Nvidia (NASDAQ:NVDA) hat letzte Woche mit seinen Quartalszahlen wieder einmal abgeliefert.Bombige Zahlen, eine vielversprechende Zukunft und dennoch verkaufen Anleger die Aktie. Der Grund? Erwartungshaltung.
Das Wachstum ist weiterhin stark, aber nicht mehr so atemberaubend wie zuvor, und mit der Einführung der neuen Blackwell-Chips sind kurzfristig Produktionshürden aufgetreten. Dazu kommt das oben angesprochene angespannte Marktumfeld – neue Zölle von Trump, Unsicherheit in der Wirtschaft und allgemeine Nervosität an der Börse.
Nvidias rosige Zukunft: KI, Inference, Software = Nvidias Erfolgsfaktoren für die Zukunft
Die erste Reaktion an der Börse auf die Zahlen von Nvidia war positiv. Erst im Tagesverlauf tauchte die Aktie irgendwann ab und glitt in einen sich beschleunigenden Abwärtstrend ... ein Teufelskreis ;-). Doch wer jetzt nur auf die negativen Aspekte schaut, übersieht das große Bild. Nvidia bleibt das KI-Powerhouse. Drei Punkte sprechen für eine glänzende Zukunft:
1. Blackwell: Startschwierigkeiten, aber langfristiger Vorteil
Die Umstellung vom 2023 vorgestellten KI-Chip Hopper auf den 2024 vorgestellten Chip Blackwell war herausfordernd, insbesondere mit dem komplexen Server-Rack GB200 NVL72, das 1,5 Millionen Komponenten umfasst. Für die Qualitätssicherung mussten die Racks zunächst zusammengebaut und geprüft werden, anschließend wieder zerlegt versandt und beim Kunden erneut zusammengebaut werden. Das liegt an der schieren Größe der Rocks, die sich nur in Einzelteilen transportieren lassen. Hopper ist deutlich kleiner.
Das hat den Start verzögert, aber die Nachfrage bleibt riesig. Zudem lernt Nvidia aus diesen Hürden und optimiert schon für die nächste Chip-Generation. Blackwell Ultra kommt bald, und mit „Vera Rubin” wird bereits an der übernächsten Plattform gearbeitet. Beide werden die gleiche Rack-Größe nutzen wie der aktuelle Blackwell-Chip. Wer langfristig denkt, sieht hier eher einen Vorteil als ein Problem.
2. Inference als Wachstumstreiber
Während Nvidia längst die dominierende Kraft beim Training von KI-Modellen ist, wird das sogenannte „Inference” (die Nutzung von trainierten Modellen in Echtzeit) immer wichtiger. Und hier hat Nvidia in den letzten Monaten deutlich an Marktanteilen gewonnen. CEO Jensen Huang sagt, dass mittlerweile der Großteil von Nvidias Rechenleistung für Inference genutzt wird – vor einem Jahr lag der Anteil noch bei nur 40%. Ein klares Signal, dass Nvidia sich nicht so leicht von AMD (NASDAQ:AMD) oder selbst entwickelten Chips der Tech-Giganten wie Amazon (NASDAQ:AMZN) oder Google (NASDAQ:GOOGL) verdrängen lässt. Neue Entwicklungen in der KI, besonders „Reasoning Models”, erfordern zudem immer mehr Rechenleistung, was Nvidia weiter in die Karten spielt.
Die Antworten, die Sie heute von ChatGPT, Anthropic oder Grok bekommen, können Sie nicht ungeprüft glauben. Sie sind fehleranfällig und beziehen sich nur auf eifrig zusammen gesammelte Informationen. Wirkliche Schlussfolgerungen oder ein Reflektieren darüber, ob die Antwort korrekt ist, kann auf Basis der heutigen Hopper-GPUs nicht geleistet werden. Das wird sich mit Blackwell deutlich verbessern und wer da nicht mitzieht, bietet seinen Kunden bald nur noch eine unterentwickelte KI an.
3. Konkurrenz durch Custom-Chips? Kein Problem!
Große Tech-Konzerne setzen zunehmend auf eigene Chips, um Kosten zu sparen. Doch auch das sieht Jensen Huang gelassen. Die KI-Welt entwickelt sich so rasant, dass flexibel anpassbare Chips wie die von Nvidia einen entscheidenden Vorteil gegenüber spezialisierten, aber weniger vielseitigen Lösungen haben. Huang betont, dass Nvidias Software-Ökosystem inzwischen zehnmal größer ist als vor zwei Jahren. Selbst wenn ein Konkurrent eine gute Hardware entwickelt, fehlt oft die passende Software-Unterstützung – ein Punkt, den Nvidia clever für sich nutzt.
Welchen Unterschied die flexible Nutzung optimierter Modelle machen können, zeigte kürzlich DeepSeek R1. Mit Blackwell wird es bei der Bild- und Videoerkennung oder bei der Steuerung von humanoiden Robotern Quantensprünge geben, die uns staunen lassen werden. Wer hier vorne dabei sein möchte, der braucht die Modelle, die auf der Nvidia-Architektur entwickelt werden, und dazu braucht er dann natürlich Blackwell.
Fazit: Nvidia bleibt das KI-Powerhouse
Trotz kurzfristiger Herausforderungen und politischer Unsicherheiten bleibt Nvidia der dominierende Akteur im KI-Sektor. Die technologische Führungsposition, wachsende Inference-Nachfrage und ein starkes Software-Ökosystem sichern langfristiges Wachstum.