NVIDIA Aktienanalyse vom 16.11.2021

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NVIDIA [1]

[1] Teilweise übersetzt aus dem aktuellen Geschäftsbericht 2021 von NVIDIA

Überblick

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Der Konzern

NVIDIA leistete Pionierarbeit beim beschleunigten Computing, um die schwierigsten Rechenprobleme zu lösen. Angefangen mit einem Fokus auf PC-Grafiken haben wir unseren Fokus in den letzten Jahren auf das revolutionäre Gebiet der künstlichen Intelligenz, kurz KI, ausgeweitet.

Angetrieben von der anhaltenden Nachfrage nach außergewöhnlicher 3D-Grafik und der Größe des Spielemarktes nutzte NVIDIA seine GPU-Architektur, um Plattformen für Virtual Reality oder VR, High Performance Computing oder HPC und KI zu schaffen. Die GPU wurde ursprünglich verwendet, um die menschliche Vorstellungskraft zu simulieren und die virtuellen Welten von Videospielen und Filmen zu ermöglichen.

Heute simuliert es auch die menschliche Intelligenz und ermöglicht so ein tieferes Verständnis der physischen Welt. Seine parallelen Verarbeitungsfunktionen, die von bis zu Tausenden von Rechenkernen unterstützt werden, sind für die Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen unerlässlich. Diese Form der KI, bei der sich Software selbst schreibt, indem sie aus Daten lernt, kann als Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos dienen, die die Welt wahrnehmen und verstehen können.

GPU-gestütztes Deep Learning wird weiterhin von Tausenden von Unternehmen eingesetzt, um Dienste und Funktionen bereitzustellen, die mit herkömmlicher Codierung unmöglich gewesen wären. NVIDIA verfolgt eine Plattformstrategie, die Hardware, Systemsoftware, programmierbare Algorithmen, Bibliotheken, Systeme und Dienste zusammenbringt, um einen einzigartigen Wert für die von uns bedienten Märkte zu schaffen.

Obwohl die Anforderungen dieser Endmärkte vielfältig sind, adressieren wir sie mit einer einheitlichen zugrunde liegenden Architektur, die unsere GPUs und Software-Stacks nutzt. Die programmierbare Natur unserer Architektur ermöglicht es uns, mehrere Milliarden-Dollar-Endmärkte mit derselben zugrunde liegenden Technologie zu unterstützen, indem wir eine Vielzahl von Software-Stacks verwenden, die entweder intern oder von Drittanbietern und Partnern entwickelt wurden.

Die große und wachsende Zahl von Entwicklern auf unseren Plattformen stärkt unser Ökosystem und steigert den Wert unserer Plattform für unsere Kunden. Innovation ist unser Kern. Wir haben seit unserer Gründung über 20 Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung investiert und dabei Erfindungen hervorgebracht, die für die moderne Computertechnik unverzichtbar sind.

Unsere Erfindung der GPU im Jahr 1999 hat die moderne Computergrafik definiert und NVIDIA als Marktführer im Bereich Visual Computing etabliert. Mit der Einführung des CUDA-Programmiermodells im Jahr 2006 haben wir die Parallelverarbeitungsfunktionen der GPU für allgemeines Computing geöffnet.

Dieser Ansatz beschleunigt die Leistung der anspruchsvollsten HPC-Anwendungen in Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, der biowissenschaftlichen Forschung, der mechanischen und Flüssigkeitssimulation sowie der Energieexploration erheblich.

Heute versorgen unsere GPUs viele der schnellsten Supercomputer der Welt. Darüber hinaus eignen sich die massiv parallele Rechenarchitektur unserer GPUs und die zugehörige Software gut für Deep Learning und Machine Learning, die das Zeitalter der KI antreiben. Während herkömmliche CPU-basierte Ansätze keine Fortschritte mehr in dem vom Mooreschen Gesetz beschriebenen Tempo liefern, liefern wir GPU-Leistungsverbesserungen schneller als das Mooresche Gesetz und geben der Branche einen Weg nach vorne.

Gamer entscheiden sich für NVIDIA-GPUs, um immersive, zunehmend filmische virtuelle Welten zu genießen. GPUs tragen auch dazu bei, den am schnellsten wachsenden Zuschauersport der Welt, eSports, zu unterstützen, der Hunderte Millionen von Zuschauern anzieht, um erstklassige Spiele zu sehen. Ein schnell wachsendes Genre von Battle Royale-Spielen wie Fortnite erweitert ebenfalls den Spielemarkt.

Forscher verwenden unsere GPUs, um eine Vielzahl wichtiger Anwendungen zu beschleunigen, von der Simulation der Molekulardynamik bis hin zur Wettervorhersage. Mit Unterstützung für mehr als 600 Anwendungen – einschließlich der Top 15 HPC-Anwendungen – ermöglichen NVIDIA-GPUs einige der vielversprechendsten Entdeckungsgebiete, von der Wettervorhersage bis zur Materialwissenschaft und von der Windkanalsimulation bis zur Genomik.

NVIDIA-GPUs treiben die beiden besten Supercomputer der Welt an, die sich in den Oak Ridge und Lawrence Livermore National Laboratories in den USA befinden, sowie die besten Supercomputer in Europa und Japan. Insgesamt treibt NVIDIA 136 der TOP500-Supercomputer an.

Die weltweit führenden Cloud-Dienstleister verwenden unsere GPUs, um die Dienste, die sie Milliarden von Endbenutzern bereitstellen, zu ermöglichen, zu beschleunigen oder zu bereichern, darunter Suche, soziale Netzwerke, Online-Shopping, Live-Video, Übersetzung, KI-Assistenten, Navigation und Cloud-Computing.

Eine schnell wachsende Zahl von Unternehmen und Start-ups verwenden unsere GPUs für Deep Learning, das die menschliche Wahrnehmung erfüllt und in einigen Fällen sogar übertrifft, in Bereichen, die von der Radiologie bis zur Präzisionslandwirtschaft reichen. Zum Beispiel wendet sich die Transportindustrie an unsere GPUs und KI, um autonome Fahrzeuge oder AVs zu ermöglichen, wobei mehrere hundert Unternehmen und Organisationen mit der DRIVE-Plattform von NVIDIA arbeiten.

Professionelle Designer verwenden unsere GPUs, um visuelle Effekte in Filmen zu erzeugen und Produkte zu entwerfen, die von Erfrischungsgetränkeflaschen bis hin zu Verkehrsflugzeugen reichen. NVIDIA mit Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, wurde im April 1993 in Kalifornien gegründet und im April 1998 in Delaware neu gegründet.

Märkte

Wir sind auf Märkte spezialisiert, in denen GPU-basierte Visual Computing- und Accelerated Computing-Plattformen einen enormen Durchsatz für Anwendungen bieten können. Diese Plattformen umfassen Prozessoren, Systemsoftware, programmierbare Algorithmen, Systeme und Dienste, um einen auf dem Markt einzigartigen Wert zu liefern.

Aus unseren proprietären Prozessoren haben wir Plattformen geschaffen, die vier große Märkte adressieren, in denen unsere Expertise entscheidend ist: Gaming, professionelle Visualisierung, Rechenzentren und Automotive.

 

Spiele

Computerspiele sind die größte Unterhaltungsindustrie. Viele Faktoren treiben das Wachstum von Computerspielen voran, darunter neue Spiele und Franchises mit hohem Produktionswert, der Aufstieg von wettbewerbsfähigen Online-Spielen, eSports und der Aufstieg von Virtual und Augmented Reality.

Unsere GPUs verbessern das Spielerlebnis, indem sie die visuelle Qualität von Grafiken verbessern, die Bildrate für ein flüssigeres Gameplay erhöhen und den Realismus verbessern, indem sie das Verhalten von Licht und physischen Objekten einbeziehen. Diese können unabhängig voneinander oder zusammen genossen werden, um das Spielerlebnis plattformübergreifend zu erweitern.

Unsere Spieleplattformen verwenden ausgereifte 3D-Software und -Algorithmen, einschließlich unserer GameWorks-Bibliotheken, die Spezialeffekte für Spiele bereitstellen. Wir verbessern das Gaming mit GeForce Experience, unserer Spieleanwendung, die die Einstellungen des PC-Benutzers für jeden Titel optimiert und es Spielern ermöglicht, Gameplay aufzunehmen und zu teilen.

Wir haben die NVIDIA RTX-Raytracing-Technologie entwickelt, um Echtzeit-Rendering in Kinoqualität in der RTX-Reihe unserer Gaming-Plattformen zu ermöglichen. Raytracing, das seit langem für Spezialeffekte in der Filmindustrie verwendet wird, ist eine rechenintensive Technik, die das physikalische Verhalten von Licht simuliert, um mehr Realismus in computergenerierten Szenen zu erzielen.

Um VR zu ermöglichen, stellen wir Entwicklern eine Suite von Softwarebibliotheken namens VRWorks zur Verfügung. VRWorks ermöglicht es Entwicklern, vollständig immersive Erlebnisse zu schaffen, indem physisch realistische Bilder, Sound, Berührungsinteraktionen und simulierte Umgebungen ermöglicht werden. VR erfordert fortschrittliche Hochleistungs-GPUs als Engine, um ein vollständiges Eintauchen zu simulieren.

Unsere Produkte für den Gaming-Markt umfassen GeForce RTX- und GeForce GTX-GPUs für PC-Gaming, SHIELD-Geräte für Gaming und Streaming, GeForce NOW für Cloud-basiertes Gaming sowie Plattformen und Entwicklungsdienste für spezialisierte Konsolen-Gaming-Geräte.

 

Professionelle Visualisierung

Wir bedienen den Markt für professionelle Visualisierung, indem wir eng mit unabhängigen Softwareanbietern zusammenarbeiten, um deren Angebote für NVIDIA-GPUs zu optimieren. Unsere GPU-Computing-Lösungen steigern die Produktivität und führen neue Funktionen für kritische Teile des Workflows für so wichtige Branchen wie Automobil, Medien und Unterhaltung, Architekturtechnik, Öl und Gas sowie medizinische Bildgebung ein.

Designer, die die Produkte bauen, die wir täglich verwenden, brauchen die Bilder, die sie digital betrachten, um die Realität widerzuspiegeln. Dies erfordert die Simulation des physikalischen Verhaltens von Licht und Materialien oder das physikalisch basierte Rendering, ein aufkommender Trend im professionellen Design.

Unsere DesignWorks-Software liefert dies an Designer und ermöglicht es einem Architekten, der ein Gebäude mit einem computergestützten Designpaket entwirft, in Echtzeit mit dem Modell zu interagieren, es detaillierter anzuzeigen und fotorealistische Renderings für den Kunden zu erstellen.

Es ermöglicht einem Automobildesigner auch, ein hochrealistisches 3D-Bild eines Autos zu erstellen, das aus allen Blickwinkeln betrachtet werden kann, wodurch die Abhängigkeit von kostspieligen, zeitaufwendigen Tonmodellen in Originalgröße reduziert wird. Im Geschäftsjahr 2019 haben wir die NVIDIA RTX-Plattform eingeführt, die es ermöglicht, fotorealistische Objekte und Umgebungen in Filmqualität mit physikalisch genauen Schatten, Reflexionen und Lichtbrechungen mithilfe von Raytracing in Echtzeit zu rendern.

Bis zum Geschäftsjahr 2020 ermöglichten viele führende 3D-Design- und Inhaltserstellungsanwendungen, die von unseren Ökosystempartnern entwickelt wurden, die Unterstützung für RTX, sodass Profis ihre Arbeitsabläufe mit NVIDIA RTX-GPUs beschleunigen und transformieren können.

So wie VR im Gaming immer wichtiger wird, wird es auch in eine wachsende Zahl von Unternehmensanwendungen integriert, darunter in der Medizin, Architektur, Produktdesign und im Einzelhandel. Virtuelle Autoausstellungsräume, chirurgische Schulungen, architektonische Rundgänge und das Erwecken historischer Szenen setzen diese Technologie ein, die von unseren GPUs angetrieben wird.

Visual Computing ist in vielen Umgebungen von entscheidender Bedeutung für die Produktivität, darunter Design und Fertigung sowie die Erstellung digitaler Inhalte. Design und Fertigung umfassen computergestütztes Design, architektonisches Design, Herstellung von Konsumgütern, medizinische Instrumente und Luft- und Raumfahrt.

Die Erstellung digitaler Inhalte umfasst professionelle Videobearbeitung und Postproduktion, Spezialeffekte für Filme und Grafiken für das Fernsehen. Unsere Marke für diesen Markt ist Quadro für Workstations. Quadro-GPUs steigern die Produktivität von Designern, indem sie die Leistung verbessern und Funktionen wie fotorealistisches Rendering, hohe Farbtreue und erweiterte skalierbare Anzeigefunktionen hinzufügen.

 

Rechenzentrum

Die beschleunigte Computing-Plattform von NVIDIA richtet sich an KI- und HPC-Anwendungen. Die Plattform besteht aus unseren energieeffizienten GPUs, unserer Programmiersprache CUDA, spezifischen Bibliotheken wie cuDNN und TensorRT und Innovationen wie NVLink- und NVSwitch-Verbindungen, die eine Anwendungsskalierbarkeit über mehrere GPUs hinweg ermöglichen.

Im Bereich KI beschleunigt die NVIDIA-Plattform sowohl Deep-Learning- als auch Machine-Learning-Workloads. Deep Learning ist ein Ansatz der Informatik, bei dem neuronale Netze darauf trainiert werden, Muster aus riesigen Datenmengen in Form von Bildern, Tönen und Texten zu erkennen – teilweise besser als Menschen. Machine Learning ist ein verwandter Ansatz, der sowohl Algorithmen als auch Daten nutzt, um zu lernen, wie man Bestimmungen oder Vorhersagen trifft, die häufig in der Datenwissenschaft verwendet werden.

HPC, auch als Scientific Computing bezeichnet, verwendet numerische Rechenansätze, um große und komplexe Probleme zu lösen. Sowohl für KI- als auch für HPC-Anwendungen erhöht die beschleunigte Computing-Plattform von NVIDIA die Leistung und Energieeffizienz von Hochleistungscomputern und Rechenzentren erheblich, da GPUs sich bei parallelen Workloads auszeichnen.

Wir arbeiten mit Tausenden von Unternehmen zusammen, die in einer Vielzahl von Branchen an KI arbeiten, von der Automatisierung von Aufgaben wie dem Lesen medizinischer Bilder über die Betrugserkennung bei Finanzdienstleistungen bis hin zur Optimierung der Ölexploration und -bohrung.

Zu diesen Organisationen gehören die weltweit führenden Cloud-Dienstleistungsunternehmen wie Amazon, Baidu und Facebook, die KI in Anwendungen einfließen lassen, die eine hochpräzise Spracherkennung und Echtzeitübersetzung ermöglichen; Unternehmen, die sich zunehmend der KI zuwenden, um Produkte und Dienstleistungen zu verbessern; und Start-ups, die KI auf transformative Weise in mehreren Branchen implementieren möchten.

Wir haben uns mit Branchenführern wie IBM, Microsoft, Oracle, SAP und VMware zusammengetan, um KI für Unternehmensanwender bereitzustellen. Wir haben unter anderem auch Partnerschaften im Gesundheitswesen und in der Fertigung, um die Einführung von KI zu beschleunigen. Um Deep Learning und maschinelles Lernen zu ermöglichen, bieten wir eine Familie von GPUs, die das Training und die Inferenz von neuronalen Netzwerken beschleunigen.

Sie sind in Industriestandard-Servern von allen großen Computerherstellern weltweit erhältlich, einschließlich Cisco, Dell, HP, Inspur und Lenovo; von jedem großen Cloud-Dienstleister wie Alicloud, Amazon Web Services, Baidu Cloud, Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure und Oracle Cloud;

sowie in unserem DGX AI Supercomputer, einem speziell entwickelten System für Deep Learning und GPU-beschleunigte Anwendungen.DGX bietet eine Leistung, die Hunderten herkömmlicher Server entspricht, ist vollständig in Hardware, Software, Entwicklungstools integriert, unterstützt KI-Frameworks und führt beliebte beschleunigte Anwendungen aus.

Wir bieten auch die NVIDIA GPU Cloud oder NGC an, einen umfassenden Katalog benutzerfreundlicher, optimierter Software-Stacks für eine Reihe von Domänen, darunter wissenschaftliches Computing, Deep Learning und Machine Learning.

Mit NGC können KI-Entwickler, Forscher und Datenwissenschaftler mit der Entwicklung von KI- und HPC-Anwendungen beginnen und diese auf DGX-Systemen, NGC-fähigen Workstations oder Servern unserer Systempartner oder bei NVIDIAs Cloud-Partnern wie Amazon, Google Cloud bereitstellen , Microsoft Azure oder Oracle Cloud.

GPUs erhöhen auch die Geschwindigkeit von Anwendungen, die in Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, der biowissenschaftlichen Forschung, der mechanischen und Flüssigkeitssimulation sowie der Energieforschung verwendet werden. GPUs haben die wissenschaftliche Entdeckung erheblich beeinflusst, darunter die Verbesserung der Herzchirurgie, die Kartierung menschlicher Genomfalten, seismische Modellierung und Wettersimulationen.

Beschleunigtes Rechnen wird als der Weg nach vorne für die Computerarbeit inmitten der Verlangsamung des Mooreschen Gesetzes erkannt. Der Anteil der Supercomputer, die Beschleuniger verwenden, ist in den letzten fünf Jahren stark gestiegen und macht nun einen erheblichen Anteil sowohl der Gesamtsysteme auf der TOP500-Liste aus, die die 500 leistungsstärksten kommerziell verfügbaren Computersysteme auflistet, als auch der gesamten Gleitkommaoperationen der Liste. pro Sekunde.

Tesla-GPU-Beschleuniger versorgen viele der schnellsten Supercomputer der Welt, darunter den Summit des US-Energieministeriums und die Sierra-Supercomputer in Oak Ridge und die Lawrence Livermore National Laboratories, Europas schnellsten Supercomputer – Piz Daint – in der Schweiz, Japans schnellster Supercomputer ABCI; und der schnellste industrielle Supercomputer der Welt des italienischen Energieunternehmens Eni.

Darüber hinaus bedienen wir den Rechenzentrumsmarkt mit GRID für virtualisierte Grafiken und Virtual Compute Server für virtualisierte KI und Data Science. GRID ermöglicht es, grafikintensive Anwendungen remote auf einem Server im Rechenzentrum auszuführen. Zu den Anwendungen gehören die Beschleunigung virtueller Desktop-Infrastrukturen und die Bereitstellung grafikintensiver Anwendungen aus der Cloud für Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Bildungseinrichtungen unter anderem.

Virtual Compute Server (vComputeServer) ermöglicht es Rechenzentren, die Servervirtualisierung mit GPUs zu beschleunigen, sodass die rechenintensivsten Workloads wie künstliche Intelligenz, Deep Learning und Data Science in einer virtuellen Maschine ausgeführt werden können.

 

Automobil

Der Automotive-Markt von NVIDIA umfasst Cockpit-Infotainment-Lösungen, AV-Plattformen und zugehörige Entwicklungsvereinbarungen. Unter Nutzung unserer Technologieführerschaft im Bereich KI und aufbauend auf unseren langjährigen Automobilbeziehungen liefern wir unter der Marke DRIVE eine Komplettlösung für den AV-Markt.

NVIDIA hat mehrere Anwendungen von KI im Auto demonstriert. Die KI kann das Auto selbst als Pilot steuern, entweder im teil- oder vollautonomen Modus. KI kann auch ein Co-Pilot sein und den menschlichen Fahrer dabei unterstützen, ein sichereres Fahrerlebnis zu schaffen.

NVIDIA arbeitet mit mehreren hundert Partnern im Automobil-Ökosystem zusammen, darunter Automobilhersteller, Lkw-Hersteller, Tier-1-Zulieferer, Sensorhersteller, Automobilforschungsinstitute, HD-Mapping-Unternehmen und Start-ups, um KI-Systeme für selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln und bereitzustellen.

Unsere vereinheitlichte KI-Computing-Architektur beginnt mit dem Training tiefer neuronaler Netze mit unseren GPUs und der anschließenden Ausführung im Fahrzeug auf der NVIDIA DRIVE-Computing-Plattform. Die Plattform besteht aus leistungsstarker, energieeffizienter Hardware – DRIVE AGX und offener, modularer Software – einschließlich DRIVE AV für autonomes Fahren und DRIVE IX für die KI-Unterstützung im Fahrzeug.

Darüber hinaus bieten wir eine skalierbare Simulationslösung, NVIDIA DRIVE Constellation, zum Testen und Validieren einer selbstfahrenden Plattform vor der kommerziellen Bereitstellung. Dieser durchgängige, softwaredefinierte Ansatz ermöglicht es Autos, Over-the-Air-Updates zu erhalten, um während der gesamten Lebensdauer eines Fahrzeugs neue Funktionen und Fähigkeiten hinzuzufügen.

NVIDIA DRIVE kann in Echtzeit erkennen und verstehen, was um das Fahrzeug herum passiert, sich selbst auf einer HD-Karte genau lokalisieren und einen sicheren Weg nach vorne planen. Diese fortschrittliche Plattform für selbstfahrende Autos kombiniert Deep Learning, Sensorfusion und Surround Vision, um das Fahrerlebnis zu verändern.

Unsere DRIVE-Plattform lässt sich von einem handtellergroßen, energieeffizienten Modul für automatisiertes Autobahnfahren bis hin zu einer Konfiguration mit mehreren Systemen skalieren, die darauf abzielt, fahrerlose Autos zu ermöglichen. Unser Xavier SoC, das 2018 ausgeliefert wurde, ermöglicht es Fahrzeugen, tiefe neuronale Netze zu verwenden, um Daten von mehreren Kameras und Sensoren zu verarbeiten.

Es treibt den DRIVE AutoPilot an, NVIDIAs Lösung für automatisiertes Fahren der Stufe 2+, und kombiniert die autonome Fahrlösung DRIVE AV mit der Cockpit-Software DRIVE IX, einschließlich eines Visualisierungssystems, mit dem der Fahrer sehen kann, was das Auto sieht und plant. Im Geschäftsjahr 2020 haben wir unseren SoC der nächsten Generation, Orin, angekündigt, der 2022 auf die Massenproduktion abzielt.

Business Strategie

Zu den wichtigsten Strategien von NVIDIA, die unseren gesamten Geschäftsansatz prägen, gehören: Weiterentwicklung der  GPU-Computing-Plattform. Die enormen Parallelverarbeitungsfunktionen von NVIDIA-GPUs können komplexe Probleme in deutlich kürzerer Zeit und mit geringerem Stromverbrauch als alternative Rechenansätze lösen.

Tatsächlich können GPUs helfen, Probleme zu lösen, die zuvor als unlösbar galten. Wir arbeiten daran, kontinuierliche GPU-Leistungssprünge zu erzielen, die das Mooresche Gesetz übertreffen, indem wir Innovationen in den Bereichen Architektur, Chipdesign, System und Software nutzen. Unsere Strategie besteht darin, Märkte anzusprechen, in denen GPUs Leistungsvorteile in der Größenordnung von Leistungsvorteilen im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen bieten.

Unsere bisherigen Marktplattformen umfassen Gaming, professionelle Visualisierung, Data Center und Automotive. Obwohl die Anforderungen dieser Endmärkte vielfältig sind, adressieren wir sie mit einer einheitlichen zugrunde liegenden Architektur, die unsere GPUs und CUDA als grundlegende Bausteine ​​nutzt. Die programmierbare Natur unserer Architektur ermöglicht es uns, Hebelwirkungen in Forschung und Entwicklung zu tätigen:

Wir können mehrere Endmärkte im Wert von mehreren Milliarden Dollar mit derselben zugrunde liegenden Technologie unterstützen, indem wir eine Vielzahl von Software-Stacks verwenden, die entweder intern oder von Drittanbietern und Partnern entwickelt wurden. Wir nutzen diesen Plattformansatz in jedem unserer Zielmärkte.

Ausbau unserer Technologie- und Plattformführerschaft im Bereich KI. Wir bieten eine komplette End-to-End-GPU-Computing-Plattform für Deep Learning und Machine Learning, die sowohl Training als auch Inferencing anspricht. Dazu gehören GPUs, unsere Programmiersprache CUDA, Algorithmen, Bibliotheken und Systemsoftware. GPUs sind einzigartig für KI geeignet, und wir werden unsere GPU-Architektur weiterhin um KI-spezifische Funktionen erweitern, um unsere Führungsposition weiter auszubauen.

Unsere Führungsrolle in der KI-Technologie wird durch unser großes und expandierendes Ökosystem in einem positiven Zyklus verstärkt. Unsere GPU-Plattformen sind bei praktisch jedem großen Serverhersteller und Cloud-Dienstleister sowie auf unserem eigenen KI-Supercomputer erhältlich. Weltweit verwenden über 1,6 Millionen Entwickler CUDA und unsere anderen Softwaretools, um unsere Technologie in unseren Zielmärkten einzusetzen.

Wir evangelisieren KI durch Partnerschaften mit Hunderten von Universitäten und mehr als 3.600 Startups durch unser Inception-Programm. Darüber hinaus bietet unser Deep Learning Institute Anleitungen zu den neuesten Techniken zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von neuronalen Netzwerken in Anwendungen mit unserer beschleunigten Computerplattform.

Ausbau unserer Technologie- und Plattformführerschaft im Visual Computing. Wir glauben, dass Visual Computing von grundlegender Bedeutung für die kontinuierliche Expansion und Weiterentwicklung des Computing ist. Wir setzen unsere Forschungs- und Entwicklungsressourcen ein, um unsere Führungsposition im Bereich Visual Computing auszubauen, sodass wir das Benutzererlebnis für Verbraucherunterhaltung und professionelle Visualisierungsanwendungen verbessern können.

Unsere Technologien tragen entscheidend dazu bei, das Gaming voranzutreiben, da Entwickler unsere Bibliotheken und Algorithmen nutzen, um kinoähnliche und VR-Erlebnisse zu schaffen. Unsere enge Zusammenarbeit mit Spieleentwicklern ermöglicht es uns, ein optimiertes Spielerlebnis auf unserer GeForce-Plattform zu bieten.

Unsere GeForce Experience-Gaming-Anwendung verbessert das Erlebnis jedes Spielers weiter, indem sie die Einstellungen ihres PCs optimiert und das Aufzeichnen und Teilen von Gameplay ermöglicht. Über unsere Cloud-Plattformen wie GRID für Unternehmen und GeForce NOW für Spiele ermöglichen wir auch den Zugriff auf interaktive Grafikanwendungen – wie Spiele, Film- und Fotobearbeitungs- und Designsoftware – von fast jedem Gerät und fast überall.

Weiterentwicklung der führenden Plattform für autonome Fahrzeuge. Wir glauben, dass das Aufkommen von AV die Transportbranche bald revolutionieren wird. Aus unserer Sicht ist KI der Schlüsseltechnologie-Enabler für diese Chance, da die für das autonome Fahren erforderlichen Algorithmen – wie Wahrnehmung, Lokalisierung und Planung – für herkömmliche handcodierte Ansätze zu komplex sind und stattdessen auf mehreren trainierten neuronalen Netzen laufen werden .

Daher haben wir unter der Marke DRIVE eine voll funktionsfähige KI-basierte Hardware- und Softwarelösung für den AV-Markt bereitgestellt, die wir durch unsere Partnerschaften mit Automobil-Originalherstellern oder OEMs, Tier-1-Zulieferern und Start-ups auf den Markt bringen. UPS.

Unsere AV-Lösung umfasst auch die GPU-basierte Hardware, die erforderlich ist, um die neuronalen Netze vor ihrer Bereitstellung im Fahrzeug zu trainieren und ihren Betrieb vor Over-the-Air-Software-Updates neu zu simulieren. Wir glauben, dass unser umfassender Ansatz von oben nach unten und von Ende zu Ende es der Transportbranche ermöglichen wird, die komplexen Probleme zu lösen, die sich aus der Umstellung auf autonomes Fahren ergeben.

Nutzung unseres geistigen Eigentums. Wir glauben, dass unser geistiges Eigentum ein wertvolles Gut ist, auf das unsere Kunden und Partner über Lizenzen und Entwicklungsvereinbarungen zugreifen können, wenn sie solche Fähigkeiten direkt in ihre eigenen Produkte einbauen oder uns dies durch eine kundenspezifische Entwicklung vornehmen lassen möchten. Solche Lizenz- und Entwicklungsvereinbarungen können die Reichweite unserer Technologie weiter erhöhen.

Wettbewerb und Risikofaktoren

Der Markt für unsere Produkte ist hart umkämpft und von einem schnellen technologischen Wandel und sich weiterentwickelnden Industriestandards geprägt. Wir glauben, dass die wichtigsten Wettbewerbsfaktoren in diesem Markt Leistung, Breite des Produktangebots, Zugang zu Kunden und Partnern und Vertriebskanälen, Software-Support, Konformität mit Industriestandard-APIs, Fertigungskapazitäten, Prozessorpreise und Gesamtsystemkosten sind.

Wir glauben, dass unsere Fähigkeit, wettbewerbsfähig zu bleiben, davon abhängt, wie gut wir die von Kunden und Partnern geforderten Eigenschaften und Funktionen vorhersehen können und ob wir in der Lage sind, konstante Mengen unserer Produkte in akzeptabler Qualität und zu wettbewerbsfähigen Preisen zu liefern.

Wir erwarten, dass der Wettbewerb sowohl von bestehenden Wettbewerbern als auch von neuen Marktteilnehmern mit Produkten zunimmt, die möglicherweise günstiger sind als unsere, oder eine bessere Leistung oder zusätzliche Funktionen bieten, die von unseren Produkten nicht bereitgestellt werden.

Darüber hinaus ist es möglich, dass neue Wettbewerber oder Allianzen zwischen Wettbewerbern entstehen und erhebliche Marktanteile gewinnen. Eine bedeutende Quelle des Wettbewerbs kommt von Unternehmen, die GPUs, eingebettete SOCs und andere beschleunigte und KI-Computing-Prozessorprodukte bereitstellen oder bereitstellen möchten.

Einige unserer Wettbewerber verfügen möglicherweise über größere Marketing-, Finanz-, Vertriebs- und Produktionsressourcen als wir und sind möglicherweise besser in der Lage, sich an Kunden- oder technologische Veränderungen anzupassen. Zu unseren aktuellen Wettbewerbern zählen:

• Lieferanten und Lizenzgeber, die diskrete und integrierte GPUs und andere beschleunigte Computerlösungen entwickeln, einschließlich Chipsätze mit 3D-Grafik oder HPC, wie Advanced Micro Devices oder AMD, Intel Corporation oder Intel und Xilinx, Inc.;
• große Internetdienstleistungsunternehmen mit internen Teams, die Chips entwickeln, die HPC- oder Accelerated Computing-Funktionalität als Teil ihrer internen Lösungen oder Plattformen enthalten, wie Alphabet Inc.; und
• Lieferanten von SoC-Produkten, die in Autos, autonome Maschinen und Spielgeräte integriert sind, wie Ambarella, Inc., AMD, Broadcom Inc., Intel, Qualcomm Incorporated, Renesas Electronics Corporation, Samsung und Xilinx, Inc. oder Unternehmen mit interne Teams, die SoC-Produkte für den internen Gebrauch entwickeln, wie z. B. Tesla Motors.

 

RISIKOFAKTOREN

Wenn wir die sich entwickelnden Anforderungen unserer Märkte nicht erfüllen oder neue Produkte, Dienstleistungen oder Technologien identifizieren, können unsere Einnahmen und Finanzergebnisse nachteilig beeinflusst werden.

Der Wettbewerb in unseren aktuellen und Zielmärkten könnte uns daran hindern, unseren Umsatz zu steigern.

Verletzungen der Systemsicherheit und des Datenschutzes sowie Cyberangriffe könnten unseren Betrieb stören, unsere erwarteten Einnahmen reduzieren und unsere Ausgaben erhöhen, was sich nachteilig auf unseren Aktienkurs und unseren Ruf auswirken könnte.
Wir sind bei der Herstellung, Montage, Prüfung und/oder Verpackung unserer Produkte auf Dritte und deren Technologie angewiesen, was unsere Kontrolle über Produktmenge und -qualität, Produktionsausbeute, Entwicklung, Verbesserung und Produktlieferzeitplan einschränkt und unserem Geschäft schaden könnte.

Weitere im Geschäftsbericht…

 

 

Mitarbeiter

Zum 26. Januar 2020 beschäftigten wir 13.775 Mitarbeiter, davon 9.823 in der Forschung und Entwicklung und 3.952 in den Bereichen Vertrieb, Marketing, Betrieb und Verwaltung

Management & Executive Board

 

CEO Jensen Huang

NVIDIA
https://nvidianews.nvidia.com/bios/jensen-huang

Wikipedia
https://de.wikipedia.org/wiki/Jen-Hsun_Huang

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Fazit

Investmentsicherheit-Score 8 von 9 Punkten

 

Politische Einflüsse sind nicht zu erwarten!
Voraussichtlich werden pandemische Einflüsse keine nennenswerte Einfluss mehr haben!
NVIDIA hat aufgrund der Marktposition und erfolgreichen Technologie einen hohen Burggraben. NVIDIA steht für Qualität!
Die Plattform, Dienstleistungen und Technologie sind zukunftsorientiert, beliebt und qualitativ hochwertig.
Das Geschäftsmodell ist leicht verständlich.
Die Finanzstabilität ist derzeit übermäßig gegeben und erfüllt alle Anforderungen von MEIN AKTIENMARKT
Die Working Capital – Kennzahlen sind überragend. Das Unternehmen ist liquide.
Aufgrund der letzten überproportionalen Preissteigerung ist das Kursrisiko etwas erhöht. Bei den vorgelegten aktuellen Quartalszahlen ist der Anstieg auch fundamental logisch und auch rational.
Aufgrund der Kurssteigerung zeigt die technische Chartanalyse eine überkaufte Aktie.

Meinung

 

Fundamental betrachtet erfüllt NVIDIA alle Investment-Kriterien von MEIN AKTIENMARKT. Die NVIDIA Aktie ist ein Basisinvestment zu einem vertretbaren Aktienpreis.

Die Produkte von NVIDIA sind enorm wichtig für die größten Absatzmärkte: Gaming, autonomes Fahren, Rechenzentren, Designern, Forschung und, und, und…. Die Produkte werden weltweit benötigt und händeringend gekauft.

 

Anlagestrategie

Fundamentale Betrachtung: ‘Buy’
Technische Chartanalyse: ‘Buy the (small) Dip’

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Aktueller Quartalsbericht 10Q

Aktueller Geschäftsbericht 10K

Weitere Informationen – Investor Relation NVIDIA.

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