Nvidia hat seine Zusage von 4 Billionen US-Dollar bis 2030 weiter verstärkt – doch die Investition von 279 Milliarden US-Dollar in Speicher zeigt mehr.

Jensen Huang verbrachte diese Woche hinter dem größten Wert im Technologiebereich. Vor einem Jahr, auf derselben Goldman Sachs-Konferenz, prognostizierte er, dass der AI-Markt erreichen würde…Von 3 Billionen auf 4 Billionen Dollar bis 2030In dieser Woche hat er seine Ansichten nochmals bestätigt und die Errichtung der künstlichen Intelligenz-Infrastruktur als „noch zu früh“ bezeichnet.Ich habe die Kritiken über das Abklingen des Wachstums ignoriert.Und die Unternehmen, die versuchen, „KI-Fabriken“ zu bauen, werden als Beihilfe für eine völlig neue Asset-Klasse angesehen.

Es wäre einfach, das als Teil des Optimismus der Gründer zu betrachten und weiterzumachen. Doch die Anstrengungen von Nvidia führten dazu, dass Nvidia in derselben Woche etwas viel Konkreteres – und auch komplexereres – an die Investoren mitteilte. Die Wachstumsziele sind tatsächlich vorhanden – doch die Art und Weise, wie Nvidia dieses Wachstum erreicht, hat die Risikoinformationen verändert. Das Ziel von 2030 ist eine Verpflichtung. Was Nvidia tatsächlich mit seinem Geld getan hat, ist eine Tatsache – und diese Tatsache verdient mehr Gewicht als die Verpflichtung selbst.

Die übermittelten Zahlen sind unbestreitbar.

Beginnen wir mit dem, was Nvidia tatsächlich berichtet hat. Der neueste Quartal…Die Umsatzrendite betrug etwa 96 Milliarden Dollar – das ist deutlich mehr als die erwarteten etwa 92 Milliarden Dollar. Allein der Bereich der Data-Center-Produkte machte etwa 89 Milliarden Dollar aus.Die Geschäftsleitung prognostizierte einen Umsatzwachstum von etwa 70 Prozent im kommenden Geschäftsjahr – deutlich höher als die etwa 45 Prozent, die die Analysten vorher geschätzt hatten. Sie sagte außerdem, dass das Wachstum noch weiter steigen könnte, wenn das Unternehmen nur genügend Komponenten erhalten würde.

Das ist nicht das Profil eines Unternehmens, das Kunden verliert. Das ist vielmehr das Profil eines Unternehmens, das nicht schnell genug entwickeln kann.

Das Problem liegt in dem Wort „Components“. Der physische Engpass hat sich verschoben. Vor einem Jahr waren es die fortschrittlichen Verpackungsverfahren und die Herstellung von GPUs. Jetzt hat sich der Engpass um eine Ebene nach unten verschoben – nämlich auf das Speichermedium. Dabei handelt es sich um hochbandbreiten Speicher, also HBM. Es handelt sich dabei um teuren Speicher, der direkt neben den AI-Akkumulatorn steht und ihnen Daten liefert. Nvidia behauptet, dass sie derzeit…Füllen nur etwa 70% von dem aus, was die Kunden bestellen möchten..

Und die Kosten für das Speichern von Informationen sind gestiegen. Die Entscheidungsträger bezeichneten die Kosten für HBM als „extrem“, näher am oberen Ende der von ihnen geschätzten Kosten.Der geschützte Bruttum von etwa 74% für den aktuellen Quartal. Vor dem Quartal liegt der Tiefpunkt bei ca. 71–72%, bevor sich die Marge im Bereich 72–73% für das Jahr 2028 einstellt.Das ist also gesunken – von heute etwa 75%. Um es klar zu sagen: Der absolute Gewinn steigt weiterhin an. Nvidia überträgt die höheren Kosten auf die Preise. Doch der Prozentsatz des Gewinns nimmt ab – das ist das erste Anzeichen dafür, dass die Phase der leichten Gewinnsteigerung in diesem Zyklus vorbei ist.

Die 279 Milliarden Dollar…

Das ist die Zahl, auf die ich immer wieder zurückkomme. Um den benötigten Speicher zu sichern, braucht Nvidia…Sie haben ihre Verpflichtungen bezüglich Lieferungen und Kapazitäten innerhalb eines Quartals mehr als verdoppelt – von etwa 119 Milliarden Dollar auf etwa 279 Milliarden Dollar.– Fast alles ist für HBM und DRAM reserviert. Man kauft Speicher bereits Jahre im Voraus – mit derselben Eilfähigkeit, mit der man früher die am dringendsten benötigten Hochleistungsverpackungen reservierte.

Diese Erhöhung ist ein doppelter Signal – beide Aspekte sind wichtig. Einerseits ist es der stärkste Beweis dafür, dass die Führung glaubt, dass die Nachfrage real und nachhaltig ist. Niemand würde 279 Milliarden Dollar an langfristige Verpflichtungen eingehen, wenn man davon ausgeht, dass diese „Blase“ zusammenbricht. Das ist also die „Nachfrage“-Seite von Huangs Argumentation – in Dollarform, nicht in Rhetorik.

Andererseits ist ein solcher Sprung in den Verpflichtungen genau das, auf das die zukünftigen Einnahmen angewiesen sind – und dieser Sprung kommt gerade in einem Moment, in dem die Margen sinken, da es sich um die Komponenten handelt, die für diese Verpflichtungen verwendet werden. Je größer die Risiken sind, desto geringer ist der Schutzraum, falls die Nachfrage nach den Produkten schlecht wird.

Das zweite, was Huang diese Woche tat, war weniger offensichtlich, aber dennoch von großer Bedeutung. Er beschrieb die KI-Infrastruktur nicht einfach als eine neue Investitionsmöglichkeit – Nvidia hat bereits an der Finanzierung dieser Investitionsmöglichkeit teilgenommen. Das Unternehmen gab dies bekannt.Eine Finanzplattform im Wert von etwa 500 Milliarden Dollar mit Partnern wie Apollo, BlackRock, Blackstone, Goldman Sachs und KKR.Unabhängig davon betragen die gesamten finanziellen Verpflichtungen im Zusammenhang mit Lieferverträgen, Cloud-Abkommen, Mietverträgen und Eigenkapitalinvestitionen insgesamt etwa 366 Milliarden Dollar.

Das ist der Punkt, bei dem man innehalten sollte. Im klassischen Modell verkauft ein Chiphersteller Chips, und seine Kunden tragen das Risiko, dass die Maschinen ihre Leistung auch wirklich erbringen. Nun hilft Nvidia immer mehr dabei, die Käufer seiner Chips zu finanzieren – also die neokünstlichen Cloud-Dienste sowie die von privaten Kapitalen finierten AI-Fabriken, die schneller wachsen als die traditionellen hyperskalaren Anbieter. Wenn ein Lieferant selbst für seine Kunden finanziert, dann ist das kurzfristige Wachstum stärker – und die Bedeutung des Lieferanten innerhalb des Systems steigt. Ein größerer Teil der边际nachfrage entsteht durch Chips, die mit Geld bezahlt werden, das aus zukünftigen Erträgen stammt, anstatt durch Endkunden, die für fertige AI-Lösungen bezahlen.

Hier liegt also der „Ist es eine Blase?“-Argumentationsansatz – und er gilt für beide Seiten. Das Argument des Skeptikers ist nicht, dass die KI-Systeme gefälscht sind. Vielmehr wird ein großer Teil der Kosten durch Nvidia und Dritteigentümer finanziert, in der Hoffnung, dass die KI-Fabriken irgendwann genügend Einnahmen generieren werden, um die Schulden zu bedienen. Die Annahme, die Huang für das Jahr 2030 macht, ist, dass die Schulden jetzt bereits berücksichtigt werden. Das Argument der Bärenmarkt-Anhänger ist, dass die Einschränkungen reine physische Probleme sind – wie Speicher, Energie und Verpackung – und keine Mangel an Nachfrage. Die physischen Hindernisse können meist gelöst werden – die Frage ist nur, ob die Finanzierung weiterhin in der Lage ist, diese Hindernisse zu überwinden.

Das ist keine Bedrohung für die Solvenzfähigkeit von Nvidia selbst. Ich würde das nicht so betrachten. Das Bilanzbild ist sehr solide – etwa 127 Milliarden US-Dollar an jährlichen freien Cashflows und Nettocash. Die steigende Verschuldung betrifft die Kundenbasis, die Nvidia nun finanziert. Das stellt ein systemisches Risiko dar, aber keine Bedrohung für die eigenen Finanzen von Nvidia.

Was soll man daraus schließen?

Also verkaufen Sie nicht das „2030-Ziel“. Vier Jahre in die Zukunft – das ist eine Prognose, die weit vorausgeht als jeder tatsächliche Erfolg. Derjenige, der davon profitiert, ist derjenige, der am meisten von der Verwirklichung dieser Prognose profitiert. Das macht es zu einer nützlichen Aussage darüber, in welche Richtung Nvidia hofft – aber nicht zu einem Fakt über die Umsetzung der Pläne.

Was heute vorherrscht, ist eine engere und präzisere Situation: 70% sind auf eine gezielte Wachstumsstrategie ausgerichtet, es gibt eine tatsächliche Verringerung der Margen durch die Speicherung von Daten – und es gab einen drastischen Anstieg des Kaufvolumens auf 279 Milliarden Dollar. Die Aktie ist in der letzten Woche sogar nach den positiven Nachrichten zurückgegangen – um etwa 4% innerhalb von fünf Tagen – obwohl sie im Jahr überhaupt noch etwa 17% gestiegen ist. Der Markt hielt die Margennachrichten für wichtiger als die versprochenen Ergebnisse. Das ist meist die richtige Bewertung.

Die eigentliche Frage ist nicht, ob Jensen recht hat bezüglich des Jahrzehnts 2030 – sondern ob der gewonnene Wohlstand, der jetzt erworben wird, von den Endnutzern finanziert wird oder ob er auf Vertrauen basiert. Das kann in den nächsten Quartalen an einem bestimmten Punkt festgestellt werden: Ob die neu finanzierten KI-Fabriken ihre GPUs so schnell in Einnahmen und Cashflow umwandeln können, dass sie die Schulden, mit denen sie finanziert wurden, bedienen können. Beobachten Sie, ob die Marge nahe bei 74% bleibt – gegenüber einer possible Abwärtsbewegung auf das Niveau von 71–72%. Auch beobachten Sie, ob die Verpflichtungen weiterhin steigen. Diese beiden Zahlen zeigen Ihnen, wie viel es kostet, dieses große Versprechen zu verwirklichen – und was als Erstes zusammenbricht, falls es nicht klappt.