Etliche Unternehmen werden in hohem Maße von der KI-Revolution profitieren. Dazu gehören die Zulieferer für Hard- und Software-Anwendungen. Darüber hinaus dürften Unternehmen, die sich auf bestimmte KI-gestützte Anwendungen wie Robotik und natürliche Sprachverarbeitung spezialisiert haben, davon profitieren. Wir vergleichen Nvidia und AMD als typische KI-Profiteure.
Nvidia hat in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erhalten. Dies lässt sich an Google Trends ablesen, wo ein massiver Anstieg der Aktivitäten nach der letzten Gewinnbekanntgabe im Mai zu beobachten ist. Zusätzlich analysieren wir den Nachrichtenfluss aus unserer internen Infrastruktur, die etwa 60.000 Nachrichten pro Tag enthält. Hier taucht Nvidia täglich in 700-800 neuen Artikeln auf.
Vergleich der Aktien: AMD oder Nvidia?
Innerhalb dieser Gruppe wird Nvidia zu einer wesentlich höheren Bewertung gehandelt als die übrigen Unternehmen dieser Gruppe. Viele der positiven Nachrichten im Zusammenhang mit der letzten Gewinnbekanntgabe sind bei Nvidia bereits eingepreist. In diesem Bericht wollen wir die Nvidia mit der AMD Aktie vergleichen und beurteilen, ob der hohe Multiplikator sinnvoll ist und welches Unternehmen den besseren Wert bietet.
Halbleiter werden bei der Entwicklung von KI immer wichtiger. KI-Basismodelle oder grundlegende Deep-Learning-Modelle, mit denen KI-Anwendungen zusammenarbeiten werden, messen ihre Tiefe an den Milliarden von Parametern in ihren Trainingssätzen. Das Training dieser Modelle erfordert eine enorme Rechenleistung (und eine entsprechende Menge an Daten). Nvidia gilt als das am besten positionierte Halbleiterunternehmen für KI, da seine Grafikprozessoren sowohl für actionreiche Videospiele als auch für das Training von KI-Modellen ideal sind. Auch AMD dürfte davon profitieren, während Intel im GPU-Rennen hinterherhinkt. Zu den wichtigsten Entwicklungen gehören das Wachstum des globalen KI-Marktes, das Potenzial der KI, verschiedene Branchen zu revolutionieren, die Nutznießer des KI-Wachstums und die zunehmende Bedeutung von Halbleitern bei der Entwicklung der KI.
Die Bewertungen von Nvidia und AMD
Häufig werden von Analysten die Fundamentaldaten von Unternehmen verglichen und daraus Rückschlüsse auf die relative Attraktivität einer Gruppe von Aktien gezogen. Ein Vergleich der Fundamentaldaten ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn die Geschäftsstrukturen identisch sind. Wenn wir das GPU-Marktsegment analysieren, stellen wir fest, dass Nvidia im GPU-Segment etwa den doppelten Marktanteil von AMD hat, dieses Marktsegment jedoch nur etwa 55 Prozent der Einnahmen von AMD ausmacht. AMD konkurriert mit dem Mikroprozessor-Segment von Intel, wo es bei CPUs für Server und Desktop-PCs Marktanteile von Intel übernimmt. Nvidia hat also einen höheren Marktanteil auf dem GPU-Markt und verdient aus diesem Grund eine höhere Bewertung. Ein zweiter wichtiger Faktor ist die Qualität der jeweiligen Produkte. Wenn das GPU-Produkt von Nvidia dem Produkt von AMD überlegen wäre, dann würde dies ebenfalls eine höhere Bewertung rechtfertigen.
Nvidia
Nvidia dominiert die KI-Chipindustrie mit seinen Grafikprozessoren (GPUs) , die die erforderliche Rechenleistung für KI-Anwendungen bereitstellen. Die Grafikprozessoren von Nvidia werden in Supercomputern sowohl für wissenschaftliche als auch für KI-Anwendungen eingesetzt. Nvidia hat einen überwältigenden Marktanteil bei GPUs und ist der führende Technologieanbieter im Bereich der künstlichen Intelligenz. Die neuesten Grafikprozessoren von Nvidia sind mit CUDA-Kernen (Compute Unified Device Architecture) ausgestattet, die es Programmierern ermöglichen, die Leistung von Nvidia-GPUs zu nutzen, um Algorithmen für maschinelles Lernen viel schneller auszuführen. Nvidia hat außerdem eine gleichnamige Plattform für paralleles Rechnen entwickelt, die nur für Nvidia-Grafikkarten zugänglich ist.
AMD
AMD stellt Computerprozessoren und Grafikkarten her. AMD ist auf dem Spielemarkt stark vertreten und hat mit seinen Instinct MI300 GPUs Fortschritte auf dem Markt für Rechenzentren gemacht. AMD arbeitet auch an seiner KI-Strategie und hat eine eigene Abteilung gegründet, um diesen Teil seines Geschäfts voranzutreiben. Allerdings hat AMD an der Produktentwicklungsfront einen großen Nachholbedarf und seine MI300-GPUs sind noch nicht auf dem Markt. AMDs Radeon Open Compute Plattform (ROCm) ermöglicht es Entwicklern, Rechen- und maschinelle Lernprozesse zu beschleunigen, aber Nvidias CUDA-Bibliotheken werden von beliebten Deep-Learning-Frameworks weitaus stärker unterstützt.
Die Stärken von AMD liegen in seinen diversifizierten Produkten und Dienstleistungen, seinem hohen Markenwert im Cloud Computing und seiner aggressiven Preis- und Wachstumsstrategie. In der letzten Gewinnveröffentlichung erklärte das Unternehmen, dass KI eine strategische Priorität für AMD ist und mit MI250 große Fortschritte gemacht wurden, und MI300 sieht vielversprechend aus. MI300 ist sehr wettbewerbsfähig für generative KI und Rechenzentren. MI300 wird ab Q4 mit Cloud-KI-Kunden Umsätze generieren und ab 2024 eine größere Bedeutung haben. Es wird erwartet, dass das starke Rechenzentrumsportfolio des Unternehmens der wichtigste Wachstumstreiber im Jahr 2023 sein wird. AMD geht davon aus, dass sein Rechenzentrumsgeschäft bis 2023 jährlich um 20 Prozent wachsen wird.
Das Unternehmen ist auch im Bereich Fusionen und Übernahmen aktiv. CEO Lisa Su hat das Unternehmen zu neuen Produkten und Übernahmen geführt und seine Präsenz auf dem Markt für Rechenzentren mit Spezialchips von Xilinx und Pensando Systems ausgebaut.
Vom Standpunkt der Hardware aus betrachtet, scheint AMDs Instinct MI300 mehr Rechenleistung bei etwa gleicher Energieeffizienz zu bieten. Rein von den technischen Daten her scheint der MI300 die bessere und günstigere Option als der Nvidia H100 zu sein. Der H100 hat jedoch die Unterstützung von Nvidias Software-Stack, der auf der CUDA-Sprache basiert und AMDs ROCm in den Schatten stellt. Die Entscheidung wird also darauf hinauslaufen, welcher Anbieter die beste Komplettlösung (Hardware und Software) anbietet – eine Krone, die Nvidia seit 2006 trägt und wohl auch weiterhin tragen wird.
Wir glauben, dass die Bewertung von Nvidia mit einem Aufschlag gegenüber AMD gehandelt werden sollte, da Nvidia einen größeren Marktanteil bei GPUs hat und mit seiner CUDA-Software, die von vielen Deep-Learning-Frameworks unterstützt wird, der Qualitätsführer in diesem Segment ist.
Analyse des Nachrichtensentiments von Nvidia und AMD
Wir haben das Nachrichtensentiment aller Geschäftsberichte über Nvidia und AMD analysiert. Die Analyse des Nachrichtensentiment ist für die Analyse von Aktien nützlich, da sie wertvolle Einblicke in die Marktstimmung und die Wahrnehmung der Anleger in Bezug auf eine bestimmte Aktie oder ein bestimmtes Unternehmen liefert. Durch die Analyse des Nachrichtensentiments können Anleger ein besseres Verständnis dafür gewinnen, wie die Marktteilnehmer eine bestimmte Aktie wahrnehmen, und so fundiertere Anlageentscheidungen treffen. In unserem Beitrag kann KI Konjunkturprognosen? haben wir die Besonderheiten der Analyse des Nachrichtensentiments genauer beschrieben.
Der Trade-off zwischen der fundamentalen Bewertung, dem Wachstum und der Rentabilität in Kombination mit dem positiven Nachrichtenfluss zeigt, dass AMD im Hinblick auf die Bewertung zum fairen Wert attraktiver ist. Unter dem Gesichtspunkt der Fehlertoleranz bietet die AMD Aktie mehr Aufwärtspotenzial, da sie nicht für Perfektion gepreist ist. Zum jetzigen Zeitpunkt ziehen wir neue Positionen in AMD einer Investition in Nvidia angesichts der aktuellen Marktlage vor. Die Erfindung des Transformer-Modells und damit die Anwendung von Large Language Models ist ein Game Changer. Wir sehen einen säkularen Trend für KI-bezogene Halbleiter Aktien und erwarten, dass Unternehmen im GPU-Segment in den nächsten 6-12 Monaten von diesen Entwicklungen profitieren werden.
Aus Risikosicht sind Technologieaktien jedoch makroökonomischen Risiken, Bewertungs- und Konzentrationsrisiken ausgesetzt, wie wir in Teil 2 der Serie zur Halbleiterindustrie Wertschöpfungskette ausführlich erläutert haben. Daher kann die Performance auf kürzere Sicht recht unbeständig sein, wie wir mit der Drawdown-Analyse in Teil 2 unserer Serie über die Halbleiterindustrie Wertschöpfungskette gezeigt haben. In einem Deep Dive geht Baki auch nochmal auf auf die Produkte ein, die heute schon die großen Gewinner der AI-Euphorie sind. Es geht um KI-Beschleuniger für Rechenzentren.
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