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Der AI-Mikrochip-Lieferant Nvidia, das derzeit wertvollste Unternehmen der Welt nach Marktkapitalisierung, bleibt stark abhängig von einigen anonymen Kunden, die gemeinsam Milliarden von Dollar Umsatz generieren.
Der AI-Chip-Liebling warnte Investoren erneut in seiner quartalsmäßigen 10-Q-Einreichung bei der SEC, dass es Schlüsselkonten gibt, die so wichtig sind, dass ihre Bestellungen jeweils die Schwelle von zehn Prozent des global konsolidierten Umsatzes von Nvidia überschritten haben.
Ein Elite-Trio besonders finanzstarker Kunden beispielsweise kaufte zwischen 10 und 11 Milliarden Dollar an Waren und Dienstleistungen in den ersten neun Monaten, die Ende Oktober endeten.
Zum Glück für Nvidia-Investoren wird sich dies so schnell nicht ändern. Mandeep Singh, Leiter der Technologieforschung bei Bloomberg Intelligence, sagt, er glaube, dass die Prognose von Gründer und CEO Jensen Huang, dass die Ausgaben nicht abreißen werden, zutrifft.
„Der Markt für das Training von Rechenzentren könnte 1 Billion Dollar erreichen, ohne dass es einen echten Rückgang gibt“, zu diesem Zeitpunkt werden die Nvidia-Aktien mit Sicherheit von ihrem derzeitigen Stand von 90 % deutlich fallen. Aber der Umsatz könnte immer noch im Bereich von mehreren hundert Milliarden Dollar liegen.
Nvidia bleibt in der Lieferbeschränkung
Abgesehen von Verteidigungsunternehmen, die vom Pentagon leben, ist es höchst ungewöhnlich, dass ein Unternehmen ein so hohes Risiko in der Konzentration auf einige wenige Kunden hat – erst recht, wenn es das erste Unternehmen werden soll, das den astronomischen Betrag von 4 Billionen Dollar wert ist.
Wenn man sich strikt die Konten von Nvidia auf einem Dreimonatsbasis ansieht, gab es vier anonyme „Wale“, die zusammen fast jeden zweiten Dollar Umsatz im zweiten Geschäftsquartal ausmachten. Diesmal erfüllt zumindest einer von ihnen dieses Kriterium nicht mehr, jetzt erfüllen nur noch drei diese Bedingung.
Singh sagte Fortune, dass die anonymen „Wale“ wahrscheinlich Microsoft, Meta und möglicherweise Super Micro umfassen. Nvidia lehnte jedoch eine Stellungnahme zu diesem Spekulation ab.
Nvidia bezeichnet sie nur als Kunden A, B und C, und insgesamt kauften sie Waren und Dienstleistungen im Wert von 12,6 Milliarden Dollar. Dies entsprach mehr als einem Drittel des Gesamtumsatzes von Nvidia von 35,1 Milliarden Dollar für das dritte Geschäftsquartal bis Ende Oktober.
Ihr Anteil wurde auch gleichmäßig aufgeteilt, wobei jeder 12 % ausmachte, was darauf hindeutet, dass sie wahrscheinlich die maximale Menge an Chips erhielten, die ihnen zugeteilt wurden, anstatt so viele zu erhalten, wie sie idealerweise gewollt hätten.
Dies würde mit den Aussagen von Gründer und CEO Jensen Huang übereinstimmen, dass sein Unternehmen in der Lieferbeschränkung ist. Nvidia kann nicht einfach mehr Chips herstellen, da es die Herstellung seiner führenden AI-Mikrochips an Taiwans TSMC ausgelagert hat und keine eigenen Produktionsstätten besitzt.
Zwischenhändler oder Endbenutzer?
Wichtig ist, dass die Zuweisung der großen anonymen Kunden von Nvidia als „Kunde A“, „Kunde B“ usw. von einem Geschäftsjahreszeitraum zum anderen nicht festgelegt ist. Sie können und ändern tatsächlich ihre Plätze, wobei Nvidia ihre Identität aus Wettbewerbsgründen als Geschäftsgeheimnis bewahrt – diese Kunden würden es sicherlich nicht mögen, wenn ihre Investoren, Mitarbeiter, Kritiker, Aktivisten und Konkurrenten genau sehen könnten, wie viel Geld sie für Nvidia-Chips ausgeben.
Zum Beispiel kaufte eine Partei, die als „Kunde A“ bezeichnet wurde, in dem letzten Quartalsgeschäftsjahr rund 4,2 Milliarden Dollar an Waren und Dienstleistungen. Es scheint jedoch weniger im letzten Zeitraum ausgemacht zu haben, da es die 10-Prozent-Marke nicht für die ersten neun Monaten insgesamt überschreitet.
Unterdessen scheint „Kunde D“ das genaue Gegenteil getan zu haben, die Käufe von Nvidia-Chips im vergangenen Geschäftsquartal reduziert zu haben, dennoch aber 12 % des Umsatzes im bisherigen Geschäftsjahr auszumachen.
Da ihre Namen geheim sind, ist es schwierig zu sagen, ob es sich um Zwischenhändler wie das angeschlagene Unternehmen Super Micro Computer handelt, das Rechenzentrumshardware liefert, oder um Endbenutzer wie Elon Musks xAI. Letzterer baute beispielsweise aus dem Nichts innerhalb von nur drei Monaten sein neues Memphis Compute-Cluster auf.
Langfristige Risiken für Nvidia umfassen den Wechsel von Training zu Inferenzchips
Letztendlich gibt es jedoch nur eine Handvoll Unternehmen mit dem Kapital, um im AI-Wettlauf mithalten zu können, da das Training großer Sprachmodelle exorbitant teuer sein kann. Typischerweise handelt es sich dabei um Cloud-Computing-Hyperscaler wie Microsoft.
Oracle hat beispielsweise kürzlich Pläne angekündigt, ein Zettascale-Rechenzentrum mit über 131.000 Nvidia-Blackwell-AI-Training-Chips zu bauen, das leistungsstärker wäre als jede bisher existierende Einrichtung.
Es wird geschätzt, dass der Strombedarf für den Betrieb eines solchen massiven Rechenclusters dem Leistungspotenzial von fast zwei Dutzend Kernkraftwerken entspricht.
Der Analyst von Bloomberg Intelligence, Singh, sieht nur wenige langfristige Risiken für Nvidia. Zum einen werden einige Hyperscaler wahrscheinlich ihre Bestellungen irgendwann reduzieren und damit ihren Marktanteil verwässern. Ein solcher wahrscheinlicher Kandidat ist Alphabet, das eigene Training-Chips namens TPUs hat.
Zweitens wird seine Dominanz im Training nicht durch Inferenz, die generative KI-Modelle nach deren Training ausführen, ausgeglichen. Hier sind die technischen Anforderungen bei weitem nicht so modern, was bedeutet, dass es viel mehr Konkurrenz gibt, nicht nur von Rivalen wie AMD, sondern auch von Unternehmen mit eigenen benutzerdefinierten Silizium wie Tesla. Letztendlich wird die Inferenz ein viel wichtigeres Geschäft sein, da immer mehr Unternehmen KI nutzen.
„Es gibt viele Unternehmen, die sich auf diese Inferenz-Möglichkeit konzentrieren, weil man dafür nicht den hochwertigsten GPU-Beschleunigerchip benötigt“, sagte Singh.
Auf die Frage, ob dieser langfristige Übergang zur Inferenz ein größeres Risiko darstelle als der eventuelle Verlust von Marktanteilen bei Training-Chips, antwortete er: „Absolut“.
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