Tech-gigantene sprenger 500 mrd: Nvidia høster gevinsten

Halvparten av tusen milliarder til kunstig intelligens

Tre av verdens mest kapitalkraftige teknologiselskaper er i ferd med å brenne gjennom en historisk sum på kunstig intelligens-infrastruktur i løpet av ett enkelt år. Ifølge Nasdaq Markets har Alphabet oppjustert sin kapitalutgiftsprognose for 2026 til opptil 205 milliarder dollar. Amazon legger seg tett bak med rundt 200 milliarder, mens Meta planlegger investeringer på opptil 145 milliarder dollar.

Til sammen overstiger dette 550 milliarder dollar — fra tre selskaper alene.

Nvidia: Den ubestridte innkreveren

Den umiddelbare vinneren er Nvidia. Selskapet kontrollerte anslagsvis 93 prosent av server-GPU-inntektene i 2024 og rundt 90 prosent av markedet for datachips til datasentre, ifølge bransjeanslag gjengitt av Nasdaq Markets. Når Alphabet, Amazon og Meta bestiller hardware i denne størrelsesordenen, renner en uforholdsmessig stor andel inn i Nvidias kasse.

Dette skjer til tross for at Nvidias nyeste Blackwell-brikker angivelig er forhåndsbestilt for om lag tolv måneder fremover. Etterspørselen overstiger langt tilgjengelig kapasitet.

Hyperscalerne satser også på egne brikker

Samtidig som de kjøper Nvidia-hardware for enorme summer, arbeider alle tre selskapene med å redusere den samme avhengigheten på sikt.

Google og TPU-er

Google var den første store skyaktøren med egne AI-brikker. Selskapets åttende generasjon TPU-er — TPU 8t for trening og TPU 8i for inferens — driver blant annet Gemini-modellene. Google har ifølge Nasdaq Markets-research brukt AI-systemet AlphaChip til å designe selve brikkekonfigurasjonen, noe som skal ha redusert designtiden fra måneder til timer.

AWS Trainium og Inferentia

Amazon Web Services tilbyr Trainium-brikker som ifølge selskapet gir opptil 50 prosent bedre kostnad-til-ytelse for modelltrening sammenlignet med Nvidias A100 og H100. Den nyeste Trainium3 skal skalere opp til 144 brikker i ett system. AWS skal dessuten utforske salg av Trainium-brikker til tredjeparter — et trekk som potensielt utfordrer Nvidias kjernevirksomhet direkte.

Metas MTIA

Meta utvikler sin egen Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), designet for å kjøre og trene selskapets egne AI-modeller mer effektivt og redusere driftskostnader.

Motvekten: Desentralisert GPU-kapasitet

Parallelt med hyperscalernes sentralisering vokser det frem et alternativt marked. Desentraliserte AI-beregningsnettverk — som io.net, Aethir, Akash Network og Render Network — tilbyr GPU-kapasitet til en brøkdel av hyperscaler-prisene, ifølge bransjerapporter.

Det bør imidlertid påpekes at disse tallene i stor grad stammer fra aktørene selv, og bør leses med et kritisk blikk. Markedet for desentralisert AI-beregning ble anslått til 1,8 milliarder dollar i 2025 — en liten sliver sammenlignet med de sentraliserte gigantene.

For norske og europeiske AI-startups som ikke har tilgang til Nvidia-hardware i kø, kan slike alternativer likevel ha reell praktisk verdi.

Hva dette betyr fremover

Den enorme kapitalsprøyten fra Alphabet, Amazon og Meta i 2026 bekrefter at kappløpet om AI-infrastruktur ikke er i ferd med å avta — det akselererer. Nvidia høster gevinsten på kort sikt, men hyperscalernes parallelle investering i proprietær silisium tyder på at de ikke har tenkt å forbli avhengige av én enkelt leverandør på lang sikt.

For investorer og markedsaktører er det verdt å merke seg at disse investeringsnivåene er uten historisk sidestykke — og at fordelene av dem vil ta tid å materialisere seg i selskapenes bunnlinjer.