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Wunschanalyse Nvidia

Gastautor: Stephan Heibel
11.10.2016, 10:02  |  1078   |   |   

In der Wunschanalyse entscheiden Sie als Leser selbst, welche Aktien analysiert werden.

Bilderkennung in Echtzeit für das autonome Fahren und komplexe graphische Auswertungen in Hochleistungsrechenzentren sind erst seit kurzem möglich. Nvidia stellt den derzeit leistungsfähigsten Graphikchip für diese Aufgaben zur Verfügung und erlebt eine Goldgräberstimmung. In der vorliegenden Wunschanalyse untersuche ich, wie es zu diesem Goldrausch kommen konnte und ob wir noch auf den angefahrenen Zug aufspringen können. 

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Nvidia Corp. (WKN 914822, Marktkapitalisierung: ca. 32,6 Mrd. €)

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Üppiger Finderlohn nach Gold-Fund

Nvidia ist der Shooting Star der Börse des Jahres 2016. Die Aktie ist seit Februar um 174% angesprungen und führt damit sämtliche Performancelisten an. Umsatz uns Gewinn wachsen zweistellig, die Wachstumsgeschwindigkeit legt sogar von Quartal zu Quartal zu. Gleichzeitig ist die Gewinnmarge angesprungen, das Wachstum geht also nicht zu Lasten des Verkaufspreises – im Gegenteil.

Nvidia hat eine Serie von Graphik-Chips entwickelt, mit denen die Konkurrenz um Jahre abgehängt wurde und die für die plötzlich und über Nacht ein Bedarf entstanden ist, der kaum zu befriedigen ist. Schauen wir uns die Einsatzmöglichkeiten der Nvidia-Chips einmal näher an um zu verstehen, warum Nvidia auf so etwas wie eine Goldader gestoßen ist.

 

Von der Graphikkarte zum Graphik Accelerator

Mit Graphikkarten für Spielecomputer ist Nvidia groß geworden. Insbesondere PCs, die speziell für High-End Spiele aufgerüstet wurden, erhielten die leistungsstarken dedizierten Graphikkarten von Nvidia. Nur mit diesen Graphikkarten konnten die komplexen und sich schnell ändernden Graphiken in einer guten Qualität auf den Bildschirm des Spielers geschickt werden. Doch der PC-Markt gilt schon lange als gesättigt, die Musik spielte anschließend in Smartphones und Tablets. Der Absatz von dedizierten High-End PC-Graphikkarten ging in den Jahren von 2010 bis 2015 um 70% zurück.

Doch seit Ende 2015 zeichnet sich ein Trendwechsel ab, seit diesem Frühjahr werden Nvidia die Graphikkarten aus der Hand gerissen. Der Grund: Rechenzentren und Automobile haben neue Einsatzmöglichkeiten der Graphikkarten entdeckt.

Seit 2007 entwickelt Nvidia seine Graphikkarten weiter, damit sie neben der puren Leistungssteigerung auch zusätzliche Aufgaben in Kombination mit der Bildverarbeitung übernehmen können.

Für den Einsatz in Rechenzentren wurden im zweiten Quartal 2016 Graphikkarten (GPUs) im Wert von 151 Mio. USD verkauft, 110% mehr als im Vorquartal. An die Automobilindustrie wurden GPUs im Wert von 119 Mio. USD verkauft, 68% mehr als ein Jahr zuvor. Komplexe Bildauswertungen werden auf den GPUs vorgenommen, so dass die Rechenprozessoren (CPUs) entlastet werden.

 

Hyperscale Computing in Rechenzentren

Eine „Hyperskapierung“ findet derzeit in Rechenzentren statt. Die Rechenleistung von vielen Rechnern wird parallel geschaltet, um komplexe Auswertungen schneller abzuwickeln. Rechenzentren rüsten auf, um ihrerseits die größten Kapazitäten anbieten zu können. Die Amazon Cloud AWS sowie die Microsoft Cloud Azure sind führend in diesem Bereich.

So verkündete Amazon vor wenigen Tagen, Nvidias GPU für die AWS (P2 Instanzen) einzusetzen. Es werden bis zu 16 Nvidia GPUs mit bis zu 192 GB Videospeicher parallel geschaltet. Microsoft hat für sein AI-Projekt 5.000 Mitarbeiter abgestellt und kündigte ebenfalls kürzlich an, Azur in diesem Bereich durch Nvidia-GPUs zu ergänzen. Es handelt sich um einen Eroberungswettlauf: Wer am schnellsten die erforderlichen Kapazitäten ausbauen kann, gewinnt die meisten Kunden in diesem jungen Marktsegment. Und aufgrund der hohen Komplexität dieser Prozesse kann man sich anschließend sicher sein, diese Kunden über einen langen Zeitraum zu halten.

Komplexe Auswertungen von Graphiken können teilweise bereits auf dem Graphikchip vorgenommen werden. Heute werden nur ca. 5% der Rechenleistung von Rechenzentren durch GPUs erbracht. Das soll künftig mehr werden, die Prozessorleistung von Rechenzentren soll damit maßgeblich ausgebaut werden. Analysten schätzen, dass die eroberungszeit noch bis Mitte 2018 anhalten wird, bevor es dann erst langsam zu einem Wettbewerb mit Folgen für die Preisentwicklung kommen könnte. Das explosive Absatzwachstum der GPUs für Rechenzentren dürfte also noch eine Weile andauern.

Google ermöglicht seinen Kunden das Durchsuchen von Bildern und Videos nach graphischen Kriterien. IBM Watson durchforstet das Internet nach graphischen Mustern. Militärdrohnen schicken ihre Aufnahmen in die Cloud, wo sie in Echtzeit ausgewertet werden. Die Nutzung der graphischen Acceleratoren in der Cloud diverser Rechenzentren hat gerade erst begonnen.

 

Autonomes Fahren durch Umgebungserkennung

Xavier heißt der Graphikchip von Nvidia, der in Autos zum Einsatz kommt. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz werden Umgebungsbilder in Echtzeit im Auto ausgewertet. Autonom fahrende Autos von TeslaHondaBMW und Mercedes nutzen heute schon Xavier, allerdings erst in stark eingeschränkter Form, wie CEO Huang betont. Erst wenn das autonome Fahren marktreif sei, werde der Absatz in diesem Geschäftsbereich richtig abheben. Das könne jederzeit erfolgen, spätestens aber in zwei Jahren, so Huang.

 

Konkurrenz abgehängt

Seit 2007 entwickelt Nvidia an einem Produkt, deren Bedarf erst in diesem Jahr plötzlich auftrat. Die Konkurrenz hat diesen Trend völlig verschlafen und wenn ich den technischen Analysen der Graphikkarten glauben schenke, dann wird es der Konkurrenz in den nächsten ein bis zwei Jahren nicht möglich sein, zu Nvidia aufzuschließen.

In der Graphikkarte versammeln sich eine ganze Reihe von Schlagworden und Abkürzungen:

„Big Data“ bezeichnet alles, was einen Haufen an Daten in Sekundenbruchteilen erzeugt, die dann möglichst in Echtzeit auszuwerten sind. Verschiedene Videoaufnahmen rund ums Auto zu einem 360°-Bild zusammenzubringen und auszuwerten ist ein einfaches Beispiel dafür.

„Machine Learning“ ist der Vorgang des Lernens, indem man in wiederkehrenden Mustern Gesetzmäßigkeiten erkennt und die Auswertung damit immer weiter verfeinert.

„Deep Learning“ ist ein spezieller Bereich des Machine Learning, in dem direkt abstrakte Daten und graphische Darstellungen ausgewertet und nach Mustern durchforstet werden.

„AI“ steht für künstliche Intelligenz, die bei der Auswertung eingesetzt wird, damit sich die Auswertungssysteme im Laufe der Zeit von selbst immer weiter verbessern.

 

Graphischer Anspruch wächst

Doch gehen wir mal einen Schritt zurück. Der Anspruch an die graphische Darstellung wächst in der jüngsten Zeit stark an. Videos erobern das Internet. Die Online-Bearbeitung von Videos wird ebenfalls häufig über die Cloud angeboten. Die 3D-Technoligie und die Virtual Reality durfte ich vor zwei Wochen im ZAL Hamburg kennenlernen, ich berichtete in der vorhergehenden Wunschanalyse zu Lufthansa darüber.

Und auch der traditionelle Heimmatmarkt von Nvidia, die Spiele, erleben einen Aufschwung. eSports, wie die Online-Spiele genannt werden, die parallel zu den echten Wettbewerben laufen, zeigen die Akteure inzwischen in erschreckend echter Qualität. Ob Bundesliga, Formel 1 oder NBA, die wichtigsten Sportwettbewerbe werden schon längst auf dem Computer nachgespielt. Erste Trainer nutzen die Erkenntnisse aus den eSports um sich über mögliche Taktiken ein Bild zu machen.

Kurzum: Eine gute Graphikkarte ist gefragter denn je.

 

Gerüchte um Apple und Samsung

Das haben auch Apple und Samsung gemerkt. Beide sind bei Nvidia vorstellig geworden und eruieren die High-End Produktpalette, um die eigenen Produkte auf die Welt der virtuellen Realität zu hieven.

Apple könnte die leistungsstarken Graphikkarten von Nvidia im 15“-MacBook Pro, im iMac sowie im Mac Pro einsetzen. Aber auch das Retina Display könnte damit aufgerüstet werden und somit den kleineren Laptops bis hin zum MacBook Air aufwendige graphische Verarbeitungen ermöglichen. Die Grenzen von Nvidia sind traditionell Platz und Stromverbrauch: Zugunsten der Leistungsfähigkeit wird wenig Rücksicht auf Größe und Stromverbrauch genommen.

Im Bereich der dedizierten Graphikkarten hält Nvidia 70% Marktanteil, Wettbewerber AMD kommt auf 29,9%. Heute verbaut Apple Graphikkarten von AMD. In der Vergangenheit wurde schon öfter zwischen den beiden gewechselt: 2012 wechselte Apple von AMD zu Nvidia, 2013 zurück zu AMD, nun wird über einen Wechsel zurück zu Nvidia im Jahr 2017 spekuliert. Entsprechende Stellenanzeigen wurden seitens Apple bereits geschaltet, man sucht Entwickler für die erforderlichen Treiber.

Für Nvidia würde ein solcher Kundegewinn ein Umsatzplus von rund 200 Mio. USD bedeuten, 4% des aktuellen Jahresumsatzes.

Samsung hingegen erwägt, Nvidias GPU-Technologie für das eigene Exynos-Chipset zu lizensieren, das im Galaxy S7 zum einsatz kommt. Eine Integration der Nvidia-Technologie ist nicht trivial, man rechnet frühestens mit einem entsprechenden Chipset für das S9, das im Jahr 2018 erwartet wird. Hier würde Nvidia Lizenzeinnahmen in Höhe von etwa 250 Mio. USD erwarten, was allerdings lediglich den erwarteten Verlust im Lizenzgeschäft mit Intel ausgleichen würde. Ein entsprechender Lizenzvertrag mit Intel läuft im kommenden März aus.

 

Gutes hat seinen Preis

6,11 Mrd. USD Jahresumsatz werden mit einer Marktkapitalisierung von 36 Mrd. USD versehen. Ein stolzer Preis, der nur durch die hohe Gewinnmarge von 51% zu erklären ist, Tendenz steigend. In der Bilanz schlummert eine Nettoliquidität von 4 Mrd. USD, auch hier Tendenz steigend.

Analysten erwarten ein Gewinnwachstum von durchschnittlich 23% p.a. für die kommenden fünf Jahre. Damit qualifiziert sich Nvidia als absolutes Wachstumsunternehmen. Das KGV 2017e steht bei 36 und spiegelt dieses exorbitante Wachstum schon zu einem guten Teil wider.

 

Charttechnik

Im September 2007 erreichte Nvidia ein Zwischenhoch bei 36,24 USD. Im Anschluss fiel die Aktie auf 7,47 USD im November 2008. Wenn wir den damaligen Verlust von 28,77 USD auf das Zwischenhoch addieren, kommen wir auf 65,11 USD. Heute steht die Aktie bei 68,23 USD, hat also mehr als den damaligen Verlust nochmals draufgesattelt. Charttechniker erwarten auf diesem Niveau nun mindestens eine Verschnaufpause, wenn nicht gar eine ordentliche Korrektur, bevor es weiter nach oben gehen kann.

 

Fazit

Die Amazon Cloud AWS eröffnet mit Graphikchips von Nvidia neue Möglichkeiten der Echtzeit-Datenverarbeitung. Das autonome Fahren ist ein Mega-Trend, der gerade Fahrt aufnimmt. Nvidia-Chips sind derzeit die einzigen, die solche Entwicklungen unterstützen können und daher erlebt Nvidia derzeit goldene Zeiten.

Doch die Aktie hat diesen Goldrausch bereits in steigende Kurse umgewandelt. Der Großteil des Kursanstiegs ist gelaufen. Natürlich kann die Aktie noch ein paar Dollar weiter ansteigen, doch die Korrekturgefahr ist in meinen Augen ungleich größer. Wer heute noch auf den Zug aufspringt, geht in meinen Augen zu große Risiken ein.

Anders verhält es sich, wenn Nvidia nochmals zurückkommt oder eine Korrektur einlegt. Zu Kursen um 42 Euro, also 30% unter dem aktuellen Kurs, wäre Nvidia eine gute Langzeitposition.

Wer heute spekulativ einsteigen möchte, der kann jedoch die extrem niedrige Volatilität für sich nutzen: Da die Aktie in den vergangenen acht Monaten keine nennenswerte Korrekturbewegung zeigte, ist die Volatilität in dieser Aktie extrem niedrig. Sollte es zu einem Kursrückschlag kommen, springt die Volatilität stark an. Eine ansteigende Volatilität wirkt sich positiv auf den Optionspreis eines Calls aus. Wer also mit einem Call auf steigende Kurse in Nvidia spekuliert, der wird im Falle einer negativen Überraschung, also im Falle eines Rückschlags, allein durch die dadurch steigende Volatilität in der Aktie nur einen verhältnismäßig kleinen Verlust erleiden. 

Interessante Anlageideen arbeite ich in meinem Heibel-Ticker aus, schauen Sie doch mal rein. Wenn ich Sie über die Entwicklungen auf dem Laufenden halten soll, melden Sie sich doch einfach und unverbindlich für meinen kostenfreien Heibel-Ticker Börsenbrief an. 
 

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Stephan Heibel

Autor: Stephan Heibel, Chefredakteur & Herausgeber Heibel-Ticker.de Börsenbrief

Ersteller der Finanzanalyse

 

ÜBER DEN AUTOR: STEPHAN HEIBEL

Stephan Heibel ist Autor und Herausgeber des Heibel-Ticker.de Börsenbriefs, der wöchentlich kostenfrei per E-Mail verschickt wird. Darin werden die Hintergründe zu Kursbewegungen an den Finanzmärkten aufgezeigt und erklärt. Interessante Tradingideen werden daraus abgeleitet. Sie können sich unter http://www.heibel-ticker.de unverbindlich eintragen.

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Stephan Heibel legt seit 1998 seinen Schwerpunkt auf die Wissensvermittlung. Sein Motto: „Heiße Tipps“ gibt es wie Sand am Meer. Neue Trends frühzeitig zu erkennen und das eigene Portfolio rechtzeitig darauf auszurichten ist eine Kunst. Zuvor hatte er durch eine Banklehre bei der Deutschen Bank und ein VWL-Studium das notwendige Wissen erlernt, seine eigenen Aktivitäten an der Börse seit 1988 sorgen für einen reichen Erfahrungsschatz.

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