Von Maksym Misichenko · CNBC ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Die Diskussionsteilnehmer sind sich einig, dass Nvidias ACIE-Segment (Neoclouds, Sovereign AI und Unternehmen) eine bedeutende Wachstumschance darstellt, mit einem potenziellen TAM von 50-80 Billionen US-Dollar. Sie sind sich jedoch uneinig darüber, ob Nvidias Umsatz das Wachstum der Hyperscaler-Capex übertreffen kann und inwieweit kundenspezifische Chips von Hyperscalern und souveränen Einheiten eine Bedrohung für Nvidias Dominanz darstellen.
Risiko: Die wachsende "Compute-to-Revenue"-Lücke und das Risiko eines plötzlichen Endes von Bestellungen von souveränen Einheiten, die sich übermäßig mit Rechenleistung verschulden, die kein heimisches BIP generiert.
Chance: Die "Stickiness" von Nvidias Full-Stack-Inferenzplattform und die "Time-to-Market"-Beschränkung für souveräne Einheiten, die kundenspezifische Chips entwickeln.
Diese Analyse wird vom StockScreener-Pipeline generiert — vier führende LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) erhalten identische Prompts mit integrierten Anti-Halluzinations-Schutzvorrichtungen. Methodik lesen →
Zu diesem Zeitpunkt ist es unbestreitbar, dass das Problem bei der Nvidia-Aktie die Stimmung ist, oder besser gesagt, der Unglaube. Ja, das ist es. Unglaube. Es gibt keinen anderen Weg, die gedämpfte Aktienreaktion auf den Quartalsbericht von Nvidia zu erklären – nicht nur nach dem blowout am Mittwochabend, sondern auch in den letzten Quartalen. "Die Nachfrage ist parabolisch geworden", sagte CEO Jensen Huang am Ende des Calls. Letztes Quartal sagte er, die Nachfrage sei "skyrocketing". Man hat fast Mitleid mit ihm. Ihm werden bald die Worte ausgehen, um die Nachfrage zu beschreiben. Wohl der interessanteste Teil von Nvidias Bericht ist sein neues Berichtsframework – insbesondere die Aufschlüsselung seines Rechenzentrumsgeschäfts nach Hyperscalern (Amazon, Alphabet, Meta und Microsoft) und Nicht-Hyperscale-Kunden. Hören Sie, die Hyperscaler sind wichtig. Sie geben Hunderte von Milliarden für Investitionsausgaben aus, um neue Rechenzentren zu bauen. Sie waren der Hauptgang für die letzten 200 US-Dollar an Gewinnen der Nvidia-Aktie. Aber was, wenn sie nur die Vorspeise waren? Im Call sagte Huang, dass Nvidias Umsatz schneller wachsen wird als das Wachstum der Hyperscale-Capex. Wenn also die Hyperscale-Capex uns hierher gebracht haben und Huang erwartet, dass Nvidias Umsatz das zukünftige Wachstum der Hyperscale-Capex übertreffen wird, woher kommt der Aufwärtstrend? Alle und überall sonst. Wir haben dies in unserer Ergebnis-Analyse am Mittwochabend behandelt. Aber lassen Sie uns eine Minute länger in diese Nicht-Hyperscaler eintauchen. Diese Gruppe besteht aus zweckgebundenen KI-Computing-Anbietern, die als Neoclouds bezeichnet werden (denken Sie an CoreWeave, Nebius und Iren). Sie umfasst auch Industrieunternehmen und andere Unternehmen mit On-Premise-Computing-Infrastruktur; Länder, die ihre eigene KI-Infrastruktur aufbauen, was Nvidia als Sovereign AI bezeichnet; und andere kleinere KI-Player. Nvidias offizieller Name für dieses Untersegment ist AI Clouds, Industrial and Enterprise (ACIE). Huang sagte, dass die Kunden in der ACIE-Kohorte "ziemlich schlecht verstanden" werden, was er teilweise auf die Fragmentierung des Marktes zurückführt. Dies könnte Nvidia auf lange Sicht zugutekommen und dazu beitragen, eine der größten fundamentalen Bedenken einiger Investoren auszuräumen: dass Hyperscaler ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Chips entwickeln. Huang sagte, dass es aufgrund der Tatsache, dass diese ACIE-Möglichkeit eine Verschmelzung so vieler kleinerer KI-Player ist, keine wirkliche Nachfrage nach benutzerdefinierten Halbleiterlösungen gibt. Er sagte, diese KI-nativen Neoclouds wollen sich nicht mit der Komplexität des Chipdesigns befassen – das kostet Jahre und viel Geld – oder sicherstellen, dass alle Teile eines Rechenzentrums wie vorgesehen zusammenarbeiten. Was sie wollen, ist, so schnell wie möglich mit einer möglichst hohen Auslastung einsatzbereit zu sein. Sie müssen in der Lage sein, jedes Modell auszuführen und jeden, überall und jederzeit zu bedienen. Dafür müssen die Neoclouds vertikal integriert sein, und um vertikal integrierte Rechenzentren zu bauen, von der Hardware bis zum Netzwerk und der Software, braucht man Nvidia. Wie Huang es ausdrückte, bringt Nvidia die am besten vermietbare Architektur mit den besten Gesamtkosten und der einfachsten Finanzierung auf den Markt. "Unser Anteil daran ist natürlich sehr, sehr groß. Wir sind ziemlich einzigartig in unserer Fähigkeit, diese Branche zu bedienen. Unsere Plattform ist vertikal integriert aufgebaut, damit alles funktioniert. Aber dann zerlegen wir sie, damit die Leute sie in der gewünschten Konfiguration bauen und kaufen und nach Belieben zusammenbauen können." Es wird noch besser. Es ist nicht nur ein großer Anteil. Es ist fast ein 100%iger Anteil, und ein großer Teil davon ist Inferenz-Computing – das ist, wenn die Modelle nach dem Training verwendet werden; mit anderen Worten, wann immer Sie mit ChatGPT interagieren, ist das Inferenz. Im Gegensatz zum Training, das zyklischer ist, skaliert die Inferenz mit der Akzeptanz, die nach oben und rechts geht. Und das in rasantem Tempo. Dies kommt zusätzlich zu dem Inferenz-Umsatzschub, den das Hyperscale-Untersegment jetzt von Anthropic erhält, da der Claude-Modellhersteller Nvidia-Silizium verwendet. "Dieses Segment ist sehr fragmentiert, erfordert eine ziemlich integrierte, wirklich gut integrierte Plattformlösung und einen sehr großen Go-to-Market, und dieses Segment, die gesamte Inferenz, 100% davon, die überwiegende Mehrheit davon ist Nvidia", fügte Huang hinzu. Das ist viel zum Nachdenken. Fassen wir zusammen. Huang glaubt, dass Nvidias ACIE-Kunden die Hyperscaler in den Schatten stellen könnten, und argumentiert, dass die Industrie- und Unternehmensmärkte etwa 50 bis 80 Billionen US-Dollar der Weltwirtschaft repräsentieren (das globale Bruttoinlandsprodukt betrug laut Weltbank 2024 111 Billionen US-Dollar). Außerdem sagte Huang, dass KI dazu beitragen wird, die Größe dieses Kuchens im Laufe der Zeit zu vergrößern. In diesem Teil des Marktes scheint Nvidia der einzige Plug-and-Play-Anbieter aller benötigten Computertechnologien zu sein, um Rechenzentren – oder KI-Fabriken, um Nvidias Begriff zu verwenden – aufzubauen. Sicher, Nvidia könnte im Neocloud-Bereich auf einige Konkurrenten stoßen. Am unmittelbarsten entwickeln der Clubname Alphabet und der Private-Equity-Gigant Blackstone ein KI-Infrastrukturunternehmen, das auf den benutzerdefinierten Tensor Processing Units (TPUs) von Google basiert. Wenn dies online geht, wäre dies ein Neocloud, der Nicht-Nvidia-Silizium betreibt. Aber wenn es um Startups und andere Unternehmen geht, die Hilfe beim Aufbau ihrer eigenen beschleunigten Computing-Infrastruktur benötigen, ist Nvidia der unangefochtene Marktführer. NVDA 1Y Berg Die Aktienperformance von Nvidia in den letzten 12 Monaten. Nvidia hat andere Wachstumstreiber außerhalb des Rechenzentrums. Das Nicht-Rechenzentrumsgeschäft des Unternehmens macht weniger als 10% des Gesamtumsatzes aus. Dieses Segment, das jetzt Edge Computing genannt wird, umfasst Spielekonsolen, leistungsstarke Desktops namens Workstations, Personal Computer, Telekommunikation, Automobil und Robotik. Automobil, das autonome Fahrzeuge sind, und Robotik fallen unter den Oberbegriff Physical AI, und Huang bleibt hinsichtlich der hier bestehenden Möglichkeiten unglaublich optimistisch. Er sagte gestern Abend: "Ich hoffe, dass das Segment Physical AI und Robotik in den nächsten fünf Jahren unglaublich schnell wachsen wird." Was bringt Ihnen all diese guten Nachrichten am Donnerstag auf dem Markt? Die Antwort ist irgendwie ein Rückgang von 1,5 %. Es ist verwirrend und erinnert an das, was wir im März gesehen haben, als Nvidia auf seiner GTC-Konferenz eine Flut guter Nachrichten freisetzte und die Aktie sich nicht bewegte. Hier sind wir wieder mit ähnlichen Fakten: Alles deutet auf anhaltendes Gewinnwachstum hin, die Aktie ist günstig, die Erzählung verbessert sich weiter, und die Kursentwicklung spiegelt die Fundamentaldaten nicht wider. Im März sagten wir, wir müssten Kurs halten – ein Rat, der sich in den letzten Wochen vor den Ergebnissen auszahlte, als die Aktien an Fahrt gewannen und zu neuen Rekordhöhen aufstiegen. Das Gleiche sagen wir dieses Mal. Wir müssen sie weiterhin besitzen und darauf warten, dass das Gewicht des Gewinnwachstums für die Nörgler zu viel wird. Bemerkenswerterweise ist Nvidia zum Value-Stock-Play in der Halbleiterwelt geworden, und eine Regel, die uns immer wieder gebissen hat, wenn sie verletzt wurde, ist, dass man nicht aufgibt. Um es klar zu sagen, Nvidia ist kein Value-Play, weil sein Kurs-Gewinn-Verhältnis leicht niedriger ist als das seiner Konkurrenten. Nein, es ist zu diesem Zeitpunkt ein Value-Play in großem Umfang. Betrachten Sie dies: Nvidia wird derzeit mit etwa dem 23-fachen des prognostizierten Gewinns gehandelt, während sein engster Konkurrent, Advanced Micro Devices, mit etwa dem 47-fachen gehandelt wird – mehr als doppelt so viel. Anders ausgedrückt: Nvidia müsste um etwa 50 % steigen und AMD müsste um 25 % fallen, nur um die Bewertungsparität zu erreichen. Und Nvidia greift dank seiner vertikal integrierten Rechenzentrumslösungen einen ganzen Teil des Inferenzmarktes ungehindert an. Die Quintessenz? Der Markt macht am Donnerstag einen Fehler. Ja, dies ist kein Name, der in den letzten Quartalen eine große Reaktion auf die Ergebnisse gezeigt hat, stattdessen neigt er dazu, zwischen den Berichten höher zu steigen. Aber das macht es nicht weniger albern, dass dieses Quartal mit Verkäufen begrüßt wird. Die Aktie wird am unteren Ende ihrer Bewertungsspanne der letzten zehn Jahre gehandelt, obwohl die Geschichte besser ist als je zuvor. Bleiben Sie geduldig. Wenn Sie die Aktie nicht besitzen, ist jetzt der Zeitpunkt, eine Position aufzubauen, denn Sie haben das Quartal im Grunde kostenlos bekommen und die Geschichte ist noch besser, als wir dachten. Das wird sich wahrscheinlich nicht so schnell ändern. (Jim Cramers Charitable Trust ist Long NVDA. Eine vollständige Liste der Aktien finden Sie hier.) Als Abonnent des CNBC Investing Club mit Jim Cramer erhalten Sie eine Trade-Benachrichtigung, bevor Jim einen Trade tätigt. Jim wartet 45 Minuten nach dem Senden einer Trade-Benachrichtigung, bevor er eine Aktie in seinem gemeinnützigen Trust-Portfolio kauft oder verkauft. Wenn Jim über eine Aktie im CNBC TV gesprochen hat, wartet er 72 Stunden nach der Ausgabe der Trade-Benachrichtigung, bevor er den Handel ausführt. DIE OBEN GENANNTEN INVESTING CLUB-INFORMATIONEN UNTERLIEGEN UNSEREN ALLGEMEINEN GESCHÄFTSBEDINGUNGEN UND DATENSCHUTZRICHTLINIEN SOWIE UNSEREM HAFTUNGSAUSSCHLUSS . ES BESTEHT KEINE TREUHANDPFLICHT ODER PFLICHT, DIE DURCH IHREN EMPFANG VON INFORMATIONEN IM ZUSAMMENHANG MIT DEM INVESTING CLUB ENTSTEHT ODER ENTSTEHEN KÖNNTE. ES WIRD KEIN BESTIMMTES ERGEBNIS ODER GEWINN GARANTIERT.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Nvidias Quasi-Monopol auf vertikal integrierte Lösungen für fragmentierte ACIE-Kunden sollte ein Umsatzwachstum treiben, das die Hyperscaler-Capex übertrifft."
Der Artikel beleuchtet zu Recht Nvidias ACIE-Kohorte – Neoclouds, Sovereign AI und Unternehmen – als nächsten Wachstumsvektor, der die Hyperscaler-Capex übertreffen könnte. Huangs Behauptung eines fast 100%igen Inferenzanteils in dieser fragmentierten Gruppe, plus die Präferenz für Nvidias Full-Stack-Plattform, erklärt, warum der Umsatz die Ausgaben der großen Vier übersteigen kann. Bei 23x Forward-Gewinn im Vergleich zu 47x bei AMD sieht der Rückgang von 1,5 % nach den Ergebnissen eher wie eine Bewertungsfehlanpassung als ein fundamentales Problem aus. Dennoch übergeht das Stück, wie schnell diese kleineren Akteure mit Capex-Beschränkungen konfrontiert werden oder sich ändern könnten, wenn sich die makroökonomischen Bedingungen verschärfen.
Hyperscaler könnten die Einführung kundenspezifischer ASICs beschleunigen und Inferenz-Workloads früher als erwartet von Nvidia wegverlagern, während jede Verlangsamung der Unternehmens- oder Sovereign-Ausgaben das von dem Artikel prognostizierte ACIE-Upside begrenzt.
"NVDA's Bewertung ist nur dann haltbar, wenn der Nicht-Hyperscaler-Umsatz (ACIE) in großem Umfang realisiert wird und die Hyperscaler-Capex nicht einbrechen – beides ist ungewiss, nicht unvermeidlich."
Der Artikel vermischt zwei getrennte Probleme: Stimmung (die real ist) und Bewertung (die möglicherweise nicht günstig ist). Ja, NVDA wird mit dem 23-fachen Forward-KGV im Vergleich zu 47x bei AMD gehandelt, aber diese Lücke besteht, weil Märkte Ausführungsrisiken und Wettbewerb einpreisen. Die ACIE-These ist überzeugend – 50-80 Billionen US-Dollar TAM, 100 % Nvidia-Anteil an der Inferenz –, aber sie ist spekulativ. Huangs Behauptung, dass Nvidias Umsatz das Wachstum der Hyperscale-Capex übertreffen wird, ist der Kernpunkt; wenn sie wahr ist, rechtfertigt sie die Prämie. Aber der Artikel geht nicht auf folgende Punkte ein: (1) Was, wenn die Capex der Hyperscaler schneller als erwartet zurückgehen? (2) Das Risiko kundenspezifischer Chips wird zu leicht abgetan – Googles/Blackstones TPU-Neocloud ist real. (3) Der Rückgang von 1,5 % nach den Ergebnissen könnte Gewinnmitnahmen nach einer Rallye von 200 Punkten widerspiegeln und nicht Unglauben.
Wenn die Hyperscaler-Capex im Jahr 2025 stark zurückgehen (makroökonomische Verlangsamung, ROI-Bedenken), könnte Nvidias Umsatzwachstum die Prognose verfehlen, und ein Multiple von 23x wird schnell teuer. Der ACIE-Markt ist fragmentiert, gerade weil es noch keine Killer-App gibt – Huangs Optimismus garantiert nicht, dass Nvidia diesen TAM zu aktuellen Marginen erobert.
"Nvidias niedrige Forward-KGV spiegeln die Skepsis des Marktes hinsichtlich der Nachhaltigkeit des aktuellen Capex-getriebenen Wachstums wider und nicht eine echte Unterbewertung seines langfristigen Gewinnpotenzials."
Nvidias (NVDA) Bewertungskompression ist ein klassisches "Growth Trap"-Paradoxon. Der Handel mit etwa 23x Forward-Gewinn bei gleichzeitigem dreistelligen Umsatzwachstum ist mathematisch anomal, aber der Markt preist einen terminalen Margenrückgang ein, da Hyperscaler zu internen Chips (ASICs) übergehen und die Nachfrage nach Sovereign AI sich als sprunghaft erweist. Während der Artikel zu Recht das ACIE-Segment als massive TAM-Erweiterung identifiziert, ignoriert er die wachsende "Compute-to-Revenue"-Lücke; wenn diese Industriekunden innerhalb von 18 Monaten keinen greifbaren ROI aus KI-Implementierungen sehen, wird der Investitionsausgabenzyklus vor einer Ziegelwand stehen. Nvidia ist derzeit auf Perfektion ausgelegt, aber das "Value"-Label ignoriert die inhärente Zyklizität von Halbleiter-Hardwarezyklen.
Das stärkste Gegenargument ist, dass Nvidia erfolgreich von einem Hardware-Anbieter zu einem Plattform-Dienstleister geworden ist; wenn CUDA die Standard-Software-Schicht der Branche bleibt, wird das Unternehmen unabhängig von Hardware-Wettbewerb oder Capex-Zyklen seine Preissetzungsmacht behalten.
"NVDA's Burggraben in der vertikal integrierten KI-Infrastruktur und die wachsende Nicht-Hyperscaler-ACIE-Nachfrage rechtfertigen weiteres Aufwärtspotenzial, aber nur, wenn die KI-Capex robust bleiben und Wettbewerbsbedrohungen den Anteil nicht schmälern."
Der Artikel betont Nvidias ACIE-Potenzial und eine wachsende Nicht-Hyperscaler-Möglichkeit und stellt die Aktie aufgrund der erwarteten KI-Adoption als unterbewertet dar. Der bullische Fall beruht auf Nvidias vertikaler Integration und dem Inferenzwachstum, aber Risiken umfassen eine makroökonomische Verlangsamung oder einen Rückgang der Hyperscaler-Capex, Wettbewerbsdruck durch eigene KI-Chips (TPUs) oder andere Anbieter und unklare Rentabilität des breiteren ACIE-Segments. Er übergeht Margen und Mix-Dynamiken und regulatorische/geopolitische Risiken, die den Aufbau von Rechenzentren oder den Chipverkauf einschränken könnten. Ein schwächerer Rechenzentrumszyklus oder schnellere Umstellungen auf alternative Architekturen könnten die Multiplikator-Expansion komprimieren, selbst wenn NDVA kurzfristig dominant bleibt.
Wenn Hyperscaler ihre eigenen Chips beschleunigen oder wenn TPU-ähnliche Ökosysteme an Bedeutung gewinnen, könnte Nvidias ACIE-Wette fragiler sein, als der Artikel annimmt; das TAM für ACIE hängt von der unsicheren Akzeptanz durch Unternehmen ab und könnte weitaus kleiner sein, wenn der Wettbewerb zunimmt.
"Die ACIE-Fragmentierung reduziert tatsächlich das Risiko kundenspezifischer Chips im Vergleich zu Hyperscalern und stützt Nvidias Multiples."
Claude hebt die Risiken von Hyperscaler-ASICs hervor, übersieht aber, wie ACIE-Käufer anders agieren. Sovereign- und Unternehmensakteure verfügen nicht über die technische Skalierbarkeit für TPUs oder kundenspezifische Chips, was sie stärker von Nvidias Full-Stack-Inferenzplattform abhängig macht. Diese "Stickiness" könnte es dem Umsatz ermöglichen, die Capex selbst bei einer Verlangsamung im Jahr 2025 zu übertreffen, was darauf hindeutet, dass das 23-fache Multiple bereits weniger Abwärtsrisiko einpreist, als die Reaktion nach den Ergebnissen vermuten lässt.
"Sovereign- und Unternehmens-KI-Käufer sind *motiviert*, von Nvidia abzuweichen, nicht durch technische Einschränkungen gebunden – das ACIE-TAM ist selbstlimitierend."
Groks "Stickiness"-Argument geht davon aus, dass ACIE-Akteure keine kundenspezifischen Chips bauen können – aber das ist falsch. Sovereign AI (VAE, Singapur, Frankreich) zielt ausdrücklich darauf ab, die Abhängigkeit von Nvidia zu *reduzieren*. Unternehmenskäufer wie private Cloud-Betreiber im Meta-Maßstab verfügen über technisches Personal. Das wirkliche Risiko: Wenn ACIE reift, führt die Fragmentierung schneller zu lokalen Alternativen als TPUs von Hyperscalern. Nvidias TAM-Erweiterung könnte sich selbst kannibalisieren.
"Sovereign-KI-Einheiten stehen vor einer "Time-to-Market"-Beschränkung, die sie zwingt, sich auf Nvidia zu verlassen, trotz ihres langfristigen Wunsches nach Unabhängigkeit."
Claude, Ihr Fokus auf souveräne Unabhängigkeit ist scharfsinnig, aber Sie übersehen die "Time-to-Market"-Beschränkung. Souveräne Einheiten, die kundenspezifische Chips entwickeln, sind Jahre von der Parität mit Blackwell- oder Rubin-Architekturen entfernt. Obwohl sie Unabhängigkeit anstreben, sind sie derzeit gezwungen, Nvidia zu kaufen, um im geopolitischen KI-Wettrüsten relevant zu bleiben. Das wirkliche Risiko ist nicht Kannibalisierung – es ist die "Sovereign Debt"-Falle: Diese Nationen könnten sich übermäßig verschulden, um Rechenleistung zu kaufen, die kein heimisches BIP generiert, was zu einem plötzlichen, starken Ende der Bestellungen führt.
"Nvidias Plattform-Burggraben und Ökosystem halten die ACIE-Umsätze "sticky", auch wenn eigene Chips auftauchen, sodass eine kurzfristige Kannibalisierung den bullischen Fall wahrscheinlich nicht zum Scheitern bringt."
Claudes Kannibalisierungswarnung geht davon aus, dass Sovereigns sofort auf eigene Chips umsteigen; in der Praxis implizieren Hürden bei Markteinführungszeit und ROI einen mehrjährigen Übergang. Der eigentliche Hebel für NVDA ist der Plattform-Burggraben (CUDA, cuDNN, Tools) und die "sticky" ACIE-Workflows, die es Kunden ermöglichen, weiterhin für gehostete Inferenz, Dienstleistungen und Integration zu bezahlen. Selbst mit einigen eigenen Chips wird Nvidia wahrscheinlich einen erheblichen Umsatzanteil behalten, da Ökosysteme schneller skalieren als maßgeschneiderte Chips. Das kurzfristige Risiko ist keine sofortige Kannibalisierung, sondern Margen-Mix-Verschiebungen, da die Dienstleistungen wachsen.
Die Diskussionsteilnehmer sind sich einig, dass Nvidias ACIE-Segment (Neoclouds, Sovereign AI und Unternehmen) eine bedeutende Wachstumschance darstellt, mit einem potenziellen TAM von 50-80 Billionen US-Dollar. Sie sind sich jedoch uneinig darüber, ob Nvidias Umsatz das Wachstum der Hyperscaler-Capex übertreffen kann und inwieweit kundenspezifische Chips von Hyperscalern und souveränen Einheiten eine Bedrohung für Nvidias Dominanz darstellen.
Die "Stickiness" von Nvidias Full-Stack-Inferenzplattform und die "Time-to-Market"-Beschränkung für souveräne Einheiten, die kundenspezifische Chips entwickeln.
Die wachsende "Compute-to-Revenue"-Lücke und das Risiko eines plötzlichen Endes von Bestellungen von souveränen Einheiten, die sich übermäßig mit Rechenleistung verschulden, die kein heimisches BIP generiert.