GPT-6 Astra: 100.000 GPUs für die KI, die euren RAM verteuert

Nvidia hat die Rechenleistung hinter dem derzeit meistdiskutierten KI-Modell öffentlich gemacht, bevor OpenAI selbst eine Zahl dazu nannte. Wer gerade einen neuen PC plant oder sein System aufrüsten möchte und über die Preise für DDR5-Module und SSDs stolpert, findet im Post des Nvidia-CEOs zumindest einen Teil der Erklärung.

Die Wortwahl von Jensen Huang ist allerdings mehrdeutig und wurde vielerorts als Angabe zu kompletten Server-Racks verstanden. Das würde die Größenordnung noch einmal um den Faktor 72 verschieben.

Jensen Huang bestätigt 100.000 GPUs für GPT-6 Astra

Huang schreibt in seinem Post vom 6. September von "~100K+ Nvidia Grace Blackwell NVLink72", erklärt die AGI für erreicht und kündigt 400.000 weitere GPUs an. Die Formulierung lässt offen, ob 100.000 einzelne KI-Beschleuniger oder ebenso viele komplette NVL72-Systeme gemeint sind.

Die zweite Lesart scheidet allerdings aus: Ein NVL72-Rack fasst 72 Blackwell-Beschleuniger und 36 Grace-CPUs. 100.000 solcher Racks entsprächen 7,2 Millionen Grafikprozessoren, was selbst für GPT-6 Astra ein wenig zu ambitioniert erscheint.

Aufgelöst hat die Frage der OpenAI-Präsident Greg Brockman. Dieser sprach gegenüber Stratechery vom ersten Trainingslauf oberhalb dieser Marke und bezog sich dabei auf einzelne Beschleuniger. Damit landet man bei rund 1.390 Server-Racks vom Typ NVL72. Der Post war eine Antwort an Crusoe-Chef Chase Lochmiller, dessen Unternehmen OpenAIs Campus im texanischen Abilene gebaut hat.

Für den Standort hatte Oracle laut Financial Times rund 40 Milliarden US-Dollar für etwa 400.000 GB200-Beschleuniger eingeplant. Nvidia selbst beteiligt sich inzwischen auch finanziell am Ausbau der Rechenzentren von OpenAI und stellt dafür seinerseits Garantien in Höhe von bis zu 105 Milliarden US-Dollar bereit.

OpenAI selbst nennt in der Modellankündigung zu GPT-6 Astra vom 3. September zahlreiche Benchmarks und neue Bestmarken, aber keine Hardware.

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Rund 190 Megawatt: Was 1.390 NVL72-Racks im Betrieb ziehen

Ein GB300 NVL72 zieht laut Lenovo 135 kW im Dauerbetrieb und bis zu 155 kW in der Spitze, verteilt auf 18 Compute-Trays mit je vier Beschleunigern. Auf den Astra-Cluster hochgerechnet ergeben sich damit etwa 187 MW allein für die Rechen-Racks, ohne Kühlung, Netzwerk und Storage. Die angekündigte Vervierfachung des aktuellen Bestands käme entsprechend auf rund 750 Megawatt.

Das Uptime Institute beziffert die durchschnittliche Leistungsaufnahme eines Racks im Unternehmensrechenzentrum auf etwa 9 kW. Ein bestücktes NVL72-Rack wiegt rund 1.580 kg und gibt etwa 90 Prozent seiner Abwärme an Flüssigkeit ab. Der begrenzende Faktor ist damit das Umspannwerk.

HBM3e statt DDR5: Warum KI-Training Consumer-RAM teuer macht

Ein Blackwell-Beschleuniger verfügt je nach Ausbaustufe über 186 GiB HBM3e (GB200) oder 288 GiB (GB300). Für den KI-Trainingscluster summiert sich das auf riesige 18 bis 27 Petabyte. Dieser Speicher entsteht bei Samsung, SK Hynix und Micron auf denselben Fertigungslinien, auf denen sonst DDR5 für den Einzelhandel läuft.

Die drei kontrollieren über 90 Prozent der weltweiten DRAM-Produktion und haben ihre Kapazitäten seit 2025 zugunsten von HBM verschoben, weil dort die Margen höher liegen. Jede weitere Ausbaustufe in Abilene konkurriert damit direkt mit dem Arbeitsspeicher im Gaming-PC.

Deutschland: RAM, SSDs und Festplatten gleichzeitig auf Rekordkurs

Im deutschen Einzelhandel lag Arbeitsspeicher Mitte August 2026 rund 345 Prozent über dem Vorkrisenniveau. DDR5, DDR4, SSDs und Festplatten erreichten zeitgleich ihre bisherigen Höchststände. Trendforce erwartet für das dritte Quartal 2026 einen weiteren Anstieg der DRAM-Kontraktpreise um 13 bis 18 Prozent und bei NAND-Flash um 10 bis 15 Prozent. Bernstein und Gartner nennen 2028 als frühestes Jahr eines echten Preisverfalls.

AGI-Ansage mit Verkaufsinteresse: Was die Benchmarks hergeben

Nvidia setzte im jüngsten Quartal 89 Milliarden US-Dollar mit Rechenzentren um, ein Plus von 117 Prozent. Mit seiner AGI-Ansage bewertet Huang damit zugleich die Wirkung der eigenen Produkte. OpenAI formuliert vorsichtiger und vermeidet den Begriff in der Ankündigung. Präsident Brockman bezeichnet den Begriff selbst als unscharf, schloss sein Briefing aber mit dem Ausruf der AGI-Ära. Sam Altman hatte bereits im Juli die Singularität für erreicht erklärt.

Die Messwerte fallen nüchterner aus: Auf ARC-AGI-3 übertrifft Astra OpenAIs menschliche Effizienz-Baseline auf 96 Prozent der Level. Auf OSWorld V2-Offline stehen 72,6 gegen 65,7 Prozent für GPT-5.6 Sol bei nahezu halbierter Bearbeitungszeit. Der unabhängige Intelligence Index von Artificial Analysis sieht Astra dagegen auf dem Niveau von Sol und fünf Punkte hinter Anthropics Claude Fable 5.1.

Belastbar bleibt an dieser Meldung vorerst die Stückzahl der Beschleuniger. Der CEO, welcher das Etikett AGI vergibt, verkauft in diesem Fall zugleich die Hardware dafür.

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• Aktuell bestätigt sind mehr als 100.000 Blackwell-Beschleuniger für GPT-6 Astra sowie ein sehr hoher Energie- und HBM-Bedarf des Clusters.
• Ebenfalls Fakt ist, dass DRAM- und NAND-Preise im deutschen Handel bereits stark gestiegen sind und Hersteller Kapazitäten zugunsten von HBM verschoben haben.
• Prognosen betreffen die weitere Preisentwicklung: Trendforce erwartet im dritten Quartal 2026 nochmals steigende DRAM- und NAND-Preise, während ein nachhaltiger Preisrückgang laut Analysten frühestens ab 2028 möglich sein könnte.

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Quelle: Jensen Huang via X