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Die Prozessoren von NVIDIA werden schon bald beim Deep Learning von Wal-Mart zum Einsatz kommen

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Der Analyst Trip Chowdhry von Global Equities Research schrieb vor Kurzem an seine Anleger, dass sich Wal Mart (WKN:860853) mehr auf neurale Netzwerke konzentrieren möchte. Der Einzelhändler wird dafür die GPUs von NVIDIA (WKN:918422) heranziehen.

Neurale Netzwerke werden in der künstlichen Intelligenz benutzt, um es Computern zu ermöglichen, die Beziehung zwischen verschiedenen Informationen zu verstehen, ohne spezifisch darauf programmiert zu sein. Neurale Netzwerke und das Segment Deep Learning sind Teil des Marktes für künstliche Intelligenz.

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Der Analyst glaubt, dass der Ausbau des Cloudgeschäftes von Wal-Mart in den nächsten sechs Monaten positiv für das GPU-Geschäft von NVIDIA sein wird. Diese Gerüchte kamen auf, als im Juni Berichte publik wurden, dass Wal-Mart einige seiner Kunden gebeten hatte, ihre Cloud-Dienstleistungen nicht mehr bei Amazon Web Service zu kaufen. Er glaubt, dass die Wal-Mart-Cloud mit den GPUs von NVIDIA nur ein Zehntel so groß wie AWS sein wird. Sollte es dazu kommen, wäre das für den Einzelhändler ein bedeutender Schachzug und könnte NVIDIA mehr GPU-Umsätze bescheren.

Weder NVIDIA noch Wal-Mart haben bisher etwas davon bestätigt, aber wenn Wal-Mart wirklich Deep Learning in sein Cloudgeschäft einbeziehen möchte, dann wäre es sehr sinnvoll die Prozessoren von NVIDIA zu benutzen. NVIDIA wird bereits von Amazon, Google und Facebook eingesetzt. Das Unternehmen erwartet, dass Deep Learning in den kommenden Jahren einen wichtigeren Teil der GPU-Verkäufe darstellen wird.

Die Möglichkeit

Die Investoren werden noch abwarten müssen, was aus dieser Partnerschaft wird. NVIDIA bieten sich aber jede Menge Möglichkeiten in diesem Bereich. Das Unternehmen konzentriert sich dabei besonders auf zwei Segmente, die von den GPUs profitieren: Deep Learning Training und Deep Learning Inferenz.

Laut NVIDIA bedeutet Deep Learning Training, dass der Computer eine neue Fähigkeit aus bestehenden Daten lernt. Deep Learning Inferenz ist, wenn man diese Fähigkeiten auf neue Datensätze anwendet. Beide Bereiche haben ein großes Potenzial für das Unternehmen.

NVIDIA verfügt jetzt schon über eine Führungsposition im Markt für Deep Learning Training, und der Analyst von Goldman Sachs, Toshiya Hari, glaubt, dass die GPUs des Unternehmens bereits in 90 % der Systeme für künstliche Intelligenz eingesetzt werden.

NVIDIA verkündete im zweiten Quartalsbericht des Steuerjahres 2018, man habe neue Partnerschaft mit Microsoft, Google, Tencent, IBM, Baidu und Facebook geschlossen, um neue Dienste im Bereich künstliche Intelligenz an den Start zu bringen. Das Unternehmen verlautbarte Pläne, 100.000 Entwickler in diesem Bereich fortzubilden.

Warum Deep Learning so wichtig für NVIDIA ist

Abgesehen davon, dass es sich um einen sehr großen Markt handelt, ist es wichtig für NVIDIA, Neukunden zu gewinnen. Das Segment Datenzentren, das die GPU-Umsätze für Deep Learning beinhaltet, wird nämlich ein immer wichtigerer Bereich.

Im zweiten Quartal stiegen die Umsätze im Bereich Datenzentren um 175 % im Jahresvergleich auf 416 Millionen US-Dollar. Dieses Segment macht jetzt 18,6 % der Gesamtumsätze aus; im Vorjahr waren es noch 10,5 % gewesen.

Selbst wenn Wal-Mart nicht die GPUs von NVIDIA benutzt, so macht das Unternehmen in diesem Bereich doch Fortschritte. NVIDIAs Segment Datenzentren ist ein Wachstumsmarkt voller Möglichkeiten für das Unternehmen und die Investoren. Es würde mich nicht überraschen, wenn Wal-Mart schon bald zu den Kunden von NVIDIA gehören würde. Selbst wenn es nicht dazu kommen sollte, können die Investoren immer noch optimistisch sein.

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Teresa Kersten ist Angestellte von LinkedIn und Mitglied des Vorstands von The Motley Fool. LinkedIn ist Teil von Microsoft.

The Motley Fool hält und empfiehlt Aktien von Amazon, Baidu, Facebook und Nvidia.

Dieser Artikel wurde von Chris Neiger auf Englisch verfasst und am 04.09.2017 auf Fool.com veröffentlicht. Er wurde übersetzt, damit unsere deutschen Leser an der Diskussion teilnehmen können.

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