Huawei verringert Nvidias Vorsprung bei KI-Chips in China auf sechs Prozentpunkte, Käufer setzen zunehmend auf Chips jenseits von GPUs

Schrumpfender Vorsprung in einem Markt mit knappem Rechenkapazitätsangebot

Nvidia lieferte im ersten Halbjahr 2026 in China 678.000 KI-Beschleuniger aus, 44 % weniger als ein Jahr zuvor. Huawei kam auf 572.000. IDC-Zahlen, die in am 13. Oktober veröffentlichten Berichten wiedergegeben wurden, beziffern ihre Marktanteile auf 34 % und 28 %. Der Abstand beträgt damit sechs Prozentpunkte beziehungsweise 106.000 Chips.

Der Wandel geht über die beiden Unternehmen hinaus. China erhielt zwischen Januar und Juni 2,008 Millionen KI-Beschleuniger, und erstmals übertrafen die Auslieferungen von Prozessoren außerhalb der Kategorie Grafikprozessor (GPU) die GPU-Auslieferungen. Neun der elf von IDC erfassten chinesischen Chiphersteller steigerten ihre Auslieferungen gegenüber dem Vorjahreszeitraum.

KI-Beschleuniger sind spezialisierte Prozessoren, die zum Trainieren von Modellen und für deren Einsatz nach dem Training verwendet werden. Die Auslieferungszahlen geben an, wie viele Prozessoren auf den Markt kommen, nicht aber deren Rechenleistung, Verkaufswert oder tatsächliche Nutzung. Dass Huawei beim Volumen aufholt, belegt daher nicht, dass das Unternehmen Nvidia bei jeder Art von KI-Arbeit ebenbürtig ist.

US-Exportkontrollen haben die für Nvidia zulässigen Produkte eingeschränkt. Zugleich fördert Peking heimische Alternativen und verlangt von chinesischen Unternehmen eine Genehmigung, bevor sie Nvidia-Chips einführen, die den US-Beschränkungen entsprechen. Diese Vorgaben verändern die Kaufentscheidungen in einem Markt, in dem die Nachfrage weiterhin das Angebot übersteigt.

Andere Hinweise sprechen gegen die Behauptung, Nvidia verschwinde aus China. Chinesische Unternehmen sollen in diesem Jahr mehr als eine Million Nvidia-Chips für Gaming und Workstations gekauft haben. Einige versuchen zudem, über ausländische Rechenzentren Zugang zu modernen Prozessoren zu erhalten. Im Kern verschieben sich die Chip-Auslieferungen, während die Nachfrage nach Nvidia-Hardware anhält, die Käufer nicht immer über herkömmliche Kanäle beziehen können.

Wie weit hat Huawei den Abstand verringert?

Huaweis 572.000 Auslieferungen stehen mehr als 300.000 im gleichen Zeitraum 2025 gegenüber. Das entspricht einem deutlichen Wachstum, doch die frühere Zahl ist nicht genau genug, um einen exakten prozentualen Anstieg zu berechnen. Ein Bericht nennt 300.000 als Ausgangswert und spricht von einer nahezu Verdoppelung. Der vorsichtigere Vergleich lautet: mehr als 300.000.

Eine separate IDC-Auswertung für das Gesamtjahr 2025 bezifferte den chinesischen Markt für KI-Beschleunigerkarten auf rund vier Millionen Einheiten. Nvidia kam auf 55 %, während chinesische Chiphersteller zusammen etwa 1,65 Millionen Karten auslieferten, also rund 41 %. Huawei lieferte in diesem Jahr 812.000 Karten aus.

Gemessen an diesem Jahreswert liegt Nvidias gemeldeter Anteil von 34 % im ersten Halbjahr 2026 um 21 Prozentpunkte niedriger. Huaweis Auslieferungen 2025 entsprachen etwa 20,3 % der insgesamt vier Millionen Einheiten. Im jüngsten Halbjahr lag der gemeldete Anteil bei 28 %. Dabei handelt es sich um Vergleiche verschiedener Zeiträume, nicht um eine direkte Messung der Veränderung zwischen dem jeweils ersten Halbjahr 2025 und 2026.

Huaweis Auslieferungen im ersten Halbjahr 2026 entsprachen zudem etwa 70 % des für das gesamte Jahr 2025 gemeldeten Volumens von 812.000. Das zeigt das Tempo der Expansion, ohne vorauszusetzen, dass sich die Entwicklung im zweiten Halbjahr wiederholt.

Der Aufstieg umfasst mehrere chinesische Anbieter

T-Head, die Chipdesign-Tochter von Alibaba, kam im ersten Halbjahr 2026 auf 7 % des chinesischen Marktes. Cambricon folgte mit 5 %, Baidus Kunlunxin mit 4 % und Hygon mit 3 %. Zusammengenommen entfielen auf diese fünf Anbieter einschließlich Huawei 47 %, wenn man die gerundeten IDC-Anteile zugrunde legt.

Die Breite des Zuwachses ist bedeutsam. Da neun von elf erfassten chinesischen Herstellern mehr auslieferten als ein Jahr zuvor, beschränkt sich die Entwicklung nicht darauf, dass Huawei Nvidia Aufträge abnimmt. Mehrere heimische Anbieter bauen gleichzeitig ihr Geschäft aus.

Die Zahlen für 2025 liefern einen weiteren Vergleichswert: T-Head lieferte 265.000 Karten aus, AMD 160.000 sowie Kunlunxin und Cambricon jeweils 116.000. Diese Jahresvolumina lassen sich nicht direkt mit den jüngsten Marktanteilen vergleichen, ohne Zeiträume und Produktdefinitionen anzugleichen.

Cambricons Expansion folgt auf den Umsatzsprung 2025. Im ersten Halbjahr erreichte der Umsatz angesichts der Einschränkungen für Nvidia-Verkäufe 2,88 Milliarden Yuan. Umsatz und Auslieferungsanteil messen unterschiedliche Dinge, doch beide Entwicklungen zeigen, dass heimische Anbieter geschäftlich an Boden gewinnen.

Beschleuniger ohne GPU überholen beim Volumen

IDC erfasste im ersten Halbjahr 2026 991.000 ausgelieferte GPUs, ein Rückgang um 26 %. Die Auslieferungen anderer KI-Beschleuniger stiegen um knapp 80 % auf 1,016 Millionen. Damit lag diese Kategorie um etwa 25.000 Einheiten vorn.

GPUs werden häufig zum Trainieren von Modellen eingesetzt, weil sie viele Berechnungen parallel ausführen. Andere Beschleuniger können gezielt für bestimmte KI-Operationen ausgelegt sein, darunter Inferenz: der Einsatz eines trainierten Modells, um eine Antwort, Klassifizierung oder Vorhersage zu erzeugen.

Zusammen ergeben die beiden Kategorien 2,007 Millionen Einheiten und liegen damit leicht unter der gemeldeten Gesamtzahl von 2,008 Millionen. Die Berichte erklären die Differenz von 1.000 Einheiten nicht. Sie ändert nichts daran, welche Kategorie vorn lag, doch die Zahlen sollten nicht als exakte Aufschlüsselung der Gesamtsumme dargestellt werden.

Huawei, T-Head, Kunlunxin und Cambricon kamen zusammen auf 95 % des Segments ohne GPUs. Zu den Organisationen, die diese Prozessoren einsetzen, zählte IDC Behörden, Internetunternehmen und Telekommunikationsanbieter.

Die Entwicklung bedeutet nicht, dass GPUs ihre Rolle beim Training fortschrittlicher Modelle verloren haben. Sie zeigt, dass der Markt mehr Prozessoren außerhalb dieser Kategorie kauft, darunter Hardware für den Einsatz trainierter Modelle. Allein aus der Zahl der Chips lässt sich nicht ableiten, welche Gruppe mehr nutzbare Rechenkapazität bereitstellt.

Warum die Angaben zu Marktanteilen voneinander abweichen

Huawei erhebt einen weitergehenden Anspruch, als die IDC-Zahlen stützen. Eric Xu, der rotierende Vorsitzende des Unternehmens, sagte bei einem Medienrundtisch im September, Ascends Marktanteil in China habe den von Nvidia bereits übertroffen, gemessen an den Daten, die Huawei vorlägen. Berichte im Oktober beschrieben zudem Huaweis Behauptung, Ascend-Chips hätten sich besser verkauft als Nvidia-Chips.

In den IDC-Zahlen für das erste Halbjahr liegt Nvidia mit 34 % weiterhin vor Huawei mit 28 %. Huawei nannte keinen Prozentsatz, der auf derselben Grundlage ermittelt wurde. Die Aussagen könnten sich auf unterschiedliche Zeiträume, Produkte oder Vertriebskanäle beziehen; ihr genauer Zusammenhang ist jedoch nicht geklärt.

Ein anderer Bericht prognostiziert, dass Nvidias Anteil von etwa 40 % im Jahr 2025 auf rund 8 % im Jahr 2026 sinken und heimische Hersteller zusammen etwa 50 % erreichen könnten. Der Ausgangswert weicht von den von IDC gemeldeten 55 % für 2025 ab. Auch die Prognose von 8 % ist kein beobachtetes Ergebnis, das sich mit dem Wert von 34 % für das erste Halbjahr vergleichen ließe.

IDC legte außerdem nicht offen, welche Nvidia-Produkte in der Erhebung enthalten waren oder ob sie B200- und B300-Prozessoren umfasste. Diese Chips dürfen nicht nach China exportiert werden, sollen aber Berichten zufolge über Schmuggel ins Land gelangt sein. Nvidia hatte bis zur Veröffentlichung der Berichte am 13. Oktober noch nicht auf eine Anfrage um Stellungnahme reagiert.

Der Wettbewerb verlagert sich von Chips auf Cluster

IDC zufolge verschiebt sich der Wettbewerb von der Leistung einzelner Prozessoren hin zu den Fähigkeiten kompletter Rechensysteme, einschließlich der Frage, wie effizient die Chips in einem großen Cluster zusammenarbeiten. Ein leistungsstarker Prozessor kann auf Daten warten müssen, wenn die Verbindungen zwischen den Prozessoren nicht mithalten.

Huaweis Ansatz war im Juli 2025 bei der Hardware-Präsentation in Shanghai zu sehen. Damals stellte das Unternehmen CloudMatrix 384 vor, ein System mit 384 Ascend-910C-Prozessoren. Die Strategie setzt auf zahlreiche miteinander verbundene Chips, um die Grenzen einzelner Prozessoren auszugleichen.

Bei dem Rundtischgespräch im September beschrieben Xu und HiSilicon-Chefwissenschaftler Liao Heng Huaweis Rechenarchitektur Peerium und die Verbindungen über UnifiedBus (UB). Huawei gab für die Bandbreite zwischen Racks bis zu 800 Gigabyte pro Sekunde an. Laut Liao kann die Übertragung eines Datenpakets zwischen verschiedenen Netzwerkebenen mit dem einheitlichen Protokoll etwa 150 Nanosekunden dauern.

Das sind technische Angaben von Huawei und keine unabhängigen Feststellungen dazu, dass seine Systeme Nvidia bei verschiedenen Arbeitslasten übertreffen. Entscheidend ist der Fokus auf die Kommunikation: Viele Prozessoren sollen effizient zusammenarbeiten, statt nur die Geschwindigkeit eines einzelnen Chips zu vergleichen.

Huawei stellte auch sein optisches Modul Hi-ONE vor, bei dem sich ein optischer Motor etwa fünf Zentimeter vom Hauptchip entfernt befindet. Das Unternehmen erklärte, dieser Ansatz mit Optik nahe am Gehäuse koste fast 40 % weniger als eine Alternative mit gemeinsamem Gehäuse und ermögliche es, einen Defekt am optischen Motor zu beheben, ohne den KI-Prozessor auszusondern. Beide Ansätze übertragen Daten mit Licht; die Platzierung bringt unterschiedliche Abwägungen bei Kosten, Wartung und Fertigung mit sich.

Software hält Training und Inferenz auf unterschiedlichen Wegen

Nvidias Position hängt teilweise von CUDA ab, der Softwareplattform, mit der Entwickler Berechnungen auf den Chips des Unternehmens effizient ausführen. Eine bestehende Trainingsaufgabe auf andere Hardware zu verlagern, bedeutet mehr, als nur die Chips auszutauschen. Auch Code, Entwicklungswerkzeuge und Betriebsabläufe müssen möglicherweise angepasst werden.

Huawei bietet mit CANN eine Alternative. Liao zufolge verringern neue Programmieransätze und Compilersprachen den Softwareabstand. Außerdem seien führende KI-Labore weniger stark an CUDA gebunden als noch vor zwei Jahren. Das ist Huaweis Einschätzung und kein Beleg dafür, dass ein Umstieg für jeden Kunden inzwischen einfach ist.

Ein separater Bericht schätzt, dass die Verlagerung von Trainingsaufgaben etwa 50 % mehr Zeit und Kosten verursachen könnte. Da diese Schätzung nicht durch eine detaillierte Methodik erläutert wird, sollte sie nicht als allgemeingültiger Aufschlag betrachtet werden.

DeepSeek soll planen, mindestens 160.000 Huawei-Ascend-950DT-Chips für Inferenz einzusetzen und für das Training weiterhin Nvidia-Hardware zu nutzen. Dabei handelt es sich um einen Einsatzplan, nicht um die Bestätigung, dass alle Chips bereits geliefert wurden. Die Planung weicht außerdem von Huaweis Beschreibung ab: Demnach sind 950DT-Systeme vor allem für das Training vorgesehen, während die Version 950 PR hauptsächlich auf Inferenz zielt. Die Produktpositionierung legt nicht zwingend fest, wie ein Kunde die Hardware nutzt.

Xu sagte im September, Trainingssysteme mit dem 950DT würden noch getestet. Eine Serienversorgung werde Ende des Jahres oder Anfang des Folgejahres erwartet. Das ist eine Prognose, kein Beleg für abgeschlossene Produktion oder Auslieferung.

Knappheit lässt Raum für andere Nvidia-Hardware

Chinesische Unternehmen sollen 2026 mehr als eine Million Nvidia-Chips für Gaming und Workstations gekauft haben, darunter Produkte der Reihen RTX Pro 6000D und RTX Pro 5000. Diese Käufe verschaffen zusätzliche Rechenkapazität außerhalb der eingeschränkten Kategorie fortschrittlicher Beschleuniger.

Die Prozessoren können einige einfachere KI-Aufgaben übernehmen, darunter das Prefill bei der Inferenz. Dabei verarbeitet ein Modell die Eingabeaufforderung, bevor es eine Antwort erzeugt. Das gemeldete Kaufvolumen sollte nicht direkt zu IDCs Gesamtzahl für Beschleuniger im ersten Halbjahr addiert werden: Die Zeiträume unterscheiden sich, und IDC legte nicht offen, ob diese Produkte mitgezählt wurden.

Branchenschätzungen zufolge beläuft sich das jährliche Angebot der chinesischen KI-Chipindustrie auf etwa 3,5 Millionen Einheiten, darunter rund eine Million im Ausland gefertigte Chips. Dem steht eine Nachfrage gegenüber, die voraussichtlich fünf Millionen übersteigt. Daraus ergibt sich eine Lücke von mehr als 1,5 Millionen Einheiten, noch bevor weitere Hardwarequellen berücksichtigt werden. Die Schätzungen belegen nicht, dass jeder Gaming-Chip einen fortschrittlichen Beschleuniger ersetzen kann.

Parallel zur Knappheit steigen die Ausgaben. Die gemeinsamen Investitionsausgaben von Alibaba, ByteDance und Tencent könnten sich in diesem Jahr auf etwa 700 Milliarden Yuan beziehungsweise 104 Milliarden US-Dollar mehr als verdoppeln. Morgan Stanley schätzt Chinas Ausgaben für Rechenleistung im Jahr 2026 auf 193 Milliarden US-Dollar.

Tencent soll zugestimmt haben, über die Rechenzentren von Oracle in Südostasien Zugang zu etwa 100.000 fortschrittlichen KI-Chips zu mieten. Ein solcher Zugang kann chinesische Arbeitslasten unterstützen, ohne die Prozessoren auf das chinesische Festland zu bringen. Separat dazu haben US-Behörden Personen festgenommen, denen der Schmuggel von Nvidia-Chips nach China vorgeworfen wird. Die Verfahren liefen im Oktober noch. Die Vorwürfe sollten nicht als Verurteilungen dargestellt werden.

Nvidias weltweites Wachstum und die nächsten Lieferproben

Nvidias Angaben zu den Ergebnissen im August legen nahe, dass das Unternehmen bereits mit einem eingeschränkten Zugang zum chinesischen Markt plante. H200-Auslieferungen nach China machten im vorangegangenen Quartal weniger als 1 % des Rechenzentrumsumsatzes aus. In der Prognose waren keine Einnahmen aus Rechenzentrumsrechenleistung in China enthalten.

Der Quartalsumsatz wurde mit rund 96 Milliarden US-Dollar angegeben, darunter 89 Milliarden aus dem Rechenzentrumsgeschäft. Ein anderer Bericht nannte die Gesamtsumme genauer mit 96,2 Milliarden US-Dollar. Für das folgende Quartal erwartete Nvidia etwa 108 Milliarden US-Dollar. Berichten zufolge prognostizierte das Unternehmen für das Geschäftsjahr 2028 außerdem ein Umsatzwachstum von rund 70 %, wobei das Angebot die Aussichten begrenze.

Diese Zahlen erklären, warum ein Verlust chinesischer Marktanteile bei Auslieferungen nicht zwangsläufig ein schwächeres globales Wachstum bedeutet. Sie machen China nicht bedeutungslos. Der Umsatz mit Kunden mit Hauptsitz in China, einschließlich Hongkong, soll im Quartal bis Juli 7,88 Milliarden US-Dollar erreicht haben. Diese Kategorie ist breiter gefasst als der Verkauf von Rechenzentrumsrechenleistung auf dem chinesischen Festland.

Die Nachfrage ist zudem nicht mit abgeschlossenen Verkäufen gleichzusetzen. Bei den Gesprächen über die H200-Produktion ging es um gemeldete chinesische Bestellungen von mehr als zwei Millionen Einheiten für 2026, gegenüber einem Lagerbestand von etwa 700.000. Bestellungen drücken Kaufabsichten aus; Genehmigungen, Produktion und Auslieferungen entscheiden darüber, ob daraus tatsächlich Lieferungen werden.

Xu erwartet, dass sich Angebot und Nachfrage bei KI weltweit etwa 2029 annähern, in China möglicherweise später. Huawei erklärt, heimische Kunden zu priorisieren und nur kleine Mengen ins Ausland zu liefern. Die wichtigsten Meilensteine:

• Januar bis Juni 2026: IDC beziffert Nvidias Anteil am chinesischen Beschleunigermarkt auf 34 % und Huaweis auf 28 %.
• August 2026: Nvidia spricht von begrenzten H200-Einnahmen aus China und schließt Einnahmen aus Rechenzentrumsrechenleistung in China aus seiner Prognose aus.
• September 2026: Huawei äußert sich zu seinen Lieferengpässen und dem erwarteten Produktionszeitplan für den 950DT.
• 13. Oktober 2026: Berichte geben die IDC-Ergebnisse für das erste Halbjahr und anhaltende chinesische Käufe anderer Nvidia-Hardware wieder.
• Ende 2026 oder Anfang 2027: Huawei erwartet eine Serienversorgung mit 950DT-Trainingssystemen.

IDC prognostiziert für 2026 ein Wachstum der gesamten Auslieferungen von Beschleunigern in China um 19 %, trotz eines Rückgangs bei GPUs um 9 %. Entscheidend wird sein, ob die Anbieter dieses wachsende Volumen liefern können und ob Kunden daraus effektive Kapazitäten für Training und Inferenz machen können.

Wichtige Punkte

• Nvidia lieferte im ersten Halbjahr 2026 in China 678.000 KI-Beschleuniger aus, Huawei 572.000.
• IDC bezifferte ihre Marktanteile auf 34 % und 28 %, ein Abstand von sechs Prozentpunkten.
• Beschleuniger ohne GPUs überholten GPUs bei den Auslieferungen um etwa 25.000 Einheiten.
• Neun von elf erfassten chinesischen Chipherstellern steigerten ihre Auslieferungen gegenüber dem Vorjahr.
• Huaweis Behauptung, Nvidia überholt zu haben, beruht nicht auf einer offengelegten und mit den IDC-Zahlen vergleichbaren Grundlage.
• Chinesische Käufer bemühen sich weiterhin um Nvidia-Workstation-Chips und Zugang zu fortschrittlicher Hardware im Ausland.
• Softwareumstellung, Importgenehmigungen und Produktionskapazität bleiben zentrale Engpässe.
• IDC erwartet für 2026 ein Wachstum der gesamten Beschleuniger-Auslieferungen in China um 19 %.