Der Grafikchip-Spezialist Nvidia verzeichnete in den vergangenen Monaten einen Rückgang seines Aktienkurses um 15 % gegenüber dem Höchststand im Mai, obwohl die prognostizierten Umsätze weiterhin steigen. Das Unternehmen wird im Vergleich zu seinen erwarteten Gewinnen günstiger bewertet als der Durchschnitt des S&P-Index. Gleichzeitig fließen erhebliche Investitionen in Aktien von KI-Infrastrukturunternehmen, wobei der Großteil davon in Hersteller von Speicherchips fließt.
Nvidia: Aktienrückgang trotz Technologieführerschaft
Nvidia, lange Zeit führend in der Branche, sieht sich mit einer paradoxen Situation konfrontiert. Das Unternehmen hat mit der Entwicklung von CUDA, einer weit verbreiteten Programmierplattform, die Nvidia-GPUs zum Standard für die KI-Forschung machte, und der Beschleunigung der GPU-Entwicklung beeindruckende technologische Leistungen erbracht. Die GPUs selbst gehören zu den komplexesten jemals produzierten Geräten. Nvidias Erfolg hat jedoch einen Markt für Rechenleistung geschaffen, in dem sich nun zahlreiche Akteure tummeln.
Speicherchips als neuer Engpass und Preistreiber
Im gleichen Zeitraum, in dem Nvidias Aktie fiel, hat der Wert von Micron, einem der weltweit größten Hersteller von DRAM (Dynamic Random Access Memory), dem Standardtyp von Speicherchips in Computern und Servern, sich fast verdreifacht. Speicher ist zum neuen Engpass für Rechenzentren geworden und gilt als der aktuelle Trend im KI-Handel. Der grundlegende Grund dafür ist, dass sich der GPU-Mangel, der im letzten Jahr noch besorgniserregend war, etwas entspannt hat. Gleichzeitig benötigen Rechenzentren enorme Mengen an Speicher.
Für Speicherunternehmen wie Micron ist die Entwicklung weniger komplex. Sie stellen High-Bandwidth Memory (HBM) Chips her, spezialisierte Komponenten, die Daten so schnell wie möglich in und aus Prozessoren bewegen. Diese Chips haben sich über 20 Jahre inkrementell verbessert. Ohne größere technische Veränderungen bei den Chips oder den Unternehmen ist der von ihnen angebotene Service plötzlich sehr wertvoll geworden. Da die Nachfrage schneller wächst, als das Angebot skaliert werden kann, konnten die Preise im letzten Jahr verzehnfacht werden. Laut Daten von Datatrack sind die Spotpreise für DRAM, also die Preise, die Käufer auf dem offenen Markt zahlen, seit 2023 stark angestiegen, da die Branche den Speicherbedarf für den Ausbau von Rechenzentren massiv unterschätzt hat.
Wettbewerb drückt Preise für Rechenleistung
Im Gegensatz dazu hat sich der Spotpreis für eine Stunde Rechenzeit auf einer Nvidia H100 GPU über das letzte Jahr verändert: Wie der Aktienkurs von Nvidia gab es einen Höhepunkt im Mai (ungefähr 3,20 US-Dollar pro Stunde) und anschließend einen stetigen Rückgang. Der Wert von Nvidia als Unternehmen ist an den Preis für Rechenleistung gebunden, und dieser Preis sinkt.
Wayne Nelms, Mitbegründer und CTO von Ornn, erklärt diese Diskrepanz als ein einfaches Problem von Angebot und Nachfrage. Große Tech-Unternehmen wie Google, Amazon, Microsoft und sogar OpenAI haben eigene Prozessoren auf den Markt gebracht, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern. Auch wenn diese Chips möglicherweise nicht so leistungsfähig sind wie das neueste Modell von Nvidia, reichen sie aus, um den Preis für Rechenleistung zu senken. Nelms merkt an, dass mehr GPU- und Beschleuniger-Anbieter in den Markt eintreten und jeder sein eigenes Silizium herstellen möchte, aber niemand eigenes DRAM produziert. Solange es keinen größeren technologischen Durchbruch bei HBM, eine Verschiebung von Angebot und Nachfrage oder neue Marktteilnehmer im Speicherbereich gibt, erwartet er eine Fortsetzung der aktuellen Situation.
Thema: Nvidia. Quelle/Inspiration: TechCrunch.