So funktioniert das Geschäftsmodell von NVIDIA

Der Grafikspezialist NVIDIA (WKN:918422) hat sich zu einem der heißesten börsennotierten Technologieunternehmen entwickelt, und es ist nicht schwer zu verstehen warum. NVIDIA ist mit fast jedem heißen Technologietrend verbunden, einschließlich Gaming, künstlicher Intelligenz und selbstfahrenden Autos.

Unglaublich ist, dass NVIDIA so viel zu erreichen scheint, obwohl es bei weitem nicht so viel wie seine Konkurrenten in der Halbleiterindustrie ausgibt. Im vergangenen Jahr gab NVIDIA rund 1,8 Milliarden US-Dollar für Forschung und Entwicklung aus – eine beachtliche Summe, aber nur einen Bruchteil dessen, was andere, weniger wertvolle Chip-Unternehmen ausgeben.

So hat Qualcomm im letzten Geschäftsjahr etwa 5,5 Milliarden US-Dollar für Forschung und Entwicklung ausgegeben, die Marktkapitalisierung beträgt jedoch nur 81 Milliarden US-Dollar – etwa die Hälfte von NVIDIA.

Während des Analystentages zeigte NVIDIA, wie die Ausgaben für Forschung und Entwicklung aufgeteilt sind und wie effizient das Unternehmen sein kann.

Gemeinsame Investitionen in mehrere Segmente

NVIDIA gab bekannt, dass im letzten Geschäftsjahr 50 % der Forschungs- und Entwicklungsausgaben für neue Grafikprozessorarchitekturen aufgewendet wurden. 40 % der Ausgaben entfielen auf die Software, die diese Grafikprozessoren in ihren jeweiligen Bereichen nutzbar macht. Der Rest der Investitionen – rund 10 % – entfiel speziell auf die Kernmärkte.

Die Idee dabei ist, dass NVIDIA aus den grundlegenden Investitionen in die Grafikprozessorarchitektur und die dazugehörige Software eine Menge herausholt und diese Investitionen mit relativ geringen zusätzlichen Kosten für seine Kernmärkte einsetzen kann.

Wie genau?

Die obige Theorie ist schön, aber sehen wir mal, wie NVIDIA sie in der Praxis umsetzt.

Bereits 2016 führte NVIDIA eine neue Grafikprozessorarchitektur namens Pascal ein. Pascal stellte nicht ein einzelnes Produkt dar, sondern war ein Baustein für eine ganze Reihe von Produkten, die von Chips für den Automobilmarkt bis hin zu High-End-Prozessoren für die künstliche Intelligenz reichten.

Hier ist eine Liste von Produkten, die die Pascal-Architektur von NVIDIA enthalten:

• GeForce Grafikprozessoren der 10er-Serie (GP108, GP107, GP104, GP102).
• Prozessoren der Tesla-P-Serie für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechner (Tesla P100, Tesla P40, Tesla P4).
• NVIDIAs Tegra X2 System-on-a-Chip, das in NVIDIAs Automobilplattformen verwendet wird.

NVIDIA musste große Anstrengung unternehmen, um die Pascal-Architektur auf die vielen verschiedenen Chips aufzubringen, die ich oben aufgelistet habe. Zusätzlich musste das Unternehmen eine passende Software entwickeln, um jeden Prozessor auf seinen vorgesehenen Plattformen nutzbar zu machen. Aber das Wichtigste ist, dass diese Arbeit viel einfacher ist, weil alle diese Prozessoren die gleiche Grundarchitektur nutzen.

Was bedeutet das für die Anleger?

Der Fokus von NVIDIA auf den Aufbau einer einzigen Grafikarchitektur und deren Verbreitung auf mehreren Märkten bedeutet, dass das Unternehmen beträchtliche Ressourcen in die Entwicklung der besten Grafikarchitektur steckt, die aktuell verfügbar ist, und so das Beste in jedem der Zielmärkte herausholen kann.

Das ist eine effiziente Art, Geschäfte zu machen, die NVIDIA in den letzten Jahren ein deutliches Gewinnwachstum bescherte, das über das Umsatzwachstum hinausgeht. Dies hat dazu beigetragen, den Aktienkurs nach oben zu treiben.