3 Gründe, warum die NVIDIA-Aktie nicht zu meinen KI-Favoriten gehört

Wenn Wirtschaftszeitungen über Künstliche Intelligenz berichten, dann fällt fast immer der Name NVIDIA (WKN: 918422). Der amerikanische Hersteller von Grafikchips (GPUs) wird in diesen Wochen an der Börse gefeiert wie kaum ein anderes Unternehmen. Als wir allerdings im Team nach den spannendsten Aktien, die vom KI-Trend profitieren, gefahndet haben, gelang NVIDIA nicht der Sprung in die Top 10. Ich sehe die folgenden drei Gründen dafür, jetzt nicht mehr auf NVIDIA zu setzen.

NVIDIA ist nicht allein

Aktuell bietet NVIDIA offenbar den besten Mix aus Leistungsfähigkeit, Integrierbarkeit, Verfügbarkeit und Kosten. Die Chips werden dem Unternehmen geradezu aus den Händen gerissen, wobei es fast jeden Preis aufrufen kann. Kaum hat der Krypto-Boom nachgelassen, ist der KI-Hype eingesprungen. Anbieter von Cloudinfrastruktur benötigen Unmengen von GPUs, um Kunden ein erstklassiges Umfeld für die Entwicklung von KI-gestützten Anwendungen bereitzustellen.

Der einzige echte Rivale auf diesem Gebiet ist AMD (WKN: 863186), die 2006 mit der Übernahme von GPU-Entwickler ATI rückblickend ein goldenes Händchen bewies, obwohl die Aktie danach 10 Jahre lang abwärts tendierte. Aufgrund dieser Wettbewerbssituation ist häufig von einem Duopol die Rede. Aber sind die beiden wirklich der Konkurrenz völlig enteilt?

Im Moment sieht es so aus, als ob es keine echten Alternativen gäbe. Aber das wird nicht immer so bleiben. Der anhaltende Hype wird den schon längst eingeleiteten Wandel zu mehr Wettbewerb noch beschleunigen. Neben den üblichen Verdächtigen wie ARM, IBM (WKN: 851399) und Intel (WKN: 855681), die alle hart daran arbeiten, die Wettbewerbsfähigkeit ihres KI-Prozessor-Angebots zu steigern, gibt es auch Dutzende Startups, die in den Markt eindringen und zum Teil gut finanziert sind. Und Google und Apple (WKN: 865985) mischen auch kräftig mit.

Dazu muss man wissen, dass GPUs, wie sie NVIDIA entwickelt, längst nicht für alle KI-Algorithmen optimal sind. Alternative Ansätze wie spezialisierte AI-Beschleuniger (IPU), konfigurierbare Chips (FPGA) und applikationsspezifische Schaltkreise (ASIC) bieten große Potenziale, um effizienter zum Ergebnis zu kommen. Mit zunehmender Reife des KI-Umfelds werden solche Alternativen voraussichtlich zunehmend zum Tragen kommen.

Von daher verwundert es nicht, dass sich die Aktien des taiwanischen ASIC-Spezialisten Faraday oder des FPGA-Entwicklers Lattice Semiconductor (WKN: 878255) ebenfalls hervorragend entwickelt haben in letzter Zeit. Wir haben es zwar mit einem schnell wachsenden Markt zu tun, aber der Anteil von NVIDIA daran wird voraussichtlich genauso schrumpfen wie die erzielbaren Margen.

KI könnte sich langfristig von der Cloud in Richtung Edge verlagern

NVIDIA-Chips kommen in vielfältigen Anwendungsfeldern zum Einsatz, von leistungsfähigen Gamer-PCs und Workstations über (semi-)autonome Fahrzeuge bis hin zu Krypto-Mining-Rechenzentren. Aber die Hoffnungen der Anleger ruhen anscheinend vor allem auf dem massiven Einsatz von GPUs in Cloud-Rechenzentren. Dort ist es, wo sich derzeit der größte Teil des KI-Geschehens abspielt.

Allerdings kann sich dies mittel- bis langfristig ändern. Denn schon heute überlegen viele Ingenieure, wie sie die Datenströme zwischen Endgeräten und Cloud reduzieren können.

Ein entscheidender Baustein dafür wäre, auf Edge Computing zu setzen, und zwar nicht in der Variante, wo zentral gesteuerte Mini-Cloud-Rechenzentren in der Nähe der Nutzer platziert werden, sondern der anderen, wo sich die Rechenleistung unter der Kontrolle der Endanwender befindet. Im Extremfall wird ein smarter Chipsatz direkt beim Sensor (bzw. „Endpoint“) platziert, um dort zum Beispiel direkt auf Basis eines integrierten KI-Modells Unregelmäßigkeiten zu entdecken oder Bilder zu klassifizieren.

Für solche Anwendungsfällen sind die stromhungrigen Spitzenathleten von NVIDIA nicht ausgelegt. Konkurrenten wie ARM hingegen haben sich auf Endpoint- und Edge-Use-Cases spezialisiert. Ihr effizientes Design sorgt für geringen Stromverbrauch bei mobilen Anwendungen und geringen Platzbedarf.

All das bedeutet sicherlich nicht, dass NVIDIA schon bald keine GPUs mehr verkaufen würde. Die Cloud-Hyperscaler werden ihr Hochrüsten nicht so schnell beenden. Aber es könnte einen weiteren Gegenwind für die derzeit noch hohen Wachstumsraten darstellen.

Der Aktienkurs hat schwindelerregende Höhen erreicht

Die Bewertung der NVIDIA-Aktie impliziert hingegen, dass das Unternehmen noch auf viele Jahre hinaus wahnsinnig schnell wachsen wird. Der Marktkapitalisierung von 1,1 Billionen US-Dollar steht ein für dieses Jahr erwarteter Umsatz von gerade einmal 43 Mrd. US-Dollar gegenüber. Wo andere Unternehmen schon mit dem 25fachen Kurs-Gewinn-Verhältnis als teuer gelten, haben wir es hier mit einem 25fachen Kurs-Umsatz-Verhältnis zu tun.

Bei einem aufstrebenden Small-Cap-Unternehmen kann das schon mal Sinn ergeben. Aber bei einem Superschwergewicht wie NVIDIA fällt es zumindest mir schwer, solch eine exorbitante Kennzahl rational zu begründen. Selbst, wenn ein Szenario vorstellbar ist, in dem NVIDIA von einem Erfolg zum nächsten eilt und die Konkurrenz im Staub zurücklässt, denke ich, dass es einfach viel plausibler ist, dass die Marktkräfte ihre Arbeit verrichten und somit dem Hype einen Dämpfer versetzen werden.

NVIDIA ist zwar sicherlich ein fantastisches Unternehmen. Aber das Chance-Risiko-Verhältnis ist einfach nicht mehr so brillant, weshalb die Aktie derzeit nicht zu meinen KI-Favoriten gehört.