Nvidia Aktienanalyse, Juli 2023

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Alle Informationen sind, aus erster Hand, aus dem aktuellsten Geschäftsbericht dieser Aktiengesellschaft entnommen. Die Unternehmensbeschreibung wurden teilweise automatisch übersetzt.

Inhalt

NVIDIA | Fundamentale AktienanalyseLendingtree | Fundamentale Aktienanalyse

Wallpaper von MEIN AKTIENMARKT

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Informationen aus dem Geschäftsbericht

Unternehmen

NVIDIA leistete Pionierarbeit im beschleunigten Computing, um die Lösung der anspruchsvollsten Rechenprobleme zu unterstützen. Seit unserem ursprünglichen Fokus auf PC-Grafik haben wir uns auf mehrere andere große und wichtige rechenintensive Bereiche ausgeweitet. Angetrieben durch die anhaltende Nachfrage nach außergewöhnlicher 3D-Grafik und die Größe des Gaming-Marktes hat NVIDIA seine GPU-Architektur genutzt, um Plattformen für wissenschaftliches Rechnen, künstliche Intelligenz oder KI, Datenwissenschaft, autonome Fahrzeuge oder AV, Robotik, Metaverse und 3D zu schaffen Internetanwendungen.

Ursprünglich diente die GPU dazu, die menschliche Vorstellungskraft zu simulieren und so 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 Verarbeitungsfähigkeiten, die von Tausenden von Rechenkernen unterstützt werden, sind für die Ausführung von Deep-Learning-Algorithmen unerlässlich. Diese Form der KI, bei der sich Software durch Lernen aus großen Datenmengen selbst schreibt, kann als Gehirn von Computern, Robotern und selbstfahrenden Autos dienen, die die Welt wahrnehmen und verstehen können. GPU-gestütztes Deep Learning wird von Tausenden von Unternehmen eingesetzt, um Dienste und Produkte bereitzustellen, die mit herkömmlicher Codierung immens schwierig gewesen wären. 

Zu den neuesten Anwendungen des GPU-gestützten Deep Learning gehören Empfehlungssysteme, bei denen es sich um KI-Algorithmen handelt, die darauf trainiert sind, die Präferenzen, früheren Entscheidungen und Eigenschaften von Menschen und Produkten zu verstehen, indem sie Daten über ihre Interaktionen verwenden, große Sprachmodelle, die erkennen können, Zusammenfassen, Übersetzen, Vorhersagen und Generieren von Texten und anderen Inhalten auf der Grundlage von Erkenntnissen aus riesigen Datensätzen sowie generativer KI, die Algorithmen verwendet, die auf der Grundlage der von ihnen gewonnenen Daten neue Inhalte erstellen, einschließlich Audio, Code, Bilder, Text, Simulationen und Videos darauf trainiert wurden. NVIDIA verfolgt eine Plattformstrategie, die Hardware, Systeme, Software, Algorithmen, Bibliotheken und Dienste zusammenführt, um einen einzigartigen Mehrwert für die von uns bedienten Märkte zu schaffen.

Obwohl die Rechenanforderungen dieser Endmärkte vielfältig sind, begegnen wir ihnen mit einer einheitlichen zugrunde liegenden Architektur, die unsere GPUs und Software-Stacks nutzt. Der programmierbare Charakter unserer Architektur ermöglicht es uns, mehrere Endmärkte mit einem Umsatz von mehreren Milliarden Dollar mit derselben zugrunde liegenden Technologie zu unterstützen, indem wir eine Vielzahl von Software-Stacks verwenden, die entweder intern oder von Drittentwicklern 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 steht bei uns im Mittelpunkt. Seit unserer Gründung haben wir über 37 Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung investiert und dabei Erfindungen hervorgebracht, die für die moderne Datenverarbeitung von wesentlicher Bedeutung sind.

 Unsere Erfindung der GPU im Jahr 1999 definierte die moderne Computergrafik und etablierte NVIDIA als Marktführer im Bereich Computergrafik. Mit der Einführung des CUDA-Programmiermodells im Jahr 2006 haben wir die Parallelverarbeitungsfähigkeiten unserer GPU für die allgemeine Datenverarbeitung geöffnet. Dieser Ansatz beschleunigt die anspruchsvollsten High-Performance-Computing- oder HPC-Anwendungen in Bereichen wie Luft- und Raumfahrt, biowissenschaftliche Forschung, mechanische und Fluidsimulationen sowie Energieforschung erheblich. 

Heute beschleunigen unsere GPUs und Netzwerke viele der schnellsten Supercomputer auf der ganzen Welt. Darüber hinaus eignet sich die massiv parallele Rechenarchitektur unserer GPUs und der zugehörigen Software gut für Deep Learning und maschinelles Lernen und treibt das Zeitalter der KI voran. Während traditionelle CPU-basierte Ansätze keine Fortschritte mehr in dem vom Mooreschen Gesetz beschriebenen Tempo liefern, liefert NVIDIA Accelerated Computing Leistungsverbesserungen in einem Tempo, das dem Mooreschen Gesetz voraus ist, und gibt der Branche einen Weg nach vorne. 

Gamer entscheiden sich für NVIDIA-GPUs, um immersive, immer filmischer werdende virtuelle Welten zu genießen. GPUs tragen auch dazu bei, den am schnellsten wachsenden Zuschauersport der Welt, den eSport, zu unterstützen, der Hunderte Millionen Zuschauer anzieht, um erstklassige Live-Videospiele anzusehen. Der Markt für Gaming-GPUs bedient nicht nur die wachsende Zahl von Spielern, sondern wächst auch aufgrund der wachsenden Zahl von Live-Streamern, Rundfunkveranstaltern, Künstlern und Kreativen. 

Forscher und Entwickler nutzen unsere GPUs, um eine Vielzahl wichtiger Anwendungen zu beschleunigen, von der Simulation der Molekulardynamik bis hin zur Klimavorhersage. Mit Unterstützung für mehr als 2.800 Anwendungen – darunter 23 der 25 besten HPC-Anwendungen – ermöglichen NVIDIA-GPUs einige der vielversprechendsten Forschungsbereiche, von der Klimavorhersage bis zur Materialwissenschaft und von der Windkanalsimulation bis zur Genomik. Einschließlich GPUs und Netzwerke betreibt NVIDIA über 70 % der Supercomputer auf der globalen TOP500-Liste, darunter 23 der 30 besten Systeme auf der Green500-Liste. 

Die weltweit führenden Cloud-Service-Provider (CSPs) und Internetunternehmen für Endverbraucher nutzen unsere GPUs und umfassendere Accelerated-Computing-Plattformen im Rechenzentrumsmaßstab, um die Dienste zu ermöglichen, zu beschleunigen oder zu bereichern, die sie Milliarden von Endbenutzern bereitstellen, einschließlich Suche, Empfehlungen, soziale Netzwerke und Online Einkaufen, Live-Video, Übersetzung, KI-Assistenten, Navigation und Cloud Computing. 

Eine schnell wachsende Zahl von Unternehmen und Start-ups aus den unterschiedlichsten Branchen nutzen unsere GPUs und Software, um die von ihnen entwickelten Produkte und Dienstleistungen zu automatisieren. Die Transportbranche greift auf unsere Plattformen für autonomes Fahren zurück; die Gesundheitsbranche nutzt sie für eine verbesserte medizinische Bildgebung und eine Beschleunigung der Arzneimittelforschung; und die Finanzdienstleistungsbranche nutzt sie zur Betrugserkennung.

Professionelle Designer nutzen unsere GPUs und Software, um visuelle Effekte in Filmen zu erstellen und Gebäude und Produkte zu entwerfen, die von Mobiltelefonen bis hin zu Verkehrsflugzeugen reichen. NVIDIA hat seinen Hauptsitz in Santa Clara, Kalifornien, wurde im April 1993 in Kalifornien gegründet und im April 1998 in Delaware neu gegründet.

Wir berichten über unsere Geschäftsergebnisse in zwei Segmenten. Das Segment Compute & Networking umfasst unsere beschleunigte Computing-Plattform Data Center; Vernetzung; Automotive AI Cockpit, autonome Fahrentwicklungsvereinbarungen und autonome Fahrzeuglösungen; Computerplattformen für Elektrofahrzeuge; Jetson für Robotik und andere eingebettete Plattformen; NVIDIA AI Enterprise und andere Software; und Kryptowährungs-Mining-Prozessoren oder CMP. Das Grafiksegment umfasst GeForce-GPUs für Spiele und PCs, den Game-Streaming-Dienst GeForce NOW und die zugehörige Infrastruktur sowie Lösungen für Gaming-Plattformen; Quadro/NVIDIA RTX-GPUs für Enterprise-Workstation-Grafiken; virtuelle GPU oder vGPU, Software für cloudbasiertes visuelles und virtuelles Computing; Automobilplattformen für Infotainmentsysteme; und Omniverse Enterprise-Software zum Erstellen und Betreiben von Metaverse- und 3D-Internetanwendungen.

 Märkte

Wir sind auf Märkte spezialisiert, in denen unsere Computerplattformen eine enorme Beschleunigung von Anwendungen ermöglichen können. Diese Plattformen umfassen Prozessoren, Verbindungen, Software, Algorithmen, Systeme und Dienste, um einen einzigartigen Mehrwert zu bieten. Unsere Plattformen richten sich an vier große Märkte, in denen unser Fachwissen von entscheidender Bedeutung ist: Rechenzentren, Gaming, professionelle Visualisierung und Automotive.

Rechenzentrum

Die NVIDIA-Rechenplattform konzentriert sich auf die Beschleunigung der rechenintensivsten Arbeitslasten wie KI, Datenanalyse, Grafik und wissenschaftliches Rechnen in Hyperscale-, Cloud-, Unternehmens-, öffentlichen Sektor- und Edge-Rechenzentren. Die Plattform besteht aus unseren energieeffizienten GPUs, Datenverarbeitungseinheiten oder DPUs, Verbindungen und Systemen, unserem CUDA-Programmiermodell und einer wachsenden Anzahl von Softwarebibliotheken, Softwareentwicklungskits oder SDKs, Anwendungsframeworks und Diensten, die entweder als verfügbar sind Teil der Plattform oder separat verpackt und verkauft. 

Sowohl bei KI- als auch bei HPC-Anwendungen steigert die beschleunigte Computing-Plattform von NVIDIA die Leistung und Energieeffizienz von Computern und Rechenzentren im Vergleich zu herkömmlichen reinen CPU-Ansätzen erheblich. Im Bereich KI beschleunigt die Plattform von NVIDIA 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 – in manchen Fällen besser als Menschen – und wiederum Vorhersagen für Anwendungsfälle in der Produktion zu liefern. Maschinelles Lernen ist ein verwandter Ansatz, der Algorithmen und Daten nutzt, um zu lernen, wie man Entscheidungen oder Vorhersagen trifft. HPC, zu dem auch wissenschaftliches Rechnen gehört, nutzt numerische Rechenansätze zur Lösung großer und komplexer Probleme. 

Wir arbeiten mit Tausenden von Organisationen zusammen, die in einer Vielzahl von Branchen an KI arbeiten, von der Automatisierung von Aufgaben wie Produkt- und Serviceempfehlungen für Verbraucher über Chatbots zur Automatisierung oder Unterstützung von Live-Kundeninteraktionen bis hin zur Betrugserkennung bei Finanzdienstleistungen und Optimierung Ölexploration und Bohrungen. Zu diesen Organisationen gehören die weltweit führenden Internet- und Cloud-Services-Unternehmen für Endverbraucher sowie Unternehmen und Start-ups, die KI auf transformative Weise in verschiedenen Branchen implementieren möchten. 

Wir arbeiten mit Branchenführern zusammen, um sie bei der Transformation ihrer Anwendungen oder ihrer Computerplattformen zu unterstützen. Wir haben unter anderem auch Partnerschaften in den Bereichen Transport, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Fertigung, um die Einführung von KI zu beschleunigen. Die Grundlage der beschleunigten Computing-Plattform von NVIDIA bilden unsere GPUs, die sich durch parallele Arbeitslasten wie das Training und die Inferenz von neuronalen Netzen auszeichnen. 

Sie sind auf branchenüblichen Servern aller großen Computerhersteller und CSPs sowie in unserem DGX AI-Supercomputer verfügbar, einem speziell entwickelten System für Deep Learning und GPU-beschleunigte Anwendungen. Um die Kundenakzeptanz zu erleichtern, haben wir rund um unsere GPUs auch andere gebrauchsfertige Systemreferenzdesigns entwickelt, darunter HGX für Hyperscale- und Supercomputing-Rechenzentren, EGX für Unternehmens- und Edge-Computing, IGX für hochpräzise Edge-KI und AGX für autonome Systeme Maschinen.

Im Geschäftsjahr 2023 führten wir die Hopper-Architektur von Rechenzentrums-GPUs ein und begannen mit der Auslieferung der ersten Hopper-basierten GPU – dem Flaggschiff H100. Hopper enthält eine Transformer Engine, die das Training von KI-Transformatormodellen im Vergleich zur vorherigen Generation um eine Größenordnung beschleunigen soll. H100 ist ideal für die Beschleunigung von Anwendungen wie großen Sprachmodellen, Deep-Empfehlungssystemen, Genomik und komplexen digitalen Zwillingen. 

NVIDIA wird Unternehmenskunden NVIDIA AI Cloud-Dienste direkt und über unser Partnernetzwerk anbieten. Beispiele für diese Dienste sind NVIDIA DGX Cloud, eine cloudbasierte Infrastruktur und Software zum Training von KI-Modellen sowie anpassbare vorab trainierte KI-Modelle. NVIDIA hat mit führenden Cloud-Dienstanbietern zusammengearbeitet, um diese Dienste in ihren Rechenzentren zu hosten. Zu unseren Netzwerklösungen gehören InfiniBand- und Ethernet-Netzwerkadapter und -Switches, zugehörige Software und Kabel. Dies hat es uns ermöglicht, End-to-End-Computing-Plattformen im Rechenzentrumsmaßstab zu entwickeln, die Tausende von Rechenknoten über leistungsstarke Netzwerke miteinander verbinden können. 

Während in der Vergangenheit der Server die Recheneinheit war, ist das Rechenzentrum mit der zunehmenden Größe der KI- und HPC-Arbeitslasten über Tausende von Rechenknoten zur neuen Recheneinheit geworden, wobei die Vernetzung ein integraler Bestandteil ist. Über GPUs hinaus hat NVIDIA sein Portfolio an Rechenzentrumsprozessoren um DPUs erweitert, die derzeit auf dem Markt sind, sowie CPUs, deren Muster in der ersten Hälfte des Geschäftsjahres 2024 ausgeliefert werden sollen. Die NVIDIA Bluefield DPU wird durch eine grundlegende Rechenzentrumsinfrastruktur unterstützt -on-a-chip-Software (DOCA), mit der Entwickler softwaredefinierte, hardwarebeschleunigte Netzwerk-, Sicherheits-, Speicher- und Verwaltungsanwendungen für BlueField-DPUs erstellen können. 

Zu den Partnern, die Bluefield unterstützen, gehören viele der führenden Sicherheits-, Speicher- und Netzwerkunternehmen. Wir können den gesamten Computing-, Netzwerk- und Speicher-Stack optimieren, um Computing-Lösungen im Rechenzentrumsmaßstab bereitzustellen. Die Grace-CPU ist für KI-Infrastruktur und Hochleistungsrechnen konzipiert und bietet die höchste Leistung sowie die doppelte Speicherbandbreite und Energieeffizienz im Vergleich zu den heute führenden Serverchips. Während unser Ansatz mit leistungsstarken Chips beginnt, ist es unser umfangreicher Softwarebestand, der ihn zu einer Full-Stack-Computing-Plattform macht, einschließlich des CUDA-Parallelprogrammiermodells, der CUDA-X-Sammlung von Anwendungsbeschleunigungsbibliotheken, Anwendungsprogrammierschnittstellen oder APIs, SDKs usw Tools und domänenspezifische Anwendungsframeworks. 

Wir bieten auch die NVIDIA GPU Cloud Registry (NGC) an, einen umfassenden Katalog benutzerfreundlicher, optimierter Software-Stacks für eine Reihe von Bereichen, darunter wissenschaftliches Rechnen, Deep Learning und maschinelles Lernen. Mit NGC können KI-Entwickler, Forscher und Datenwissenschaftler mit der Entwicklung von KI- und HPC-Anwendungen beginnen und diese auf DGX-Systemen, NVIDIA-zertifizierten Systemen unserer Partner oder bei NVIDIAs Cloud-Partnern bereitstellen. Zusätzlich zu der Software, die wir unseren Kunden als integralen Bestandteil unserer Rechenzentrums-Computing-Plattform liefern, bieten wir kostenpflichtige Lizenzen für NVIDIA AI Enterprise an, eine umfassende Suite von KI-Software für Unternehmen. und NVIDIA vGPU-Software für grafikintensive virtuelle Desktops und Workstations.

Spielen

Gaming ist die größte Unterhaltungsbranche, wobei PC-Gaming die vorherrschende Plattform ist. Viele Faktoren treiben das Wachstum des Computerspiels voran, darunter neue Spiele und Franchises mit hohem Produktionswert, der anhaltende Aufstieg von Wettkampfspielen oder eSports, soziale Konnektivität und die zunehmende Beliebtheit von Game-Streamern, Moddern oder Spielern, die Spielmodifikationen erstellen, und Entwicklern. Unsere Gaming-Plattformen nutzen unsere GPUs und hochentwickelte Software, um das Spielerlebnis mit flüssigeren, hochwertigeren Grafiken zu verbessern. 

Wir haben NVIDIA RTX entwickelt, um Grafiken und KI der nächsten Generation in Spiele zu bringen. NVIDIA RTX verfügt über Raytracing-Technologie für Echtzeit-Rendering in Kinoqualität. Raytracing, das seit langem für Spezialeffekte in der Filmindustrie eingesetzt wird, ist eine rechenintensive Technik, die das physikalische Verhalten von Licht simuliert, um einen größeren Realismus in computergenerierten Szenen zu erreichen. NVIDIA RTX verfügt außerdem über Deep Learning Super Sampling oder NVIDIA DLSS, unsere KI-Technologie, die die Bildraten steigert und gleichzeitig schöne, scharfe Bilder für Spiele erzeugt. 

Zu unseren Produkten für den Gaming-Markt gehören GeForce RTX- und GeForce GTX-GPUs für Gaming-Desktop- und Laptop-PCs, GeForce NOW Cloud Gaming zum Spielen von PC-Spielen auf leistungsschwachen Geräten, SHIELD für hochwertiges Streaming auf dem Fernseher sowie System-on-Chips (SOCs). ) und Entwicklungsdienstleistungen für Spielekonsolen. Im Geschäftsjahr 2023 haben wir die Gaming-GPUs der GeForce RTX 40-Serie eingeführt, die auf der Ada Lovelace-Architektur basieren. Die 40er-Serie verfügt über unsere RTX-Technologie der dritten Generation, NVIDIA DLSS der dritten Generation und Tensorkerne der vierten Generation, um bis zu viermal so viel Leistung wie die vorherige Generation zu liefern.

 

 

Professionelle Visualisierung

Wir bedienen den professionellen Visualisierungsmarkt, indem wir eng mit unabhängigen Softwareanbietern oder ISVs zusammenarbeiten, um deren Angebote für NVIDIA-GPUs zu optimieren. Unsere GPU-Computing-Plattform steigert die Produktivität und führt neue Funktionen für kritische Arbeitsabläufe in vielen Bereichen ein, beispielsweise bei Design und Fertigung sowie bei der Erstellung digitaler Inhalte. Design und Fertigung umfassen computergestütztes Design, Architekturdesign, Herstellung von Konsumgütern, medizinische Instrumente und Luft- und Raumfahrt. 

Die Erstellung digitaler Inhalte umfasst professionelle Videobearbeitung und Postproduktion, Spezialeffekte für Filme und Rundfunk- und Fernsehgrafiken. Die NVIDIA RTX-Plattform ermöglicht die Darstellung fotorealistischer Objekte und Umgebungen in Filmqualität mit physikalisch korrekten Schatten, Reflexionen und Brechungen mithilfe von Raytracing in Echtzeit. Viele führende 3D-Design- und Content-Erstellungsanwendungen, die von unseren Ökosystempartnern entwickelt wurden, unterstützen jetzt RTX, sodass Profis ihre Arbeitsabläufe mit NVIDIA RTX-GPUs und -Software beschleunigen und transformieren können. Digitale Bilder, die im Produktdesign verwendet werden, müssen die Realität widerspiegeln. 

Dies erfordert die Simulation des physikalischen Verhaltens von Licht und Materialien oder ein physikalisch basiertes Rendering. NVIDIA Omniverse ist eine virtuelle Weltsimulations- und Kollaborationsplattform für 3D-Workflows, wie z. B. das Erstellen und Betreiben von Metaverse- und 3D-Internetanwendungen, die als Software-Abonnement für den Unternehmensgebrauch und kostenlos für den individuellen Gebrauch erhältlich ist. Omniversum, Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) werden in immer mehr Unternehmensanwendungen integriert. Virtuelle Autosalons, chirurgische Schulungen, architektonische Besichtigungen und die Erweckung historischer Szenen nutzen diese Technologien, unterstützt durch unsere GPUs.

 

Automobil

Der Automobilmarkt von NVIDIA umfasst AV-, KI-Cockpit-, Elektrofahrzeug-Computing-Plattformen und Infotainment-Plattformlösungen. Unter Nutzung unserer Technologieführerschaft im Bereich KI und Aufbaud auf unseren langjährigen Beziehungen in der Automobilbranche liefern wir unter der Marke DRIVE Hyperion eine komplette End-to-End-Lösung für den AV-Markt. NVIDIA hat mehrere menschliche Anwendungen von KI im Auto demonstriert: 

KI kann gleichzeitig das Auto selbst als Pilot im völlig autonomen Modus fahren oder auch als Co-Pilot fungieren und den Fahrer unterstützen und ein sicheres Fahrerlebnis schaffen. NVIDIA arbeitet mit mehreren hundert Partnern im Automobil-Ökosystem zusammen, darunter Automobilhersteller, Lkw-Hersteller, Tierone-Zulieferer, Sensorhersteller, Automobilforschungseinrichtungen, HD-Mapping-Unternehmen und Startups, um KI-Systeme für selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln und einzusetzen. 

Unsere einheitliche KI-Computing-Architektur beginnt mit dem Training tiefer neuronaler Netze mithilfe unserer GPUs und führt dann einen vollständigen Wahrnehmungs-, Fusions-, Planungs- und Kontrollstapel innerhalb des Fahrzeugs auf der NVIDIA DRIVE Hyperion-Plattform aus. Die DRIVE Hyperion-Plattform besteht aus der leistungsstarken, energieeffizienten DRIVE AGX-Rechenhardware, einem Referenzsensorsatz, der vollständige Selbstfahrfähigkeit unterstützt, sowie einer offenen, modularen DRIVE-Softwareplattform. Die DRIVE-Softwareplattform umfasst DRIVE Chauffeur für autonomes Fahren, Karten- und Parkdienste, Drive Concierge für intelligente Erlebnisse im Fahrzeug und Echtzeit-Konversations-KI-Funktionen basierend auf der NVIDIA Omniverse Avatar-Software. 

Darüber hinaus bieten wir eine skalierbare, rechenzentrumsbasierte Simulationslösung, NVIDIA DRIVE Sim, basierend auf der NVIDIA Omniverse-Software, für die Entwicklung digitaler Cockpits sowie zum Testen und Validieren einer selbstfahrenden Plattform. Der einzigartige softwaredefinierte End-to-End-Ansatz von NVIDIA ist auf kontinuierliche Innovation und kontinuierliche Weiterentwicklung ausgelegt und ermöglicht es, automatische Over-the-Air-Updates zu erhalten, um während der gesamten Lebensdauer eines Fahrzeugs neue Funktionen und Fähigkeiten hinzuzufügen.

Weitere Informationen finden Sie in den Investor Relation von Nvidia.
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