Dank KI ist Nvidia im Aufwind

Wir haben unsere Fair Value-Schätzung für die Nvidia-Aktie auf USD 480 angehoben und unsere Unsicherheitseinstufung auf Sehr Hoch angehoben.

Brian Colello 24.08.2023
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Nvidia Stock

Die Nvidia Aktie auf einen Blick

• Fair Value Estimate: USD 480,00

• Morningstar Rating: 2 Sterne

• Morningstar Uncertainty Rating: Sehr hoch

• Morningstar Economic Moat Rating: Wide

Nvidia Aktie: Ein Update

Die Ergebnisse und der Ausblick von Nvidia (NVDA) lagen deutlich über unseren Erwartungen und den FactSet-Konsensschätzungen da das Unternehmen ein führender Anbieter von KI-Beschleunigern für Cloud-Computing-Anbieter ist.

Wir erhöhen unsere Fair Value-Schätzung von $300 auf $480 und heben unser Unsicherheitsrating auf sehr hoch an. Wir sind jetzt viel optimistischer, was den Anstieg der KI-Workloads angeht. Außerdem verfügt Nvidias über einen breiter Burggraben als führenden Anbieter von KI-Chips.

Auf der Grundlage der Ergebnisse, der Prognosen und der Ausweitung des Angebots mit wichtigen Partnern wie TSMC prognostizieren wir, dass Nvidias Rechenzentrumsgeschäft, zu dem auch KI-Grafikprozessoren gehören, im Geschäftsjahr 2024 (das im Januar endet) einen Umsatz von 41 Milliarden US-Dollar erzielen wird. Im Vergleich dazu waren es vor einem Jahr 15 Milliarden Dollar und vor vier Jahren nur 3 Milliarden Dollar.

Wir könnten uns irren, aber wir sehen wenig Anzeichen dafür, dass es sich bei diesen GPU-Bestellungen um Vorabinvestitionen oder einmalige Anschaffungen handelt. Auf der Grundlage unserer Schätzungen der Investitionsausgaben bei führenden Cloud-Anbietern, der Produktionserweiterung bei TSMC und der Prognosen des Managements rechnen wir mit einem Wachstum der DC-Einnahmen von 60 Mrd. USD im Geschäftsjahr 2025 und einem Anstieg auf 100 Mrd. USD im Geschäftsjahr 2028.

Ein solches Wachstum mag im Large-Cap-Technologiesektor beispiellos sein, wir gehen jedoch davon aus, dass alle Arten von Unternehmen in KI investieren werden. Ebenso müssen alle Cloud-Anbieter die GPUs von Nvidia anbieten, damit sie KI-Modelle trainieren können, während Nvidia die richtigen Schritte unternimmt, um KI-Inferenz-Workloads zu erfassen und sich auf Netzwerke und Software auszuweiten.

Die kurzfristigen Ergebnisse von Nvidia stützen unseren langfristigen Optimismus. Im Juliquartal beliefen sich die Gesamteinnahmen auf 13,5 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg um 88 % gegenüber dem Vorquartal und um 101 % gegenüber dem Vorjahr. Damit übertraf dies deutlich die Prognose von 11 Milliarden US-Dollar, die den Anlegern im Mai ins Auge fiel. Der DC-Umsatz belief sich auf 10,3 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg um 141 % gegenüber dem Vorquartal und um 171 % gegenüber dem Vorjahr. Wir haben kaum Zweifel daran, dass Nvidia in den kommenden Quartalen jede GPU verkaufen wird, die es von TSMC sichern kann.

 

Warum Nvidia die KI weiterhin dominieren wird

Nvidia verfügt dank seiner klaren Führungsposition bei Grafikprozessoren (GPUs) und bei Hardware- und Software-Tools, die für den exponentiell wachsenden Markt der künstlichen Intelligenz (KI) benötigt werden, über einen breiten Burggraben (wide Economic Moat). Langfristig erwarten wir, dass die Tech-Titanen versuchen werden, zweite Quellen oder interne Lösungen zu finden, um sich von Nvidia im Bereich der künstlichen Intelligenz abzuheben, aber höchstwahrscheinlich werden diese Bemühungen Nvidias Vorherrschaft im Bereich der künstlichen Intelligenz nur abschwächen, aber nicht verdrängen.

Die Grafikprozessoren von Nvidia sind speziell auf die parallele Verarbeitung von Arbeitslasten ausgerichtet und nutzen viele "Kerne", um Daten effizient und gleichzeitig zu verarbeiten. Im Gegensatz dazu verarbeiten CPUs (Central Processing Units), wie z. B. Intels Prozessoren für PCs und Server oder Apples Prozessoren für Macs und iPhones, die Daten von "0 und 1" seriell. Die GPUs haben sich vor allem auf dem Spielemarkt etabliert, und Nvidias GPU-Grafikkarten galten lange Zeit als die besten ihrer Art. In jüngerer Zeit entdeckten die Miner von Kryptowährungen den Bedarf an parallel arbeitenden GPUs, was zu einem Boom-and-Bust-Zyklus für Nvidia führte.

Noch wichtiger ist, dass sich Parallelverarbeitung als nahezu erforderlich erwiesen hat, um KI-Arbeitslasten zu beschleunigen. Nvidia war schon früh führend bei KI-GPU-Hardware, entwickelte aber, was noch wichtiger ist, eine proprietäre Softwareplattform, Cuda, und diese Tools ermöglichen KI-Entwicklern, ihre Modelle mit Nvidia zu erstellen. Wir glauben, dass Nvidia nicht nur einen Vorsprung bei der Hardware hat, sondern auch von den hohen Umstellungskosten für Kunden bei Cuda profitiert, sodass es unwahrscheinlich ist, dass ein anderer GPU-Anbieter zum Marktführer im KI-Training wird.

Wir gehen davon aus, dass die Aussichten von Nvidia für längere Zeit im Guten wie im Schlechten an den KI-Markt gebunden sein werden. Wir gehen davon aus, dass führende Cloud-Anbieter weiterhin in firmeneigene Semiconductors investieren werden (vor allem Google und Amazon), während die CPU-Titanen AMD und Intel an GPUs und KI-Beschleunigern für das Rechenzentrum arbeiten. Wir sehen jedoch die GPUs und Cuda von Nvidia als Branchenführer an, und die hohe Bewertung des Unternehmens wird davon abhängen, ob und wie lange das Unternehmen dem Rest der Konkurrenz einen Schritt voraus bleiben kann.

 

Nvidias breiter Burggraben

Wir bewerten Nvidia mit einem breiten Burggraben, dank immaterieller Werte rund um seine Grafikprozessoren und zunehmend auch dank der Umstellungskosten für seine proprietäre Software, wie z. B. seine Cuda-Plattform für KI-Tools, die es Entwicklern ermöglicht, Nvidias Grafikprozessoren zur Erstellung von KI-Modellen zu nutzen.

Nvidia war schon früh führend bei der Entwicklung von Grafikprozessoren, die ursprünglich für die Auslagerung von Grafikverarbeitungsaufgaben auf PCs und Spielkonsolen entwickelt wurden. Nvidia hat sich zum eindeutigen Marktführer bei diskreten Grafikprozessoren entwickelt (über 80 % Marktanteil, laut Mercury Research).

Wir führen die Führungsposition von Nvidia auf immaterielle Werte zurück, die mit dem GPU-Design sowie der zugehörigen Software, den Frameworks und den Tools verbunden sind, die von den Entwicklern für die Arbeit mit diesen GPUs benötigt werden. Jüngste Einführungen wie die Raytracing-Technologie und die Verwendung von KI-Tensor-Kernen in Spieleanwendungen sind unserer Ansicht nach Anzeichen dafür, dass Nvidia seine Führungsposition bei den Grafikprozessoren keineswegs verloren hat. Ein kurzer Blick auf die GPU-Preise in den Bereichen Gaming und Rechenzentren zeigt, dass die durchschnittlichen Verkaufspreise von Nvidia oft doppelt so hoch sind wie die des engsten Konkurrenten AMD.

Unterdessen gehen wir davon aus, dass kein aufstrebendes Unternehmen neben Nvidia oder AMD ein dritter relevanter Akteur auf dem GPU-Markt werden wird. Sogar Intel, der Gigant der Chipindustrie, kämpft seit vielen Jahren damit, eine High-End-GPU zu entwickeln, die von Gaming-Enthusiasten angenommen werden würde. Dre nächste Versuch für eine diskrete GPU soll im Jahr 2025 starten.

Wir sehen integrierte GPU-Funktionalität in vielen PC-Prozessoren von Intel sowie in Teilen der System-on-Chip-Lösungen von Apple und Qualcomm in Smartphones, aber wir halten diese integrierten Lösungen für „gut genug“ für Nicht-Gamer, aber sie sind nicht auf Augenhöhe mit High-End-GPU-Anforderungen.

Abgesehen von Nvidias heutigen KI-Fähigkeiten, die unserer Meinung nach außergewöhnlich stark sind, glauben wir, dass das Unternehmen die richtigen Schritte unternimmt, um seinen Wettbewerbsvorteil noch weiter auszubauen. Nvidias Software-Bemühungen mit Cuda sind nach wie vor beeindruckend, während Nvidia auch in Netzwerklösungen expandiert, insbesondere durch die Übernahme von Mellanox. Auch hier möchten wir das Know-how von Nvidia nicht außer Acht lassen. Viele KI-Modelle laufen nicht auf Einzel-GPUs, sondern auf einem verbundenen System aus vielen GPUs, die im Tandem laufen. Nvidias proprietäre NVLink-Produkte leisten gute Arbeit bei der Verbindung von Nvidia-GPUs, um diese größeren Modelle zu betreiben.

 

Die in diesem Artikel enthaltenen Informationen dienen ausschließlich zu Bildungs- und Informationszwecken. Sie sind weder als Aufforderung noch als Anreiz zum Kauf oder Verkauf eines Wertpapiers oder Finanzinstruments zu verstehen. Die in diesem Artikel enthaltenen Informationen sollten nicht als alleinige Quelle für Anlageentscheidungen verwendet werden.

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Über den Autor

Brian Colello  ist Aktienanalyst bei Morningstar