Die Ausgaben für Infrastruktur im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz werden voraussichtlich zugunsten von Chip-Investitionen, insbesondere GPUs, zurückgehen, die eine kürzere Lebensdauer und einen höheren Umsatz im Vergleich zu Komponenten von Rechenzentren aufweisen.
Der JPMorgan-Analyst Tarek Hamid prognostiziert, dass die Ausgaben für KI-spezifische Chips bis 2030 auf 60 % der gesamten jährlichen Investitionen steigen könnten, gegenüber 50 %. Dieser Trend ist vorteilhaft für Nvidia, das im ersten Quartal seines Geschäftsjahres einen Umsatz von 81,6 Milliarden Dollar meldete, was einem Anstieg von 85 % im Jahresvergleich entspricht.
CEO Jensen Huang betonte Nvidias zentrale Rolle im Übergang zur KI, während CFO Colette Kress prognostizierte, dass die Ausgaben für KI bis Ende des Jahrzehnts 3 bis 4 Billionen Dollar jährlich erreichen könnten. Trotz der starken Leistung von Nvidia hat die Aktie nicht mit Wettbewerbern wie AMD Schritt gehalten, dessen Aktienkurs sich in diesem Jahr mehr als verdoppelt hat.
Die Langlebigkeit von Rechenzentrumsgeräten im Vergleich zu GPUs ist ein entscheidender Faktor für diesen Wandel, da Komponenten von Rechenzentren bis zu 30 Jahre halten können, während GPUs alle paar Jahre ersetzt werden müssen.
JPMorgan erwartet über 3 Billionen Dollar an Finanzierungen für KI-Chips und Hardware in den nächsten fünf Jahren, wobei die Ausgaben für Silizium bis 2030 auf 800 Milliarden Dollar steigen sollen. Es bestehen jedoch Bedenken hinsichtlich der insgesamt erzielten Produktivitätsgewinne aus KI-Investitionen, da Ökonomen moderate Produktivitätssteigerungen prognostizieren.
Diese Unsicherheit könnte die Rechtfertigung für erhöhte Ausgaben für KI-Infrastruktur beeinflussen. Kurzfristig wird erwartet, dass Nvidia in diesem Jahr 8,9 Millionen GPUs ausliefern wird, was die Wettbewerber wie Google und Amazon im KI-Chip-Markt erheblich übertrifft.