Oracle erreicht 630 Milliarden Dollar: Die nukleare KI-Wette hinter dem Aktienanstieg

Oracle ($ORCL) ist nicht mehr nur ein „Legacy-Datenbankunternehmen“. Mit den heute (10. Dezember 2025) veröffentlichten Ergebnissen des zweiten Quartals des Geschäftsjahres 2026 hat sich das Unternehmen außerhalb von Nvidia selbst als kritischster Infrastrukturengpass in der KI-Revolution etabliert.

Die Zahlen sind atemberaubend. Das Unternehmen meldete einen Quartalsumsatz von $16,1 Milliarden, was einer Steigerung von 14 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Aber die wahre Geschichte – die, die die Aktie auf eine Marktkapitalisierung von $630 Milliarden katapultierte – ist der Rückstand. Oracle hat jetzt eine verbleibende Leistungsverpflichtung (RPO) von $523,3 Milliarden.

Um das ins rechte Licht zu rücken: Unternehmen haben Verträge unterzeichnet, die versprechen, Oracle in den kommenden Jahren eine halbe Billion Dollar zu zahlen, nur um sich den Zugang zu seiner KI-Infrastruktur zu sichern.

Hier erfahren Sie ausführlich, warum Oracle – nicht AWS oder Google – das Rennen um die anspruchsvollsten KI-Workloads gewinnt und warum Larry Ellison die Zukunft des Unternehmens auf die Kernspaltung setzt.

Der Haken: Warum xAI und Microsoft Oracle mieten

Durch eine seltsame Wendung des Schicksals ist Oracle zur „Schweiz“ der KI geworden. Obwohl Microsoft Azure besitzt, nutzt es Oracle Cloud Infrastructure (OCI) für einige seiner umfangreichsten OpenAI-Workloads. Elon Musks xAI mietete riesige Oracle-Cluster, bevor es seinen eigenen „Koloss“ baute.

Warum? Die Antwort liegt in der Netzwerkphysik.

Wenn Sie ein Modell wie GPT-5 oder Llama 4 trainieren, sind Sie nicht darauf beschränkt, wie schnell ein einzelner Chip rechnen kann. Die Geschwindigkeit, mit der 100.000 Chips miteinander kommunizieren können, ist begrenzt. Wenn eine GPU 5 Mikrosekunden auf Daten von einer anderen GPU warten muss, bleibt der gesamte Multimillionen-Dollar-Cluster für diese 5 Mikrosekunden im Leerlauf. Multipliziert man das mit Milliarden von Parametern, wird die „Tail Latency“ zum teuersten Problem der Welt.

Der technische Deep Dive: RDMA und RoCE

Um den Burggraben von Oracle zu verstehen, müssen Sie RDMA (Remote Direct Memory Access) verstehen.

In einer traditionellen Cloud-Umgebung – nennen wir sie „Generation 1 Cloud“ – bewegen sich Daten wie folgt:

1. Quell-App: GPU A möchte Daten senden.
2. OS-Stack: Die CPU nimmt die Daten, verpackt sie (TCP/IP) und übergibt sie an die Netzwerkkarte.
3. Netzwerk: Die Daten werden über Ethernet übertragen.
4. Zielbetriebssystem: Die empfangende CPU entpackt die Daten.
5. Ziel-App: Die Daten werden schließlich an GPU B übergeben.

Dies betrifft die CPU an beiden Enden. Es fügt Latenz (Verzögerung) und Jitter (Unvorhersehbarkeit) hinzu. Für einen Webserver, der Netflix bereitstellt, ist das in Ordnung. Für einen Trainingslauf mit 50.000 H100 ist das katastrophal.

Die OCI-Architektur

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) wurde vor relativ kurzer Zeit (nach 2016) von Grund auf neu aufgebaut, was es ihnen ermöglichte, eine radikale architektonische Entscheidung zu treffen: nicht blockierendes RDMA über Converged Ethernet (RoCE v2) als Standardstandard.

In der Architektur von OCI:

1. Direkter Zugriff: GPU A legt Daten über die Netzwerkkarte (NIC) direkt in den Speicher von GPU B.
2. CPU umgehen: Die CPU und das Betriebssystem werden vollständig umgangen.
3. Flaches Netzwerk: Es gibt weniger „Hops“ (Switches) zwischen zwei beliebigen Servern.

Dadurch wird die Latenz von Millisekunden auf Mikrosekunden reduziert.

Während AWS über eine eigene Lösung namens EFA (Elastic Fabric Adapter) verfügt und Azure InfiniBand verwendet, verschaffte Oracle durch die Implementierung von generischem Hochgeschwindigkeits-Ethernet mit RDMA einen Preis-Leistungs-Vorteil. Sie brauchten nicht für alles teure, proprietäre InfiniBand-Kabel; Sie haben Standard-Ethernet so abgestimmt, dass es wie InfiniBand funktioniert.

Aus diesem Grund hat sich Nvidia für OCI für seine eigene DGX Cloud entschieden. Es war keine Zweckpartnerschaft; es war eine Partnerschaft der Physik.

Kontextgeschichte: Der nukleare Schwenk

Wenn die Vernetzung der erste Engpass ist, ist die Stromversorgung der zweite. Und ehrlich gesagt ist es das Beängstigendere.

Ein typisches großes Rechenzentrum verbraucht 30–50 Megawatt (MW). Die neuen „KI-Fabriken“, die für die nächste Modellgeneration konzipiert werden, benötigen 1 Gigawatt (1.000 MW). Das entspricht ungefähr dem Energieverbrauch der Stadt San Francisco.

Sie können nicht einfach eine 1-GW-Last an das bestehende US-Stromnetz anschließen, ohne sieben bis zehn Jahre auf die Modernisierung der Übertragungsleitungen warten zu müssen. Das Netz ist überlastet, alt und völlig reguliert.

Die Roadmap: Kleine modulare Reaktoren (SMRs)

Larry Ellison bestätigte in der heutigen Telefonkonferenz, dass Oracle den Entwurf eines Rechenzentrums mit drei kleinen modularen Reaktoren (SMR) vorantreibt.

Dies ist kein Konzeptkunstprojekt. Es ist eine Notwendigkeit.

Warum SMRs? Traditionelle Kernkraftwerke (wie Diablo Canyon) sind riesige Tiefbauprojekte, deren Bau 15 Jahre dauert. SMRs sind unterschiedlich:

1. Fabrikgefertigt: Sie werden in einer Fabrik in Modulen zusammengebaut und per LKW oder Zug zur Baustelle transportiert.
2. Eigenständig: Sie können direkt neben dem Rechenzentrum („hinter dem Zähler“) platziert werden, wodurch der Netzübertragungsengpass vollständig umgangen wird.
3. Passive Sicherheit: Sie sind so konzipiert, dass sie sich durch Schwerkraft und Konvektion automatisch abschalten, ohne dass menschliches Eingreifen oder aktive Energie erforderlich ist.

Die Regulierungshürde

Die Technologie für SMRs existiert (Unternehmen wie NuScale und Bill Gates’ TerraPower sind führend), aber die behördliche Genehmigung durch die Nuclear Regulatory Commission (NRC) verläuft notorisch langsam.

Allerdings geht Oracle davon aus, dass das nationale Sicherheitsgebot der „KI-Vorherrschaft“ die Regierung dazu zwingen wird, diese Genehmigungen zu beschleunigen. Wenn die USA China in der KI schlagen wollen, brauchen sie Macht. Wind- und Solarenergie sind zwar günstig, aber nur zeitweise verfügbar. Sie können ein Modell nicht trainieren, wenn der Wind 4 Stunden lang nicht weht; Die Batterien, die erforderlich sind, um diese Lücke im 1-GW-Maßstab zu schließen, sind unerschwinglich teuer. Die Kernenergie liefert die „Grundlast“-Stromversorgung, die rund um die Uhr und an 365 Tagen im Jahr läuft.

Der souveräne KI-Faktor

Über die Hyperscaler hinaus hat Oracle ein einzigartiges Ass im Ärmel: Sovereign Cloud.

Da die Nationen erkennen, dass KI-Modelle eine entscheidende nationale Infrastruktur darstellen, fordern sie, dass Daten niemals ihre Grenzen verlassen. Die DSGVO der EU war nur der Anfang. Jetzt wollen die Länder eine „souveräne KI“, die auf inländischen Supercomputern trainiert wird.

Die Architektur von Oracle ermöglicht es ihnen, eine „dedizierte Region“ – eine vollständige Kopie der öffentlichen OCI-Cloud – im eigenen Rechenzentrum eines Kunden oder in einer staatlich gesicherten Einrichtung bereitzustellen.

• Warum es wichtig ist: AWS und Azure haben Schwierigkeiten, ihre riesigen, monolithischen Stacks in nicht verbundenen Umgebungen mit kleinem Formfaktor bereitzustellen. Oracle hat OCI vom ersten Tag an modular konzipiert.
• Der Kunde: Dies macht Oracle praktisch zum „Waffenhändler“ für den globalen KI-Wettlauf und verkauft die Infrastruktur an riesige Staatsfonds und Regierungen in Japan, Frankreich und dem Nahen Osten, die ihre eigenen GPT-Konkurrenten aufbauen wollen, ohne auf ein Rechenzentrum in Virginia angewiesen zu sein.

Vorausschauende Analyse: Der Auftragsbestand von 523 Milliarden US-Dollar

Die wichtigste Zahl im heutigen Gewinnbericht war nicht der Umsatz von 16,1 Milliarden US-Dollar; Es handelte sich um Remaining Performance Obligations (RPO) von $523,3 Milliarden, ein Anstieg von 433 % im Jahresvergleich.

RPO stellt unterzeichnete Verträge für zukünftige Dienstleistungen dar. Diese Zahl explodiert, weil Hyperscaler und KI-Startups 3- bis 5-Jahres-Verpflichtungen zur Sicherung der GPU-Versorgung unterzeichnen.

Die „Cloud Utility“-These

Oracle hat sich effektiv in ein Versorgungsunternehmen verwandelt. So wie Sie Ihr Elektrizitätsunternehmen für Strom bezahlen, schließen KI-Unternehmen langfristige Mietverträge für „Intelligence Power“ von Oracle ab.

• The Moat: Es sind nicht nur die GPUs. Jeder kann (irgendwann) H100 oder Blackwell kaufen. Der Burggraben ist die Möglichkeit, sie in Clustern von 100.000 Personen mit Arbeitsleistung und Kühlung zu bereitzustellen.
• Das Risiko: Oracle investiert massiv in CapEx (Capital Expenditure). Wenn die KI-Blase platzt oder die „Skalierungsgesetze“ an eine Grenze stoßen, bei der mehr Rechenleistung nicht gleichbedeutend mit besseren Modellen ist, bleiben Oracle Milliarden von Dollar an Hardware, die an Wert verliert.

Sollten Sie bei einer Marktkapitalisierung von 630 Milliarden US-Dollar kaufen?

Der Preis von $ORCL liegt auf einem Allzeithoch und der Preis ist auf Perfektion ausgerichtet. Vergleichen Sie es jedoch mit den Alternativen:

• AWS/Azure: Ihre Netzwerk-Stacks haben massive Altlasten im Technologiebereich. Sie werden nachgerüstet; Oracle hat dafür gebaut.
• Snowflake/Databricks: Dies sind Softwareschichten. Sie verlassen sich auf die zugrunde liegenden Cloud-Anbieter. Wenn die Rechenkosten steigen, werden ihre Margen unter Druck gesetzt.

Oracle ist der einzige Legacy-Gigant, dem es gelungen ist, sich zu einem „Hardware/Cloud-Hybrid“ zu entwickeln.

Das Urteil: Die Bewertung ist hoch, aber die Grundthese ist solide. Wir bewegen uns von der „Trainingsphase“ zur „Infrastrukturphase“ des KI-Zyklus. In dieser Phase sind diejenigen Gewinner, denen der Strom (Kernenergie) und die Rohre (RDMA) gehören. Oracle besitzt beide.

Die heutige Wette auf $ORCL ist eine Wette darauf, dass die Nachfrage nach Intelligenz unendlich und das Angebot an Energie endlich ist. In dieser Gleichung gewinnt immer der Stromlieferant.

Dabei handelt es sich nicht nur um eine Aktienauswahl; Es ist ein Hebelspiel mit der Physik der Intelligenz.