NVIDIA - Was hinter den Bären-Thesen steckt

• NVIDIA Corp. - WKN: 918422 - ISIN: US67066G1040 - Kurs: 182,550 $ (Nasdaq)

Vorwurf des zirkulären Geschäftsmodells

Ausgangspunkt der aktuellen Diskussion ist unter anderem eine nach den jüngsten NVIDIA-Zahlen stark verbreitete Grafik, die auch der Investor Michael Burry geteilt hat. Sie zeigt ein Kreisdiagramm der Kapital- und Zahlungsströme zwischen Hyperscalern und KI‑Start-ups und legt nahe, dass dieselben Umsätze in einem engen System immer wieder erfasst werden. Der Eindruck: Ein großer Teil der KI‑Nachfrage sei nicht durch Endkunden getrieben, sondern durch ein in sich geschlossenes Netz von Technologieunternehmen, die sich wechselseitig finanzieren.

In der zugespitzten Interpretation wird daraus der Vorwurf, es handele sich um ein "Haus aus Karten", dessen Umsätze letztlich auf umverteiltem Eigenkapital statt auf realer, nachhaltiger Nachfrage beruhen. Teil der These ist zudem, dass ein erheblicher Teil des Ausbaus von Rechenzentrumsinfrastruktur über Eigenkapital der beteiligten Unternehmen sowie über Börsenkapital finanziert wird, und damit von steigenden Bewertungen abhängig ist.

Aber ein zirkulärer Geldfluss ist in technologischen Frühphasen keineswegs ungewöhnlich. In vielen Branchen nutzen Unternehmen eigene Produkte, kooperieren mit engen Partnernetzen und entwickeln gemeinsam Anwendungen weiter.

Frühphasenmärkte zeichnen sich typischerweise durch kleine, dichte Anwenderkreise aus, in denen Kapital und Leistungen in engem Kreis zirkulieren, bevor die Technologie in die Breite der Volkswirtschaft diffundiert.

Wesentlich ist dabei, dass der größte Teil von NVIDIAS Umsatz nach wie vor von Hyperscalern stammt, die die Hardware primär für eigene, interne Workloads nutzen. Dabei handelt es sich um bereits etablierte, margenstarke digitale Dienste, nicht nur um spekulative Geschäftsmodelle.

Eigenkapital statt Kredit

Ein Kernpunkt der Bären-These ist die Frage, wie NVIDIA den Ausbau von KI‑Infrastruktur bei einzelnen Kunden unterstützt. Kritiker verweisen darauf, dass NVIDIA sich über Eigenkapital an Firmen beteiligt, die wiederum in großem Umfang NVIDIA‑Hardware beziehen.

Im Unterschied zu klassischer Kreditfinanzierung mit festem Rückzahlungsbetrag und Zinsen, aber ohne Beteiligung an zukünftigen Gewinnen führt eine Eigenkapitalbeteiligung zu einer anderen Risiko‑/Ertragsstruktur. NVIDIA investiert dabei nicht nur in den Verkauf der eigenen Hardware, sondern in höherwertige Produkte und Dienste, die auf dieser Hardware aufsetzen.

Beispiele sind Beteiligungen wie an OpenAI oder CoreWeave. Die ökonomische Logik dahinter: Gelingt es diesen Anbietern, auf Basis der NVIDIA‑Plattform deutlich höhere Umsätze und Gewinne zu erzielen, partizipiert NVIDIA doppelt. Über den Absatz von GPUs und über den Wertzuwachs der Beteiligung. Aus Sicht von NVIDIA ist dies eine Form der Ökosystem-Investition mit asymmetrischem CRV.

Die entscheidende Frage ist, ob zentrale Akteure wie OpenAI in absehbarer Zeit ausreichend Umsatz und Cashflow generieren können, um Infrastrukturinvestitionen zu tragen und profitabel zu werden.

Ein Scheitern würde sowohl die Beteiligungswerte als auch die Erwartung künftiger Hardware-Nachfrage beeinträchtigen. Von einem Betrug kann daraus nicht automatisch geschlossen werden; vielmehr handelt es sich um ein klassisches Risiko innovativer Wachstumsfinanzierung.

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Konzentrationsrisiko: Rolle der Hyperscaler

Aus NVIDIAs jüngstem Quartalsbericht (Form 10‑Q) geht hervor, dass 61 % des Umsatzes auf direkte Kunden entfallen, zu denen auch Hyperscaler und die Hersteller der für diese Kunden bestimmten Server zählen. NVIDIA ist somit in hohem Maße von den Investitionsplänen weniger großer Plattformanbieter abhängig.

Vor diesem Hintergrund erscheint das Engagement bei alternativen Infrastrukturanbietern wie CoreWeave in einem anderen Licht.

Eigenkapitalbeteiligungen an kleineren Cloud-Spezialisten lassen sich als Versuch interpretieren, die Kundenseite zu diversifizieren und Abnehmer jenseits der großen Hyperscaler aufzubauen. Je breiter die Nachfragestruktur aufgestellt ist, desto weniger stark wirkt sich ein möglicher Investitionsstopp einzelner Hyperscaler auf NVIDIAs Umsatz aus.

Die Konzentration auf wenige Großkunden wird durch gezielte Förderung potenzieller neuer Abnehmergruppen teilweise kompensiert. Die Risiken solcher Beteiligungen bleiben gleichwohl bestehen, insbesondere falls sich alternative Anbieter im Wettbewerb gegen die etablierten Hyperscaler nicht behaupten können.

Wie war das mit den Singapur-Umsätzen?

Neben der Finanzierungsstruktur stand mal ein anderer Punkt im Fokus der Kritiker. NVIDIA hatte Umsätze traditionell dort ausgewiesen, wo die unmittelbaren Kunden ansässig sind. Da viele dieser Fertiger in Singapur, Malaysia oder Taiwan sitzen, resultierten hohe Umsatzanteile, die formal auf Asien entfielen.

Dies wurde von den Marktschreiern dahingehend interpretiert, dass ein erheblicher Teil der Ware letztlich, unter Umgehung von Exportbeschränkungen, nach China weitergeleitet werde.

Die nun eingeführte Umstellung, Umsätze nach dem Sitz des Endkunden (etwa US‑Hyperscaler) zuzuordnen, wird daher von Kritikern als Versuch gewertet, diese Verflechtungen zu kaschieren.

Dagegen ist die ursprüngliche Form der Erfassung in der Halbleiterindustrie weit verbreitet: Maßgeblich ist der Zeitpunkt, zu dem der Hersteller die Kontrolle über den Chip verliert und dieser an einen Weiterverarbeiter oder Gerätehersteller übergeht.

Denn dann müsste man dasselbe auch Qualcomm oder Broadcom vorwerfen, deren hohe Asienumsätze ebenfalls zu einem großen Teil auf die Lokalisierung von Fertigern zurückzuführen sind.

Die Änderung der Methodik hin zur Endkundenlokation ist daher eher eine Anpassung der Darstellung als ein Hinweis auf grundlegende Unregelmäßigkeiten.

Inventar-Explosion?

Ein zweiter Kritikpunkt betraf den Anstieg der Lagerbestände. NVIDIA wies zum Ende des im Oktober abgeschlossenen Quartals ein Inventar von 19,8 Milliarden USD aus, nach gut 10 Mrd. USD Ende Januar. In klassischen Industriebranchen würde eine derart starke Ausweitung oft als Indiz für eine bevorstehende Nachfrageabkühlung gewertet werden.

Bei NVIDIA lohnt sich jedoch der Blick in die Struktur der Bestände. Ein signifikanter Anteil entfällt auf "Work in Process", also noch nicht fertiggestellte Produkte und Materialien.

Diese Position steht im Zusammenhang mit den angekündigten Orders für die nächste Chip-Generation (Blackwell und Rubin), für die NVIDIA Bestellungen im Umfang von bereits über 500 Milliarden USD über einen Zeitraum von etwa zwei Jahren in Aussicht gestellt hat.

Unter dieser Annahme erscheint ein Lagerbestand von rund 20 Milliarden USD eher als notwendige Vorleistung für die angekündigte Produktions- und Auslieferungswelle denn als Signal für Überkapazitäten. Die Lead-Times von Wafer bis Verkauf sind deutlich länger, weil NVIDIA nicht nur eine GPU verkauft, sondern teils die Fullstack-Lösung mit 1,5T schweren Severracks. Viel mehr Komponenten = mehr Inventar

Gleichwohl bleibt die Entwicklung der Bestände ein wichtiger Frühindikator: Kommt es wider Erwarten zu Stornierungen oder Verzögerungen, könnten Wertberichtigungen auf Lager sowie ein abrupter Margendruck folgen. Zudem muss man TSMCs CoWoS Kapazitäten beobachten, da sie der ultimative Frühindikator sind

Google verwendet ausschließlich TPUs für Gemini 3.0

Ja, Google hat Gemini 3.0 vollständig auf den eigenen TPUs trainiert. Aber das ist kein Kurssturz-Material, sondern seit Jahren gelebte Praxis. Schon die Vorgängermodelle liefen auf Googles hausgemachter Chip-Architektur. Wen überrascht das? Laien gegebenenfalls.

Was viele übersehen: Alphabet verkauft seine TPUs nicht an Dritte. Sie würden sie am liebsten komplett für sich behalten, weil sie exakt auf die eigenen Modelle, die eigenen Workloads und die eigene Infrastruktur optimiert sind. Wenn die Nachfrage nach Gemini 3.0 explodieren würde, würde Google gar nicht genug Chips dafür haben, bzw. Broadcom (Googles TPU-Partner) die Kapazität bei TSMC.

Für die Googles Cloudkunden ändert das ohnehin wenig. Startups, die ihr Modell auf Google Cloud trainieren wollen, fragen weiterhin nach NVIDIA-GPUs, weil ihr gesamter Code dafür geschrieben ist.

Google betreibt seine internen Modelle zwar auf TPUs, muss aber trotzdem Milliarden an NVIDIA zahlen, weil GCP zu den größten GPU-Abnehmern überhaupt gehört, sonst würden die Kunden schlicht abwandern.

Und das wirklich Spannende ist der Zweitrundeneffekt. Wenn Alphabet durch die TPU-Performance plötzlich Vorteile im Cloudgeschäft gewinnt, geraten AWS und Azure unter Zugzwang.

Kein Hyperscaler kann es sich leisten, Anteile im KI-Zeitalter zu verlieren. Die Folge ist ein technologisches Wettrüsten, das nicht zu weniger, sondern zu mehr Nachfrage nach spezialisierten KI-Chips führt. Egal ob TPU oder GPU.

Googles VP für AI Infrastructure erklärt, dass die Server-Kapazität alle sechs Monate verdoppelt werden muss, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.

Das langfristige Ziel klingt fast unrealistisch. 1.000× mehr Compute, Storage und Networking in nur vier bis fünf Jahren, bei nahezu gleichem Kosten- und Energieverbrauch.

Google will das über drei Hebel gleichzeitig schaffen: massive Infra-Buildouts, deutliche Effizienzsprünge in Modellen und noch stärkeres Custom-Silicon, das speziell für Googles Workloads optimiert ist.

Das impliziert zwei Dinge für die Branche: Erstens bleiben die AI-Capex über Jahre hoch, weil Hyperscaler gezwungen sind, sich alle sechs Monate neu zu erfinden. Zweitens verstärkt Google den Kurs hin zu eigener, differenzierter Hardware, was langfristig mehr Wettbewerb, aber auch enorme Nachfrage nach High-End-Beschleunigern schafft.

Zentrales Risiko: Investitionszyklus der Hyperscaler

Über Mini-Themen wie Eigenkapitalbeteiligungen, geografische Umsatzerfassung oder Lagerbestände ist das der zentrale Risikofaktor. Der Investitionszyklus der Hyperscaler.

NVIDIA ist in seinem Kerngeschäft im Wesentlichen ein Ausrüster der großen Cloud- und Plattformanbieter. Solange diese "in großem Umfang" in KI‑Infrastruktur investieren, bleibt das Wachstumsprofil von Umsatz und Gewinn entsprechend stark.

Mittelfristig ist jedoch davon auszugehen, dass sich der aktuelle Ausbautakt normalisiert. Sobald Hyperscaler ihre Kapazitäten für generative KI und andere GPU‑intensive Workloads auf ein aus ihrer Sicht ausreichendes Niveau gebracht haben, wird das Wachstum der Investitionsbudgets abflachen oder in eine klassische Abschwungphase eintreten. In einem solchen Szenario wäre mit einem deutlichen Rückgang der Bestellungen und einer zyklischen Korrektur bei Umsatz und Ertrag zu rechnen.

Das zentrale Risiko liegt also in der künftigen Dynamik des Investitionszyklus im Cloud‑ und KI‑Sektor.

Fazit

Die gegen NVIDIA erhobenen Vorwürfe eines systematischen Betrugs greifen nach Einschätzung der Analyse zu kurz. Die wesentlichen Elemente der Kritik (zirkuläre Kapital- und Zahlungsströme, Eigenkapitalinvestitionen in Kunden, Änderungen der geografischen Umsatzerfassung und steigende Lagerbestände) lassen sich überwiegend als Ausprägungen bekannter Muster in der Halbleiter- und Technologiebranche einordnen.

Gleichzeitig sind die damit verbundenen Risiken real. Eigenkapitalinvestitionen in KI‑Ökosysteme setzen voraus, dass zentrale Akteure wie OpenAI und alternative Infrastrukturanbieter tragfähige Geschäftsmodelle entwickeln. Die starke Abhängigkeit von wenigen Hyperscalern macht NVIDIA anfällig für Änderungen in deren Investitionsplänen. Und die stark ausgeweiteten Bestände erfordern eine sorgfältige Beobachtung, insbesondere mit Blick auf mögliche Nachfrageverschiebungen.

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