Seit fast drei Jahrzehnten finden Investoren immer wieder bahnbrechende Technologien, Innovationen oder Trends, die ihre Aufmerksamkeit fesseln. Vom Aufstieg des Internets in den 1990er Jahren über Nanotechnologie und Blockchain bis hin zu Augmented Reality und dem Metaversum – die Liste ist lang. Doch derzeit steht eine Technologie besonders im Fokus: Künstliche Intelligenz (KI).
Laut dem ausführlichen Bericht „Sizing the Prize“ von PwC könnte KI bis Ende des Jahrzehnts einen Mehrwert von 15,7 Billionen Dollar zur Weltwirtschaft beitragen. Die damit verbundenen Produktivitätssteigerungen und Konsumvorteile bieten enorme Chancen für zahlreiche Unternehmen. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Halbleiter-Gigant Nvidia.
Ende 2022 war Nvidia ein Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von 360 Milliarden Dollar. Weniger als 18 Monate später, nach einem historischen 10-zu-1-Aktiensplit, erreichte der Börsenwert kurzzeitig 3,46 Billionen Dollar. Der Katalysator hinter diesem beispiellosen Anstieg war eindeutig die KI-Revolution.
Nvidias KI-Grafikprozessoren (GPUs), insbesondere das H100-Modell und der künftige Blackwell-Chip, haben sich rasch zur bevorzugten Wahl für Unternehmen entwickelt, die generative KI-Lösungen einsetzen und große Sprachmodelle (LLMs) aufbauen möchten. Die Nachfrage nach diesen Produkten hat zu bedeutenden Backlogs geführt.
Auch Nvidias CUDA-Plattform spielt eine entscheidende Rolle bei der Bindung von Unternehmenskunden. Diese Entwicklerwerkzeuge ermöglichen es, LLMs zu erstellen und das Potenzial der Nvidia-GPUs voll auszuschöpfen. Mit einer geschätzten Kontrolle von 98% des GPU-Marktes für KI-beschleunigte Rechenzentren in den letzten zwei Jahren konnte Nvidia beeindruckende Preissetzungsmacht demonstrieren. Während Konkurrenzprodukte von Advanced Micro Devices (AMD) zwischen $10,000 und $15,000 kosten, wird Nvidias H100 für $30,000 bis $40,000 verkauft.
Trotz dieser beeindruckenden Performance ist der Aktienkurs von Nvidia seit dem Allzeithoch im Juni um 27% gefallen und könnte weiter sinken. Historisch gesehen haben Bahnbrecher-Technologien oft frühe Blasen erlebt. Auch wenn AI-Datenzentren aktuell stark nachgefragt sind, fehlt vielen Unternehmen eine klare Strategie zur Implementierung und Monetarisierung von KI.
Ein möglicher Rückgang Nvidias wird durch interne Konkurrenz verschärft. Vier Mitglieder der „Magnificent Seven“ machen etwa 40% von Nvidias Nettoumsatz aus und entwickeln gleichzeitig eigene AI-GPUs, die sie günstig in ihren Rechenzentren einsetzen können. Dies könnte Nvidias Preissetzungsmacht verringern und die Margen schmälern.
Auch zeigt die historische Bewertung von Nvidia, dass nur wenige Unternehmen mit einem Preis-Umsatz-Verhältnis von knapp 40 langfristig ihren Wert halten konnten. Vorherige Beispiele haben Einbrüche von bis zu 90% erlitten.
Bevor man jedoch Nvidia-Aktien kauft, lohnt sich ein Blick auf alternative Investmentchancen, die in den kommenden Jahren hohe Renditen versprechen könnten.