Nvidias 100-Milliarden-Dollar-Umsatz beschleunigt sich weiter: Jensen Huang greift persönlich ein und entkräftet Gerüchte über Produktverzögerungen und ASIC-Konkurrenz

TradingKey – Vor Kurzem nahm Nvidia ( NVDA)-CEO Jensen Huang gemeinsam mit CFO Colette Kress und dem Leiter Investor Relations, Toshiya Hari, persönlich an einer von Morgan Stanley in Kalifornien veranstalteten Non-Deal Roadshow (NDR) teil. Dabei trat er den drei Hauptsorgen institutioneller Investoren hinsichtlich des Produktfortschritts, des ASIC-Wettbewerbs und der Nachhaltigkeit des Wachstums direkt entgegen.

Dieses Treffen hinter verschlossenen Türen, an dem die gesamte Führungsriege teilnahm, sandte ein klares Signal: Selbst wenn sich der Quartalsumsatz der Marke von 100 Milliarden US-Dollar nähert, hat das Wachstum von Nvidia seinen Zenit noch nicht überschritten, sondern beschleunigt sich tatsächlich weiter.

Der Analyst von Morgan Stanley ( MS), Joseph Moore, veröffentlichte nach dem Treffen einen Bericht, in dem er auf eine positive Atmosphäre hinwies, Nvidia erneut als Top-Pick im Halbleitersektor bekräftigte, das Rating „Overweight“ beibehielt und ein Kursziel von 288 US-Dollar festlegte, was ein Aufwärtspotenzial von 42 % gegenüber dem aktuellen Aktienkurs bedeutet.

Reaktion auf Gerüchte: Rubin Ultra wird wie geplant im nächsten Jahr ausgeliefert

Vor der Roadshow kursierten am Markt Gerüchte, dass sich die Auslieferung von Nvidias Flaggschiff-Architektur der nächsten Generation, Rubin Ultra, bis 2028 verzögern könnte, was in der Branche Besorgnis über eine Lücke bei den Produktzyklen auslöste.

Jensen Huang dementierte diese Gerüchte vor Ort direkt und bestätigte ausdrücklich den Zeitplan für die reguläre Auslieferung von Rubin Ultra im nächsten Jahr. Moore fügte hinzu, dass das unterstützende System von Rubin zwar sein Rack-Design anpasse – wobei das ursprüngliche Kyber-Rack durch eine optimierte Lösung zur Anpassung an größere Supercomputing-Cluster ersetzt werde –, dies jedoch lediglich eine Optimierung auf Systemarchitekturebene sei. Schlüsseltechnologien wie die 800-Volt-Hochspannungsstromversorgung und optische Verbindungen zwischen den Racks schreiten völlig planmäßig voran, und die Meilensteine für die Produktauslieferung bleiben davon unbeeinträchtigt.

Diese Aussage zerstreute direkt die Zweifel des Marktes hinsichtlich des Tempos von Nvidias Produktzyklen. In den vergangenen Jahren hat Nvidia seine führende Position im Bereich des KI-Computings durch die pünktliche Auslieferung von Produkten wie Hopper und Blackwell gefestigt. Als Kernplattform, die für die Ära der KI-Agenten konzipiert ist, ist die fristgerechte Auslieferung von Rubin Ultra entscheidend, um das Vertrauen des Marktes aufrechtzuerhalten.

ASIC-Wettbewerb ist kein Nullsummenspiel

Was die Sorgen des Marktes betrifft, dass selbst entwickelte ASICs von Cloud-Dienstleistern den Marktanteil von Nvidia schmälern könnten, liefern die während der Roadshow offengelegten Kundendaten eine klare Antwort.

In dem Bericht erwähnte Moore, dass bei einem Kunden für Frontier-Modelle, der sich zuvor primär auf die eigene ASIC-Entwicklung bei minimaler Beteiligung von Nvidia verlassen hatte, der Anteil von Nvidia an dessen Rechenleistung inzwischen auf fast 50 % gestiegen ist. Obwohl der Bericht den Kunden nicht namentlich nennt, spekuliert der Markt angesichts der Merkmale „große Frontier-Modelle + starke Abhängigkeit von selbst entwickelten ASICs“ allgemein, dass es sich hierbei um den KI-Startup-Riesen Anthropic handelt – dessen Unterstützer Amazon der Haupttreiber hinter dem selbst entwickelten Trainium-Chip ist.

Während der Roadshow betonte das Management, dass die selbst entwickelten ASICs der Cloud-Anbieter und das Geschäftswachstum von Nvidia kein Nullsummenspiel seien und beide parallel wachsen können.

Das Kernkriterium für Kunden beim Kauf von Rechenleistung sind die Gesamtkosten pro Token über den gesamten Trainings- und Inferenzprozess hinweg und nicht der Preis eines einzelnen Chips.

Durch die Nutzung der Vorteile seines vollständigen Hardware- und Software-Stacks bieten die Lösungen von Nvidia in der überwiegenden Mehrheit der kommerziellen Szenarien niedrigere Kosten pro Token, was es dem Unternehmen ermöglicht, sowohl beim Training als auch bei der Inferenz wettbewerbsfähig zu bleiben. Daten zeigen, dass der Gesamtanteil von Nvidia am globalen Markt für KI-Rechenleistung von 2024 bis 2026 tatsächlich gestiegen statt gesunken ist.

Wachstumsdiversifizierung: Drei Pfade eröffnen neuen Raum

Der Markt hatte sich zuvor besorgt über die übermäßige Abhängigkeit von Nvidia von führenden Cloud-Anbietern für seine Geschäftsentwicklung gezeigt. Im Rahmen der Roadshow schlüsselte das Management drei differenzierte Wachstumspfade auf und verdeutlichte damit einen Trend zur Diversifizierung der Kundenstruktur.

Der erste wichtige Bereich sind KI-Labore, die derzeit rund 20 % der Gesamtnachfrage ausmachen. Während führende Organisationen für die Erforschung und Entwicklung großer KI-Modelle weiterhin tief in das Ökosystem von Nvidia integriert sind, fahren auch Kunden wie Anthropic – die zuvor die eigene Chipentwicklung priorisiert hatten – ihre GPU-Beschaffung hoch.

Der zweite wichtige Bereich umfasst die traditionellen Hyperscale-Cloud-Anbieter – Microsoft, Meta, Amazon und Google –, die zusammen die Hälfte des Umsatzes von Nvidia generieren. Nvidia wandelt sich derzeit von einem reinen GPU-Lieferanten zu einem Anbieter von Full-Stack-Lösungen, die auch CPUs und Netzwerktechnik umfassen, und erweitert so seine Umsatzbasis.

Der dritte wichtige Bereich ist das am schnellsten wachsende Segment: souveräne KI, aufstrebende KI-Clouds und Industrieunternehmen. Angetrieben von den Anforderungen an Datensicherheit und industrielle Autonomie bauen verschiedene Länder intensiv lokale Recheninfrastrukturen auf. Solche Projekte zeigen eine stärkere Präferenz für die integrierten Lösungen von Nvidia und sind weniger anfällig für den Einfluss kundenspezifischer ASICs.

Bemerkenswerterweise bekräftigte Nvidia im Rahmen seiner Roadshow ein Umsatzziel von 20 Milliarden US-Dollar für sein CPU-Geschäft in diesem Geschäftsjahr, wobei fast die Hälfte dieser Einnahmen auf eigenständige CPU-Racks entfällt. Dies verdeutlicht, dass die Vera-CPU nicht mehr nur als begleitender Management-Chip für GPU-Server dient. Vielmehr ist sie mit ihrer proprietären, für Single-Thread-Workloads optimierten Architektur offiziell in den Markt für Allzweck-Server vorgedrungen.

Zusammen mit den Konnektivitätsanforderungen, die durch den Ausbau von KI-Clustern entstehen, hat sich Nvidia von einem reinen GPU-Anbieter zu einem Full-Stack-Anbieter für KI-Infrastruktur entwickelt, dessen Portfolio von GPUs und CPUs über Netzwerktechnik bis hin zu kompletten Systemen reicht.

Strategisches Kapital-Upgrade

Da sich die Marktkapitalisierung von Nvidia der Marke von 5 Billionen US-Dollar nähert, stoßen bestehende Wachstumsfonds an ihre Beteiligungsgrenzen, was kaum noch Spielraum für den Ausbau von Positionen lässt. Diese Roadshow signalisiert zudem eine umfassende Modernisierung der Kapitalstrategie von Nvidia – indem der Kommunikationsfokus proaktiv verlagert wird, um wertorientierte Anleger anzuziehen und die Aktionärsbasis zu verbreitern.

Das Management gab bekannt, dass das Unternehmen künftig mehr als 50 % seines Cashflows für Aktienrückkäufe und Dividenden aufwenden wird. Dieser Schritt ermöglicht es Nvidia, sowohl Eigenschaften eines wachstumsstarken Unternehmens als auch die stabilen Cashflow-Merkmale von Substanzwerten in sich zu vereinen und so den Bedürfnissen unterschiedlicher Anlegertypen gerecht zu werden.

Morgan Stanley schätzt, dass der Umsatz von Nvidia im Geschäftsjahr 2026 um 82 % und im Geschäftsjahr 2027 um 52,4 % wachsen wird, und erwartet für das Geschäftsjahr 2028 einen Umsatz von 598,8 Milliarden US-Dollar.

Dennoch wies der Bericht auch auf potenzielle Risiken hin, darunter eine zu schnelle Ausweitung des Hardware-Angebots, ein drastischer Rückgang der Forschungs- und Entwicklungskosten für KI, die Einführung disruptiver Produkte durch Wettbewerber sowie die Tatsache, dass Cloud-Service-Anbieter die Entwicklung eigener Chips beschleunigen.

Moore betonte jedoch, dass die größte Herausforderung für Nvidia derzeit nicht in einem Mangel an KI-Nachfrage liegt, sondern darin, Engpässe wie Speicher, Netzwerk, Stromversorgung und Rechenzentrumskapazitäten zu überwinden, um den massiven Auftragsbestand in tatsächlichen Umsatz umzuwandeln.

Diese Roadshow räumte nicht nur verschiedene Zweifel des Marktes an Nvidia aus, sondern demonstrierte auch die Full-Stack-Fähigkeiten des Unternehmens im Bereich der KI-Infrastruktur und sein diversifiziertes Wachstumspotenzial. Das von Jensen Huang persönlich gesendete Signal für ein „beschleunigtes Wachstum“ wird zweifellos die Markterwartungen an die mittel- bis langfristige Entwicklung von Nvidia neu definieren und seine Kernposition im Halbleitersektor festigen.