräknade intäkter för 2026. Om en implementering på en gigawatt sker under andra halvåret 2026 skulle det utlösa en total kapitalinvestering på cirka femtio till sextio miljarder dollar, varav Nvidia skulle få cirka trettiofem miljarder dollar. Av detta skulle tio miljarder dollar återinvesteras i OpenAI, med ytterligare investeringar beroende på de faktiska framstegen inom AI-monetisering. Denna prestationsbaserade strategi skiljer sig från de fasta, ofta spekulativa åtagandena i telekombubblan.

Den verkliga flaskhalsen: Varför AI-boomen kan ta slut

En ofta förbisedd men potentiellt avgörande flaskhals är energiförsörjningen. Att driva AI-datacenter kräver enorma mängder el. Tio gigawatt motsvarar att förse över åtta miljoner amerikanska hushåll med ström, eller fem gånger Hooverdammens kapacitet. De 33 gigawatt, som OpenAI har åtagit sig att leverera, skulle ungefär motsvara hela delstaten New Yorks elbehov.

Elnäten i USA är redan under allvarlig belastning. Datacenter stod för ungefär fyra procent av den totala amerikanska elförbrukningen år 2024, vilket motsvarar cirka 183 terawattimmar. År 2030 förväntas denna siffra mer än fördubblas till 426 terawattimmar. I vissa stater, som Virginia, förbrukade datacenter redan 26 procent av den totala elförsörjningen år 2023. I North Dakota var siffran 15 procent, i Nebraska 12 procent, i Iowa 11 procent och även i Oregon 11 procent.

Byggandet av nya datacenter med tillräcklig energiförsörjning tar år. Uppskattningar tyder på att det vanligtvis tar cirka sju år att utveckla ett datacenter i USA från initial utveckling till full drift, inklusive 4,8 år för förutveckling och 2,4 år för byggnation. Detta skapar en grundläggande flaskhals för OpenAI:s ambitiösa expansionsplaner. Företaget kan teckna kontrakt så många som det vill, men om den fysiska infrastrukturen inte är klar i tid förblir åtagandena tomma löften.

Energifrågan väcker också hållbarhetsproblem. En enda ChatGPT-sökning förbrukar ungefär tio gånger så mycket energi som en typisk Google-sökning. Med miljontals sökningar per dag enbart hos OpenAI, för att inte tala om konkurrenter som Anthropic, Google och Microsoft, innebär detta en enorm belastning på elnät och miljön. Kylning av dessa datacenter kräver också enorma mängder vatten. Hyperskaliga datacenter förbrukade direkt cirka fjorton miljarder gallon vatten år 2023, med förväntningar att denna siffra kommer att fördubblas eller tredubblas år 2028.

Den globala spelplanen: AI mellan nationella intressen och exportkontroller

AI-infrastruktur har blivit en nationell säkerhetsfråga. Både Trump- och Biden-administrationerna har betonat industripolitiken och framställt AI inte bara som en ekonomisk möjlighet utan också som ett säkerhetsmässigt nödvändigt krav. Det underförstådda budskapet till företag är att snabbhet är viktigare än försiktighet. Stargate-projektet tillkännagavs i Vita huset och president Trump framställde tekniken som en drivkraft för ekonomiskt ledarskap och teknologiskt oberoende.

Kina följer en statsledd modell som kanaliserar kapital till AI för att bygga inhemska mästare och minska beroendet av amerikansk teknik. Europa fokuserade initialt på riskhantering, men rädslan för förlorad konkurrenskraft fick Bryssel att lansera AI Continent Action Plan och ett initiativ på 1 miljard euro för att påskynda implementeringen.

För Nvidia representerar denna geopolitiska dimension både möjlighet och risk. Företaget har försökt följa en strategi som skulle göra det möjligt för dem att fortsätta exportera chip till Kina, med argumentet att utestängning från den kinesiska marknaden bara skulle stärka de kinesiska konkurrenterna. Exportkontroller har dock minskat Nvidias marknadsandel i Kina från 95 procent till praktiskt taget noll. Huang har offentligt sagt att han inte kan föreställa sig att någon beslutsfattare skulle anse detta vara en bra idé. Den kinesiska marknaden representerar en möjlighet värd cirka 50 miljarder dollar som Nvidia går miste om på grund av regulatoriska restriktioner.

Bubbla eller revolution? En slutsats med öppet slut

Frågan om huruvida vi befinner oss mitt i en AI-bubbla kan inte definitivt besvaras så länge vi fortfarande befinner oss i stormens öga. Bubblor blir ofta tydliga först i efterhand. Alan Greenspans berömda varning mot irrationell överflöd kom i december 1996, men Nasdaq nådde inte sin topp förrän mer än tre år senare. Mitt i en bubblas uppblåsning kan inflationen bestå längre än vad som verkar logiskt.

Vissa fakta är dock obestridliga. Värderingarna av AI-företag baseras på antaganden om framtida tillväxt som skulle vara historiskt sett utan motstycke. Inget företag har någonsin vuxit från tio miljarder till hundra miljarder dollar i intäkter så snabbt som OpenAI-projekt. Åtagandena att bygga infrastruktur för biljoner dollar med nuvarande intäkter på tretton miljarder dollar kräver en intäktsexplosion som det inte finns några historiska förebilder för.

Samtidigt är AI inte bara spekulation. Tekniken förändrar redan branscher och arbetssätt. Företag uppnår mätbara produktivitetsvinster genom AI-integration. Frågan är inte om AI kommer att vara transformerande, utan hur snabbt denna transformation kommer att ske och om nuvarande värderingar och investeringar är i linje med denna takt.

Vad händer om OpenAI missar sina prognoser? I bästa fall skulle företaget behöva skala ner sina infrastrukturplaner. I värsta fall kan andrahandseffekterna bli betydande, eftersom investerare och andra företag i allt högre grad satsar stort på OpenAIs värdeskapande. Dessa satsningar är inte bara beroende av att värdet realiseras, utan av att det realiseras tillräckligt snabbt för att täcka den skuld som används för att finansiera dessa satsningar. Misslyckandet med att leverera värde så snabbt som investerare förväntade sig har varit tillräckligt för att förvandla flera historiska teknikboomar till konkurser.

Den centrala lärdomen från dotcom-bubblan var att transformativa teknologier ofta lyckas i årtionden, men den första vågen av företag och deras investerare fångar sällan hela det löfte som antyds i deras aktiekurser. Internet förändrade visserligen världen, men de flesta av de högt värderade internetföretagen år 2000 existerar inte längre. Vinnarna var ofta företag som kom in på marknaden senare eller överlevde krisens mörkaste dagar.

Huruvida detta även kommer att gälla AI återstår att se. Det som är tydligt är dock att det där telefonsamtalet mellan Jensen Huang och Sam Altman i sensommaren 2025 kan visa sig bli en av de där vändpunkterna där panik blev strategi, beroende omvandlades till ömsesidig förpliktelse, och en industri banade väg för en av de största ekonomiska satsningarna i modern historia. Svaret på om denna satsning lönar sig eller blir den största felinvesteringen sedan dotcom-eran kommer att avslöjas under det kommande decenniet.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

 

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad