NVIDIAs größte Bedrohung könnte darin liegen, dass KI den Wechsel zwischen Chips erleichtert
JPMorgans Analyse vom 14. November beziffert NVIDIAs Anteil an künftigen Rechenkapazitätsvereinbarungen führender KI-Labore auf 39 %, gegenüber 24 % für kundenspezifische Chips von Broadcom, 16 % für Google-TPUs und 15 % für AMD.
Dabei handelt es sich um Anteile an künftig vertraglich vereinbarter Kapazität, nicht um aktuelle Marktanteile. Doch die Richtung ist entscheidend.
Ein führendes KI-Labor berichtet, dass KI-gestützte Entwicklung die Einführung von AMD-Chips für die Prompt-Verarbeitung eines Modells von 6–12 Monaten auf etwa drei Tage verkürzt hat.
Das beweist nicht, dass CUDA seinen Burggraben verloren hat. Es ist ein Hinweis darauf, dass KI selbst die technischen Kosten eines Architekturwechsels senken könnte.
Es gibt noch einen weiteren strategischen Wandel. NVIDIA hat Beteiligungen, Übernahmen und Infrastrukturzusagen genutzt, um sein Kundenökosystem zu stärken. JPMorgan schätzt, dass außerbilanzielle Schulden und Leasingverpflichtungen von 214B auf 422B gestiegen sind – beziehungsweise auf 530B, wenn bestimmte Infrastrukturgarantien einbezogen werden.
NVIDIA ist weiterhin hochprofitabel und verfügt über einen positiven Nettobarmittelbestand. Die Frage ist, ob das Ökosystem seine Preissetzungsmacht in gleichem Maße behaupten kann, wenn Kunden mehr Hardwarealternativen und größere Kontrolle über die Softwareportabilität erhalten.
KI könnte den Rechenmarkt vergrößern und gleichzeitig den Vorteil schwächen, die marktbeherrschende Architektur zu besitzen.
Das ist das langfristige Risiko, das Anleger im Blick behalten sollten.
#stock
$NVDA.US
JPMorgans Analyse vom 14. November beziffert NVIDIAs Anteil an künftigen Rechenkapazitätsvereinbarungen führender KI-Labore auf 39 %, gegenüber 24 % für kundenspezifische Chips von Broadcom, 16 % für Google-TPUs und 15 % für AMD.
Dabei handelt es sich um Anteile an künftig vertraglich vereinbarter Kapazität, nicht um aktuelle Marktanteile. Doch die Richtung ist entscheidend.
Ein führendes KI-Labor berichtet, dass KI-gestützte Entwicklung die Einführung von AMD-Chips für die Prompt-Verarbeitung eines Modells von 6–12 Monaten auf etwa drei Tage verkürzt hat.
Das beweist nicht, dass CUDA seinen Burggraben verloren hat. Es ist ein Hinweis darauf, dass KI selbst die technischen Kosten eines Architekturwechsels senken könnte.
Es gibt noch einen weiteren strategischen Wandel. NVIDIA hat Beteiligungen, Übernahmen und Infrastrukturzusagen genutzt, um sein Kundenökosystem zu stärken. JPMorgan schätzt, dass außerbilanzielle Schulden und Leasingverpflichtungen von 214B auf 422B gestiegen sind – beziehungsweise auf 530B, wenn bestimmte Infrastrukturgarantien einbezogen werden.
NVIDIA ist weiterhin hochprofitabel und verfügt über einen positiven Nettobarmittelbestand. Die Frage ist, ob das Ökosystem seine Preissetzungsmacht in gleichem Maße behaupten kann, wenn Kunden mehr Hardwarealternativen und größere Kontrolle über die Softwareportabilität erhalten.
KI könnte den Rechenmarkt vergrößern und gleichzeitig den Vorteil schwächen, die marktbeherrschende Architektur zu besitzen.
Das ist das langfristige Risiko, das Anleger im Blick behalten sollten.
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