Nvida legt Gewinnzahlen vor dem Hintergrund von Infrastrukturausgaben und Bedenken hinsichtlich DeepSeek vor

Nvidia wird voraussichtlich am Mittwoch nach Börsenschluss die Finanzergebnisse des vierten Quartals bekannt geben.

Damit soll eines der bemerkenswertesten Geschäftsjahre eines Großunternehmens abgeschlossen werden. Von FactSet befragte Analysten erwarten für das im Januar zu Ende gegangene Quartal einen Umsatz von 38 Milliarden Dollar, was einer jährlichen Steigerung von 72 Prozent entspricht.

Das Januarquartal wird das zweite Geschäftsjahr abschließen, in dem sich Nvidias Umsatz mehr als verdoppelt hat. Es ist ein atemberaubender Lauf, der durch die Tatsache angetrieben wird, dass Nvidias Grafikprozessoren (GPUs) für Rechenzentren unverzichtbare Hardware für die Entwicklung und Bereitstellung von Diensten für künstliche Intelligenz wie ChatGPT von OpenAI sind. In den letzten zwei Jahren ist die Nvidia-Aktie um 478 % gestiegen und war damit zeitweise das wertvollste US-Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von über 3 Billionen Dollar.

Doch der Kurs der Nvidia-Aktie hat in den vergangenen Monaten nachgelassen, da sich die Anleger fragen, wie es mit dem Chip-Unternehmen weitergehen kann.

Der Kurs liegt derzeit auf demselben Niveau wie im vergangenen Oktober, und die Anleger sind misstrauisch gegenüber Anzeichen, dass Nvidias wichtigste Kunden nach Jahren hoher Investitionen den Gürtel enger schnallen könnten. Dies ist insbesondere nach den jüngsten Durchbrüchen im Bereich der künstlichen Intelligenz in China besorgniserregend.

Ein Großteil von Nvidias Umsatz geht an eine Handvoll Unternehmen, die riesige Serverfarmen bauen, normalerweise um sie an andere Unternehmen zu vermieten. Diese Cloud-Unternehmen werden üblicherweise als „Hyperscaler“ bezeichnet. Im vergangenen Februar sagte Nvidia, dass ein einzelner Kunde im Geschäftsjahr 2024 19 % seines Gesamtumsatzes ausmachte.

Analysten von Morgan Stanley schätzten diesen Monat, dass Microsoft wird im Jahr 2025 fast 35 % der Ausgaben für Blackwell, Nvidias neuesten KI-Chip, ausmachen. Google liegt bei 32,2 %, Oracle bei 7,4 % und Amazon bei 6,2 %.

Aus diesem Grund kann jedes Anzeichen dafür, dass Microsoft oder seine Konkurrenten ihre Ausgabenpläne zurückfahren könnten, die Nvidia-Aktie erschüttern.

Letzte Woche erklärten Analysten von TD Cowen, sie hätten erfahren, dass Microsoft Mietverträge mit privaten Rechenzentrumsbetreibern gekündigt, die Verhandlungen über neue Mietverträge verlangsamt und die Ausgabenpläne für internationale Rechenzentren zugunsten von US-Einrichtungen angepasst habe.

Der Bericht weckte Befürchtungen hinsichtlich der Nachhaltigkeit des Wachstums der KI-Infrastruktur. Das könnte eine geringere Nachfrage nach Nvidias Chips bedeuten. Michael Elias von TD Cowen sagte, die Ergebnisse seines Teams deuteten auf „eine potenzielle Überversorgungsposition“ für Microsoft hin. Die Aktien von Nvidia fielen am Freitag um 4 %.

Microsoft erwiderte am Montag, dass das Unternehmen noch immer plane, im Jahr 2025 80 Milliarden Dollar für die Infrastruktur auszugeben.

„Obwohl wir unsere Infrastruktur in einigen Bereichen strategisch anpassen oder neu ausrichten, werden wir in allen Regionen weiterhin stark wachsen. Dies ermöglicht es uns, in Wachstumsbereiche für unsere Zukunft zu investieren und Ressourcen dafür bereitzustellen“, sagte ein Sprecher gegenüber CNBC.

Im letzten Monat kündigten die meisten der wichtigsten Kunden von Nvidia große Investitionen an. Alphabet strebt in diesem Jahr Investitionen in Höhe von 75 Milliarden US-Dollar an, Meta wird bis zu 65 Milliarden Dollar ausgeben und Amazon strebt Ausgaben von 100 Milliarden Dollar an.

Analysten zufolge fließen etwa die Hälfte der Investitionen in die KI-Infrastruktur an Nvidia. Viele Hyperscaler beschäftigen sich mit AMDs GPUs und entwickeln ihre eigenen KI-Chips, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern, aber das Unternehmen hält den Großteil des Marktes für hochmoderne KI-Chips.

Bisher wurden diese Chips hauptsächlich zum Trainieren hochmoderner KI-Modelle verwendet, ein Prozess, der Hunderte Millionen Dollar kosten kann. Nachdem die KI von Unternehmen wie OpenAI, Google und Anthropic entwickelt wurde, sind Lagerhallen voller Nvidia-GPUs erforderlich, um diese Modelle den Kunden bereitzustellen. Aus diesem Grund erwartet Nvidia, dass sein Umsatz weiter steigen wird.

Eine weitere Herausforderung für Nvidia ist das Auftauchen des chinesischen Startups DeepSeek im letzten Monat, das ein effizientes und „ destilliertes “ KI-Modell herausbrachte. Dessen Leistung war so hoch, dass man davon ausging, dass man für Milliarden von Dollar keine Nvidia-GPUs braucht, um hochmoderne KI zu trainieren und zu nutzen. Das ließ die Nvidia-Aktie vorübergehend sinken und das Unternehmen verlor fast 600 Milliarden Dollar an Marktkapitalisierung.

Nvidia-CEO Jensen Huang wird am Mittwoch die Gelegenheit haben, zu erklären, warum KI auch nach dem massiven Ausbau im letzten Jahr weiterhin eine noch höhere GPU-Kapazität benötigen wird.

Kürzlich sprach Huang über das „Skalierungsgesetz“, eine Beobachtung von OpenAI aus dem Jahr 2020, die besagt, dass KI-Modelle umso besser werden, je mehr Daten und Rechenleistung bei ihrer Erstellung verwendet werden.

Huang sagte, dass DeepSeeks R1-Modell auf eine neue Wendung im Skalierungsgesetz hinweist, die Nvidia „ Test Time Scaling “ nennt. Huang ist der Ansicht, dass der nächste große Weg zur Verbesserung der KI darin besteht, mehr GPUs für den Prozess der Bereitstellung von KI oder Inferenz einzusetzen. Dadurch können Chatbots „denken“ oder beim Durchdenken eines Problems eine Menge Daten generieren.

KI-Modelle werden nur wenige Male trainiert, um sie zu erstellen und zu optimieren. KI-Modelle können jedoch Millionen Mal pro Monat aufgerufen werden. Um also mehr Rechenleistung bei der Inferenz zu nutzen, müssen den Kunden mehr Nvidia-Chips bereitgestellt werden.

„Der Markt reagierte auf R1 mit den Worten: ‚Oh mein Gott, die KI ist am Ende‘, dass die KI keine weiteren Berechnungen mehr durchführen muss“, sagte Huang letzte Woche in einem vorab aufgezeichneten Interview . „Es ist genau das Gegenteil der Fall.“

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