Konzentrationsrisiko KI: Sollten sich NVIDIA-Anleger Sorgen machen?

Die Entwicklung von Nvidia (NASDAQ:NVDA) ist eng mit den großen Tech-Hyperscalern verknüpft. Zwar nennt das KI- und GPU-Giganten-Unternehmen in seinem aktuellen 10-K-Bericht vom Mittwoch keine konkreten Namen seiner größten Kunden, doch auf die „Direktkunden“ A, B und C entfielen im Geschäftsjahr 2024 insgesamt 36 % des Gesamtumsatzes.

Da diese Umsätze aus der Compute & Networking Division stammen, liegt die Vermutung nahe, dass diese Kunden zu den großen Tech-Konzernen gehören – also Microsoft (NASDAQ:MSFT), Alphabet (NASDAQ:GOOGL), Amazon (NASDAQ:AMZN), Meta Platforms (NASDAQ:META) und möglicherweise auch Tesla (NASDAQ:TSLA) mit seiner Grok-3-Integration.

Diese enge Verzahnung zwischen Nvidia und den Big-Tech-Unternehmen spielt eine zentrale Rolle bei der Bewertung der Aktie. Als das kostengünstigere KI-Modell DeepSeek für Aufsehen sorgte, verlor Nvidia Ende Januar mehr als 600 Milliarden USD an Börsenwert – der größte Panikverkauf in der Geschichte der US-Börsen.

Der Grund: Eine geringere angenommene Rechenleistung würde weniger Bedarf an Rechenzentren für die Big-Tech-Hyperscaler bedeuten – und damit eine geringere Nachfrage nach Nvidias KI-Chips. Mit anderen Worten: NVDA-Aktionäre sollten das Konzentrationsrisiko im Kundenportfolio von Nvidia nicht unterschätzen. Doch wie groß ist dieses Risiko wirklich?

Ist Microsoft ein Indikator für eine Verlangsamung bei Rechenzentren?

In der letzten Woche kursierten Gerüchte, dass Microsoft den Ausbau seiner Rechenzentrumsinfrastruktur zurückfahren könnte. Analysten des Brokerhauses TD Cowen spekulierten, basierend auf Informationen aus der Lieferkette, dass Microsoft die Anmietung von Rechenzentrumskapazitäten im Umfang von „einigen hundert Megawatt“ storniert habe.

Diese Spekulationen fügten sich nahtlos in die Marktturbulenzen rund um DeepSeek ein. Doch Microsoft wies die Gerüchte umgehend als haltlos zurück.

„Allein im letzten Jahr haben wir mehr Kapazitäten geschaffen als in jedem anderen Jahr unserer Geschichte. Auch wenn wir unsere Infrastruktur in bestimmten Bereichen strategisch anpassen, werden wir in allen Regionen weiterhin stark wachsen.“

Das Unternehmen betonte gegenüber CNBC ausdrücklich, dass es keine Änderungen an seiner Rechenzentrumsstrategie (DC-Strategie) gibt. Tatsächlich wird erwartet, dass Microsoft bis Ende des Geschäftsjahres 2025 rund 80 Milliarden USD in den Ausbau seiner Rechenzentren investiert – der Großteil davon in den USA.

Für Marktbeobachter, die die jüngsten Quartalsergebnisse von ASML (AS:ASML) verfolgt haben, kam Microsofts Klarstellung wenig überraschend. ASML-CEO Christophe Fouquet sieht in den Optimierungen der Rechenkosten durch DeepSeek keine Bedrohung für den KI-Markt – ganz im Gegenteil:

„Niedrigere KI-Kosten könnten mehr Anwendungen bedeuten. Mehr Anwendungen bedeuten mit der Zeit auch mehr Nachfrage. Wir sehen das als Chance für mehr Nachfrage nach Chips.“

Wie groß Microsofts Umsatzanteil an Nvidia (NASDAQ:NVDA) tatsächlich ist, bleibt Spekulation. Fest steht jedoch, dass die drei „Direktkunden“ A, B und C zusammen 36 % des Gesamtumsatzes (35,1 Mrd. USD) im Geschäftsjahr 2024 ausmachten – relativ gleichmäßig verteilt auf 12 % (A) und jeweils 11 % (B und C).

Ende Oktober, im dritten Quartal, lag dieser Anteil bei jeweils 12 % des Quartalsumsatzes. Angesichts der 14-Milliarden-USD-Investition von Microsoft in OpenAI bis Ende 2024 und der zentralen Rolle der Azure-Cloud-Compute-Infrastruktur liegt die Vermutung nahe, dass Microsoft „Direktkunde B“ ist – insbesondere, da sein Anteil im vergangenen Jahr bei 13 % lag.

Bildnachweis Nvidia

Nach Regionen betrachtet, ist Singapur zwar das Zentrum für Rechnungsstellung und Vertrieb, aber Nvidia erzielt mit 47 % den größten Teil seines Umsatzes in den USA, gefolgt von Taiwan mit 16 % und China mit 13 %.

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Von 2023 bis 2025 sanken die Verkäufe von Nvidia an Kunden außerhalb der USA von 69 % auf 53 % des gesamten Umsatzes, was darauf hindeutet, dass Nvidia weiterhin an den von den USA auferlegten Exportkontrollen vorbeimanövrieren muss.

Nvidias nächste Welle der KI-Skalierung

Der gesamte KI-Hype basierte auf den H100-Chips von Nvidia und verschaffte dem Unternehmen eine 90%ige Dominanz im Markt für KI-Training und Infrastruktur. Sogar DeepSeek wurde mit H100-Workloads trainiert, da die H800-Chips, trotz ähnlicher Rechenleistung, etwas schwächer sind. Nvidia setzte diese Chips gezielt ein, um die ersten US-Exportkontrollen im Oktober 2022 zu umgehen.

Doch inzwischen ist der KI-Markt reifer und diversifizierter, während sich die zugrunde liegenden Modelle als robuster erwiesen haben. In der nächsten Phase werden Hyperscaler auf Nvidias Blackwell-Architektur setzen. Ein Premium-Cluster dieser neuen Generation besteht aus 36 CPUs und 72 GPUs und kommt in Form der GB200 NVL72-Lösung, die eine deutlich höhere Leistung bietet als die bisherigen H100-Chips.

Leistungssteigerung der GB200 NVL72-Plattform von Nvidia. Bildnachweis: Nvidia

Bereits im Oktober, noch vor der Vorstellung von DeepSeek, bezeichnete Nvidia-CEO Jensen Huang die Nachfrage nach der Blackwell-Architektur als „wahnsinnig“. In der jüngsten Telefonkonferenz zu den Geschäftszahlen bekräftigte er diese Einschätzung und sprach von einer „außergewöhnlichen“ Nachfrage nach den neuen Chips.

Nvidia konnte im Geschäftsjahr 2024 starke Zahlen vorlegen: Der Umsatz stieg im Vergleich zum Vorjahr um 114 % auf 130,5 Mrd. USD. Für das Quartal übertraf das Unternehmen die LSEG-Schätzung von 38,05 Mrd. USD deutlich und meldete 39,33 Mrd. USD Umsatz. Auch beim Gewinn je Aktie wurden die Erwartungen übertroffen: Nvidia erzielte 0,89 USD, während Analysten mit 0,84 USD gerechnet hatten – ein weiteres Signal für das starke Wachstum des Unternehmens.

Auf Basis der starken Blackwell-Nachfrage rechnet Nvidia für das erste Quartal mit einem Umsatz von 43 Mrd. USD – eine Abweichung von 2 % gegenüber der LSEG-Schätzung von 41,78 Mrd. USD. Huang sieht dabei, ähnlich wie ASML-CEO Christophe Fouquet, DeepSeek nicht als Risiko, sondern als Wachstumstreiber für den gesamten KI-Sektor.

„Zukünftige Modelle könnten noch viel mehr Rechenleistung benötigen. DeepSeek-R1 hat weltweit für Begeisterung gesorgt – es ist eine hervorragende Innovation. Aber noch wichtiger ist, dass damit ein erstklassiges KI-Modell zur Verfügung gestellt wurde.“

Investoren sollten zudem bedenken, dass DeepSeek den Bedarf an Rechenleistung nicht verringern, sondern sogar weiter steigern könnte. Durch die Effizienzgewinne könnte es zu noch mehr Experimenten mit verschiedenen Modellen kommen, die auf optimierte Arbeitsabläufe setzen.

Selbst wenn DeepSeek durch effizientere Algorithmen den Gesamtbedarf an Rechenleistung reduzieren sollte, dürfte die steigende Nachfrage nach Text-zu-Video-KI diesen Effekt mehr als ausgleichen. Laut Verified Market Research wird der Markt für Text-to-Video-KI zwischen 2024 und 2031 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 36 % expandieren

Fazit

Auf den ersten Blick mag die enorme Nachfrage nach KI-Rechenzentren übertrieben erscheinen – insbesondere im Vergleich zu den bisher erzielten greifbaren Gewinnen und angesichts der noch ungelösten Herausforderungen wie der KI-Konfabulation. Doch es wäre kurzsichtig, das transformative Potenzial der Künstlichen Intelligenz als eine der prägendsten Technologien unserer Zeit zu unterschätzen.

Der aktuelle Vorstoß zum Aufbau KI-gestützter Systeme ist weit mehr als ein kurzfristiger Hype – es handelt sich um eine gezielte, strategische Entwicklung. Die Anwendungsmöglichkeiten von KI sind nahezu grenzenlos, von alltäglicher Content-Erstellung bis hin zu fortschrittlichen Hegemonie-Technologien, wie sie von Palantir (NASDAQ:PLTR) entwickelt werden.

In diesem dynamischen Umfeld behauptet sich Nvidia als unangefochtener Marktführer mit einem klaren Wettbewerbsvorteil. Seit der ersten Welle des KI-Hypes vor drei Jahren ist das Unternehmen der Entwicklung stets einen Schritt voraus. Nun steht mit der Blackwell-Architektur die nächste große Upgrade-Phase der Branche bevor.

Die Blackwell-Plattform wird die Basis für die nächste Generation von KI-Anwendungen bilden. Besonders die Hyperscaler aus dem Big-Tech-Sektor werden diesen Fortschritt mit ihren Cloud-Computing-Lösungen maßgeblich vorantreiben. Nvidias dominante Marktstellung stellt sicher, dass das Unternehmen als größter Profiteur der Skaleneffekte aus dieser Expansion hervorgehen wird.

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