Vor zwei Jahren verdiente Nvidia das meiste Geld mit dem Verkauf von Grafikkarten. Der Name war nur den engagiertesten PC-Spielern ein Begriff.
Heute ist der Chipdesigner eines der wertvollsten Unternehmen der Welt, der Hauptnutznießer eines Booms der künstlichen Intelligenz, der das Silicon Valley und die Wall Street erfasst hat, und ein Inbegriff der neuen Technologiewirtschaft, die voraussichtlich das nächste Jahrzehnt dominieren wird.
Diese Woche verzeichnete das Unternehmen im vierten Quartal eine Reihe überwältigender Gewinne, die es zum unangefochtenen Marktführer in der Infrastruktur machten, auf der die kommende Ära der KI aufbaut.
Dank des weit verbreiteten Einsatzes seiner Chips zum Trainieren und Ausführen der großen Sprachmodelle, die der generativen KI zugrunde liegen, waren Nvidias Umsätze mit Rechenzentrumskunden fünfmal höher als im Vorjahr, während der Gewinn nach Steuern von 1,4 Milliarden US-Dollar auf über 12 Milliarden US-Dollar sprang – Zahlen, die selbst die optimistischsten Prognosen übertreffen.
Die beeindruckenden Ergebnisse brachten Nvidia am Freitag auf eine Bewertung von 2 Billionen US-Dollar und machten es damit zum drittwertvollsten Technologieunternehmen nach Apple und Microsoft. Der Gewinnschub löste auch eine breitere Aktienmarktrallye aus und trieb den S&P 500-Index über 5.000 auf ein neues Rekordhoch.
Doch auch wenn Nvidia die Superlative an der Wall Street ausgeschöpft hat, sind die Risiken weiterhin groß. Chipunternehmen sind anfällig für stark zyklische Nachfrageschwankungen, wenn die Investitionsbooms steigen und fallen, was sie anfällig für schwere Rückschläge macht – eine Tatsache, die erfahreneren Nvidia-Investoren wahrscheinlich nicht entgehen wird, die erst kürzlich einen Einbruch des Aktienkurses um 65 Prozent erlebt haben wie 2022.
Der Ansturm neuer Investoren in die Aktie hat sie auch zunehmend anfällig für selbst kleine vermeintliche Rückschläge gemacht. So beeindruckend die Geschäftsentwicklung auch sei, das Unternehmen sei zum Gefangenen der überzogenen Börsenerwartungen geworden, die sein Erfolg befeuert habe, so Pat Moorhead, ein US-Chipanalyst. „Wie schmälert man weiterhin die Gewinne? [estimates] konsequent, so oft? Wie hältst du das aufrecht?“ er sagt.
Die neuesten Beweise für den schwindelerregenden Aufstieg von Nvidia haben zwei übergeordnete Fragen in den Vordergrund gerückt. Die eine ist, ob der KI-Chip-Boom so groß und dauerhaft sein wird, wie die Technologie- und Finanzwelt inzwischen glaubt. Die andere Frage ist, ob Nvidia, das diesen Markt dominiert, dem Ansturm der Konkurrenz, die gegen das Unternehmen, auch von einigen seiner größten Kunden, ausgeht, standhalten kann.
Zur ersten Frage: Die Koryphäen der Chipbranche übertrafen sich in den letzten Wochen gegenseitig mit ihren Prognosen zur Nachfrage, die generative KI mit sich bringen würde.
Lisa Su, Geschäftsführerin des Chipherstellers AMD, einem der größten Herausforderer von Nvidia, prognostizierte Ende letzten Jahres, dass der Markt für KI-Chips bis 2027 jährlich 400 Milliarden US-Dollar erreichen werde – mehr als das Doppelte ihrer vorherigen Schätzung und so viel wie der gesamte globale Chipmarkt war noch 2019 wert.
Jensen Huang, Vorstandsvorsitzender von Nvidia, lässt sich bei weitreichenden Vorhersagen nie in den Schatten stellen und sagt seit einiger Zeit, dass die Ausrüstung der Rechenzentren der Welt im Wert von einer Billion US-Dollar überholt werden muss, um den Grundstein für das neue KI-Zeitalter zu legen. In den letzten Wochen hat er den Einsatz erhöht und eine neue Vorhersage gemacht, dass der Gesamtwert aller Geräte in Rechenzentren in den nächsten vier oder fünf Jahren auf 2 Billionen US-Dollar steigen wird.
Fast im gleichen Moment dieser Woche, als Nvidia seine Gewinne bekannt gab, stimmte Sam Altman, CEO von OpenAI, dessen ChatGPT-System den KI-Boom ankurbelte, in den wachsenden Chor ein, der massive zusätzliche Investitionen in alle Arten von KI-Infrastruktur forderte , inklusive Chips. „Ich denke, jeder unterschätzt die Notwendigkeit von KI [computing resources]“, sagte Altman auf einer Intel-Veranstaltung. Er ist auf der Suche nach vermögenden Investoren für sein eigenes Projekt zur Entwicklung von KI-Chips.
Laut Jim Tierney, einem Wachstumsaktieninvestor bei AllianceBernstein, sind die Prognosen in diesem frühen Stadium der KI-Bonanza kaum mehr als Stiche im Dunkeln hinsichtlich der endgültigen Größe des Marktes. Aber die Nachrichten von Nvidia in dieser Woche trugen dazu bei, die Wall Street zu beruhigen, dass die Nachfrage zumindest in diesem Jahr und bis weit in das Jahr 2025 hinein stark bleiben dürfte.
Nvidias Prognose für das laufende Quartal lag deutlich über den Erwartungen. Es bietet keine längerfristigen Prognosen, aber die Führungskräfte des Unternehmens sagten, dass das Angebot an neuen Produkten, die dieses Jahr auf den Markt kommen sollen, knapp sein werde, auch wenn die Nachfrage nach bestehenden Chips weiterhin angespannt sei – ein offensichtlicher Hinweis darauf, dass das Angebot in diesem Jahr wahrscheinlich nicht mit der Nachfrage mithalten könne .
Ein weiteres Zeichen dafür, dass die Nachfrage nach Nvidia-Chips nachhaltiger sein könnte, als manche befürchtet hatten, gab Huang bekannt, dass 40 Prozent des Rechenzentrumsumsatzes des Unternehmens im letzten Quartal aus KI-Inferenz stammten – also der Anwendung von KI-Modellen zur Lösung von Problemen aus dem Modelltraining, das die Hauptursache für Nvidias KI-Dominanz war.
Dies schien eine Antwort auf die anhaltende Befürchtung des Unternehmens zu sein, dass seine teuren Chips für Inferenzanwendungen weniger gefragt sein würden, ein Markt, der in der Vergangenheit weniger leistungsstarke Prozessoren erforderte. Es verringerte auch die Besorgnis über die Auswirkungen einer möglichen Verlangsamung des KI-Trainings im Jahr 2025 auf Nvidia.
Dennoch hängt die Haltbarkeit der KI-Infrastruktur immer noch stark davon ab, ob die Endkunden der Technologie – Unternehmen, die damit ihren Umsatz steigern oder ihre Effizienz steigern möchten – ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis erhalten.
Die meisten Unternehmen haben gerade erst damit begonnen, generative KI in ihren Unternehmen zu testen oder herausgefunden, wie sie mit den besonderen Problemen umgehen können, die die Technologie mit sich bringt, wie etwa ihrer Tendenz zu „Halluzinationen“ oder der Erzielung ungenauer Ergebnisse. Mit den Worten von Stacy Rasgon, einer Chip-Analystin bei Bernstein: „Was ist, wenn es für diese Vermögenswerte keine Rendite gibt?“
Die Tech-Welt hat reichlich Erfahrung damit, was passiert, wenn die Erwartungen an eine neue Technologie die Realität übertreffen. In den frühen 2000er Jahren wurde Cisco kurzzeitig zum wertvollsten Unternehmen der Welt, da die Nachfrage nach seinen Glasfasergeräten für die Abwicklung des Internetverkehrs stark anstieg.
Doch die Technologie brachte zunächst nicht den erwarteten Geschäftsboom, was zu Insolvenzen bei Telekommunikationsunternehmen und einem Einbruch des Cisco-Aktienkurses um fast 90 Prozent führte.
Zu Beginn des generativen KI-Booms gibt es zumindest einige Anzeichen dafür, dass der Verlauf der Technologiegeschichte dieses Mal anders verlaufen wird. „Die Faser wurde in den Boden gelegt [in the 1990s] bevor es gebraucht wurde. Das ist bei KI-Chips nicht der Fall, sie werden nicht irgendwo in ein Lager gesteckt“, sagt Rasgon.
Stattdessen übersteigt die Nachfrage nach Chips zum Trainieren und Ausführen großer Sprachmodelle das Angebot deutlich, und viele Entwickler haben Schwierigkeiten, Zugang zu der benötigten Hardware zu erhalten.
Auch die Bewertungen an den Aktienmärkten scheinen weitaus weniger überzogen zu sein als in den Anfängen des Internets. Auf dem Höhepunkt des Internetbooms wurden die Aktien von Cisco etwa zum 200-fachen des Gewinns gehandelt. Im Gegensatz dazu lag die Aktie von Nvidia vor der Veröffentlichung der Ergebnisse in dieser Woche bei rund dem 32-fachen der erwarteten Gewinne für das nächste Jahr – ein Wert, der weitgehend unverändert geblieben ist, da sowohl der Aktienkurs als auch die Gewinnprognosen vieler Analysten gleichzeitig anstiegen.
Auf diesem Niveau liegen die Aktien von Nvidia deutlich innerhalb ihrer historischen Bewertungsspanne. Dies bietet jedoch möglicherweise nur wenig Schutz vor einem drastischen Bewertungsrückgang, wenn der KI-Infrastruktur-Boom nachlässt – oder wenn Konkurrenten beginnen, zu Nvidia aufzuschließen.
Die Herausforderer beginnen hervorkommen. Die drei großen Cloud-Unternehmen – Microsoft, Amazon und Google – wollen vom Nvidia-Kunden zum Konkurrenten werden; Alle drei haben ihre eigenen Chips entworfen.
Gleichzeitig beginnen die Konkurrenten in der Chipindustrie verspätet, mit der Leistung der fortschrittlichsten Chips von Nvidia mitzuhalten. AMD hat bereits einen Chip der nächsten Generation auf den Markt gebracht, von dem man sich allgemein einig ist, dass er den Nvidia-Chip übertreffen wird.
Der Markt sehnt sich nach mehr Wettbewerb, und sei es nur, um die Premiumpreise von Nvidia zu begrenzen – ein Puffer, der es dem Unternehmen ermöglichte, seine Bruttogewinnmarge im vergangenen Jahr von 57 Prozent auf 73 Prozent zu steigern.
„Der [giant cloud companies] wollen Versorgungsoptionen“, sagt Moorhead, der Chip-Analyst. „Sie werden einen Teil des Geschäfts an AMD und einen Teil an Intel abgeben. Sie wollen ein Drei-Pferde-Rennen.“
Doch im Moment, da der KI-Boom in vollem Gange ist, sieht Nvidias Position so robust aus wie eh und je. AMD hat sich beispielsweise für dieses Jahr ein Ziel für KI-Chips im Wert von nur 3,5 Milliarden US-Dollar gesetzt. Selbst wenn diese Zahl überschritten wird, wäre das KI-Geschäft laut Rasgon immer noch ein „Rundungsfehler“ im Vergleich zu Nvidias Verkäufen an Rechenzentrumskunden, von denen die Wall Street erwartet, dass sie sich der 100-Milliarden-Dollar-Marke nähern.
Die hauseigenen Chips der großen Cloud-Unternehmen könnten sich unterdessen auf das Geschäft von Nvidia auswirken, da sie mehr Arbeit für das Training der eigenen KI-Modelle der Unternehmen übernehmen. Zumindest kurzfristig dürften sie jedoch kaum größere Auswirkungen haben.
Viele Kunden der Cloud-Unternehmen verlangen weiterhin Zugriff auf die Chips von Nvidia. Die jahrelange Arbeit, die in die Entwicklung der Tools und Frameworks geflossen ist, die es einfacher machen, Nvidias Chips für bestimmte Aufgaben zu programmieren, hat eine Trägheit geschaffen, die schwer zu brechen sein wird.
Auch wenn es den Konkurrenten gelingt, mit der Leistung einiger Einzelangebote von Nvidia mitzuhalten, hat keines auch nur annähernd die Palette an Chips, Systemen und Softwaretools, die Nvidia aufgebaut hat. Sein Gesamtpaket an Technologien stelle eine leistungsstarke Plattform für KI dar, von der viele Kunden zögern würden, von ihr abzuweichen, sagt Moorhead.
Zumindest für 2024 sieht es also so aus, als ob Nvidia an der Spitze bleiben wird. Aber angesichts der Größe des potenziellen Marktes für KI sowie des Reichtums und der Ambitionen der Technologiegiganten, die davon profitieren wollen, wird das Unternehmen hart arbeiten müssen, um dort zu bleiben.
Zusätzliche Berichterstattung von Michael Acton in San Francisco