NVIDIA Corporation (NVDA)

[RobertGray]

vor 8 Minuten von yes I squat:

Miese Zahlen

 

Wenn das miese Zahlen sein sollen:

 

Zitat

For the period ending April 30, Nvidia (NVDA) earned $1.09 per share, excluding one-time items, as revenue came in at $7.19B.

Included in the $7.19B in sales was $4.28B in data center revenue and $2.24B in gaming related revenue.

Analysts were expecting the company to earn 92 cents per share and $6.52B in revenue.

Looking ahead, the company said it expects second-quarter revenue to be $11B, plus or minus 2%, well above the $7.18B analysts were expecting.

Quelle: Seekingalpha

 

[Alles Aktien]

Tatsächlich habe ich auf der Homepage die Februar Zahlen im ersten Moment erwischt. 

Miese Zahlen sind das natürlich nicht. Ob es den Anstieg gerechtfertigt: ich denke nicht. 

[howhardgerrard87]

Insane. After Market+25%

[herbert_21]

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-financial-results-for-first-quarter-fiscal-2024

 

 

[forceone]

Naja, im Vergleich zum Vorjahr ein Umsatzrückgang um 1 Mrd. $. Bei der Bewertung ist „miese Zahlen“ sicher passend. Der Ausblick regelt.

 

Geniales Unternehmen… verrückte Aktie.

[TWP17]

Am 20.5.2023 um 18:49 von lowcut:

Ich denke, irgendwann wird Nvidia sicher eine Billion an der Börse wert sein, nur kann ich mir das in diesem Jahrzehnt nicht vorstellen.

nicht so pessimistisch....du meinst sicher in diesem Jahr  die Analysten heben grade die $-Kurse auf 500$ an....mal schauen

[herbert_21]

Am 20.5.2023 um 18:49 von lowcut:

Ich denke, irgendwann wird Nvidia sicher eine Billion an der Börse wert sein, nur kann ich mir das in diesem Jahrzehnt nicht vorstellen.

Nvidia steht bei 940 Mrd  und ich kann mir gut vorstellen, dass wir bis/im Juni die 1000 Mrd $ erreichen/überschreiten.

 

Gestern habe ich wo gelesen, hab's nicht nachgerechnet, dass der Kurs von $401 genau 1.000 Mrd Marktkapitalisierung entspricht. 

Vorbörslich stehen wir bei 396$

[Owl]

Zitat

NVIDIA schießt heute den Vogel ab. Die Aktie geht komplett durch die Decke. Das müssen wir uns natürlich näher anschauen. Ich hab mit heißer Nadel dieses Video für euch gestrickt. Dank auch ans Team, das den Schnitt sofort gemacht habt. Also seid gespannt auf eine brandaktuelle Einschätzung zum KI-Highflyer.

[herbert_21]

Was ist spannend an Nvidia? Sehen wir gerade ein Top? War die Marktreaktion rational, und wie geht's weiter mit AI? Dazu vier Thesen:

 

1) Wie Tom Lee von Fundstrat feststellt, ist der schlichte Grund, warum Nvidia nach den Earnings um 30% höher steht, dass sich Earnings Estimates durch die Guidance um 30% nach oben verschoben haben. Ergebnis: Net Present Value 30% höher.

 

Worauf Tom Lee in CNBC auch hinweist: Es war kein Shortsqueeze.

 

 

 

2) Wie oft kam das Buzzword "AI" im Earnings Call vor? 85 mal. Am Freitag nach den Nvidia Earnings gab es einen regelrechten Kaufrausch, der etwa Marvell ($MRVL) mit 30% mit einschließt, Palantir ist gar über 70% im Plus, und Super Micro liegt auf Einmonatsbasis über 100% im Plus.

 

 

3) Wer meiner und Tom Lee's These nicht zustimmt, dass die kurzfristige Kursreaktion bei Nvidia völlig rational ist, mag über Take Profit während übertriebener Marktphasen nachdenken.

 

Wie hier ausgeführt:

 Ich wünschte, ich hätte es im November 2022 bei Tesla getan, als Tesla auf Grund der Hertz Ankündigung 100.000 Teslas zu bestellen sein vorläufiges All-Tim High formte. Keine Ahnung, ob es bei Nvidia schon so weit ist, das die Aktie ein vorläufiges Top erreicht hat, aber nachrechnen (29xSales glaube ich) schadet nicht, und das lange Wochenende bietet ausreichend Zeit nachzudenken, was ein passendes P/E für den Marktführer in AI ist, und was schon alles eingepreist ist. 

 

 

4) Der Megatrend AI wird nicht abreißen, aber die beste Zeit um die Aktien zu kaufen, ist bevor der Hype oder die "revaluation" dieser Aktien beginnt.

 

AI ist noch keine Bubble, wird aber nach EV und FAANG ziemlich sicher die nächste, und die derzeitige buying frenzy erinnert wohl eher an 2000-2002 als an 2020. 

[Dandy]

KI selbst ist keine Blase, höchstens die Erwartungen und Anlageentscheidungen dahinter. Es wurde und wird massiv überschätzt, was mit dieser Technologie derzeit und auch in Zukunft (<100 Jahre) möglich sein wird. Es ist noch nicht mal gesagt, ob man jemals technologisch in die Nähe menschlicher Intelligenz kommen wird.

 

Aktuelle Ansätze sind sehr gut in der Herannahme von vernetzt verfügbarer Information/Wissen (die immer erst von Menschen erzeugt wurde). Damit lässt sich vielmehr Intelligenz vortäuschen als echte Intelligenz/Kreativität schaffen, die unsere Zivilisation überhaupt erst dahin gebracht hat, so etwas wie KI selbst zu erschaffen. Der Mensch verarbeitet nicht einfach nur vorhandenes Wissen, er schafft es. Das ist ein Riesenunterschied und der Schlüssel zu dieser Fähigkeit (aka echte Intelligenz) ist mitnichten auch nur Ansatzweise verstanden. Es ist noch nicht mal gesagt, dass die menschliche Intelligenz jemals überhaupt dazu in der Lage sein kann, den dafür entscheidenden Mechanismus in unserem Gehirn zu identifizieren und künstlich nachzubilden. 

 

Das heißt aber längst nicht, dass die derzeitige Form von KI nicht in sehr vielen Bereichen unseres Lebens Einzug halten würde. Auch wirtschaftlich ist das Potential sehr hoch. Ich würde aber nicht erwarten, dass die derzeitigen Hoffnungen daran sich auch nur ansatzweise erfüllen werden. Wir Menschen werden auch in Zukunft scheinbar einfache Tätigkeiten selbst durchführen müssen.

 

Was heißt das jetzt für NVIDIA: Dass es gerade einen Hype gibt, der die Firma quasi mit KI gleichsetzt bzw. der dafür benötigten Infrastruktur. Das verkennt aber, dass in dem Feld sehr viele Unternehmen tätig sind und es überhaupt nicht gesagt ist, dass langfristig der Ansatz über relativ starre Beschleuniger der richtige ist. Ehrlich gesagt halte ich dafür reprogrammierbare Strukturen, wie FPGAs oder spezielle Speicher für den passenderen Ansatz. Gerade da ist aber nicht NVIDIA stark sondern eher AMD oder vielleicht auch Intel.

 

Mich wundert es sowieso, warum AMD von diesem Trend nicht stärker profitieren kann. Eigentlich verfügen sie über die beste Mischung aus Kernkompetenzen für KI Berechnungen in ihrem Portfolio. Weder NVIDIA noch Intel haben ein gleichermaßen starkes Portfolio aus CPU, GPU/Beschleuniger und FPGA Technologie. Ich kann hier nur vermuten, dass NVIDIA hier (noch?) auf der Softwareseite vorne liegt und damit AMD abdrängen kann. AMD kämpft dafür halt auch an mehreren Fronten, bei CPUs gegen Intel und bei GPUs gegen NVIDIA. Da die Firma immer noch vergleichsweise klein im Vergleich zu den Konkurrenten ist, haben sie derzeit vielleicht einfach nicht die freien Kapazitäten auf der Softwareseite. AMD wächst aber stark und kann im Gegensatz zu NVIDIA (oder Intel) alle Kerntechnologien für KI (CPU, GPU und FPGA) aus eigener Hand verschmelzen. Das könnte die Blase NVIDIA jäh zum Platzen bringen (so wie auch ein völlig neuer Ansatz irgendeines Startups bspw auf Speicherbasis).

[Caribbean001]

Irgendwie erinnert mich die Kursentwicklung der letzten Tage an nichts gutes. Sicherlich ein hervorragendes Unternehmen, kein Zweifel. Die Kursentwicklung ist aber definitiv nicht gesund...

[lowcut]

Am 25.5.2023 um 13:40 von TWP17:

nicht so pessimistisch....du meinst sicher in diesem Jahr  die Analysten heben grade die $-Kurse auf 500$ an....mal schauen

 

Am 25.5.2023 um 14:42 von herbert_21:

Nvidia steht bei 940 Mrd  und ich kann mir gut vorstellen, dass wir bis/im Juni die 1000 Mrd $ erreichen/überschreiten.

 

Gestern habe ich wo gelesen, hab's nicht nachgerechnet, dass der Kurs von $401 genau 1.000 Mrd Marktkapitalisierung entspricht. 

Vorbörslich stehen wir bei 396$

 

Ich kann mich auch irren. 

[lowcut]

Warum Nvidia im KI-Hype AMD und Intel hinter sich lässt.

 

https://www.nau.ch/news/digital/warum-nvidia-im-ki-hype-amd-und-intel-hinter-sich-lasst-66504416

[Yamiko]

 

Bei den Unternehmen die für Nvidia produzieren weiß man noch nichts von den riesigen Bestellungen, und bei den Großkunden hat sich noch keiner dazu geäußert, jetzt mit massig Geld um sich zu werfen.

Ggf. pump and dump analog 2018, wo man schon mal unhaltbare Prognosen herausgegeben hat.

[herbert_21]

Pump and dump weiß ich nicht, jedenfalls hat man für 10 Mrd Aktien rückgekauft und diese nun "im Hype" in der gleichen Höhe veräußert. Ist nicht illegal oder so, aber man scheint die eigenen Aktien nun für überbewertet zu halten:

 

Hier das Filing vom 26.5.2023

 

[No.Skill]

Nvidia DGX GH200: 256 Grace Hopper Superchips liefern 1 ExaFLOPS FP8 für KI

 

Da kommt noch einiges  

 

Grüße No.Skill 

[Owl]

wer bietet mehr?

Analyst müsste man sein....

[krett]

Die Bewertung ist meiner Meinung nach absoluter Schwachsinn.

 

Weder Amazon, noch Google, noch Apple, noch Microsoft sind mit einem einzigen Produkt auf eine Bewertung von ~1000 Milliarden gekommen. Alle haben mehrere, sehr erfolgreiche Produkte, die für sich genommen Bewertungen jenseits der 100 Mrd. rechtfertigen.

 

Noch dazu fehlt es Nvidia meiner Meinung nach an irgendeiner Art von Netzwerk-Effekt. Am Ende verkaufen Sie einfach nur ein Produkt. Ein komplexes Produkt, ja, aber trotzdem haben sie kein Monopol oder ähnliches. 

[RobertGray]

Die letzte Keynote war wohl "amüsant":

 

 

[howhardgerrard87]

Kult-Stock, schon immer und wird es auch immer bleiben.

1T Market Cap here we go

[Marfir]

Am 27.5.2023 um 11:37 von Dandy:

Was heißt das jetzt für NVIDIA: Dass es gerade einen Hype gibt, der die Firma quasi mit KI gleichsetzt bzw. der dafür benötigten Infrastruktur. Das verkennt aber, dass in dem Feld sehr viele Unternehmen tätig sind und es überhaupt nicht gesagt ist, dass langfristig der Ansatz über relativ starre Beschleuniger der richtige ist. Ehrlich gesagt halte ich dafür reprogrammierbare Strukturen, wie FPGAs oder spezielle Speicher für den passenderen Ansatz. Gerade da ist aber nicht NVIDIA stark sondern eher AMD oder vielleicht auch Intel.

 

Mich wundert es sowieso, warum AMD von diesem Trend nicht stärker profitieren kann. Eigentlich verfügen sie über die beste Mischung aus Kernkompetenzen für KI Berechnungen in ihrem Portfolio. Weder NVIDIA noch Intel haben ein gleichermaßen starkes Portfolio aus CPU, GPU/Beschleuniger und FPGA Technologie. Ich kann hier nur vermuten, dass NVIDIA hier (noch?) auf der Softwareseite vorne liegt und damit AMD abdrängen kann. AMD kämpft dafür halt auch an mehreren Fronten, bei CPUs gegen Intel und bei GPUs gegen NVIDIA. Da die Firma immer noch vergleichsweise klein im Vergleich zu den Konkurrenten ist, haben sie derzeit vielleicht einfach nicht die freien Kapazitäten auf der Softwareseite. AMD wächst aber stark und kann im Gegensatz zu NVIDIA (oder Intel) alle Kerntechnologien für KI (CPU, GPU und FPGA) aus eigener Hand verschmelzen. Das könnte die Blase NVIDIA jäh zum Platzen bringen (so wie auch ein völlig neuer Ansatz irgendeines Startups bspw auf Speicherbasis).

Intel integriert ab der 13. CPU Generation auch VPUs für KI Aufgaben. FPGAs, KI Beschleunigerkarten usw. hat Intel auch, siehe https://www.intel.de/content/www/de/de/products/details/processors/movidius-vpu.html

Für mich macht es auch keinen Sinn wieso Nvidia gehyped wird aber alle anderen Marktteilnehmer nicht.

EV/EBITDA ist bei 162 - absolut krank

Neuer Markt 2.0 

[B.Axelrod]

Am 30.5.2023 um 16:22 von howhardgerrard87:

Kult-Stock, schon immer und wird es auch immer bleiben.

1T Market Cap here we go

Erstmal verkaufen die Institutionellen an die Privatanleger.

[Caribbean001]

vor einer Stunde von B.Axelrod:

Erstmal verkaufen die Institutionellen an die Privatanleger.

Das ist meistens so. Ich will mich nicht wiederholen, aber die Entwicklung der letzten Wochen ist für den Gesamtmarkt sicher nicht positiv zu bewerten. 

[B.Axelrod]

Die Rallye SP500 wird von 7 (sieben) Aktien getragen- der Rest hat gerade mal 1% in diesem Jahr zugelegt.

So langsam haben sich die zittrigen Hände mit FOMO mit den einschlägigen Aktien vollgesogen.

Man merkt, das da langsam eine Generation Geld anlegt, die die Dotcom-Bubbel nicht mehr erlebt hat

und seit 2010 nur steigende Märkte kennt.

 

[Dandy]

Hier mal ein Artikel zu den Gründen warum NVIDIA bei KI Beschleunigern im Vergleich zu AMD führend ist.

 

Zitat

For years, the GPU landscape was all about Nvidia, but in the last few generations, AMD made big strides — so much so that it trades blows with Nvidia now. Although Nvidia leads the market with the RTX 4090, AMD’s two RDNA 3 flagships (the RX 7900 XTX and RX 7900 XT) are powerful graphics cards that often outperform similar offerings from Nvidia, while being cheaper than the RTX 4080.

...

And then, we get to ray tracing and AI workloads, and this is where AMD drops off a cliff.

...

Tom’s Hardware recently tested AI inference on Nvidia, AMD, and Intel cards, and the results were not favorable to AMD at all.

To compare the GPUs, the tester benchmarked them in Stable Diffusion, which is an AI image creator tool. Read the source article if you want to know all the technical details that went into setting up the benchmarks, but long story short, Nvidia outperformed AMD, and Intel Arc A770 did so poorly that it barely warrants a mention.

...

After the testing, the end result was that Nvidia’s RTX 30-series and RTX 40-series both did fairly well (albeit after some tweaking for the latter). AMD’s RDNA 3 line also held up well, but the last-gen RDNA 2 cards were fairly mediocre. However, even AMD’s best card was miles behind Nvidia in these benchmarks, showing that Nvidia is simply faster and better at tackling AI-related tasks.

...

AMD and Nvidia graphics cards are vastly different on an architectural level, so it’s impossible to compare them completely. However, one thing we do know is that Nvidia’s cards are optimized for AI in terms of their very structure, and this has been the case for years.

Nvidia’s latest GPUs are equipped with Compute Unified Device Architecture (CUDA) cores, whereas AMD cards have Compute Units (CUs) and Stream Processors (SPs). Nvidia also has Tensor Cores that aid the performance of deep learning algorithms, and with Tensor Core Sparsity, they also help the GPU skip unnecessary computations. This reduces the time the GPU needs to perform certain tasks, such as training deep neural networks.

...

The development of CUDA is what really sets Nvidia apart from AMD. While AMD didn’t really have a good alternative, Nvidia invested heavily in CUDA, and in turn, most of the AI progress in the last years was made using CUDA libraries.

AMD has done some work on its own alternatives, but it’s fairly recent when you compare it to the years of experience Nvidia has had. AMD’s Radeon Open Compute platform (ROCm) lets developers accelerate compute and machine learning workloads. Under that ecosystem, it has launched a project called GPUFORT.

GPUFORT is AMD’s effort to help developers transition away from Nvidia cards and onto AMD’s own GPUs. Unfortunately for AMD, Nvidia’s CUDA libraries are much more widely supported by some of the most popular deep learning frameworks, such as TensorFlow and PyTorch.

...

AMD plays a crucial role as the only serious competitor to Nvidia, though. I can’t deny that AMD has made great strides both in the GPU and CPU markets over the past years. It managed to climb back out of irrelevance and become a strong alternative to Intel, making some of the best processors available right now. Its graphics cards are now also competitive, even if it’s just for gaming. On a personal level, I’ve been leaning toward AMD instead of Nvidia because I’m against Nvidia’s pricing approach in the last couple of generations. Still, that doesn’t make up for AMD’s lack of AI presence.

Der Artikel geht zwar nicht so ganz in die Tiefe, aber im Prinzip werden zwei Hauptunterschiede genannt: NVIDIA hat einen Vorsprung bei der Hardware, insbesondere bei speziellen Beschleunigerstrukturen, als auch in Software (CUDA). Es wird allerdings auch erwähnt, dass AMD in der aktuellen Generation der Karten deutliche Vorsprünge bei der Hardware gemacht hat, auch wenn es noch einen Respektabstand zu NVIDIA gibt. Auch bei der Software hat NVIDIA einen Vorsprung in dem Bereich, mit einem Konkurrenzbibliothek (ROCm) zu CUDA. Am Ende wird es entscheidend sein, wie gut diese Bibliothek von TensorFlow, PyTorch und Co unterstützt wird, denn diese abstrahieren quasi von der Low-Level Ansteuerung der Karten.

 

Sollte es AMD gelingen, sowohl bei der Hardwarebeschleunigung als auch bei der Softwareunterstützung aufzuholen, dann ist die dominante Position von NVIDIA sicher in Gefahr. Insbesondere die Integration von FPGAs in den Entwicklungsablauf sehe ich als große Chance für AMD (als auch Intel) in diesem Bereich an. Das größte Potenzial in dem Bereich KI Beschleuniger (als auch Beschleuniger für viele andere Bereiche) sehe ich in der Integration von CPU, GPU und FPGA. Hier hat AMD eigentlich die beste Ausgangsposition, weil sie in allen drei Bereichen sehr stark aufgestellt sind. Intel hat Schwächen bei den GPUs, NVIDIA Schwächen bei CPU and FPGA. NVIDIA wurde bei den CPUs regulatorisch ausgebremst, mit dem geplatzten ARM-Deal. Bei den FPGAs ist eigentlich kein großer Player für eine Übernahme übrig. Lattice ist der mit Abstand Kleinste der drei Großen im Markt (Altera/Intel, Xilinx/AMD und Lattice).

 

Das Hauptproblem das ich sehe, das AMD davon abhält hier an NVIDIA vorbeizuziehen, ist die Größe. AMD muss sich einfach erst mal auf die Hauptmärkte, CPUs und GPUs für den Consumermarkt, konzentrieren. Mit zunehmender Größe wird AMD aber auch Kapazitäten freischaufeln, um solche lukrativen Randbereiche wie KI-Beschleuniger zu erobern. So haben sie es ja auch bei den Server-CPUs gemacht, wo sie erst später (und dann massiv) Marktanteile von Intel abgenommen haben (was Intel derzeit richtig weh tut). Das könnte durchaus auch NVIDIA passieren, wird aber sicher noch dauern.

 

Was plötzlicher passieren könnte, ist ein völlig neuer Ansatz für deutlich mächtigere KI-Prozessoren, wie bspw. spezielle ASICs. Man erinnere sich an das Schürfen von Bitcoins, wo zu Beginn auch hauptsächlich Grafikkarten eingesetzt wurden und später dann überwiegend nur noch ASICs. Welches die beste technische Lösung für ein gegebenes technisches Problem ist, kristallisiert sich oft erst mit der Zeit raus. Dass aufgemotzte Grafikkarte die beste Lösung für die Beschleunigung von KI sind, ist alles andere als entschieden.