Nvidia könnte mit diesem Schritt einer großen künstlichen Intelligenz (KI) Bedrohung entgegenwirken

Maßgeschneiderte KI-Chips stellen eine Bedrohung für Nvidia dar

Während Unternehmen wie Microsoft, Amazon, Meta Platforms und Alphabet Kunden von Nvidia sind und Milliarden von Dollar für seine Grafikprozessoren (GPUs) ausgegeben haben, ist es kein Geheimnis, dass sie eigene maßgeschneiderte KI-Chips entwickelt haben, um ihre Abhängigkeit vom Grafikkarten-Spezialisten zu verringern.

Alphabet hat zum Beispiel eigene KI-Beschleuniger, bekannt als Tensor Processing Units (TPUs), in der Google Cloud eingesetzt, um "kosteneffizient für eine Vielzahl von KI-Arbeitslasten in Training, Feinabstimmung und Inferenz zu skalieren". Ähnlich wird Meta Platforms voraussichtlich in diesem Jahr einen neuen maßgeschneiderten KI-Chip einsetzen, um seine Abhängigkeit von Nvidia zu verringern.

Microsoft hat eigene KI-Chips für den Einsatz in seinen Azure-Rechenzentren entwickelt, die noch in diesem Jahr auf den Markt kommen sollen. In der Zwischenzeit hat Amazon im November eigene Chips zur Schulung von KI-Modellen vorgestellt und für Kunden der Amazon Web Services (AWS) Cloud verfügbar gemacht.

Es gibt zwei Gründe, warum diese Tech-Giganten eigene Chips intern entwickeln. Erstens konnte Nvidia der enormen Nachfrage nach seinen KI-GPUs nicht gerecht werden. Die Wartezeit auf die Flaggschiff-H100-KI-Grafikkarte des Unternehmens kann angeblich bis zu einem Jahr betragen.

Nvidia versucht sein Bestes, die Lieferung seiner Grafikkarten mit Hilfe seiner Foundry-Partner zu erhöhen, aber Kunden möchten möglicherweise nicht so lange warten, um an diese Chips zu gelangen.

Zweitens sind Nvidias KI-GPUs sehr teuer. Der H100-Prozessor soll zwischen 30.000 und 40.000 US-Dollar kosten. Die Investmentbank Raymond James schätzt jedoch, dass die Herstellung einer H100-GPU Nvidia etwas mehr als 3.300 US-Dollar kostet, was auf die immense Preismacht hindeutet, die das Unternehmen auf diesem Markt genießt.

Es ist also nicht überraschend, dass Tech-Giganten versuchen, diese massiven Ausgaben durch die Entwicklung eigener maßgeschneiderter Chips zu reduzieren, um spezifische KI-Arbeitslasten zu bewältigen, für die ein H100 nicht erforderlich ist.

Diese maßgeschneiderten Chips, die formal als Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) bezeichnet werden, sind ausschließlich für spezifische Operationen konzipiert, um schnell und energieeffizient durchgeführt zu werden. Die Semiconductor Research Group SemiAnalysis schätzt, dass ein erfolgreich entwickelter maßgeschneiderter KI-Chip den Kunden von Nvidia dabei helfen könnte, Hunderte von Millionen Dollar zu sparen.

All das zeigt uns, warum Nvidia möglicherweise vorhat, in den Markt für maßgeschneiderte KI-Chips einzusteigen.

Nvidia möchte diese potenzielle Einnahmequelle von 55 Milliarden US-Dollar nicht verpassen

Broadcom (AVGO -1,55 %) und Marvell Technology (MRVL -1,70 %) sind zwei führende Hersteller von ASICs und beide Unternehmen haben einen starken Anstieg der Bestellungen im Zusammenhang mit KI verzeichnet. Marvell könnte zum Beispiel in diesem Geschäftsjahr einen Umsatz von 1 Milliarde US-Dollar durch den Verkauf maßgeschneiderter KI-Chips generieren. Laut einer Schätzung wird erwartet, dass Broadcom im Jahr 2024 maßgeschneiderte KI-Chips im Wert von 8 bis 9 Milliarden US-Dollar verkaufen wird. Diese beiden Unternehmen kontrollieren zusammen einen Marktanteil von 47 % im Bereich der ASICs.

Die Investmentbank Needham schätzt, dass der Gesamtmarkt für maßgeschneiderte Chips im letzten Jahr rund 30 Milliarden US-Dollar wert war. KI beansprucht bereits einen bedeutenden Teil dieses Bereichs, da der Umsatz von High-End-maßgeschneiderten ASICs im letzten Jahr zwischen 13 und 18 Milliarden US-Dollar lag. Morgan Stanley prognostiziert, dass ASICs im Jahr 2027 30 % des 182 Milliarden US-Dollar umfassenden Marktes für KI-Chips ausmachen könnten und damit ein potenzielles Umsatzpotenzial von 55 Milliarden US-Dollar in diesem Bereich besteht.

Ein exklusiver Bericht von Reuters vom 9. Februar besagt, dass ein ehemaliger Marvell-Manager die Abteilung für maßgeschneiderte Chips bei Nvidia leitet und dass der GPU-Spezialist bereits Gespräche mit Amazon, Microsoft, Meta, OpenAI und Google über die Herstellung maßgeschneiderter Chips mit ihnen geführt hat.

Wenn sich der Bericht von Reuters über Nvidias Eintritt in den Markt für maßgeschneiderte KI-Chips als wahr erweist, hätten Investoren einen weiteren soliden Grund, diese stark wachsende KI-Aktie zu kaufen. Sie wird derzeit zu einem attraktiven Kurs-Gewinn-Verhältnis von 35 gehandelt, was einem Rabatt gegenüber dem fünfjährigen Durchschnitts-Kurs-Gewinn-Verhältnis von 42 entspricht.

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