Die Schweizer KI rechnet auf 10’752 Nvidia-Chips. Der Ausweg steht in Iowa.

Der Supercomputer Alps in Lugano, auf dem die Schweiz ihr Sprachmodell Apertus trainiert hat, besteht aus 10’752 Superchips von Nvidia. Daneben stehen 608 Grafikprozessoren von AMD, zum Entwickeln und Portieren, nicht zum Rechnen. Die Plattform von Swisscom: Nvidia. Die Angebote von Infomaniak und Exoscale: Nvidia. Die vier Rechenzentren, die Microsoft bei Zürich und Genf für 400 Millionen Dollar aufrüstet: der Hersteller wird nicht genannt, aber es gibt nur einen, der in Frage kommt. Seit dieser Woche gibt es eine Alternative, und sie ist billiger. Sie steht in Iowa.

Der Trend: Google greift Nvidia an, mit Zahlen

Am 7. September hat SemiAnalysis, das Analysehaus, das die Chipindustrie am genauesten vermisst, seine Messungen zu Googles siebter TPU-Generation veröffentlicht. Der Befund: Bei zwanzig Tokens pro Sekunde und Nutzer liefert Ironwood 50,4 Prozent mehr Tokens pro Dollar als Nvidias B200 und 96 Prozent mehr als der B300. Rechnet man mit Googles internen Kosten von 1,03 Dollar pro Chipstunde statt mit dem Listenpreis, wird der Vorsprung noch grösser. Der Chip hat 4’614 Teraflops in FP8, 192 Gigabyte Speicher und lässt sich zu Verbünden von 9’216 Stück zusammenschalten, 42,5 Exaflops in einem Raum.

Entscheidend ist nicht der Chip, sondern dass Google ihn seit einem Jahr verkauft. Anthropic mietet seit Oktober 2025 bis zu eine Million TPUs, ab 2027 kommen 3,5 Gigawatt dazu, Broadcom hat sich per Vertrag bis 2031 als Lieferant gesichert. Meta hat im Februar einen Milliardenvertrag unterschrieben und will ab 2027 TPUs für eigene Rechenzentren kaufen. Fluidstack, ein Anbieter, der TPUs in fremden Hallen betreibt, wurde letzte Woche mit 18 Milliarden Dollar bewertet, Google hält 14 Prozent daran. OpenAI hat, so berichtet The Information, mit dem TPU-Argument bei Nvidia 30 Prozent Rabatt herausgeholt. Nvidia hat im Quartal bis Juli 96,2 Milliarden Dollar umgesetzt, plus 106 Prozent, und ist an der Börse 5,4 Billionen wert. Der Anteil an den KI-Beschleunigern liegt laut TrendForce noch bei rund 70 Prozent, und er sinkt.

Die Schweizer Realität: ein Lieferant, kein Ausweg im Land

Alps wurde am 14. September 2024 eingeweiht, gebaut von HPE, mit 10’752 Grace-Hopper-Superchips von Nvidia in 2’688 Knoten. Wie viel die Maschine gekostet hat, sagt das CSCS nicht; laut SRF «deutlich weniger» als der damalige Marktwert der Chips, den das Zentrum auf mehrere hundert Millionen Franken schätzte. Der Strom kostet rund 15 Millionen Franken im Jahr. Auf dieser Maschine haben ETH und EPFL im Herbst 2025 Apertus trainiert: über sechs Millionen GPU-Stunden allein für das grosse Modell, auf bis zu 4’096 Chips gleichzeitig. Im Fachaufsatz dazu vom April 2026 beschreiben die Ingenieure, was das im Alltag heisst: Dateicaches, die den GPU-Speicher belegen, «Interrupt-Stürme» auf einzelnen Prozessorkernen, Fehler im Treiber, in der Netzwerkbibliothek und im Linux-Kernel. Das Zitat, das übrig bleibt: «Das Training grosser Sprachmodelle ist im Kern ein Systemproblem.» Wer das System nur von einem Hersteller kennt, kann es nur bei ihm lösen.

Die Abhängigkeit hat Vorgeschichte. Im Juli 2022 vergab die ETH 30 Millionen Franken freihändig an HPE, für den Speicherausbau, weil ein Wechsel beim Netzwerk «erhebliche technische Risiken und höhere Investitions- und Betriebskosten» bedeutet hätte. Einen Nachfolger für Alps hat niemand angekündigt. Der Schweizerische Wissenschaftsrat hat im Mai eine nationale Strategie für Recheninfrastruktur gefordert, mit Souveränität und langfristiger Finanzierung als Zielen. Das Wort Nvidia kommt in dem Papier nicht vor. Weder ETH noch EPFL haben sich je öffentlich zur Lieferantenfrage geäussert.

Und der Ausweg? Google betreibt in Zürich den grössten Entwicklungsstandort ausserhalb der USA, aber die Cloud-Region Zürich bietet keine TPUs an. Ironwood gibt es in Iowa und in London. Wer die Rechenleistung von Alps in FP8 mieten wollte, bräuchte rund 4’600 Ironwood-Chips, einen halben Verbund. Zum Listenpreis von zwölf Dollar pro Chipstunde sind das 485 Millionen Dollar im Jahr, mit dreijähriger Bindung 218 Millionen. Ein ganzer Verbund, der doppelt so viel rechnet wie Alps: 436 Millionen im Jahr. In Dollar, auf amerikanischem Boden, unter amerikanischem Exportrecht.

Das Kleingedruckte: Zugang ohne Garantie

Dieses Exportrecht hat die Schweiz schon einmal getroffen. Am 13. Januar 2025 stufte die abtretende Regierung Biden die Schweiz in die zweite Kategorie ihrer «AI Diffusion Rule» ein, neben Ländern wie Indien, und nicht bei den achtzehn Verbündeten wie Deutschland, Frankreich und Japan. Die Obergrenze: rund 16’500 moderne KI-Chips pro Jahr. Das Seco nahm Gespräche mit Washington auf. Am 13. Mai 2025 hob die Regierung Trump die Regel wieder auf und kündigte einen Ersatz an. Der ist bis heute nicht in Kraft; im März 2026 kursierte ein Entwurf mit Mengenstufen, bei denen ab 200’000 Chips die Regierung des Käuferlands mitreden und in amerikanische Infrastruktur investieren soll. Der Schweizer Zugang zu Spitzenchips beruht im September 2026 auf dem Fehlen einer Regel, nicht auf einer Zusage.

Was übertragbar ist

Der amerikanische Trend heisst: Wettbewerb bei den Chips drückt die Preise, und wer zwei Lieferanten hat, verhandelt besser. OpenAIs 30 Prozent Rabatt sind das Beispiel. Übertragbar ist das Prinzip, nicht das Produkt. Für Schweizer Firmen, die KI-Rechenleistung kaufen, heisst das: Wer heute einen Vertrag mit Swisscom, Microsoft oder einem Schweizer Cloud-Anbieter unterschreibt, unterschreibt einen Nvidia-Vertrag, und sollte den Preis mit dem Argument verhandeln, dass es Alternativen gibt, auch wenn sie in Iowa stehen. Für den Bund heisst es: Der Nachfolger von Alps wird die erste Beschaffung sein, bei der zwei Hersteller ernsthaft konkurrieren können. Die Ausschreibung sollte das nutzen. Und für alle heisst es: Die 608 AMD-Chips in Lugano sind klein, aber sie sind der einzige Ort im Land, an dem jemand übt, ohne Nvidia zu rechnen.

Wer in der Schweiz KI-Rechenleistung einkauft und die Verträge kennt: [email protected]. Wir sammeln die Fälle für die nächste Ausgabe.