Quick View: NVIDIA dürfte weiter boomen
Portfoliomanager Richard Clode hat an der jüngsten Telefonkonferenz zur Ertragslage von NVIDIA teilgenommen. Er erklärt, was für Anleger in Bezug auf das Unternehmen und allgemein in Bezug auf die generative KI-Welle wichtig ist.
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3 Minuten Lesezeit
Zentrale Erkenntnisse:
- Die kurzfristigen Anfangsschwierigkeiten beim Aufbau einer hochkomplexen Lieferkette für Blackwell-Systeme (KI-Chips) auf Rack-Ebene scheinen nun überwunden.
- Auf längere Sicht geht NVIDIA davon aus, dass ein Gesetz für die exponentielle KI-Skalierung in Reasoning-Modellen für die Testzeitskalierung entwickelt werden dürfte. Im Zusammenspiel mit dem Jevons-Paradoxon dürfte dies das Wachstum der KI-Infrastruktur weiter vorantreiben.
- Unser Team blickt auf die GPU Technology Conference (GTC) von NVIDIA im März, wo das Unternehmen seine nächste Generation von KI-Chips und andere Innovationen vorstellen wird.
Wie immer ist sich Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, über die Sorge an den Märkten im Klaren, dass die Unternehmen zu viel Geld für den Ausbau der KI-Infrastruktur ausgeben, und er hat versucht, diese Sorge während der Telefonkonferenz zu zerstreuen. Das Unternehmen plant außerdem auf seiner KI- und Tech-Konferenz GTC im März, mehr Details zu seinen neuesten Blackwell-Chips Ultra, Rubin und Vera sowie zu einer Reihe anderer neuer Innovationen auf seiner Roadmap für die nächste Generation zu präsentieren, um die Aktie aus einer achtmonatigen Schwächephase herauszuholen.
Hier fassen wir die vier wichtigsten Punkte der Telefonkonferenz zusammen:
1. Welche Lieferprobleme gibt es bei Blackwell?
Nach erheblichen Bedenken aufgrund der problematischen Inbetriebnahme eines sehr komplexen und einführenden Systems auf Rack-Ebene erzielte das Unternehmen im letzten Quartal (das am 26. Januar 2025 endete) mit Blackwell einen Umsatz von 11 Mrd. US-Dollar, was „mehrere Milliarden“ über den Prognosen liegt. Um die Größenordnung zu veranschaulichen: Die 1,5 Millionen Komponenten, die in einem einzigen Blackwell-Rack verbaut werden, werden in 350 Fabriken hergestellt. Es ist mit einer erheblichen Angebotssteigerung bis 2025 zu rechnen, um die „außerordentliche“ Nachfrage nach Blackwell zu decken.
2. Ein neues KI-Skalierungsgesetz wird die Entwicklung von großen Sprachmodellen (LLM) weiter beschleunigen
Die Skalierung der Testzeit und das Aufkommen von Reasoning-Modellen ist ein wichtiger neuer exponentieller Vektor für die KI-Infrastrukturausgaben. Lang denkende Reasoning-Modelle können im Vergleich zum herkömmlichen One-Shot-Inferencing 100-mal rechenintensiver sein. Das ist die erste Generation mit der Möglichkeit, danach weiter denkende Reasoning-Modelle zu entwickeln, die hunderttausende oder Millionen Mal rechenintensiver sein könnten. Je mehr ein Modell denkt, je mehr es rechnet, desto genauer und intelligenter werden die Antworten.
3. Das Jevons-Paradoxon greift
NVIDIA hat die Kosten für Inferencing in nur zwei Jahren um das 200-fache gesenkt. DeepSeek war nur die jüngste Version der KI-Innovation, die die Kosten für diese neue Technologie senkt. Weit davon entfernt, die Nachfrage nach KI-Infrastrukturen zu senken, werden nach dem Jevons-Paradoxon das Gegenteil der Fall sein – wie wir es schon bei früheren Kostenreduzierungen in der PC- und Internet-Ära erlebt haben.
4. NVIDIA hat bei der Debatte um ASICs und GPUs die Nase vorn
Die ASIC-Chips von Broadcom sind für Aufgaben konzipiert, die nur einem Zweck verfolgen, und auch billiger als Allzweck-GPUs von NVIDIA, die in der Lage sind, mehrere Aufgaben wie KI-Training, Bild- und Videorendering und Spiele zu erledigen. In dieser HInsicht stellen ASICs für die NVIDIA-GPUs eine Herausforderung dar.
Der CEO von NVIDIA wies darauf hin, dass die Achillesferse in den Rechenzentren die Stromversorgung darstellt, weshalb Kunden das Umsatzpotenzial der Rechenzentren maximieren wollen. In der KI-Welt kann man dies erreichen, indem man die Anzahl der pro Watt erzeugten Token maximiert. Auch in dieser Hinsicht hat NVIDIA mit etwa dem 2- bis 8-fachen Wert einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz. Seine Allzweck-Prozessoren können mehrere Aufgaben bewältigen, darunter auch die deutlich höhere Komplexität von KI-Software, die beim Betrieb mehrerer dafür eingesetzter Hardwaregeräte eine Herausforderung darstellen kann.
Wir glauben, dass generative KI mehr ist als ein Anlagethema. Die Komplexität einer großen neuen Technologiewelle und einer Branche mit Winner-takes-most-Dynamik erfordert Bottom-up-Fundamentalresearch und aktives Management, um die Hauptprofiteure zu identifizieren, die in dieser hochinnovativen und disruptiven Investmentlandschaft ein Ertragswachstum generieren können, das von vielen unterschätzt wird.
Hinweis: Quelle für alle Informationen zu den NVIDIA-Ergebnissen zum 26. Februar 2025: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-fourth-quarter-and-fiscal-2025.
Blackwell-Chip: Blackwell-Grafikprozessoren (GPUs) der nächsten Generation von NVIDIA haben einen deutlich besseren Energieverbrauch bei geringeren Kosten, um Aufgaben für die KI-Verarbeitung zu erledigen.
Inferenz: bezieht sich auf die Verarbeitung künstlicher Intelligenz. Während sich maschinelles Lernen und Deep Learning auf das Training neuronaler Netze beziehen, wendet die KI-Inferenz Wissen aus einem trainierten neuronalen Netzwerkmodell an und verwendet es, um ein Ergebnis abzuleiten.
Jevons-Paradoxon: Theorie, die besagt, dass eine höhere Effizienz bei der Nutzung einer bestimmten Ressource zu einer steigenden Nachfrage nach dieser Ressource führen kann. Übertragen auf Technologie/KI-Chips bedeutet dies, dass die Gesamtnachfrage nach Chips mit zunehmenden technologischen und effizienten Verbesserungen bei Chips eher steigt als sinkt.
LLM (Large Language Model): eine spezielle Art künstlicher Intelligenz, die auf großen Textmengen trainiert wurde, um vorhandene Inhalte zu verstehen und Originalinhalte zu generieren.
Langes Denken: Bewusster, ausgedehnter Prozess des Abwägens von Informationen und möglichen Ergebnissen durch die Analyse mehrerer Perspektiven, die Berücksichtigung langfristiger Auswirkungen und die sorgfältige Abwägung verschiedener Faktoren, bevor ein Fazit gezogen wird.
One-Shot-Inferencing/-Prompting: Methode, bei der einem Modell ein einziges Beispiel oder eine einzige Aufforderung zur Ausführung einer Aufgabe gegeben wird. Es verlässt sich auf eine einzige, gut formulierte Eingabeaufforderung, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Testzeitskalierung: Sprachmodellierungsansatz, der zusätzliche Testzeitberechnungen verwendet, um die Leistung zu verbessern.
Token: KI-Token sind die von großen Sprachmodellen (LLMs) verwendeten grundlegenden Bausteine für die Ein- und Ausgabe. Sie sind die kleinsten Dateneinheiten, die ein LLM zur Verarbeitung und Generierung von nützlichem Text bzw. Output verwendet.
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