NVIDIA: Die KI-betriebenen Rechenzentren könnten in 5 Jahren ums 18-fache wachsen

Der Chiphersteller NVIDIA (WKN:918422) hat vor kurzem starke Ergebnisse für das erste Quartal 2018 gemeldet. Der Umsatz des Grafikprozessor-Spezialisten (GPU) stieg um 66 %, der GAAP-Gewinn pro Aktie um 151 % und das bereinigte EPS um 141 %.

Es gab eine Fülle von Informationen über die Ergebnisse des Unternehmens und die Zukunftsaussichten, die bei der Konferenez mitgeteilt wurden. Unser Fokus liegt dabei auf dem Rechenzentrum von NVIDIA, das wie verrückt wächst – der Umsatz stieg im Quartalsvergleich um 71 % auf 701 Millionen Dollar, was 22 % des Gesamtumsatzes des Unternehmens ausmacht.

Im Folgenden ein paar Fakten von Nvidias Konferenz zum Q1.

Der gesamte Markt des Rechenzentrums wird bis 2023 auf 50 Milliarden Dollar geschätzt

Aus den Kommentaren von CFO Colette Kress:

Wir erachten die Chancen im Rechenzentrum als sehr groß, angetrieben durch die wachsende Nachfrage nach beschleunigtem Computing und Anwendungen, die von KI (Künstliche Intelligenz) bis hin zu High-Performance Computing in verschiedenen Marktsegmenten und vertikalen Branchen reichen. Wir schätzen den Wert des Marktes auf 50 Milliarden Dollar bis 2023, was unsere bisherige Prognose von 30 Milliarden Dollar bis 2020 bestärkt.

NVIDIA teilt seinen Hauptmarkt in drei Hauptsegmenten: Deep Learning Training, Deep Learning Inferencing und High Performance Computing (HPC). Deep Learning ist eine Kategorie der künstlichen Intelligenz (KI), die darauf abzielt, in Maschinen nachzuahmen, wie Menschen aus Daten Rückschlüsse ziehen. Es besteht aus zwei Schritten: Training und Inferencing, wobei letzteres eine Maschine beinhaltet, die das Gelernte auf neue Daten anwendet.

Der Umsatz im Rechenzentrum betrug im ersten Quartal 701 Millionen Dollar, was bedeutet, dass der jährliche Ertrag der Plattform etwa 2,8 Milliarden Dollar beträgt. NVIDIAs geschätzter Gesamtmarkt von 50 Milliarden Dollar bis zum Jahr 2023 bedeutet, dass das Unternehmen das Potenzial hat, in den nächsten fünf Jahren bis zu 18 Mal – oder um fast 1700 % – zu wachsen. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von mehr als 70 %.

Natürlich ist es unwahrscheinlich, dass NVIDIA 100 % des Gesamtmarkts erfassen wird, aber bereits ein gutes Stück davon würde ein sehr robustes Wachstum bedeuten. Und NVIDIA ist gut positioniert, um einen großen Teil des Gesamtmarkts zu erfassen, da das Unternehmen eine starke Akzeptanz der GPU-basierten Computerplattform erlebt. Das belegen nicht nur die aktuellen Finanzergebnisse, sondern auch die Tatsache, dass die Gesamtzahl der Entwickler deutlich über 850.000 liegt, 72 % mehr als im Vorjahr.

Rechenzentren wachsen schneller

Wieder Kress’ Kommentare:

Inference GPU Lieferungen an Cloud-Anbieter haben sich gegenüber dem letzten Quartal mehr als verdoppelt, und unsere Pipeline wächst bis in das nächste Quartal. Mit der Ankündigung der TensorRT 4 AI Inferenzbeschleuniger-Software auf unserer jüngsten GPU Technology Conference haben wir unsere Fähigkeit zur Inferenz drastisch erhöht.

Die Grafikprozessoren von NVIDIA hatten bereits die Führungsposition bei der Beschleunigung beim Deep Learning Training inne, aber das Unternehmen hat erst vor kurzem begonnen, in die Inferenzierung von Rechenzentren vorzudringen, die von CPUs dominiert wird. Noch im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2018 erzielte NVIDIA gar keine Umsätze aus Inferenzierungen.

NVIDIA sagt, dass die kürzlich eingeführte Inferenzsoftware TensorRT 4 AI die Anwendungsfälle im Vergleich zur Vorgängerversion “drastisch” erweitert und die Inferenzierung bis zu 190 Mal schneller als CPUs für gängige Anwendungen wie Computer Vision, neuronale maschinelle Übersetzung, automatische Spracherkennung, Sprachsynthese sowie Bild- und Spracherkennungssysteme beschleunigt.

NVIDIA ist “der Konkurrenz weit voraus”

CEO Jensen Huangs über den Wettbewerb bei der Belieferung von Rechenzentren, insbesondere von Alphabet (WKN:A14Y6F):

Die CPU-Skalierung hat sich verlangsamt. Die Welt braucht einen anderen Ansatz für die Zukunft. Weil wir uns darauf konzentrieren, befinden wir uns in einer guten Position. Google kündigte die TPU 3 (Tensor-Processor-Unit) an und liegt immer noch hinter unserem Tensor Core Grafikprozessor. Unser Volta ist die erste Generation eines komplett neuen Ansatzes für GPUs. Es heißt Tensor Core GPUs. Wir sind der Konkurrenz weit voraus. … Es ist nicht nur schneller, sondern auch flexibler.

Hintergrund-Info: Google kündigte Anfang dieses Monats auf seiner jährlichen E/A-Entwicklerkonferenz an, dass man eine dritte Generation seines Tensor-Prozessor-AI-Chips veröffentlichen wird, der acht Mal schneller sein wird als sein letztes Jahr veröffentlichtes TPU 2. Neben der Nutzung dieser Chips für interne Zwecke ist geplant, diese auch anderen über Google Cloud zur Verfügung zu stellen. Das TPU 2 des Unternehmens war ein großer Sprung nach vorn, da es sowohl Deep Learning als auch Inferencing beherrscht, während die erste Generation des Chips nur Inferencing durchführen konnte.

Investoren müssen also die Konkurrenz, insbesondere Google, im Auge behalten. Trotzdem scheint das Rechenzentrumsgeschäft von NVIDIA bereit zu sein, sein rasantes Wachstum für einige Zeit fortzusetzen. Zusammen mit einem boomenden Gaming-Geschäft und einer Autoplattform, die den Grundstein für große Gewinne legt, sobald die Produktion autonomer Fahrzeuge in Serie geht, sieht die Zukunft von NVIDIA wirklich rosig aus.