Bulle vs. Bär: Ist Nvidia ein Kauf oder Verkauf? Betrachten wir die bullischen und bärischen Fälle für die Aktie.

Wenn Sie nach Investitionen in eine Aktie suchen, ist es immer gut, sowohl die pessimistischen als auch die optimistischen Seiten zu kennen. Auf diese Weise gibt es in der Regel weniger Überraschungen, und Sie können fundiertere Entscheidungen treffen, wenn sich neue Informationen ergeben. Die erste Aktie, die ich in einer laufenden Artikelreihe betrachten möchte, ist Nvidia(NASDAQ: NVDA). Hier sind zwei Perspektiven.

Der Bullenfall

Nvidia steht im Zentrum eines der mächtigsten technologischen Trends, den die Welt je gesehen hat: der künstlichen Intelligenz (KI). Seine Grafikprozessoren (GPUs) sind die wichtigsten Chips, die die künstliche KI-Infrastruktur antreiben, wo es einen ungefähren Marktanteil von 90 % ausübt.

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Das Unternehmen hat durch das Ökosystem, das es um seine GPUs herum aufgebaut hat, einen breiten Schutzwall geschaffen. Dies beginnt mit der CUDA-Softwareplattform, auf der fast der gesamte frühe grundlegende KI-Code geschrieben und für seine Chips optimiert wurde. Gleichzeitig lassen seine proprietäre NVLink-Verbindungs-System seine Chips im Wesentlichen wie eine leistungsstarke Einheit zusammenarbeiten.

Der stärkste Teil der Nvidia-Geschichte ist jedoch die Fähigkeit des Unternehmens, Markttrends vorherzusehen und sich anzupassen. Es schuf CUDA etwa ein Jahrzehnt bevor Advanced Micro Devices seine konkurrierende Software entwickelte, und säte sie weise in Institutionen ein, die frühzeitig an KI forschten. Im Jahr 2020 erwarb es ein führendes Netzwerkunternehmen namens Mellanox, das die Grundlage für sein leistungsstarkes Netzwerksegment bildete.

Kürzlich hat das Unternehmen sich besser für das Zeitalter der Inferenz und agentischen KI positioniert, indem es "Übernahmen" von Groq und SchedMD vorgenommen hat. Dies führte zur Einführung von Language Processing Units (LPUs), die speziell für die Inferenz entwickelt wurden, und seiner NemoClaw-Plattform zur Bereitstellung von KI-Agenten. Es hat sogar seine eigenen Central Processing Units (CPUs) entwickelt. Infolgedessen kann es nun komplette Servergestelle liefern, die auf bestimmte KI-Aufgaben zugeschnitten sind, wie z. B. Training, Inferenz und agentische KI. Dies hat dazu beigetragen, es zu einem kompletten KI-Infrastrukturunternehmen und nicht nur zu einem Chip-Hersteller zu machen.

Gleichzeitig sieht das KI-Rennen immer noch wie seine frühen Phasen aus, wobei einige der größten Unternehmen der Welt und globale Regierungen darum wetteifern, nicht zurückgelassen zu werden. Dies schafft eine lange Wachstumsperiode für Nvidia.

Der Bärenfall

Obwohl Nvidia den KI-Infrastrukturmarkt dominiert, sieht es mehr Wettbewerb als in der Vergangenheit. Kundenspezifische AI ASICs (application-specific integrated circuits), die fest verdrahtete Chips sind, die für bestimmte Aufgaben konzipiert sind, dringen zunehmend in den Markt ein, insbesondere bei der Inferenz, aufgrund ihrer überlegenen Energieeffizienz.

Nur diesen Monat gab Anthropic bekannt, dass es seine Kapazitäten mit Alphabet's Tensor Processing Units (TPUs) erweitern werde, während es bereits ein großes Rechenzentrum auf Basis von Amazon's Trainium-Chips betreibt. Immer mehr Hyperscaler suchen derweil nach Möglichkeiten, ihre eigenen kundenspezifischen Chips zu entwerfen, oft mit Hilfe von Partnern wie Broadcom oder Marvell Technology.

AMD, der Nummer 2 der GPU-Hersteller, dringt ebenfalls zunehmend in den Markt ein. Seine ROCm-Softwareplattform hat sich in den letzten Jahren stark verbessert, und er hat Partnerschaften mit OpenAI und Meta Platforms geschlossen, um GPUs im Austausch für Warrants in dem Unternehmen zu liefern. Gleichzeitig hilft der Wandel hin zu neueren Code-Basis auf Open-Source-Plattformen, die Tür zu einem höheren Marktanteil zu öffnen, insbesondere im weniger anspruchsvollen Inferenzmarkt.

Der größte Kritikpunkt an Nvidia ist jedoch, dass der KI-Infrastrukturmarkt seine Spitzenausgaben erreichen könnte. Allein die fünf größten Hyperscaler werden in diesem Jahr schätzungsweise 700 Milliarden US-Dollar für KI-Infrastruktur ausgeben. Das entspricht etwa 1,5 % des BIP (Bruttoinlandsprodukt), was ungefähr dem entspricht, wo vergangene Technologie-Investitionszyklen ihren Höhepunkt hatten. Cloud-Computing-Anbieter und andere Hyperscaler müssen starke Renditen auf ihre Investitionen sehen, um diese Ausgaben aufrechtzuerhalten.

Das Urteil

Meiner Meinung nach wird Nvidia zwar unweigerlich Marktanteile verlieren, aber angesichts seines starken und wachsenden Ökosystems weiterhin der wichtigste Akteur in der KI-Infrastruktur bleiben. Ich glaube jedoch, dass Hyperscaler gute Renditen auf ihre Investitionen erzielen und die Ausgaben weiterhin kräftig sein werden. Ich glaube nicht, dass der führende Auftragsfertiger Taiwan Semiconductor Manufacturing seine eigenen Investitionen in den Bau neuer Fabs in diesem Ausmaß erhöhen würde, wenn dies nicht der Fall wäre, da zu viel auf dem Spiel steht, um in ein paar Jahren leere Fabs zu haben.

Bei einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von 21 für die Zukunft halte ich es für einen Kauf angesichts der langen Wachstumsperiode, die ich in den kommenden Jahren erwarten würde.

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Geoffrey Seiler hält Positionen in Advanced Micro Devices, Alphabet, Amazon, Broadcom und Meta Platforms. The Motley Fool hält Positionen in und empfiehlt Advanced Micro Devices, Alphabet, Amazon, Marvell Technology, Meta Platforms, Nvidia und Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool empfiehlt Broadcom. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.