Ist das Wachstumsziel von 70 % immer noch konservativ? Nvidia-Investorenkonferenz legt die Karten auf den Tisch: Wenn es im Geschäftsjahr 28 keine Lieferengpässe gibt, könnte sich das Geschäftsvolumen verdoppeln!

Nvidia’s Erwartungen für das Wachstum in den kommenden Jahren könnten erheblich aggressiver sein als vom Markt angenommen.

Laut Wind Trading Desk hat JPMorgan in seinem neuesten Bericht darauf hingewiesen, dass das Nvidia-Management auf der jüngsten Investorenkonferenz klar betont hat, dass das Wachstum von 70% gegenüber FY28 nicht das Nachfrage-Maximum darstellt; wäre die Versorgung nicht eingeschränkt, könnte das Geschäftswachstum sogar über 100% liegen. Das bedeutet, dass der zentrale Konflikt für Nvidia nicht mehr darin besteht, ob die Nachfrage anhalten kann, sondern ob die Produktionskapazität Schritt halten kann.

Bemerkenswert ist, dass die AI-Nachfrage selbst weiterhin rapide wächst und sich die Nachfrage-Struktur verändert. Vor etwa 18 Monaten machten Nvidias Umsatzanteile von Training und Inference jeweils etwa die Hälfte aus; heute übersteigt das Inference-Einkommen das Training und wird weiter steigen. Gleichzeitig machen die Umsätze aus der AI-Infrastruktur von neuen Cloud-Service-Anbietern bereits über 50% aus, und der Wachstumstrend verbreitet sich von klassischen Hyperscale-Cloud-Anbietern auf ein breiteres AI-Ökosystem.

Die Angebotsseite ist entscheidend dafür, ob Nvidia ein noch höheres Wachstum realisieren kann. Das Management nennt fortschrittliche Wafer und Speicher als die zwei wichtigsten aktuellen Engpässe und arbeitet stetig mit TSMC, Micron, SK Hynix und Samsung zusammen, um die Versorgung zu erweitern. Insbesondere vor dem Hintergrund weiterhin knapper HBM-Kapazitäten könnte bei verbesserten Versorgung mit Schlüsselkomponenten die bislang kapazitätsbedingt unterdrückte Nachfrage weiter freigesetzt werden.

Die Veränderung der Kundenstruktur reduziert zudem die Besorgnis über die zu starke Abhängigkeit von wenigen Großkunden. OpenAI und Anthropic machen aktuell etwa 20% des Nvidia-Geschäfts im Endverbraucherbereich aus, im FY28 könnten es etwa 25% werden; zugleich übersteigt der Anteil neuer Cloud-Service-Anbieter an AI-Infrastruktureinnahmen bereits 50%.

Angesichts fortwährender Nachfrageausdehnung, zunehmender Inference-Anteile und weiter gestreuter Kunden entwickelt sich die Wachstumsstory von Nvidia vom einfachen “Training Compute Cycle” hin zu einem umfassenderen AI-Infrastrukturzyklus.

70% Wachstum in FY28 ist nicht das Limit – Angebot bleibt der größte Engpass

Der Bericht betont, dass Toshiya Hari, VP für Investor Relations und Strategic Finance bei Nvidia, klarstellte: Das Framework für 70% Wachstum im FY28 basiert nicht auf einzelnen Kunden oder Geschäftsbereichen, sondern wird von Hyperscale-Cloud-Anbietern, neuen Cloud-Service-Anbietern, AI-Labors, souveränem AI, Unternehmen und lokalen Deployments gemeinsam getragen.

Ein Hauptgrund, warum das Management früh einen mehrjährigen Wachstumsrahmen vorgibt, ist die enge Lücke zwischen Markterwartung und interner Einschätzung – eine anhaltende Erwartungslücke könnte die Kapazitätsplanung von Supply-Chain-Partnern beeinträchtigen.

Bemerkenswert ist auch, dass Hari deutlich betonte: Ohne Angebotsbeschränkungen könnte das Geschäftswachstum von Nvidia über 100% liegen.

Mit anderen Worten: Das Ziel von 70% Wachstum ist vielmehr die öffentlich bestätigte Untergrenze unter aktuellen Bedingungen als das wirkliche Nachfrage-Maximum. Mit weiterer Kapazitätsfreisetzung hat Nvidia tatsächlich erheblich mehr Wachstumspotenzial.

Inference-Umsätze übersteigen Training – AI-Nachfrage geht von “Kartenkauf” auf Dauerbetrieb

Die Struktur von Training- und Inference-Umsätzen war ebenfalls zentrales Thema der Konferenz.

Da Nvidia-GPUs eine starke Fähigkeit zur Anpassung von Workloads haben – beispielsweise kann Grace Blackwell sowohl für Modelltraining als auch rasch für Inference genutzt werden –, ist es schwierig, die beiden Geschäftsbereiche exakt zu trennen.

Das Management nennt jedoch einen wichtigen Zeitpunkt: Vor etwa 18 Monaten teilten sich Training und Inference die Umsätze etwa gleichmäßig; mittlerweile übersteigt das Inference-Income das Training, und dieser Abstand soll weiter wachsen.

Dies deutet auf einen Wandel in Nvidias Nachfrage-Struktur hin. Training bleibt Treiber der AI-Infrastruktur-Expansion, doch mit größeren Modellen und zunehmender AI-Anwendung wird Inference zur nachhaltigeren Quelle des Compute-Bedarfs und kann die Einnahmesituation von Nvidia weiter stabilisieren.

Fortschrittliche Wafer und HBM – Zwei große Nadelöhre auf der Angebotsseite

Trotz starker Nachfrage bleibt die Versorgungskette Nvidias größter aktueller Herausforderung.

Hari hob hervor, dass für die Nachfrage des kommenden Jahres fortschrittliche Wafer und Speicher zentrale Restriktionen sind. Fortschrittliche Wafer sind auf TSMC angewiesen; HBM und andere Speicher mit hoher Bandbreite involvieren Micron, SK Hynix und Samsung.

Nvidia führt fortlaufende Gespräche mit TSMC und den drei Speicherlieferanten, mit Fokus auf die Erhöhung der Versorgung mit Schlüsselkomponenten.

Mit dem fortlaufenden AI-Nachwachstum bleibt die Kapazitätsausweitung von HBM eine entscheidende Voraussetzung für das Wachstumspotenzial von Nvidia. Für HBM-Lieferanten wie Micron und SK Hynix bleibt die Nachfrage von Nvidia weiterhin gut sichtbar.

Kunden nicht mehr stark abhängig von Hyperscale-Cloud-Anbietern – Neue Cloud-Service-Anbieter tragen über die Hälfte bei

Auch die Kundenstruktur von Nvidia wandelt sich.

Hari verriet, dass OpenAI und Anthropic aktuell etwa 20% des Nvidia-Geschäfts im Endverbraucherbereich ausmachen, im FY28 könnte dies auf etwa 25% steigen. Da beide Unternehmen Rechenleistung hauptsächlich über Cloud-Anbieter und neue Cloud-Service-Anbieter beziehen, entspricht dies jedoch nicht direkt dem Anteil der direkten Nvidia-Kundenumsätze.

Bemerkenswert ist, dass neue Cloud-Service-Anbieter aktuell mehr als 50% der Umsätze aus AI-Infrastruktur (ACIE) beitragen.

Dies zeigt, dass Nvidia’s Wachstum zunehmend auf neue Cloud-Service-Anbieter, Modellfirmen und Unternehmenskunden verteilt wird, statt auf wenige Hyperscale-Cloud-Anbieter konzentriert zu bleiben. Die fortlaufende Streuung von Kunden und Compute-Bedarf dämpft so Risiken aus hoher Einzelkundenabhängigkeit.

Open Source und Closed Source sind kein “Entweder-Oder” – Sinkende Modellkosten kurbeln Compute-Nachfrage an

Zu Open- und Closed-Source-Modellen hält das Nvidia-Management am bisherigen Urteil fest: Beide werden langfristig koexistieren; der Fortschritt der AI-Technologie bedeutet nicht, dass eine die andere ersetzt.

Nvidia nutzt selbst sowohl OpenAI, Claude und andere Closed-Source-Modelle und kombiniert in kritischen Workloads wie Chipdesign Open- und Closed-Source-Ansätze.

Das Management stellt ferner fest, dass die Bruttomargen der Modellersteller sich verbessern. Mit kontinuierlicher Entwicklung der Nvidia-GPU sinken die Kosten pro Token, was die Wirtschaftlichkeit der Modellfirmen stärkt.

Dies könnte einen neuen Nachfragezyklus schaffen: Kosten für Compute sinken → Modellfirmen steigern Gewinn → AI-Anwendungen beschleunigen → Inference-Bedarf wächst → stärkere Compute-Nachfrage.

Ist das Finanzierungsmodell nachhaltig? Nvidia antwortet direkt auf Bedenken zu “Zirkulärer Finanzierung”

Beim Thema Finanzierung erläuterte das Management drei Hauptoptionen: Umsatzbeteiligungsvereinbarungen mit einigen neuen Cloud-Service-Anbietern, das PORTS-Pike-Data-Center-Park-Konzept sowie eine Private-Equity-Finanzierungsplattform von 500 Milliarden Dollar mit Institutionen wie Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR.

Das Kernprinzip der Umsatzbeteiligungsvereinbarung ist: Nvidia hilft, den Basispreis für Compute zu fixieren; wenn die Mietpreise für Compute über dem vereinbarten Niveau liegen, kann Nvidia anteilige Gewinne teilen. Damit kann Nvidia neben Hardwareverkäufen auch laufende Einnahmen aus dem Betrieb der Compute-Infrastruktur erzielen.

Zu den Bedenken der “Zirkulären Finanzierung” erklärt das Management: Der Umfang und das Limit der Finanzierungsvereinbarungen sind kontrolliert und basieren auf robustem Endkundennachfrage, Ökosystem-Returns und der Bonität der Compute-Käufer.

Den Informationen der Konferenz zufolge muss Nvidia nicht “ob Nachfrage vorhanden ist” lösen, sondern wie schnell Nachfrage in Angebot umgewandelt werden kann. Sollten Wafer und HBM-Bottlenecks weiter gelöst werden, könnte der 70%-Wachstumsrahmen für FY28 tatsächlich noch signifikant erhöht werden.