Nvidia's Quartalszahlen sind äußerst optimistisch! Jensen Huang zerstreut die externen Bedenken hinsichtlich der Kapitalausgaben: Rechenleistung ist Umsatz

NVIDIA hat in seinem neuesten Quartalsbericht beeindruckende Zahlen vorgelegt, mit einem Umsatz von 68,1 Milliarden US-Dollar im vierten Quartal, der einen neuen Rekord darstellt, sowie einem non-GAAP EPS von 1,62 US-Dollar, der die Markterwartungen deutlich übertrifft. Nach Bekanntgabe der Zahlen stieg die NVIDIA-Aktie nachbörslich leicht um 0,19 % auf 195,94 US-Dollar. Für das kommende Quartal (Q1 FY27) gab NVIDIA äußerst zuversichtliche Prognosen und Fortschrittsupdates bekannt. Der Umsatz für Q1 wird auf etwa 78 Milliarden US-Dollar geschätzt, deutlich über den ursprünglich erwarteten 72,8 bis 72,8 Milliarden US-Dollar. Die Bruttomarge wird auf 75 % prognostiziert.

In der Telefonkonferenz wurden Fragen von Analysten zu den möglichen Fortsetzungen der Kapitalausgaben der Cloud-Giganten in Höhe von bis zu 700 Milliarden US-Dollar, zur langfristigen Rahmenplanung für die 4-Billionen-US-Dollar-Investitionen im Rechenzentrum, zur Bedeutung der Übernahme von Groq sowie zu Themen wie Weltraum-Rechenzentren und Bruttomarge gestellt. Nachfolgend sind die Antworten von Jensen Huang zu diesen einzelnen Themen zusammengefasst.

NVIDIA beeindruckt mit Rekordquartal

NVIDIA hat im letzten Quartal eine äußerst beeindruckende Bilanz vorgelegt, die sowohl Umsatz als auch Gewinn die Erwartungen der Wall Street übertreffen ließ und erneut einen Rekord aufstellte. Der Umsatz im Q4 erreichte 68,1 Milliarden US-Dollar, was den bisherigen Höchststand markiert und die allgemein erwarteten 65,9 bis 66,1 Milliarden US-Dollar deutlich übertraf. Das Umsatzwachstum gegenüber dem Vorjahr lag bei 73 %, das Quartalswachstum bei 20 %.

Der GAAP-Gewinn je Aktie (EPS) betrug 1,76 US-Dollar; der Non-GAAP EPS lag bei 1,62 US-Dollar, was die Markterwartungen von 1,53 US-Dollar übertraf. Der Jahresumsatz belief sich auf 215,9 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 65 % entspricht. Der GAAP-Gewinn je Aktie für das Gesamtjahr lag bei 4,90 US-Dollar, der Non-GAAP bei 4,77 US-Dollar. Besonders hervorzuheben ist, dass das Data-Center-Geschäft weiterhin die treibende Kraft für das Wachstum ist, mit einem Umsatz im Q4 von 62,3 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 22 % im Quartal und 75 % im Jahresvergleich entspricht.

NVIDIA gibt äußerst zuversichtliche Prognosen

Bezüglich des nächsten Quartals (Q1 FY27) sowie der zukünftigen Produkt-Roadmap hat NVIDIA äußerst optimistische Finanz- und Fortschrittsupdates veröffentlicht. Der Umsatz für Q1 wird auf etwa 78 Milliarden US-Dollar geschätzt, deutlich über den ursprünglich erwarteten 72,8 Milliarden US-Dollar. Die GAAP-Bruttomarge wird auf 74,9 %, die Non-GAAP-Marge auf 75,0 % prognostiziert.

In diesem Zusammenhang wurde nicht auf den Produktionsstart der Rubin-Plattform eingegangen. Nach früheren Angaben befindet sich TSMC bereits in der Produktionsphase, mit dem Ziel, ab der zweiten Hälfte 2026 in Serie zu gehen. Das neue Vera Rubin-Gehäuse (wie NVL72) befindet sich ebenfalls in der Produktionssteigerungsphase und soll ab der zweiten Hälfte 2026 an die wichtigsten Cloud-Anbieter und Partner ausgeliefert werden.

Kapitalausgaben der Cloud-Giganten: Agentic AI erzeugt unzuverlässige Rechenanforderungen

Bank of America fragte, ob die hohen Kapitalausgaben der Cloud-Kunden in Höhe von 700 Milliarden US-Dollar fortgesetzt werden können. Angesichts der Befürchtungen am Markt, dass die Cashflows der Cloud-Giganten unter Druck geraten könnten und die Kapitalausgaben im nächsten Jahr möglicherweise nicht mehr im Wachstum bleiben, zeigte Huang großes Vertrauen in die Profitabilität und den Cashflow-Wachstum seiner Kunden.

Er betonte, dass die Branche bereits einen entscheidenden Wendepunkt bei der sogenannten Agentic AI erlebt. Die durch Claude Code, Codex, OpenClaw und andere Agenten ausgelöste Popularität führt zu unglaublichen Rechenanforderungen. In dieser neuen Welt der KI gilt: „Rechenleistung ist Umsatz.“ Ohne Rechenkapazität können keine Tokens generiert werden; ohne Tokens kein Umsatz.

Früher wurden jährlich weltweit etwa 300 bis 400 Milliarden US-Dollar in traditionelle Software investiert. Heute wandert dieses Kapital rasch in den KI-Bereich. Da die durch Agentensysteme generierten Tokens den Kunden tatsächliche Produktivität und Gewinne bringen, wird diese enorme Rechenleistung direkt zu Umsatzwachstum bei NVIDIA und den Cloud-Kunden führen.

Wirtschaftliche Probleme durch KI-Produktivitätsrevolution? Wo ist das Geld hin?

Huang erklärte, dass die enorme Rechenleistung, die durch Agentic AI geschaffen wird, die Lösung für die hohen Kapitalausgaben der Cloud-Giganten ist. Er wies auch darauf hin, dass die früher in traditionelle Software investierten Mittel nun in den KI-Bereich fließen.

Das erinnert an die Theorie von Citrini, wonach die Produktivitätsrevolution durch KI möglicherweise zu einem drastischen Anstieg der Arbeitslosigkeit und wirtschaftlichen Problemen führen könnte. Vincent, Mitbegründer von Manbō, argumentiert, dass das Problem nicht darin liegt, dass SaaS-Unternehmen keine Einnahmen haben oder die Wirtschaft zusammenbricht. Sondern: Wohin ist das Geld, das früher an SaaS-Unternehmen gezahlt wurde, verschwunden? Wird es für Aktienrückkäufe verwendet oder erneut investiert?

Angenommen, ein Unternehmen abonniert für 10 US-Dollar SaaS-Dienste. Im KI-Zeitalter mag es stimmen, dass SaaS-Unternehmen 10 US-Dollar weniger Umsatz machen. Doch diese 10 US-Dollar sind nicht einfach weg. Davon werden 3 US-Dollar zu neuen Einnahmen in der KI-Lieferkette, die restlichen 7 US-Dollar wandern direkt in den zusätzlichen Gewinn des Unternehmens. Das bedeutet, die Gewinnmarge steigt. Das Geld verschwindet also nicht, sondern wird umverteilt. Das ist das eigentliche Problem.

(Könnte die KI-Produktivitätsrevolution eine Wirtschaftskrise auslösen? Szenario 2028: Arbeitslosenquote über 10 %, S&P 500 fällt um 38 %)

Von Agentic AI zu Physical AI: 4-Billionen-Dollar-CapEX im Rechenzentrum bleibt bestehen

Huang bestätigte, dass die langfristige Investitionsrahmenplanung für Rechenzentren mit Ausgaben von bis zu 3 bis 4 Billionen US-Dollar weiterhin gilt. Er erklärte diesen Trend anhand der „Token-Ökonomie“. Zukünftig werde Software nicht mehr „voraufgezeichnet“ oder vorab programmiert, sondern basiere auf den Absichten der Nutzer „in Echtzeit generiert“. Dieses Echtzeit-Generierungsmodell erfordere eine Rechenleistung, die das Tausendfache der bisherigen traditionellen Rechenleistung übersteige. Daher werde jedes Unternehmen auf KI setzen und eigene KI-Fabriken aufbauen, um kontinuierlich Tokens zu produzieren.

Huang betonte, dass die erste Welle dieser Entwicklung, die derzeit explodiere, die sogenannte Agentic AI sei – etwa KI-Agenten, die Ingenieuren beim Programmieren helfen. Diese Entwicklung habe in den letzten zwei bis drei Monaten einen Wendepunkt erreicht, was die Nachfrage exponentiell steigen lasse. Nach dieser Welle werde die nächste große Chance die „Physical AI“ sein, also die Integration von KI und Agentensystemen in die Fertigung und Robotik, also in die reale Welt.

Was bedeutet die Übernahme von Groq für NVIDIA?

Huang erläuterte, dass NVIDIA die Verwendung kleiner Chips (Chiplet-Architektur) möglichst verzögern wolle, da das Überqueren der Chip-Interfaces unnötige Latenz und Energieverbrauch verursache. Die Dominanz von NVIDIAs CUDA-Architektur beruhe auf ihrer äußerst effizienten Hardware-Architektur.

Bezüglich der Strategie, Groq und die Low-Latency-Decode-Technologie zu integrieren, kündigte Huang an, auf der GTC-Konferenz weitere Details zu präsentieren. Er machte jedoch deutlich, dass Groq als „Beschleuniger“ in das NVIDIA-Computing-Ökosystem eingebunden werde, ähnlich wie damals Mellanox die Netzwerkarchitektur erweiterte. Alle NVIDIA-GPUs blieben hochgradig kompatibel, was sicherstelle, dass Investitionen in Softwareoptimierungen generationsübergreifend ihre Vorteile entfalten und die Effizienz der Kunden pro Dollar weiter steigern.

Kann NVIDIA seine extrem hohe Bruttomarge halten? Huang antwortet

Auf die Frage von Investoren, ob NVIDIA langfristig die beeindruckende Bruttomarge im mittleren Bereich von 70 % halten könne, erklärte Huang, dass der wichtigste Hebel dafür darin bestehe, den Kunden kontinuierlich einen führenden Vorteil über Generationen hinweg zu bieten. Solange NVIDIA in der Lage sei, eine Leistung zu erzielen, die die Moore’sche Gesetzmäßigkeit bei Watt deutlich übertreffe, und die Effizienzsteigerung pro Dollar für die Kunden den Systemkostenanstieg bei weitem übertreffe, könne das Unternehmen seine hohe Marge bewahren.

NVIDIA setze auf die jährliche Einführung kompletter KI-Infrastrukturen (wie die sechs neuen Chips in diesem Jahr, die nächste Generation Rubin sowie weitere Produkte), in Kombination mit hochgradig optimierter Hardware-Software-Kooperation, um die exponentiell wachsende Token-Nachfrage weltweit mit den leistungsfähigsten Rechenkapazitäten zu bedienen.

Huang spricht über Weltraum-Rechenzentren

Zur Machbarkeit und Wirtschaftlichkeit, Datenzentren ins All zu verlegen, gab Huang zu, dass die derzeitigen wirtschaftlichen Vorteile noch sehr gering seien, sich aber in Zukunft verbessern würden. Das Weltraumumfeld unterscheide sich grundlegend von der Erde: Es gebe reichlich Sonnenenergie und die Temperaturen seien extrem kalt. Allerdings fehle es an Luftströmungen, und Wassergekühlte Systeme seien nicht nutzbar. Die Kühlung müsse daher auf großvolumigen Wärmeleitern basieren. Trotz dieser Herausforderungen sei NVIDIAs Hopper-GPU bereits erfolgreich ins All geschickt worden.

Der beste Anwendungsfall für GPUs im All sei derzeit die „Hochauflösende Bildverarbeitung“: AI werde direkt im All eingesetzt, um Rauschunterdrückung, Neuberechnung und hochauflösende Bildgebung durchzuführen. Dabei werde die wertvolle Information herausgefiltert und per Funk zur Erde übertragen, was deutlich effizienter sei, als die Übertragung von Petabytes an Rohdaten zur Verarbeitung auf der Erde.