Nvidia

Nvidia entwickelt GPUs, Grafikprozessoren, und die Software, die darauf läuft. Gegründet 1993 für Videospiel-Chips, entdeckte das Unternehmen einen zweiten, entscheidenden Nutzen: GPUs sind hervorragend für die parallelen Berechnungen, die künstliche Intelligenz antreiben. Heute verkauft Nvidia die Rechenzentrums-Chips (Serien H100, Blackwell), die nahezu alle großen KI-Modelle trainieren, seine GeForce-Karten für Gamer und die Software-Plattform CUDA. Es entwirft die Chips, fertigt sie aber nicht selbst, das übernimmt TSMC in Taiwan.

Weil der KI-Boom physisch von seinen Chips abhängt. Das Training großer KI-Modelle erfordert enorme parallele Rechenleistung, und Nvidias Rechenzentrums-GPUs sind mit großem Abstand der Standard. Wenn Microsoft, Google, Meta, Amazon oder OpenAI zweistellige Milliardenbeträge in KI-Infrastruktur stecken, fließt ein großer Teil zu Nvidia. Diese Nachfrage trieb die Bewertung über 3 Billionen Dollar, kurzzeitig zu den höchsten der Welt. Ob dieses Niveau dauerhaft ist, ist genau das, worüber Anleger streiten.

Nvidia ist börsennotiert (Nasdaq: NVDA), gehört also seinen Aktionären. Die größten sind institutionelle Investoren, Indexfonds wie Vanguard und BlackRock, und keine Einzelperson. Mitgründer und CEO Jensen Huang hält einen nennenswerten persönlichen Anteil (niedriger einstelliger Prozentbereich), in Dollar riesig, aber weit von Kontrolle entfernt. Es gibt keine Muttergesellschaft: Nvidia gehört sich im Konzernsinn selbst.

Jensen Huang ist Mitgründer und CEO von Nvidia, seit der Gründung 1993 im Amt, eine ungewöhnlich lange Amtszeit in der Tech-Branche. Erkennbar an seiner schwarzen Lederjacke und seinem Ruf als praxisnaher Ingenieur, trieb er die Wette voran, dass GPUs weit über Gaming hinaus zählen würden, eine Wette, die das KI-Zeitalter prägte. Er gehört heute zu den reichsten Menschen der Tech-Welt, fast ausschließlich über seinen Nvidia-Anteil.

Diese Frage können nur Sie und ein Finanzberater beantworten, dies ist keine Anlageberatung. Fakten: Nvidia hat dank KI-Nachfrage außergewöhnliches Wachstum geliefert, doch die Aktie ist teuer bewertet, das heißt, viel künftiges Wachstum steckt bereits im Kurs. Häufig genannte Risiken: eine Abkühlung der KI-Ausgaben, Konkurrenz von AMD und von Kunden, die eigene Chips bauen, sowie die Abhängigkeit von TSMC und wenigen Großkunden. Hohe Chance bedeutet hohe Volatilität.

KI-Modelle bestehen aus Milliarden einfacher Berechnungen, die gleichzeitig laufen können, und GPUs sind genau für diese massiv parallele Arbeit gemacht, anders als klassische Prozessoren (CPUs), die wenige Dinge sehr schnell nacheinander erledigen. Nvidias Vorsprung liegt nicht nur an der Hardware: Die seit über 15 Jahren aufgebaute Software-Plattform CUDA ist das, wofür die meisten KI-Frameworks geschrieben sind. Dieser Software-Burggraben erklärt, warum Rivalen sie selbst mit auf dem Papier konkurrenzfähigen Chips schwer verdrängen.

Beide entwickeln GPUs, doch Nvidia dominiert den KI-Rechenzentrumsmarkt, während AMD historisch bei preisstarkem Gaming und CPUs stärker war. AMDs Rechenzentrums-GPUs (Instinct-Reihe) sind ein echter Herausforderer und holen schnell auf, aber das CUDA-Software-Ökosystem und der KI-Vorsprung geben Nvidia in diesem speziellen, sehr lukrativen Segment eine große Führung. Bei Consumer-Gaming-Karten ist der Wettbewerb deutlich direkter, bei Leistung wie Preis.

Kein rechtliches Monopol, aber eine dominante Stellung, oft auf über 80% geschätzt, im Markt für KI-Rechenzentrums-GPUs, was Aufsichtsbehörden in den USA, der EU und China aufmerksam macht. Dominanz ist für sich genommen nicht illegal; die Prüfung zielt darauf, ob Nvidia Praktiken wie Bündelung oder Liefersteuerung nutzt, um den Vorsprung zu sichern. Konkurrenz gibt es (AMD, eigene Chips von Google, Amazon …), doch die Kombination aus Hardware und CUDA-Software hält Nvidia weit vorn.

Nvidia ist fabless: Es entwirft die Chips, lagert die Fertigung aber aus, vor allem an TSMC (Taiwan), mit fortschrittlichem Packaging und Speicher von Partnern wie SK Hynix. Deshalb ist Nvidias Lieferkette, und die gesamte KI-Industrie, so empfindlich gegenüber TSMCs Kapazität und geopolitischen Spannungen rund um Taiwan.