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Mit diesem Schritt könnte Nvidia einer großen Bedrohung durch künstliche Intelligenz (KI) begegnen

Harsh Chauhan, The Motley Fool
Sa, 17. Februar 2024 um 17:11 Uhr GMT+1

Nvidia (NASDAQ: NVDA) ist mit einem geschätzten Marktanteil von 92 % die dominierende Kraft auf dem Markt für Grafikkarten mit künstlicher Intelligenz (KI). Aus diesem Grund ist das Unternehmen im vergangenen Jahr mit einem enormen Tempo um 230 % gewachsen.

Das Unternehmen sieht sich jedoch einer potenziellen Bedrohung durch einige Technologiegiganten ausgesetzt. Lassen Sie uns diese Bedrohung untersuchen, bevor wir prüfen, wie Nvidia angeblich damit umgehen wird.

Benutzerdefinierte KI-Chips stellen eine Bedrohung für Nvidia dar

Während Unternehmen wie Microsoft , Amazon , Meta Platforms und Alphabet Nvidias Kunden sind und Milliarden von Dollar für dessen Grafikprozessoren (GPUs) ausgegeben haben, ist es kein Geheimnis, dass sie maßgeschneiderte KI-Chips entwickelt haben, um ihre Abhängigkeit vom Grafikkartenspezialisten zu verringern .

Alphabet hat beispielsweise benutzerdefinierte KI-Beschleuniger, sogenannte Tensor Processing Units (TPUs), in Google Cloud bereitgestellt, um „kosteneffizient für eine breite Palette von KI-Arbeitslasten zu skalieren, die Training, Feinabstimmung und Inferenz umfassen“. Ebenso wird erwartet, dass Meta Platforms in diesem Jahr einen neuen benutzerdefinierten KI-Chip einführt, um seine Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.

Microsoft hat benutzerdefinierte KI-Chips für den Einsatz in seinen Azure-Rechenzentren entwickelt und wird voraussichtlich noch in diesem Jahr auf den Markt kommen. Unterdessen stellte Amazon im November seine eigenen Chips zum Trainieren von KI-Modellen vor und stellte sie Cloud-Kunden von Amazon Web Services (AWS) zur Nutzung zur Verfügung.

Es gibt zwei Gründe, warum diese Technologiegiganten Chips im eigenen Haus entwickeln. Erstens war Nvidia nicht in der Lage, mit der massiven Nachfrage nach seinen KI-GPUs Schritt zu halten. Berichten zufolge kann die Wartezeit für die Flaggschiff-Grafikkarte H100 AI des Unternehmens bis zu einem Jahr betragen.

Nvidia versucht sein Bestes, das Angebot seiner Grafikkarten mit Hilfe seiner Foundry-Partner zu erhöhen, aber Kunden werden sich möglicherweise nicht wohl fühlen, so lange auf diese Chips zu warten.

Zweitens sind Nvidias KI-GPUs sehr teuer. Berichten zufolge kostet der H100-Prozessor zwischen 30.000 und 40.000 US-Dollar. Allerdings schätzt das Investmentbanking-Unternehmen Raymond James , dass die Herstellung einer H100-GPU Nvidia knapp über 3.300 US-Dollar kostet, was auf die immense Preismacht hinweist , über die das Unternehmen auf diesem Markt verfügt.

Daher ist es nicht verwunderlich, dass Technologiegiganten versuchen, solch enorme Ausgaben einzusparen, indem sie intern kundenspezifische Chips entwickeln, um bestimmte KI-Arbeitslasten zu bewältigen, für die möglicherweise kein H100 erforderlich ist.

Diese kundenspezifischen Chips, die früher als anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) bezeichnet wurden, dienen ausschließlich der schnellen Ausführung bestimmter Vorgänge und sind gleichzeitig energieeffizient. Berichten zufolge schätzt die Halbleiterforschungsgruppe SemiAnalysis, dass ein erfolgreich entwickelter maßgeschneiderter KI-Chip den Kunden von Nvidia dabei helfen könnte, Hunderte Millionen Dollar zu sparen.

All dies verrät uns, warum Nvidia möglicherweise versucht, in den Markt für kundenspezifische KI-Chips einzusteigen.

Nvidia möchte sich diese potenzielle Umsatzchance von 55 Milliarden US-Dollar nicht entgehen lassen

Broadcom (NASDAQ: AVGO) und Marvell Technology (NASDAQ: MRVL) sind zwei führende Hersteller von ASICs, und beide Unternehmen verzeichneten einen starken Anstieg der KI-bezogenen Aufträge. Marvell könnte beispielsweise in diesem Geschäftsjahr einen Umsatz von 1 Milliarde US-Dollar mit dem Verkauf maßgeschneiderter KI-Chips erzielen. Broadcom hingegen wird einer Schätzung zufolge im Jahr 2024 voraussichtlich maßgeschneiderte KI-Chips im Wert von 8 bis 9 Milliarden US-Dollar verkaufen. Diese beiden Unternehmen kontrollieren zusammen einen Anteil von 47 % am ASIC-Markt.

Das Investmentbanking-Unternehmen Needham schätzt, dass der Gesamtmarkt für kundenspezifische Chips im vergangenen Jahr einen geschätzten Wert von 30 Milliarden US-Dollar hatte. KI beherrscht bereits einen erheblichen Teil dieses Bereichs, da der Umsatz mit kundenspezifischen High-End-ASICs im vergangenen Jahr Berichten zufolge zwischen 13 und 18 Milliarden US-Dollar lag. Morgan Stanley prognostiziert, dass ASICs bis 2027 30 % des 182 Milliarden US-Dollar schweren Marktes für KI-Chips ausmachen könnten, und weist auf ein potenzielles Umsatzpotenzial von 55 Milliarden US-Dollar in diesem Bereich hin.

In einer Exklusivmeldung vom 9. Februar von Reuters heißt es, dass ein ehemaliger Marvell-Manager Nvidias Abteilung für kundenspezifische Chips leitet und der GPU-Spezialist bereits Gespräche mit Amazon, Microsoft, Meta, OpenAI und Google über die Herstellung kundenspezifischer Chips für sie geführt hat.

Wenn sich der Reuters-Bericht über den Einstieg von Nvidia in den Bereich der kundenspezifischen KI-Chips als wahr herausstellt, haben Anleger einen weiteren guten Grund, diese schnell wachsende KI-Aktie zu kaufen. Das Unternehmen wird derzeit zu einem attraktiven 35-fachen erwarteten Gewinn gehandelt, was einem Abschlag gegenüber dem fünfjährigen durchschnittlichen erwarteten Kurs-Gewinn-Verhältnis von 42 entspricht.

https://finance.yahoo.com/news/nvidia-co...00016.html