Zentrale Erkenntnisse:
- Die explosive Nachfrage nach KI treibt einen generativen Wandel der Wertschöpfung zugunsten von Halbleiterlieferanten voran. NVIDIAs hohe Generierung von freiem Cashflow signalisiert einen Wandel in der KI-Wertschöpfungskette. Dieser verbessert die Versorgungssicherheit mit Halbleitern und steigert die Rendite für Anteilseigner.
- Die Umsatzquellen von NVIDIA sind nun stärker diversifiziert. So wird beispielsweise die Hälfte des Umsatzes im Rechenzentrumsgeschäft mit großen US-amerikanischen Hyperscalern und Internetunternehmen erzielt. Dies führt zu einem erheblichen, dauerhaften und breit gefächerten Wachstum.
- Wenn NVIDIA ein längerfristiges, nachhaltiges Wachstum und anhaltende Innovationen vorweisen kann, wie Apple es nach 2012 getan hat, könnte der Markt das Unternehmen trotz zyklischer Risiken belohnen.
Während der Markt weiterhin zurückhaltend auf die anhaltend starken Quartalsergebnisse von NVIDIA reagiert, ist die deutliche Verlagerung des freien Cashflows von Betreibern von KI-Rechenzentren zu deren Zulieferern kaum zu übersehen. Vor diesem Hintergrund hat NVIDIA eines der größten Programme zur Kapitalrückführung an Aktionäre angekündigt. Dies erinnert an die Ankündigung von Apple im Jahr 2012, als die Nachhaltigkeit des iPhone-Wachstums infrage gestellt wurde und darüber diskutiert wurde, ob Apple das „nächste Nokia“ werden könnte. Dies führte seinerzeit zu einem Bewertungsabschlag. Indem Apple Zuversicht in nachhaltigeres Wachstum und robustere Margen signalisierte, konnte das Unternehmen den Markt davon überzeugen, dass es sich um ein Plattformunternehmen mit nachhaltigem Wettbewerbsvorteil handelt. Dies mündete letztlich in einer Bewertungsprämie. Nvidia dürfte nun einen ähnlichen Weg anstreben. Das Unternehmen verfügt über die nötige Bilanzstärke sowie eine starke Präsenz in Forschung und Entwicklung (F&E), um bei den jüngsten Innovationen in CPUs und LPUs (Language Processing Units) eine wichtige Rolle zu spielen und sich in einer Halbleiterlandschaft mit knappen Kapazitäten bevorzugten Zugang zu sichern.
Die Nachfrage hat deutlich zugenommen. Der Grund ist einfach: Agentic AI ist auf dem Markt. KI kann jetzt produktive und wertvolle Arbeit leisten. Da Tokens inzwischen wirtschaftlich nutzbar sind, stehen Modellentwickler im KI-Zeitalter unter Druck, mehr davon zu erzeugen. Somit ist Rechenkapazität eng mit Umsatz- und Gewinnpotenzial verknüpft. NVIDIA versteht sich als Plattform dieser Ära.
NVIDIA-CEO Jensen Huang
Zentrale Aussagen aus NVIDIAs Earnings Call
1. Ein Apple-Moment?
Ein wesentlicher Treiber für die Neubewertung von Apple – von einem Abschlag gegenüber dem S&P-500-Index hin zu einer Prämie – war der Nachweis, dass es sich bei dem Unternehmen nicht um ein „Nokia 2.0“1 handelte, sondern um ein Plattformunternehmen mit nachhaltigerem Wachstum und robusteren Margen. Eine Möglichkeit, wie Tim Cook dies in seinen frühen Jahren als CEO signalisierte, war das Kapitalrückführungsprogramm vom März 2012 mit einem Aktienrückkauf in Höhe von 10 Mrd. US-Dollar und einer Quartalsdividende, nachdem beides seit 1995 nicht mehr erfolgt war.2 Nvidia erzielte allein im vergangenen Quartal (Geschäftsjahr Q1/2027) einen freien Cashflow von fast 50 Mrd. US-Dollar. Dies verdeutlicht die Verlagerung des Free Cashflows von Hyperscalern und KI-Rechenzentrumsbetreibern zu deren Zulieferern. Nvidia zählt dabei zu den wesentlichen Profiteuren im Halbleiterbereich. Infolgedessen kündigte das Unternehmen einen zusätzlichen Aktienrückkauf in Höhe von 80 Mrd. US-Dollar an, wodurch sich die bestehende Ermächtigung auf 118,5 Mrd. US-Dollar erhöht. Zusätzlich wurde die Dividende um das 25-Fache auf 1 US-Dollar pro Jahr erhöht. Grundsätzlich beabsichtigt Nvidia, 50 % des freien Cashflows an die Aktionäre zurückzuführen – vorbehaltlich der erwarteten Gewinn- und Cashflow-Entwicklung. Die Dividende könnte in den nächsten Jahren das Potenzial für eine Dividendenrendite von über 1 % bieten.
2. Nutzung der Bilanzstärke zur Sicherung des Angebots
Der außergewöhnlich starke Nachfrageschub im Bereich der KI hat die nach der Pandemie noch vorhandenen überschüssigen Kapazitäten in der Halbleiterindustrie weitgehend aufgezehrt. In mehreren Bereichen der Lieferkette für Halbleiter und Optik kam es dadurch zu Engpässen. In Anlehnung an die Vorgehensweise von Apple nutzt NVIDIA seine Bilanzstärke, um sich frühzeitig Kapazitäten zu sichern und Zulieferer zum Aufbau zusätzlicher Kapazitäten zu ermutigen. Die gesamten Vorauszahlungen und Beteiligungen an wichtigen Zulieferern mit Lieferzusagen belaufen sich auf rund 145 Mrd. US-Dollar. Dadurch ist NVIDIA im Hinblick auf die Versorgungslage vergleichsweise gut positioniert. Dies zeigt sich an zusätzlichen Umsätzen von 13,5 Mrd. US-Dollar gegenüber dem Vorquartal – mehr als der gesamte Jahresumsatz vieler Wettbewerber.
3. Werden mögliche Marktanteilsverluste überschätzt?
Der Markt diskutiert weiterhin über NVIDIAs langfristigen Marktanteil vor dem Hintergrund des Aufstiegs konkurrierender kundenspezifischer Chips von Alphabet und Amazon sowie des Wachstums von Anthropic, das beim Training seiner Modelle nicht auf NVIDIA, sondern auf beide setzt. NVIDIA betonte, dass das Unternehmen nun Aufträge von Anthropic gewinnt. Dies könnte darauf hindeuten, dass NVIDIA bei Frontier-Modellen Marktanteile hinzugewinnt. Zudem sieht NVIDIA eine starke Position im Nicht-Hyperscaler-Markt, da Neoclouds, staatliche Akteure und Unternehmen deutlich weniger geneigt sind, eigene Recheninfrastrukturen zu entwickeln, Workloads zu disaggregieren oder mit anderen Chipanbietern zu experimentieren. NVIDIAs Geschäft beschleunigte sich weiter: Das Rechenzentrumsgeschäft ohne China wuchs im Jahresvergleich um mehr als 100 %, angetrieben durch die Einführung des Blackwell-Chips und den Ausbau des Ethernet-Netzwerks. Trotz der Bedenken des Marktes bleibt NVIDIAs jüngster Vera-Rubin-Chip auf Kurs für die Markteinführung später in diesem Jahr. Er soll im Vergleich zu Blackwell eine 35-fache Inferenzleistung sowie ein 10-faches Potenzial für KI-Token-Umsätze im Rechenzentrum bieten.
4. Diversifiziertes Wachstum über die Hyperscaler hinaus
Neue Berichtssegmente und Offenlegungen sollen dem Markt verdeutlichen, dass rund die Hälfte von NVIDIAs Geschäft mit Rechenzentren heute außerhalb der großen US-amerikanischen Hyperscaler und Internetunternehmen erzielt wird. Der Aufstieg von KI-Frontier-Modellen, Neoclouds (in der Terminologie von NVIDIA auch „AI Native Clouds” genannt) sowie staatlicher und unternehmerischer KI dürfte ein bedeutendes, nachhaltiges und diversifiziertes Wachstum antreiben. Dieses Wachstum ist weniger stark durch den Fokus des Marktes auf die Cashflows nur einer Handvoll Hyperscaler geprägt. Trotz der Erteilung weiterer Exportlizenzen durch die USA erzielt NVIDIA in China weiterhin keine Umsätze, da China nur begrenzt bereit ist, Importe zu akzeptieren.
5. Platz: #1 in AI-CPUs
Der Aufstieg der agentischen KI hat zu einer erneuten Begeisterung für CPUs geführt, die die Orchestrierung vorantreiben und als Infrastruktur für agentische KI dienen. NVIDIA hat erstmals zugesagt, allein in diesem Jahr 20 Milliarden US-Dollar an eigenständigen Vera-CPU-Umsätzen zu investieren, was das Unternehmen möglicherweise zum größten KI-CPU-Lieferanten vor Intel und AMD machen könnte.
6. LPUs bleiben ein Nischensegment
Nach dem erfolgreichen Börsengang des Halbleiterunternehmens Cerebras und der Übernahme von Groq durch NVIDIA Ende letzten Jahres hat die Aufmerksamkeit für Language Processing Units (LPUs), die auf SRAM-basierten Chips mit geringer Latenz und hoher Tokenrate basieren, deutlich zugenommen. NVIDIA betrachtet LPUs jedoch weiterhin als Lösung für ein Nischensegment des Marktes sowie für bestimmte Inferenz-Workloads wie das Decoding.
Alle Hinweise auf bestimmte Unternehmen dienen ausschließlich der Veranschaulichung und ist weder als Empfehlung zum Kauf oder Verkauf noch als Beratung in Anlage-, Rechts- oder Steuerfragen zu verstehen.
* Alle Verweise auf die Informationen zu den NVIDIA-Ergebnissen stammen aus dem Transkript der NVIDIA-Ertragskonferenz; 20. Mai 2026.
1 Nike war Ende der 1990er- und Anfang der 2000er-Jahre dominant bei Mobiltelefonen, konnte sich jedoch nicht an die technologischen Veränderungen ( Smartphones und Software-Ökosysteme) anpassen, was zu einem raschen Rückgang führte.
2 Apple Newsroom; 19. März 2022.
Agentische KI: Ein KI-System, das ausgeklügeltes Nachdenken und iterative Planung einsetzt, um komplexe, mehrstufige Probleme autonom zu lösen. Riesige Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen und Anwendungen von Drittanbietern werden verwendet, um Herausforderungen unabhängig zu analysieren, Strategien zu entwickeln und Aufgaben auszuführen.
Bilanzstärke: Bezieht sich auf ein Unternehmen in einer starken finanziellen Lage. Die Bilanz ist eine Finanzaufstellung, in der die Vermögenswerte, Schulden und das Eigenkapital eines Unternehmens zu einem bestimmten Zeitpunkt zusammengefasst sind.
Rückkauf: Dabei kauft ein Unternehmen seine eigenen Aktien vom Markt zurück und reduziert dadurch die Anzahl der im Umlauf befindlichen Aktien. Der Wert jeder verbleibenden Aktie steigt in der Folge. Dadurch erhöht sich der Anteil der bestehenden Aktionäre am Unternehmen, einschließlich des Betrags, der aus zukünftigen Dividendenzahlungen resultiert. Aktienrückkäufe signalisieren in der Regel den Optimismus des Unternehmens hinsichtlich der Zukunft und eine mögliche Unterbewertung des Eigenkapitals des Unternehmens.
Investitionsausgaben (Capex): Geld, das ein Unternehmen für wichtige, langfristige Vermögenswerte wie Immobilien und Ausrüstung (Sachanlagen) oder Technologie, Software, Marken, Patente usw. (immaterielle Vermögenswerte) ausgibt, um neue Projekte oder Investitionen zu ermöglichen, die das Unternehmenswachstum unterstützen und Expansion.
CPU: Die Zentraleinheit ist das Kontrollzentrum, das das Betriebssystem und die Apps der Maschine betreibt, indem es Anweisungen von Hardware- und Softwareprogrammen interpretiert, verarbeitet und ausführt.
Konjunkturrisiken: Risiken im Zusammenhang mit Konjunktur- oder anderen Konjunkturzyklen, die sich negativ auf eine Anlage, eine Assetklasse oder die Gewinne einzelner Unternehmen auswirken.
Dekodieren: Bei Large Language Models (LLM) ist die Dekodierphase die autoregressive Generierung von Ausgabetokens (es wird jeweils ein Token generiert).
Dividendenrendite: Die mit einer Anlage erzielten Erträge im Vergleich zu ihrem Preis, ausgedrückt in Prozent. Sie ermöglicht Vergleiche der Erträge verschiedener Anlagen zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Freier Cashflow: Verfügbare Liquidität, die ein Unternehmen nach Berücksichtigung der laufenden laufenden Kosten und Investitionsausgaben erwirtschaftet hat. Diese Mittel kann das Unternehmen dann für Zukäufe, Dividenden oder den Schuldenabbau verwenden.
Hyperscaler : Unternehmen, die Infrastruktur für Cloud-, Netzwerk- und Internetdienste in großem Umfang bereitstellen. Beispiele hierfür sind Google, Microsoft, Facebook, Alibaba und Amazon Web Services (AWS).
IPO: Der Prozess, bei dem erstmals Anteile eines Privatunternehmens an die Öffentlichkeit ausgegeben werden.
Geringe Latenz: Die Latenz ist die Zeit, die zwischen einer Benutzeranforderung und der Fertigstellung dieser Anfrage vergeht. Eine geringe Latenz verbessert die Benutzererfahrung und trägt dazu bei, dass Anwendungen schneller und reibungsloser ausgeführt werden.
LPU (Language Processing Unit): LPU ist eine proprietäre Chip-Architektur, die von Groq (im Besitz von NVIDIA) entwickelt wurde. LPUs sind ein entscheidender Bestandteil von LPU-Inferenz-Engines, einer neuen Art von End-to-End-Verarbeitungseinheitssystem für die Anwendungen und Workloads, die am häufigsten mit der Verarbeitung natürlicher Sprache oder KI-Sprachanwendungen in Verbindung gebracht werden.
Neoclouds: KI-First-Cloud-Anbieter, die eine auf GPUs spezialisierte Infrastruktur zu geringeren Kosten als hyperscalers anbieten, wodurch der Zugang zu KI-Workloads erleichtert wird.
Neu-rating: Tritt auf, wenn Anleger bereit sind, einen höheren Preis für Aktien zu zahlen, normalerweise in Erwartung höherer zukünftiger Gewinne oder anderer positiver fundamentaler Katalysatoren.
Token: KI-Token sind die von großen Sprachmodellen (LLMs) verwendeten grundlegenden Bausteine für die Ein- und Ausgabe. Sie sind die kleinsten Dateneinheiten, die von einem großen Sprachmodell (LLM) verwendet werden, um nützliche Texte/Ausgaben zu verarbeiten und zu generieren.
Bewertung: Der Prozess der Bestimmung des beizulegenden Zeitwerts eines Vermögenswerts, einer Investition oder eines Unternehmens. Zur Bewertung werden unter anderem zukünftige Gewinne und andere Unternehmensmerkmale herangezogen.
Bewertungsabschlag/-prämie: Anpassungen des Werts eines Vermögenswerts, beispielsweise eines Aktienkurses, um bestimmte Eigentumsmerkmale, Marktbedingungen oder Transaktionsdynamik widerzuspiegeln. Ein Aufschlag erhöht den Basiswert, während ein Abschlag ihn senkt.
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