Die Nvidia-Aktie (NVDA) fiel am 12. Oktober in Richtung 225 $ und gab damit von ihrem Rekordhoch von 243,37 $ vom 6. Oktober nach. Der Wert schwächte sich gemeinsam mit dem breiteren Chipsektor, da Anleger die steigenden Kosten für den Aufbau der KI-Infrastruktur abwägten.

Der Rücksetzer folgte auf die Ankündigung eines neuen maßgeschneiderten Prozessors durch Microsoft, erneute Fragen zu den Umsatzzahlen von OpenAI sowie Berichte über starke Kreditaufnahmen zur Finanzierung von KI-Hardware angesichts steigender Rechenzentrumskosten. Nvidia bleibt ein führender Anbieter von Rechenzentrumschips, auch wenn mehrere seiner größten Kunden eigene Alternativen entwickeln.

Microsofts Maia 300 zielt auf KI-Kosten ab

Microsoft erwartet, dass sein Maia-300-Chip 40 % mehr Tokens pro Megawatt liefert als führende GPU-Systeme. Ein Rack mit 96 dieser Beschleuniger könnte bis zu das Siebenfache der Token-Ausgabe des Maia 200 erreichen, so Microsoft. Effizienzangaben haben Gewicht, da Strom und Kühlung zu den praktischen Grenzen dafür geworden sind, wie schnell KI-Rechenzentren skalieren können.

Das Unternehmen plant, ab 2027 mit der Produktionsbereitstellung in seinen Azure-Cloud-Diensten zu beginnen. Microsofts hauseigene Prozessoren könnten die Abhängigkeit von externen Anbietern verringern, wobei Nvidia-GPUs weiterhin häufig für KI-Training und andere Rechenworkloads eingesetzt werden. Microsoft ist damit nicht allein: Googles Tensor Processing Units und Amazons Trainium-Chips spiegeln denselben Versuch der größten Cloud-Kunden von Nvidia wider, eigene KI-Chips zu entwerfen.

OpenAI-Umsatzzahlen ziehen Kritik auf sich

OpenAI kam im September auf einen annualisierten Umsatz von rund 50 Milliarden $, wie Reuters berichtete – unter früheren Schätzungen von etwa 68 Milliarden $. Die Nachrichtenagentur führte einen Teil der Abweichung darauf zurück, wie Verkäufe über Cloud-Partner in die Berechnungen einfließen. Der annualisierte Umsatz projiziert die aktuelle Rate eines Unternehmens auf zwölf Monate.

Die Umsatzdebatte verstärkte die Sorgen über die Konzentration bei KI-Aktien. Einer Analyse zufolge erwirtschafteten 42 KI-Unternehmen 67 % der Kursgewinne des S&P 500 seit Januar 2024. Anleger beobachten genau, ob die massiven Infrastrukturausgaben letztlich in Umsatz umgesetzt werden. Da OpenAI zu den größten Käufern von KI-Rechenkapazität zählt, wird ihre Umsatzentwicklung häufig als Gradmesser für die Nachfrage nach Rechenzentrumchips betrachtet.

Nvidia prüft tieferes Engagement bei Reflection AI

Nvidia erwägt Übernahme des KI-Startups Reflection AI oder eine Erhöhung seiner bestehenden Investition, wie die Financial Times berichtete. Nvidia hat bereits rund 800 Millionen $ in das Unternehmen investiert, das KI-Modelle mit offenen Gewichten entwickelt. Die Gespräche befinden sich noch in einem frühen Stadium; eine formelle Vereinbarung wurde nicht angekündigt.

Eine Übernahme würde Nvidias Geschäft über Prozessoren hinaus in Richtung KI-Software ausweiten und dem Portfolio eine weitere Investitionsverpflichtung hinzufügen. Software bildet bereits das Fundament von Nvidias Ökosystem durch CUDA, die Programmierplattform, mit der Entwickler seit fast zwei Jahrzehnten Workloads auf Nvidias GPUs ausführen. Semiconductor-Aktien gingen gemeinsam zurück, während Händler die Ausgabenpläne und Finanzierungsarrangements der Kunden prüfen.

Kreditfinanzierte KI-Ausgaben halten NVDA im Fokus

SpaceX sucht Berichten zufolge 40 Milliarden $ an Finanzierung für den Kauf von Nvidia-Chips durch eine Kombination aus Krediten und Anleihen, wie Reuters berichtete. Der Plan unterstreicht, wie stark KI-Kunden zunehmend auf Kredite setzen, um teure Chips und Rechenzentren zu finanzieren. Eine Finanzierungsvereinbarung wurde nicht angekündigt. Schuldenverpflichtungen bestehen unabhängig davon, wie sich die KI-Nachfrage entwickelt – ein Grund, warum Anleger Finanzierungsarrangements inzwischen genauso genau verfolgen wie Auftragsbücher.

Die NVDA-Aktie notierte am Montag nahe 226 $, nachdem sie in einer weiteren Verlustsession unter 225 $ gefallen war. Das Oktober-Hoch bleibt ein Referenzpunkt für Händler, die KI-Aufträge, Infrastrukturausgaben und das Tempo beobachten, mit dem Kunden konkurrierende Prozessoren einsetzen.

Quelle: Blockonomi