An einem Goldrausch verdienen meist die am besten, die das Werkzeug und die Ausrüstung für die Goldsucher verkaufen. Während viele der Letzteren mit leeren Händen heimkehren, haben die Ersteren ihr Geschäft bereits gemacht. Das gilt besonders dann, wenn die Verkäufer dieser Waren nahezu konkurrenzlos sind.
Auf den Chipkonzern Nvidia trifft beides zu. Die sündhaft teuren, aber eben auch sehr leistungsstarken Chips sind der Goldstandard für das Training und die Ausführung von KI-Sprachmodellen. Überrascht waren einige Analysten aber dennoch, als Nvidia am Mittwochabend Quartalszahlen vorlegte, die um einiges höher lagen als die Erwartungen.
Im Vergleich zum vergangenen Jahr stieg der Umsatz im jüngsten Quartal um satte 73 Prozent auf gut 68,1 Milliarden Dollar (57,7 Milliarden Euro). Nvidia übertraf damit die Erwartungen der Wall Street. Sogar im Vergleich zum Quartal davor gab es ein Plus von 20 Prozent. Und für das laufende Vierteljahr stellte Nvidia den nächsten Sprung in Aussicht. Die Anleger reagierten dennoch eher vorsichtig.
Schließlich wächst seit Jahren die Angst vor einer KI-Blase. Also davor, dass sich die hohen Erwartungen an die künstliche Intelligenz und die aufwendigen Sprachmodelle nicht erfüllen und die Investitionen von Hunderten Milliarden Dollar, die KI-Unternehmen wie Open AI (Chat-GPT), Google und der Facebook-Konzern Meta hineinstecken, am Ende nicht zurückverdient werden könnten.
Nvidia widerlegte die Zweifler zumindest fürs Erste mit einer Prognose für das laufende Vierteljahr, die über den Erwartungen der Analysten liegt. Der Chipkonzern rechnet mit 78 Milliarden Dollar Umsatz, mit einer möglichen Abweichung von zwei Prozent nach oben oder unten. Experten hatten im Schnitt mit einer Prognose von rund 73 Milliarden Dollar gerechnet.
Der Quartalsgewinn sprang im Jahresvergleich um 94 Prozent auf knapp 43 Milliarden Dollar. Beim Ergebnis pro Aktie lag der Konzern über den Schätzungen der Analysten. Einen Teil der hohen Gewinne investiert Nvidia wieder in KI-Unternehmen. In der Branche spricht man dabei von Kreislauf-Deals: Mit dem Geld kaufen die Entwicklerfirmen dann Nvidia-Chips. Nicht zuletzt deshalb zeigten sich die Investoren ziemlich unbeeindruckt. Der Kurs der Nvidia-Aktie drehte im nachbörslichen Handel während der Analystenkonferenz sogar ins Minus. Danach erholte sie sich und notierte kaum verändert.
Dabei hatte der charismatische Firmenchef Jensen Huang in einer Telefonkonferenz mit Analysten bekräftigt, dass sich die Computerwelt durch künstliche Intelligenz verändert habe. In Zukunft werde es nur noch mehr Nachfrage nach Rechenleistung geben. Computer-Kapazitäten führten zu Wachstum und dies wiederum bringe Umsätze. Finanzchefin Colette Kress sagte, Nvidia habe weiterhin Probleme, genügend Chipsysteme produzieren zu lassen.
Das Geschäft mit China und Grafikkarten läuft allerdings nicht gut
Nvidia produziert seine Chips nicht selbst, sondern lässt sie beim größten Chiphersteller der Welt, TSMC in Taiwan, produzieren. Nvidia führt den Markt der KI-Chips nicht nur wegen der schieren Rechenkraft der Chips an, sondern auch deshalb, weil das Unternehmen den Trend früh erkannt und deshalb auch die ebenso wichtige Softwareumgebung geschaffen hat. Dazu kommen noch superschnelle Verbindungen der Chips untereinander, damit diese im Verbund rechnen können.
Nach wie vor offen ist, wie es für Nvidia in China weitergeht. Die US-Regierung erlaubt zwar wieder den Verkauf abgespeckter Chipsysteme mit der Bezeichnung H200 in das Land, wofür auch noch eine Zusatzgebühr von 25 Prozent fällig wird. Allerdings ist derzeit unklar, ob Peking die dortigen Unternehmen diese Chips kaufen lässt. In den Prognosen von Nvidia wird deshalb immer noch kein potenzielles Geschäft in China berücksichtigt. Die bisherigen Anstrengungen Chinas in der Chip-Entwicklung und -Produktion waren trotz massiver Investitionen bisher nicht sehr erfolgreich.
Verschmerzen kann Nvidia, dass das Geschäft, mit dem die Firma groß wurde – Grafikkarten für Computerspiele – derzeit nicht gut läuft. Das liegt allerdings nicht an Nvidia, sondern an der Knappheit von Speicherchips. Diese Knappheit – und da schließt sich der Kreis – wurde zu einem großen Teil vom KI-Boom ausgelöst. Auch die KI-Chips funktionieren nur mit genügend schnellem Arbeitsspeicher, in den sie Daten während der Berechnungen auslagern können.