NVIDIA veröffentlicht Finanzergebnisse für das zweite Quartal des Geschäftsjahres 2024

• Die Nachfrage nach generativer KI treibt Investitionen in Rechenzentren an; dadurch stieg der Umsatz im 2. Quartal des Geschäftsjahres 2024 von NVIDIA auf 13,51 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 101 % gegenüber dem Vorjahr und 88 % gegenüber dem Vorquartal
• Der Data-Center-Umsatz erreichte 10,32 Milliarden US-Dollar und legte damit um 141 % gegenüber dem Vorquartal und um 171 % gegenüber dem Vorjahr zu, womit er das Gesamtwachstum maßgeblich anführte
• Auch die Profitabilität sprang stark an: Das verwässerte GAAP-Ergebnis je Aktie lag bei 2,48 US-Dollar, das Non-GAAP verwässerte Ergebnis je Aktie bei 2,70 US-Dollar
• Bei der Kapitalrückführung an Aktionäre kaufte das Unternehmen im zweiten Quartal 7,5 Millionen Aktien für 3,28 Milliarden US-Dollar zurück; der Vorstand genehmigte zudem ein zusätzliches Aktienrückkaufprogramm über 25 Milliarden US-Dollar ohne Laufzeitbegrenzung
• Der Ausblick für das dritte Quartal sieht einen Umsatz von 16 Milliarden US-Dollar ±2 %, eine GAAP-Bruttomarge von 71,5 % und eine Non-GAAP-Bruttomarge von 72,5 % vor

---

Überblick über die Ergebnisse des zweiten Quartals

• Der Umsatz im 2. Quartal des Geschäftsjahres 2024 betrug 13,507 Milliarden US-Dollar und lag damit deutlich über den 6,704 Milliarden US-Dollar im Vorjahresquartal sowie den 7,192 Milliarden US-Dollar im Vorquartal
• Kennzahlen nach GAAP:
  • Die Bruttomarge stieg auf 70,1 % und lag damit über den 43,5 % im Vorjahresquartal und den 64,6 % im Vorquartal
  • Das Betriebsergebnis belief sich auf 6,800 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg um 1.263 % gegenüber dem Vorjahr und um 218 % gegenüber dem Vorquartal
  • Der Nettogewinn erreichte 6,188 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 843 % gegenüber dem Vorjahr und 203 % gegenüber dem Vorquartal
  • Das verwässerte Ergebnis je Aktie lag bei 2,48 US-Dollar und damit über 0,26 US-Dollar im Vorjahresquartal und 0,82 US-Dollar im Vorquartal
• Kennzahlen nach Non-GAAP:
  • Die Bruttomarge lag bei 71,2 % und damit über den 45,9 % im Vorjahresquartal und den 66,8 % im Vorquartal
  • Das Betriebsergebnis belief sich auf 7,776 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg um 487 % gegenüber dem Vorjahr und um 155 % gegenüber dem Vorquartal
  • Der Nettogewinn erreichte 6,740 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 422 % gegenüber dem Vorjahr und 148 % gegenüber dem Vorquartal
  • Das verwässerte Ergebnis je Aktie lag bei 2,70 US-Dollar und damit über 0,51 US-Dollar im Vorjahresquartal und 1,09 US-Dollar im Vorquartal

Nachfrage nach generativer KI und Infrastrukturwandel

• Jensen Huang erklärte, dass Unternehmen von allgemeinem Computing zu Accelerated Computing und generativer KI übergehen
• NVIDIA GPUs, Mellanox-Netzwerk- und Switch-Technologien sowie der CUDA-AI-Software-Stack bilden die Computing-Infrastruktur für generative KI
• Im Quartal kündigten große Cloud-Service-Provider umfangreiche NVIDIA H100 AI-Infrastrukturen an
• Führende Anbieter von Enterprise-IT-Systemen und Software gaben ebenfalls Partnerschaften bekannt, um NVIDIA AI in zahlreiche Branchen zu bringen

Kapitalrückführung an Aktionäre und Dividende

• NVIDIA führte im 2. Quartal des Geschäftsjahres 2024 insgesamt 3,38 Milliarden US-Dollar an Aktionäre zurück
  • 7,5 Millionen Aktien wurden für 3,28 Milliarden US-Dollar zurückgekauft
  • Darin enthalten ist auch die Bardividende
• Zum Ende des zweiten Quartals betrug das verbleibende Volumen der bisherigen Aktienrückkaufgenehmigung 3,95 Milliarden US-Dollar
• Am 21. August 2023 genehmigte der Vorstand ein zusätzliches Aktienrückkaufprogramm über 25 Milliarden US-Dollar ohne Laufzeitbegrenzung
• NVIDIA plant, die Aktienrückkäufe auch im laufenden Geschäftsjahr fortzusetzen
• Die Bardividende für das nächste Quartal beträgt 0,04 US-Dollar je Aktie und soll am 28. September 2023 an Aktionäre mit Stichtag 7. September 2023 ausgezahlt werden

Ausblick für das 3. Quartal des Geschäftsjahres 2024

• Die Umsatzprognose für das dritte Quartal liegt bei 16 Milliarden US-Dollar ±2 %
• Prognose für die Bruttomarge:
  • GAAP: 71,5 % ±50bp
  • Non-GAAP: 72,5 % ±50bp
• Prognose für die Betriebsausgaben:
  • GAAP: etwa 2,95 Milliarden US-Dollar
  • Non-GAAP: etwa 2,00 Milliarden US-Dollar
• Sonstige Erträge und Aufwendungen werden ohne Gewinne oder Verluste aus nicht verbundenen Beteiligungen sowohl nach GAAP als auch nach Non-GAAP mit rund 100 Millionen US-Dollar Ertrag erwartet
• Der Steuersatz liegt sowohl nach GAAP als auch nach Non-GAAP bei 14,5 % ±1 %, Sonderposten ausgenommen

Highlights nach Geschäftsbereichen

• Data Center

  • Der Umsatz im 2. Quartal betrug 10,32 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 141 % gegenüber dem Vorquartal und 171 % gegenüber dem Vorjahr
  • Der NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip wird in diesem Quartal für komplexe AI- und HPC-Workloads ausgeliefert; die Version der 2. Generation mit HBM3e-Speicher soll im 2. Quartal 2024 ausgeliefert werden
  • Die NVIDIA L40S GPU ist ein universeller Data-Center-Prozessor zur Beschleunigung hochintensiver Computing-Anwendungen und wird ab diesem Quartal auf mehreren Plattformen angeboten, darunter NVIDIA OVX und NVIDIA AI-ready Server
  • NVIDIA MGX ist ein Server-Referenzdesign für AI-, HPC- und NVIDIA-Omniverse-Anwendungen und kann in mehr als 100 Servervarianten umgesetzt werden
  • NVIDIA Spectrum-X ist eine beschleunigte Netzwerkplattform zur Verbesserung von Leistung und Effizienz Ethernet-basierter AI-Clouds und wird in diesem Quartal ausgeliefert
  • Cloud-Instanzen auf Basis der NVIDIA H100 Tensor Core GPU sind bei AWS, Microsoft Azure und regionalen Cloud-Service-Providern allgemein verfügbar
  • Partnerschaften im Bereich generative KI wurden mit ServiceNow·Accenture, VMware, Snowflake, WPP, SoftBank und Hugging Face angekündigt
  • NVIDIA AI Workbench und NVIDIA AI Enterprise 4.0 wurden vorgestellt
  • Die H100 GPU stellte im aktuellen MLPerf training benchmark Rekorde auf und erzielte auch bei neuen Messgrößen für generative KI starke Ergebnisse

• Gaming

  • Der Umsatz im 2. Quartal belief sich auf 2,49 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 11 % gegenüber dem Vorquartal und 22 % gegenüber dem Vorjahr
  • Die Auslieferung der GeForce RTX 4060 family GPUs hat begonnen; der Einstiegspreis liegt bei 299 US-Dollar
  • NVIDIA Avatar Cloud Engine, ACE, for Games ist ein Custom-AI-Model-Foundry-Service, der NPCs mithilfe KI-basierter natürlicher Sprachinteraktion Intelligenz verleiht
  • Einschließlich Diablo IV, Ratchet & Clank: Rift Apart, Baldur’s Gate 3, F1 23 und Portal: Prelude RTX kamen 35 DLSS-Spiele hinzu

• Professional Visualization

  • Der Umsatz im 2. Quartal lag bei 379 Millionen US-Dollar, ein Anstieg um 28 % gegenüber dem Vorquartal, aber ein Rückgang um 24 % gegenüber dem Vorjahr
  • Vorgestellt wurden drei Desktop-Workstation-RTX-GPUs auf Basis der Ada-Lovelace-Architektur: NVIDIA RTX 5000, RTX 4500, RTX 4000; sie werden in diesem Quartal ausgeliefert
  • Das große Release von NVIDIA Omniverse umfasst neue Basisanwendungen und Services, damit Entwickler und Industrieunternehmen 3D-Pipelines mit OpenUSD und generativer KI optimieren und verbessern können
  • Gemeinsam mit Pixar, Adobe, Apple und Autodesk wurde die Alliance for OpenUSD gegründet, um Standardisierung, Entwicklung, Weiterentwicklung und Wachstum der Universal-Scene-Description-Technologie voranzutreiben

• Automotive

  • Der Umsatz im 2. Quartal betrug 253 Millionen US-Dollar, ein Rückgang um 15 % gegenüber dem Vorquartal, aber ein Anstieg um 15 % gegenüber dem Vorjahr
  • NVIDIA DRIVE Orin treibt das intelligente Advanced Driver Assistance System des XPENG G6 Coupe SUV an
  • MediaTek entwickelt Mainstream-Automobil-SoCs für globale OEMs, in die NVIDIA-GPU-Chiplet-IP für AI und Grafik integriert wird

Non-GAAP-Kennzahlen und Cashflow

• NVIDIA verwendet zusätzlich Non-GAAP-Finanzkennzahlen, um die GAAP-Abschlüsse zu ergänzen
• Bei den Non-GAAP-Anpassungen werden Kosten für abgeschlossene Übernahmen, aktienbasierte Vergütung, übernahmebezogene und sonstige Kosten, IP-bezogene Kosten, Kosten aus Rechtsvergleichen, Spenden, Gewinne und Verluste aus nicht verbundenen Beteiligungen, Zinsaufwendungen im Zusammenhang mit der Abschreibung von Schuldenabschlägen sowie die entsprechenden Steuereffekte ausgeklammert
• Der Free Cash Flow wird berechnet, indem vom GAAP-Cashflow aus operativer Tätigkeit die Ausgaben für Sachanlagen, Ausrüstung und immaterielle Vermögenswerte sowie die damit verbundenen Tilgungen abgezogen werden
• Der Cashflow aus operativer Tätigkeit betrug im 2. Quartal 6,348 Milliarden US-Dollar, der Free Cash Flow 6,048 Milliarden US-Dollar
• Non-GAAP-Kennzahlen helfen beim Vergleich historischer Ergebnisse, sollten jedoch nicht als Ersatz für Ergebnisse nach GAAP betrachtet werden

[GN⁺]

Meinungen auf Hacker News

• Interessant ist, dass sie in diesem Quartal nicht mehr Chips verkauft haben, sondern die Preise praktisch fast verdoppelt haben. Daher kommen die hohen Margen.
  So sieht ein Monopol aus.
  Das ist auch der Grund, warum die Kartenhersteller keinen Gewinnanstieg gemeldet haben. Ich bin gespannt, wie es in ein paar Monaten aussieht. Haben die Hersteller Preissetzungsmacht gegenüber Nvidia, oder kann Nvidia einfach zu anderen Herstellern wechseln?

  • Aus der Perspektive von jemandem, der seit über 10 Jahren im Bereich AI/ML unterwegs ist und mehr als die Hälfte davon AMD/Radeon-Karten genutzt hat, fühlt sich diese Situation in gewissem Maß auch wie AMDs Verantwortung an.
    Lange Zeit wirkte es so, als nähme AMD AI/ML nicht ernst, während NVIDIA trotz verschiedener Schwächen offenbar sehr früh erkannt hat, dass ML ein riesiger potenzieller Markt ist.
    Selbst heute braucht es zusätzliche Arbeit, um Stable Diffusion auf AMD-Karten laufen zu lassen. Hätte AMD nur ein paar Ingenieure darauf angesetzt, ROCm unter den wichtigsten Betriebssystemen und mit den wichtigsten Scientific-Computing-/Deep-Learning-Bibliotheken gut zum Laufen zu bringen, wäre das vermutlich eine ziemlich gute Investition gewesen.
    Ich frage mich, ob es Kontext gibt, den ich übersehe, warum AMD in diesem Bereich nicht aufgeholt hat.
  • Nicht nur Nvidia, sondern alle Chipdesigner werden durch Foundry-Unternehmen eingeschränkt, die schnell ausbauen wollen. Allerdings hängen modernste Foundries an einem einzigen Anbieter: ASML.
    ASML baut Lithografieanlagen und hat ein vollständiges Monopol. Selbst sie können die Anlagen nicht schnell genug bauen, um die Nachfrage zu decken; Lithografieanlagen sind bereits für zwei Jahre ausverkauft.
  • Es gibt vermutlich keinen anderen Hersteller, zu dem man die High-End-Produkte verlagern könnte. Kürzlich wurde versucht, einige Karten zu Samsung zu verlagern, aber wegen Yield-Problemen ist man in der letzten Generation wieder zurückgegangen.
  • Ich frage mich, auf welche Zahlen du bei dieser Schlussfolgerung geschaut hast. Ich bin nicht daran gewöhnt, Quartalsberichte zu lesen.
  • Die Preise waren bereits doppelt so hoch; nur ging dieser Wert bisher an üble Reseller, und jetzt holt ihn sich Nvidia.

• 2009 war ich Praktikant im Kernel-Mode-Driver-Team bei NVIDIA. Das Projekt und die Leute waren wirklich spannend, und falls der Code noch existiert, habe ich die Hauptklasse erstellt, die unter Windows Arbeit auf der GPU schedult.
  Programmierung auf diesem Niveau lieferte zwischen den mühsamen Debugging-Phasen wirklich lohnende Momente. Um einen neuen Kernel-Driver-Build zu testen, musste man in einen riesigen Raum voller miteinander verbundener Maschinen gehen, die GPU-Hardware emulierten, die noch gar nicht hergestellt worden war. Während meiner gesamten Zeit dort war ein fest angestelltes Teammitglied fast am Durchdrehen, weil er Speicherbeschädigungen nachverfolgte, die beim Page-out zwischen GPU-Speicher und Hauptspeicher auftraten.
  Damals lag der Aktienkurs bei etwa 7 Dollar pro Aktie, und der CEO kündigte eine 10-prozentige Gehaltskürzung im gesamten Unternehmen an. Mein Praktikantengehalt war ebenfalls betroffen, und es gab ein All-Hands für alle Mitarbeiter in der Kantine. Ziemlich beeindruckend, dass sie aus dieser verletzlichen Lage, als Intel damit drohte, GPU-Funktionen zu integrieren, zu der heutigen Machtposition geworden sind.

  • Trotzdem ist eine 10-prozentige Gehaltskürzung besser als 10 Prozent Entlassungen.
  • Ich war im Sommer 2008 dort Praktikant. Ich erinnere mich, dass das damals noch ganz frühe CUDA nur als „dieses CUDA-Ding“ erwähnt wurde.
    Irgendwann fand meine Gruppe von Praktikantenfreunden heraus, dass es in einem der kleineren Gebäude ein Buffet-Mittagessen gab, und wir fuhren oft mit dem Shuttle dorthin.
    Ich habe gerade diesen Tweet gesehen, und der Lanyard-Halter hat die Erinnerung sofort zurückgebracht. Er hat sich überhaupt nicht verändert: https://x.com/jimcramer/status/1694465908234699243?s=46&t=NA...
  • Hast du die Aktien noch?
  • Ich frage mich aber, warum Moores Gesetz komplett zum Stillstand gekommen ist. Im CS:GO-Benchmark schafft die 1070 218 FPS, die 4090 477 FPS. Nur etwa 2,2-mal mehr FPS in 6 Jahren – traurig.

• Die hohen GPU-Preise von Nvidia sind insofern eine gute Nachricht, als sie alle – Intel, AMD, ARM, Google und andere – dazu motivieren, neue Chips zu entwickeln oder bestehende Chips effizienter zu nutzen, um das Problem zu lösen.
  Es gab so viele Versuche mit Distributed Computing wie Primfaktorzerlegung, SETI@Home oder Bitcoin; da ist es erstaunlich, dass es keine Möglichkeit gibt, die ungenutzten GPUs von Gamern auszuleihen. Effizient wäre das zwar nicht, aber bei den aktuellen Preisen könnte es trotzdem sinnvoll sein.

  • Alle sind bereits ziemlich motiviert, und das seit Jahren, aber es passiert kaum etwas. Diese Situation ist weit entfernt von einem guten Beispiel für die Effizienzmarkthypothese.
    Jedes Jahr klingt es etwa so: „Nvidias neue Consumer-GPU bringt neue Funktionen, durchbricht bisherige Leistungsgrenzen und lässt Spiele in enormen Auflösungen und Frameraten laufen. Die Datacenter-Karten sind ausverkauft, weil sie Stroh zu Gold machen können, und Nvidia entwickelt auf seinem proprietären CUDA-Framework weiter neue AI- und Grafiktechnologien. AMD hat dagegen endlich Raytracing in den Griff bekommen, und die Consumer-GPUs sind … nicht so gut wie Nvidia, bieten aber ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis, wenn man eine Alternative zu Nvidias 60/70er-Serie sucht!“
  • Versuche, Nvidias Marktanteil zu schmälern, gab es immer wieder, aber es gibt auch einen ganzen Friedhof von AI-Accelerator-Unternehmen, die mangels Software-Toolchain-Support keinen Product-Market Fit gefunden haben.
    Das gilt auch für ältere Nvidia-GPUs und kompatible Toolchains, ganz zu schweigen von anderen Playern wie AMD. Das soll Nvidia nicht kleinreden, sondern heißt, dass sich dieses Feld so schnell bewegt, dass selbst die einzige Option Mühe hat, Schritt zu halten.
    Nvidia liegt mit einem Vorsprung von ein bis zwei Hardware-Zyklen vor der Konkurrenz. Ich denke, Enterprise-AI-Workloads werden wahrscheinlich der nächste große Schwerpunkt sein [1]. Wenn das gut umgesetzt wird, dürfte es die AI-Adoption in Unternehmen stärker beschleunigen als alles andere.
    Die Branche sollte sich stärker auf die Toolchain konzentrieren, die zwischen Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und Tensorflow und Hardware-Anbietern wie Nvidia, AMD, Intel, ARM und Google TPU liegt. Deep-Learning-Compiler werden darüber entscheiden, ob alle AI-Workloads nur auf Nvidia laufen oder auf mehreren Chips ausgeführt werden können.
    [1] - https://www.nvidia.com/en-us/data-center/solutions/confident...
  • Wenn es darum geht, ungenutzte GPUs von Gamern zu vermieten, gibt es Render Network: https://rendernetwork.com/
    „The Render Network® Provides Near Unlimited Decentralized GPU Computing Power For Next Generation 3D Content Creation.“
    Das System von Render Network ist in zwei Rollen aufgeteilt: Creator und Node Operator. Wenn du Hardware-Enthusiast mit überschüssiger GPU-Kapazität bist oder ein Krypto-Profi mit etwas Interesse an VFX, kannst du ein potenzieller Node Operator werden und mit ungenutzter GPU-Zeit RNDR verdienen.
  • Vor ein paar Jahren habe ich Werbung für genau so einen Dienst gesehen und ihn auch tatsächlich ausprobiert, konnte mich aber partout nicht mehr an den Namen erinnern. Es gab ein niedliches Salat-Motiv, und die Nutzer wurden „chef“ genannt.
    Edit: Der Name war einfach Salad.
    https://salad.com/
    https://salad.com/download
  • Für Inference ist das möglich, aber die meisten Gamer haben eine einzelne GPU mit weniger als 24 GB VRAM, was fürs Training nicht besonders taugt. Für eine vernünftige Batch Size sind eine 3090 oder 4090 das Minimum.

• Wirklich ein beeindruckendes Unternehmen. Es ist kaum zu glauben, dass es dank einer Investition von vor mehr als zehn Jahren heute so weit vorne liegt.
  Es ist schön zu sehen, dass ein auf Hard Engineering basierendes Silicon-Valley-Unternehmen, das vom Silizium bis zur Software alles abdeckt, diese Anerkennung bekommt. In den zehn Jahren vor der Pandemie hatte man das Gefühl, dass Silicon-Valley-Softwareunternehmen wie überbewertete IPOs oder riesige Werbeumsatz-Konzerne die Mainstream-Finanzmärkte dominierten.

  • Der Ausdruck „Hard Engineering“ ist weder präzise noch hilfreich. Was macht Engineering schwierig? Ist es etwa nicht schwierig, Probleme mit Distributed Systems zu lösen, selbst wenn sie für Werbung eingesetzt werden?
    Falls damit Hardware gemeint ist: Nvidia fertigt seine Chips auch nicht selbst, also ist es nicht „hard“ genug. Falls Hardware-Design gemeint ist: Was genau macht es schwierig, am Schreibtisch SystemVerilog zu schreiben, aber nicht schwierig, Python zu schreiben?
  • NVidia wirkte wie ein unauffälliges Unternehmen und war 2012 einfach nur ein gamingorientierter Hardware-Anbieter.
    Solche Unternehmen gibt es auch heute noch. Ich frage mich, welche Unternehmen klein oder übersehen sind, aber aus eurer Sicht eine glänzende Zukunft haben.
  • Sind sie wirklich so weit vorne?
    Aktuelle AMD-GPUs liefern bei Stable Diffusion ähnliche Ergebnisse.
    Software und Hardware der Konkurrenz werden ebenfalls aufholen. 4-/8-/16-Bit-Zahlen zu berechnen ist keine Raketenwissenschaft.
  • Harte Zeiten schaffen starke Unternehmen, starke Unternehmen schaffen gute Zeiten, gute Zeiten schaffen schwache Unternehmen, und schwache Unternehmen schaffen harte Zeiten.

• Die NVDA-Call-Optionen für September, die ich verkauft habe, werden wohl ausgeübt werden. Wer hätte gedacht, dass nach dem Krypto-Crash „AI“ kommt und den Kurs wieder nach oben treibt.
  Rekordumsätze und bei einer 450-Dollar-Aktie eine Dividende von 0,04 Dollar – das ist nicht einmal den Papierkram wert. Wenn man zum Beispiel 100 Aktien kauft, sind das 45.000 Dollar, und im September landen dann 4 Dollar auf dem Konto, auf die man auch noch Steuern zahlen muss. Bei 45.000 Dollar Investment bekommt man nach Steuern etwa 3 Dollar. Es gab zwar Aktienrückkäufe, aber ich verstehe nicht, warum sie diese symbolische Dividende weiter beibehalten.

  • Jensen ist einer der größten Anteilseigner. Mit über 80 Millionen Aktien ergibt das für ihn mehr als 3 Millionen Dollar Dividende.
  • Ich habe etwa eine Stunde vor der Bekanntgabe der Zahlen 600C mit Verfall diesen Freitag verkauft. Das war kostenloses Geld bei 168 % impliziter Volatilität.
  • Wenn man in 20 Jahren sagen kann, dass man seit 20 Jahren Dividenden zahlt, kann das gut für den langfristigen Aktienkurs sein. Selbst wenn die tatsächliche Dividende lächerlich gering war.
  • Im nächsten Quartal gibt es Aktienrückkäufe im Umfang von 25 Milliarden Dollar. So werden Gewinne heutzutage ausgeschüttet.
  • Du hättest einen Call Credit Spread verkaufen sollen.
    Für Großaktionäre ist auch eine Dividende weiterhin relevant. Nach dem, was ich gefunden habe, hält Jensen 1,3 Millionen Aktien, womit er dieses Jahr mehr als 200.000 Dollar Dividende erhält. Man könnte das als Kleingeld ansehen, aber anderen Quellen zufolge liegt sein Gehalt bei knapp unter 1 Million Dollar. 20 % mehr liquides Einkommen sind nicht zu vernachlässigen.

• Ich frage mich, wie lange dieser Umsatz anhalten wird.
  Zur Erinnerung: Nvidia verkauft keine Verträge oder Services, sondern aktivierte Vermögenswerte.
  Wird die Grenznachfrage nach GPU-Chips in den nächsten drei Jahren ausreichen, um die aktuellen Umsätze zu halten oder zu steigern und diese Bewertung zu stützen? Wenn „alle müssen ihr eigenes LLM trainieren“ kein langfristiger Trend ist, wirkt das wie eine eher fragile Lage, in der man die Leute davon überzeugen muss, dass die Welt 2025 mehr Chips braucht.
  Ich weiß nicht, ob Investoren die Feinheiten dieses Booms nicht ausreichend verstehen, oder ob ich nicht ausreichend verstehe, wie viele GPUs mehrere Unternehmen und souveräne Staaten „besitzen“ müssen, um in den nächsten zehn Jahren LLMs zu trainieren.

  • Solange die kambrische Explosion der KI-Innovation anhält, wird das klebrig bleiben. NVIDIA hat das beste Schweizer Taschenmesser für allgemeine GPGPU-Probleme gebaut, über 15 Jahre dessen Ökosystem und Adoption aufgebaut und es dann für KI angepasst.
    Sobald sich die Technologie einigermaßen stabilisiert, können Anbieter wie Google und Amazon wie zuvor mit TPU/Graviton zu niedrigeren Kosten Umsatz abgreifen. Aber wenn eine neue Innovation auftaucht, die ASICs oder ARM+Beschleuniger nicht abdecken können, kehren alle wieder zu NVIDIA zurück. Weil es einfach funktioniert.
    AMD hat potenziell ebenfalls ein Schweizer Taschenmesser, aber einen miserablen Software-Stack, bei dem schon das Ausführen von Demos auf unterstützten Betriebssystem-/ROCm-Konfigurationen zu Segfaults führt, sowie eine Runtime mit vielen Funktionen auf dem Papier, aber auch vielen echten Funktionslücken. NVIDIA dagegen funktioniert einfach und verfügt über ein riesiges Ökosystem an Libraries und Tools. Dazu kommt ein großer Bekanntheitsvorsprung. Innovation findet auf der NVIDIA-Plattform statt, weil NVIDIA Milliarden Dollar ausgegeben hat, um dieses Ökosystem aufzubauen. Natürlich ist es ein Käfig, aber einer mit goldenen Stäben und Zimmerservice.
    https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm/issues/2198
    Deshalb glaube ich, dass es klebrig bleibt, bis sich die Technologie stabilisiert. Im Normalzustand werden Wettbewerber einen beträchtlichen Teil dieses Umsatzes holen. Aber in Innovationsphasen strömen alle zu NVIDIA. AMD könnte diesen Lauf durchbrechen, muss dafür aber erst einmal tatsächlich liefern. In den letzten 15 Jahren haben sie die Strategie „nichts tun und die Community es nutzen lassen“ versucht, aber das hat nicht funktioniert. Man muss die Community zumindest bis an die Startlinie bringen. Ein Software-Ökosystem zu nutzen ist etwas anderes, als eine Runtime/einen Treiber zu nutzen.
  • Es sieht der Bewertung von Tesla ziemlich ähnlich, aber ich glaube nicht, dass es ein Produkt mit so viel Lock-in ist wie Elektroautos.
  • Statt sich darauf zu konzentrieren, dass NVIDIA vernünftig bepreist wirkt, ist es interessanter zu sehen, wie unterbewertet AMD ist.
    Bisher zeigt KI keinerlei Anzeichen einer Verlangsamung.

• Nach Börsenschluss lag die Aktie mehr als 10 % über dem gestrigen Schlusskurs. Ich dachte, NVDA hätte bei über 1 Billion Dollar die Decke erreicht, aber offenbar nicht. Für Intel fühlt sich das nach einer riesigen Chance an. Wenn sie nur die Softwareseite in den Griff bekommen, haben sie zumindest die Foundry-Kapazitäten, um ziemlich konkurrenzfähige GPUs in Massen zu produzieren.
  Obwohl sich der Gewinn je Aktie in diesem Quartal durch den KI-Hype verneunfacht hat, liegt das KGV immer noch über 50. Ich verstehe immer noch nicht wirklich, wie diese Bewertung Sinn ergibt, aber was weiß ich schon.

  • Intel scheint bei der Umsetzung nicht besonders gut zu sein. Es reicht nicht, einfach GPUs auszuspucken; für KI braucht man Treiber und ein CUDA-Äquivalent sowie diverse Libraries, die wie cuDNN auf CUDA aufsetzen.
    OneAPI gibt es zwar, aber in diesem Bereich hat es sich nicht so etabliert wie CUDA. Schade, denn OneAPI ist offen und CUDA nicht.
  • Selbst wenn man den Mond einschmelzen und daraus GPUs machen würde, würde man immer noch Einsatzmöglichkeiten für diese Rechenleistung finden.
    Wenn sie ihren Markt verteidigen und nicht an internen Problemen zerbrechen, bin ich mir nicht sicher, ob es eine Obergrenze gibt.
  • Ich frage mich, ob Nancy Pelosis Ehemann damals wirklich so viel NVDA gekauft hat, um genau darauf vorbereitet zu sein. Seitdem waren die Verbraucherpreise zwar miserabel, aber für sie lief es weiter gut.

• Das sind wirklich monströse Zahlen. Im Aftermarket liegt die Aktie gerade über 8 % im Plus, etwa 41 Dollar höher bei rund 513 Dollar je Aktie. Wahnsinn.
  Ich frage mich, ob jemand, der sich mit Methoden der Unternehmensbewertung viel besser auskennt, das als nahezu den Höchststand sieht, oder ob Nvidia noch viel Luft nach oben hat.

  • Das Grundmodell der Unternehmensbewertung besagt, dass der Wert des Eigenkapitals eines Unternehmens der kumulierte Wert seiner künftigen Cashflows ist. Üblicherweise wird auf den erwarteten Cashflow in fünf Jahren ein bestimmter Diskontsatz angewandt, sodass er wegen der Unsicherheit mit weniger als 100 % bewertet wird.
    Nvidia steht bei High-End-GPUs für das Training von LLMs als einziger wirklich relevanter Player an einem Wendepunkt des Umsatzwachstums.
    In der aktuellen Bewertung steckt die Annahme, dass diese beispiellose Preissetzungsmacht nicht nur anhält, sondern dass auch der Umsatz in den nächsten Jahren stark wächst.
    Nvidia verkauft seine Chips hauptsächlich an Rechenzentren, und deren Kaufverhalten wird von der Nachfrage der „Kunden“ bestimmt. Kunden sind hier Tech-Unternehmen, die neuronale Netze trainieren wollen.
    Wer auf weitere Kursgewinne wettet, wettet darauf, dass Rechenzentren in den nächsten N aufeinanderfolgenden Quartalen mindestens genauso viele Chips wollen wie heute und dass sie weiterhin den Aufpreis zahlen, den Nvidia heute verlangt. Anders gesagt: Man geht davon aus, dass die „Kundennachfrage“ nach immer besseren GPUs auf eine unglaublich steile langfristige, nichtzyklische Bahn steigt, die die bereits hohen Erwartungen übertrifft.
    Meine Ansicht scheint wohl durch, aber der Preis ist nun mal der Preis.
  • Nvidia ist der Schaufelverkäufer im Goldrausch. Die Bewertung hängt stark davon ab, wie groß KI in den nächsten Jahren wird und wie schnell Wettbewerber auftauchen.
    Wenn KI nicht, wie manche befürchten, stagniert und ihr Nutzen sich weiter ausweitet, kann man sich leicht vorstellen, dass es von hier aus noch weiter nach oben geht.
  • Nach Fundamentaldaten ist die Aktie bereits ziemlich teuer, und das schon seit einer Weile. Aber bei Tech-Aktien spielen Fundamentaldaten seit Langem keine große Rolle mehr.
    Verantwortungsbewusster Rat: Sie ist teuer. Persönlicher Rat: Ich habe gestern Nachmittag nachgekauft.
  • Meiner Meinung nach ist das wahrscheinlich größtenteils vorgezogene Nachfrage. Unternehmen konkurrieren darum, so viele Chips wie möglich zu kaufen und zu horten.
    Ich habe selbst auf HN schon einige Beiträge von Firmen gesehen, die irrsinnig viel Geld in H100 gesteckt haben und nun überschüssige Kapazität vermieten wollen. Ich glaube, davon werden wir bald sehr viel mehr sehen.
  • Dieses enorme Wachstum war bei 250 Dollar bereits eingepreist.
    Jetzt ist es einfach nur noch verrückt.

• Inzwischen sind die Leute so weit, die Konkurrenten anzuflehen, in diesem Bereich bitte irgendetwas zu tun. Vielleicht wird am Ende ein billiger chinesischer ASIC, der Matrixmultiplikation kann, den Markt übernehmen
  Angesichts der Marktkapitalisierung der Tech-Unternehmen hätte ich erwartet, dass der Wettbewerb deutlich härter ist

  • Ich glaube, du unterschätzt ein wenig, was Nvidia hier genau macht. Wenn ein chinesisches Unternehmen mit etwas wie DGX GH200 konkurrieren könnte, würde es GPUs für die chinesische Regierung bauen, nicht für den Export
    Außerdem gibt es ohnehin das Problem der Feindseligkeiten in der Branche. Selbst wenn Nvidia im Hardware-Bereich verdrängt würde, ist es unwahrscheinlich, dass ein Nachfolger die Lock-in-Situation verbessert. Um das zu ändern, braucht es Anstrengungen über mehrere Bereiche hinweg
  • Es gibt bereits ML-Silizium ohne Nvidia in Smartphones (Pixel, iPhone usw.) und Rechenzentren (TPU), und es ist effizienter als GPU-Silizium
  • Es gibt ziemlich viele Startups, die AI-GPUs entwickeln wollen. Vor ein paar Tagen wurde in einem Kommentar eine Liste verlinkt
  • Die Marktkapitalisierung an sich bedeutet nichts. Wenn man 50 % der im Umlauf befindlichen Nvidia-Aktien hielte und davon 10 % verkaufen wollte, würde die Marktkapitalisierung einbrechen
    Wirklich wichtig ist der Gewinn. Der ist derzeit zwar ziemlich groß, aber noch nicht „so“ groß

• Bedeutet das jetzt, dass Gaming weniger als 20 % von Nvidias Geschäft ausmacht? Meine Güte

  • Der Gewinn ist im Jahresvergleich um 854 % gestiegen, und das kam fast vollständig aus dem Datacenter-Bereich, also ergibt das Sinn
    Für die Leute ist es wirklich schwer zu verstehen, dass auch etablierte Unternehmen gelegentlich um das Zehnfache wachsen können