Marktkapitalisierung von Nvidia übersteigt 1 Billion US-Dollar, ein früher Gewinner des KI-Booms, berichtet IDTechEx
Juni 05, 2023
Während der aktuelle KI-Boom gerade erst begonnen hat, ist Nvidia ein früher Gewinner, dessen Marktkapitalisierung am Dienstag, den 30. Maith , zum ersten Mal die Marke von 1 Billion US-Dollar überschritt. Für einen Chipdesigner ohne eigene Fertigungskapazitäten ist dies ein bedeutender Moment. Mit einer Marktkapitalisierung von rund 970 Milliarden US-Dollar (Stand: 1. Junist ) ist Nvidia in einen elitären Club eingetreten, in dem derzeit nur fünf andere Unternehmen vertreten sind: Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon und Saudi Aramco. Zuvor hatten nur drei andere Unternehmen (Tesla, Meta und PetroChina) ebenfalls die Schwelle von 1 Billion US-Dollar überschritten.
Der Aktienkurs von Nvidia ist seit Jahresbeginn um rund 170 % gestiegen, ein Wachstum, das die anderen Mitglieder des S&P 500-Index übertrifft. Dieses Wachstum steht in direktem Zusammenhang mit dem zunehmenden Bewusstsein und der Nutzung von KI-Tools und den potenziellen Auswirkungen auf Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen.
Marktwerte für neun US-Chipdesigner zum 30. Maith , 2023. Fünf von ihnen haben eine Marktkapitalisierung von über 1 Billion US-Dollar. Die Marktwerte wurden anhand des zuletzt veröffentlichten Volumens ausstehender Aktien aus den Jahresabschlüssen der Unternehmen berechnet, wobei als Preis der NASDAQ-Tageshöchststand am 30. Maith , 2023 zugrunde gelegt wurde. Quelle: IDTechEx
ChatGPT wird seit seiner Veröffentlichung im November 2022 in Vorstandsetagen und am Wasserspender diskutiert. Im Januar 2023, nur drei Monate nach seiner Veröffentlichung, hatte ChatGPT bereits 100 Millionen Nutzer registriert. Der Chatbot, der auf einem großen Sprachmodell mit 175 Milliarden Parametern basiert, wurde mit etwa 10.000 Nvidia A100 Grafikprozessoren (GPUs) trainiert. Auf Nvidia entfallen derzeit rund 80 % aller Grafikprozessoren weltweit, wobei der Einsatz dieser GPUs durch KI und Data Mining gefördert wurde (die Vorteile der parallelen Verarbeitung von GPUs machen sie für das Training von KI-Algorithmen ebenso nützlich wie für das Mining von Kryptowährungen). Das Marktforschungsunternehmen IDTechEx hat kürzlich einenBericht veröffentlicht, der Nvidias anhaltende Dominanz nicht nur auf der GPU-Bühne, sondern insbesondere als Marktführer für KI-Hardware prognostiziert, wobei das Unternehmen einen beträchtlichen Prozentsatz des für 2033 prognostizierten KI-Chip-Umsatzes in Höhe von 257 Milliarden US-Dollar einnimmt.
Derzeit erwirtschaftet Nvidia mehr Umsatz mit seinem Marktsegment für Rechenzentren und Netzwerke (das sowohl Plattformen für Rechenzentren als auch Lösungen für autonome Fahrzeuge und Prozessoren für das Kryptowährungs-Mining umfasst) als mit seinem Segment für Grafikkarten. Im GJ2023 erwirtschaftete Nvidia 15,01 Mrd. US-Dollar an Data Center-Umsätzen, was 55,6 % der gesamten Umsätze des Jahres ausmachte. Dies stellt einen Anstieg des Data Center-Umsatzes um 41 % gegenüber 2022 dar, wo Nvidia seit 2020 ein jährliches Wachstum des Data Center-Umsatzes von über 40 % verzeichnet hat. Im Vergleich zu anderen KI-Chipentwicklern - wie AMD (das kürzlich Xilinx übernommen hat) und Qualcomm - wird deutlich, dass Nvidia eine frühe Dominanz im Bereich der KI für Rechenzentren etabliert.
Das Unternehmen ruht sich auch nicht auf seinen Lorbeeren aus. Während der A100 derzeit der am häufigsten verwendete Chip für KI-Zwecke in Rechenzentren ist, kündigte Nvidia Anfang des Jahres den H100-Grafikprozessor an, der auf seiner neuen Hopper-Architektur basiert. Die Hopper-Architektur wird im 4N-Prozess von TSMC hergestellt (einer verbesserten Version des 5-nm-Knotens) und umfasst 80 Milliarden Transistoren (der A100 hat 54,2 Milliarden Transistoren, die in einem 7-nm-Prozess hergestellt werden). Mit einer 7- bis 30-fachen Beschleunigung beim Training und bei der Inferenz im Vergleich zum A100 sowie einer vergleichbaren thermischen Leistung im PCIe-Formfaktor wird Nvidia die Schlüsselhardware liefern, die für die Ausführung der zunehmend komplexen KI-Algorithmen von morgen erforderlich ist.
Doch auch wenn Nvidia einen größeren Teil des Marktes für Rechenzentrumsverarbeitung übernimmt, gibt es immer noch erhebliche Möglichkeiten für Chipdesigner im Edge-Bereich, für den in den nächsten zehn Jahren ein größeres jährliches Wachstum prognostiziert wird als für die Cloud-KI, so der neuesteBericht von IDTechExüber KI-Chips. KI im Edge-Bereich stellt andere Anforderungen als in der Cloud, vor allem in Bezug auf den Stromverbrauch der Chips aufgrund der thermischen Eigenschaften der Geräte, in die sie eingebettet sind. Da Chips im Edge-Bereich in der Regel nicht mehr als ein paar Watt verbrauchen können, muss die Komplexität der Modelle, die sie ausführen, stark vereinfacht werden. Ein Chip wie der A100 mit seiner großen Grundfläche und Transistordichte wäre eine Verschwendung; stattdessen müssen Unternehmen nicht an der Spitze der Knotenprozesse entwerfen und können sich stattdessen für die Herstellung an ausgereifteren Knoten entscheiden, die einen niedrigeren Preis (und damit eine niedrigere Eintrittsbarriere) haben als die Spitzenknoten.
Es ist schwierig zu bestimmen, wo genau der KI-Wendepunkt liegt und wie weit er in der Zukunft liegt. Auch wenn die Meinungen auseinandergehen, steht außer Frage, dass der KI-Boom stattfindet und dass KI-Tools die Fähigkeit haben, Arbeitsabläufe in allen Branchen zu verändern. Wenn Sie mehr über den globalen Markt für KI-Chips erfahren möchten, einschließlich der technologischen Entwicklungen, der wichtigsten Akteure und der Marktaussichten für KI-fähige Hardware, lesen Sie bitte den Bericht "KI Chips 2023-2033" von IDTechEx.
Weitere Informationen, einschließlich Musterseiten zum Herunterladen, finden Sie unterwww.IDTechEx.com/AIChips.