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Diese Bedrohungen können NVIDIAs rasantes Wachstum beeinträchtigen
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NVIDIA (WKN:918422) war 2017 einer der größten Gewinner an der Börse und verzeichnete einen Anstieg von 82 %, da die Nachfrage nach seinen Grafikprozessoren (GPUs) dank ihrer Verwendung in aufstrebenden Anwendungen wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz stark anstieg. Es überrascht nicht, dass die Wall Street erwartet, dass der Grafikspezialist seinen Lauf in diesem Jahr fortsetzen wird.
Die Investmentbank Evercore ISI geht davon aus, dass der Aktienkurs des Chipherstellers in naher Zukunft 250 US-Dollar erreichen wird, was einem Anstieg von 30 % gegenüber 2017 entspricht. Es wäre nicht verwunderlich, wenn die NVIDIA-Aktie diesen Kurs erreicht, aber die Anleger müssen ein paar Bedrohungen genau beobachten, die den Wind aus den Segeln nehmen könnten.
Künstliche Intelligenz wird wettbewerbsfähiger
NVIDIA ist einer der Pioniere auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und hat sich dank seiner GPU-Expertise gegen seine Konkurrenten durchgesetzt. Die GPUs des Unternehmens wurden aufgrund ihrer enormen Rechenleistung, die sich aus den Tausenden von Kernen im Inneren ableitet, weithin in Rechenzentren und anderen Anwendungen eingesetzt.
Dadurch eignen sich GPUs für den gleichzeitigen Betrieb mehrerer schwerer Workloads bei gleichzeitiger Kostenkontrolle. Zum Beispiel hat ein NVIDIA-Grafikprozessor fast 4.000 Kerne im Vergleich zu weniger als 30 Kernen auf Intels (WKN:855681) wichtigen Server-CPUs.
Daher sind GPUs die bevorzugte Wahl, um AI-Workloads in Rechenzentren auszuführen. NVIDIA hat von diesem Trend eindrucksvoll profitiert, wie das massive Umsatzwachstum von 108 % gegenüber dem Vorjahr im Segment Rechenzentren im letzten Quartal zeigt. Doch die Entwicklung des Grafikspezialisten konnte durch das Aufkommen neuer Technologien und Konkurrenten gestoppt werden.
Zum Beispiel könnten feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) eine ernsthafte Herausforderung für GPUs im AI-Bereich darstellen. Ein FPGA kann so umprogrammiert werden, dass er nach seiner Herstellung eine Vielzahl von Aufgaben erfüllt, und er ist energieeffizienter. Damit sind sie ideal für den Einsatz in großen Serverumgebungen geeignet.
Darüber hinaus erlaubt die flexible Architektur eines FPGAs den Entwicklern, verschiedene AI-Trainingsmodelle zu erforschen. Das ist auf einem Grafikprozessor mit fester Architektur, der für bestimmte Aufgaben programmiert ist, nicht möglich. Tatsächlich prognostiziert Allied Market Research, dass die Nachfrage nach FPGA-Chips in den nächsten fünf Jahren schneller wachsen wird als die Nachfrage nach GPUs für die Stromversorgung von AI-Anwendungen.
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