Die Nvidia-Aktie stand am Montag im vorbörslichen Handel unter Druck und fiel um über 1 Prozent. Der Kursverlust spiegelt eine breitere Unsicherheit bei Technologieaktien wider, doch Investoren schauen insbesondere kritisch auf Nvidias jüngste Vereinbarung mit dem KI-Startup Groq.
Dieser Deal, bei dem Nvidia Technologie lizenziert und Personal übernimmt, würde Groq implizit mit rund 20 Milliarden Dollar bewerten, eine Summe, die an der Wall Street Fragen aufwirft.
Nvidia hat eine nicht-exklusive Lizenz an Groqs Technologie erworben und stellt laut Berichten von CNBC und The Information mehrere Schlüsselfiguren des Unternehmens ein. Es handelt sich ausdrücklich nicht um eine vollständige Übernahme, sondern um eine strategische Vertiefung von Nvidias KI-Stack.
Groq ist auf Chips für KI-Inferenz spezialisiert, dem Generieren von Ausgaben durch trainierte Modelle, und entwickelt sogenannte Language Processing Units (LPUs). Im September wurde Groq noch mit 6,9 Milliarden Dollar bei einer Finanzierungsrunde von 750 Millionen Dollar bewertet.
Analysten reagieren unterschiedlich auf die gemeldete Bewertung von 20 Milliarden Dollar. Bei D.A. Davidson erklärt Analyst Alex Platt, dass Groqs aktuelle Chips aufgrund ihrer relativ geringen Speicherkapazität eingeschränkt seien und daher für einen Großteil der Inferenz-Arbeitslasten nicht geeignet wären. Seine Kernfrage: Warum schaut Nvidia nicht nach „besseren Assets“ im selben Markt?
Auch bei Truist Securities herrscht Verwunderung. Analyst William Stein weist darauf hin, dass der geschätzte Umsatz von Groq lediglich zwischen 90 Millionen und 500 Millionen Dollar liegt. Absolut und relativ gesehen ist der Preis also hoch.
Gleichzeitig argumentieren Analysten, dass der Deal finanziell für Nvidia machbar ist. Der Betrag entspricht weniger als der Hälfte von Nvidias Netto-Kassenbestand und liegt unter dem erwarteten freien Cashflow eines Quartals.
Wichtiger ist der strategische Kontext. Nvidia steht im Inferenz-Segment unter wachsendem Druck, da große Kunden zunehmend auf Latenz, Energieverbrauch und Skalierbarkeit achten. Dabei stellt Google mit seinen Tensor Processing Units (TPUs) eine ernsthafte Konkurrenz dar.
Stein weist darauf hin, dass Groqs Führung aus dem TPU-Programm von Google stammt. Das lässt vermuten, dass die LPU-Architektur stark den TPUs ähnelt, die für ihre Effizienz bei großflächiger Inferenz bekannt sind. Durch die Weiterentwicklung dieser Technologie kann Nvidia sein Angebot attraktiver für Kunden machen, die Inferenz im großen Stil ausrollen möchten.
Die Kursreaktion bei Nvidia war kein Einzelfall. Auch Advanced Micro Devices und Broadcom verzeichneten leichte Verluste im vorbörslichen Handel. Die Nasdaq 100-Futures fielen um etwa 0,4 %, was auf eine breitere Nervosität in der Technologiewelt hinweist.
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