Nvidia continues to dominate the AI sector, reporting impressive quarterly earnings that exceeded Wall Street expectations. With a revenue increase of 78% year-over-year, driven largely by sales of its new Blackwell chips, the company maintains a strong market presence. Despite concerns over competition and export restrictions, demand for Nvidia’s technology remains robust, fueled by the ongoing AI boom and partnerships with major tech firms. Analysts remain optimistic about Nvidia’s growth prospects and its pivotal role in the AI ecosystem.
Nvidia: Ein Gigant im AI-Bereich
Die AI-Party ist noch lange nicht vorbei – und das verdankt Nvidia. Der Chip-Hersteller präsentierte am Mittwochabend herausragende Quartalszahlen und übertraf damit die hohen Erwartungen von Wall Street. Nvidia rechtfertigt seine astronomische Marktkapitalisierung von über 3 Billionen Dollar.
Das Unternehmen wächst rasant und bleibt äußerst profitabel: Im vergangenen Quartal, das von November 2024 bis Januar lief, erzielte Nvidia einen Umsatz von 39,3 Milliarden Dollar – das entspricht einem Anstieg von 78 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Allein 11 Milliarden Dollar stammen bereits aus dem Verkauf der neuen Blackwell-Chips, die speziell für AI-Anwendungen optimiert sind und derzeit von Nvidia auf den Markt gebracht werden. Der Gewinn beläuft sich auf 22,1 Milliarden Dollar und hat sich im Vergleich zum Vorjahresquartal um 80 Prozent erhöht.
Marktanalyse und zukünftige Entwicklungen
Die Investoren sind sich jedoch unsicher, wie sie diese Zahlen einschätzen sollen. Während der Handelstag mit einem Anstieg von 3,7 Prozent für die Nvidia-Aktien endete, wurden die Zahlen erst nach Börsenschluss veröffentlicht. Im volatilen nachbörslichen Handel stiegen die Aktien zunächst weiter, gaben jedoch schnell ihre Gewinne wieder ab.
Marktteilnehmer haben sich daran gewöhnt, von Nvidia positiv überrascht zu werden. Der Schlüssel zum Erfolg des Unternehmens bleibt der AI-Boom, der Ende 2022 begann. Für Unternehmen wie Amazon, Microsoft oder Meta bieten Nvidias Grafikkarten die beste Grundlage, um ihre ständig wachsenden AI-Modelle zu trainieren und zu betreiben. In den letzten zwei Jahren haben Technologiegiganten massive Mengen an Chips bei Nvidia bestellt.
Laut Huang steigt die Nachfrage nach Blackwell-Chips ebenfalls stark an, da neue “Skalierungsgesetze” bei der Entwicklung der neuesten AI-Modelle aufgetaucht sind: Der Einsatz von mehr Rechenleistung beim Training macht die Modelle intelligenter. Diese Modelle können später noch smartere Antworten liefern, wenn sie länger nachdenken und mehr Rechenleistung zur Verfügung haben.
Die neuesten Modelle gelten auch als reasoning AI-Modelle, da sie logisches Denken ermöglichen sollen. Allerdings benötigen sie bis zu hundertmal mehr Rechenleistung als Modelle früherer Generationen, und das ist erst der Anfang, so Huang. Die Nachfrage nach Rechenleistung wird voraussichtlich weiterhin exponentiell steigen, sowohl für das Training der Modelle als auch insbesondere für deren Anwendung.
Die neuen Blackwell-Chips sind darauf ausgelegt, diesem Bedarf gerecht zu werden. Sie sind erheblich leistungsfähiger als ihre Vorgänger und können auch effizienter zu großen Einheiten kombiniert werden. Dies kommt nicht nur führenden Cloud-Computing-Anbietern wie Amazon oder Microsoft zugute, die derzeit massive Datenzentren am Fließband bauen und mit Blackwell-Chips ausstatten.
In den letzten Quartalen hatte das Tech-Portal “The Information” vor Schwierigkeiten bei der Umsetzung der Blackwell-Architektur gewarnt. Die Chips könnten je nach Konfiguration zu stark überhitzen. Diese Bedenken scheinen jedoch unbegründet zu sein.
Während Nvidia tatsächlich unter Druck steht, die individuellen Sonderwünsche all seiner großen Kunden zu erfüllen, optimiert das Unternehmen effektiv die Anordnung der Datenzentren und investiert enorm viel Zeit in diese Aufgabe. Nvidia hat seine Belegschaft erheblich erweitert und zudem die Gehälter seiner Mitarbeiter angehoben.
Aus all diesen Gründen wird erwartet, dass Nvidias Bruttomarge im aktuellen Quartal vorübergehend auf etwas über 70 Prozent sinken wird. Die meisten Unternehmen können nur von solchen Margen träumen, doch Nvidia hat höhere Erwartungen. Für die zweite Jahreshälfte erwartet das Unternehmen eine Bruttomarge “in den mittleren 70er-Jahren”, wie CFO Colette Kress erklärte.
Nvidia überrascht auch in seinen Prognosen erneut positiv. Im aktuellen Quartal erwartet das Unternehmen einen Umsatz von 43 Milliarden Dollar, während Analysten im Durchschnitt nur 42,1 Milliarden Dollar prognostiziert hatten.
Analysten warteten gespannt auf neue Erkenntnisse darüber, ob der “Deepseek-Schock” die Nachfrage nach Nvidias Hardware beeinflussen würde. Deepseek, ein chinesisches Startup, stellte vor einem Monat ein neues AI-Basis-Modell vor, das mit den besten amerikanischen Modellen konkurriert, dabei jedoch deutlich weniger Ressourcen verbraucht. Dank Deepseek wäre es möglich, auch mit weniger Nvidia-Chips ausgezeichnete AI zu entwickeln. Diese Sorge führte dazu, dass Nvidia am 27. Januar 590 Milliarden Dollar an Marktwert verlor – mehr als je zuvor bei einem einzelnen Unternehmen.
Derzeit scheint die Aussicht auf effizientere Modelle jedoch keinen Einfluss auf die Nachfrage nach Nvidia-Chips zu haben. Ein gegenteiliger Effekt kommt dem kalifornischen Unternehmen sogar zugute: Je effizienter die Basis-Modelle, desto schneller steigt die Nachfrage nach AI-Anwendungen, was wiederum Nvidia zugutekommt.
Huang betonte gegenüber Analysten die Bedeutung dieses AI-Ökosystems, im Zentrum dessen Nvidia steht: Alle bedeutenden Modelle und eine Vielzahl von AI-Anwendungen sind darauf programmiert, effizient auf Nvidias Architektur zu funktionieren. In diesem Sinne stellt Deepseek einen weiteren Fortschritt dar und könnte dazu führen, dass AI-Anwendungen noch schneller in zahlreiche Lebensbereiche eindringen. Huang wird in Gesprächen mit Analysten sichtlich begeistert und führt unzählige Anwendungsfälle auf, wie AI das Gesundheitswesen, die Automobilproduktion oder die Bildung verbessern könnte.
Aufgrund dieses ökologischen Vorteils ist Huang auch überzeugt, dass Nvidias flexiblere Grafikkarten ihren Vorteil gegenüber hochspezialisierten AI-Chips behaupten werden. Viele der großen Kunden von Nvidia entwickeln derzeit solche Chips, um weniger abhängig von ihrem Lieferanten zu sein. Doch die Entwicklung von AI schreitet derzeit in allen Bereichen – Hardware, Basis-Modelle, Anwendungen – rasant voran. Für die Nutzer lohnt es sich umso mehr, mit einer Chip-Architektur zu arbeiten, die auch von anderen Nutzern verwendet wird – da dies schnelles Lernen untereinander ermöglicht.
Eine letzte Unsicherheitsquelle sind die Exportkontrollen und Zölle, die die US-Regierung bereits eingeführt hat oder plant. Nvidia darf seine neuesten Chips nicht nach China exportieren; es gibt Exportgrenzen für zahlreiche andere Länder, einschließlich der Schweiz. Laut Kress hat sich der Anteil der Einnahmen, den Nvidia in China erzielt, im letzten Quartal nicht verändert. Dieser Anteil liegt derzeit bei etwa 15 Prozent – vor der Einführung der ersten Exportbeschränkungen war er etwa doppelt so hoch.
Kress erklärte, dass die Zölle ein unbekannter Faktor bleiben, “bis wir die Pläne der US-Regierung besser verstehen”: deren Timing, Höhe und Ziel. “Wir warten.”