Nvidia-aandelen dalen nu de focus op AI-versnellers verschuift naar Google-chips

Aandelen van Nvidia dalen terwijl de race om AI-accelerators de belangstelling voor Google-chips verlegt

Een rapport dat Meta mogelijk miljarden aan AI-uitgaven naar de op maat gemaakte chips van Google zal verschuiven, heeft de aandelen van Nvidia naar beneden gestuurd. Dit wijst op vroege tekenen van een potentiële verstoring in het bijna-monopolie van het bedrijf op de AI-hardwaremarkt.

De aandelen van Nvidia daalden dinsdag in de pre-market handel op de NASDAQ, na brede berichten dat Meta, het bedrijf achter Facebook en Instagram, in gesprek is om miljarden uit te geven aan Google’s in-house AI-chips, bekend als tensor processing units (TPU’s). Nvidia daalde bijna 4% naar ongeveer $175,44 (€152,20), van eerdere jaartoppen tot $212 (€183,76) eind oktober. De handel was intensief in de nabeurssessie, met meer dan 250 miljoen verhandelde aandelen.

Nvidia werd het grootste deel van dit jaar geprezen als de winnaar van de AI-race, omdat zijn chips, vooral de H100 GPU, de essentiële hardware zijn geworden die bijna elk belangrijk AI-model aandrijft. Dit gaf het bedrijf een bijna-monopolie op de markt, terwijl het ook een van de waardevolste bedrijven ter wereld maakte. Maar de chips van Nvidia zijn algemene GPU’s, oorspronkelijk gebouwd voor grafische toepassingen en later opnieuw gebruikt voor AI, terwijl Google’s TPU’s gespecialiseerde processors zijn, ontworpen voor machine learning-taken, waardoor ze sneller en efficiënter zijn voor bepaalde soorten AI-werk.

De marktbeweging kan suggereren dat, hoewel Nvidia’s ervaring in chipproductie hen een groot deel van de initiële investeerdersbelangstelling heeft opgeleverd, de grootste kopers van kunstmatige intelligentie-hardware nu alternatieven overwegen die specifiek zijn afgestemd op AI. Een dergelijke ontwikkeling kan op lange termijn gevolgen hebben voor de triljoen dollar kostende chipmaker.

Nvidia’s chips zijn beroemd om hun uitzonderlijke prestaties op het gebied van computergraphics, gaming, videobewerking en 3D-modellering. Volgens een rapport van het zakelijke medium The Information overweegt Meta om Google’s TPU’s in zijn datacenters vanaf 2027 in te zetten en kan het ook TPU-capaciteit huren via Google Cloud al vanaf volgend jaar. Google’s TPU’s zijn geen algemene processors en presteren minder goed bij taken buiten machine learning of AI-gerelateerde taken, wat betekent dat ze CPU’s of GPU’s voor gewone computertaken niet kunnen vervangen. De aandelenbewegingen suggereren daarom dat de chips die lange tijd onze laptops en desktops hebben aangedreven, minder prioriteit hebben gekregen bij investeerders.

Het einde van een monopolie?

De daling van de aandelenprijs is te wijten aan de mogelijkheid van een uitdaging voor Nvidia’s bijna-monopolie op AI-accelerators. Marktanalisten schatten dat Nvidia momenteel tussen de 80% en 90% van de markt in handen heeft — sommigen zelfs tot 95% — met zijn H100 en H200 GPU’s die de ruggengraat vormen van de wereldwijde AI-trainingsinfrastructuur. Meta alleen al heeft gezegd dat het van plan is meer dan 350.000 H100-chips aan te schaffen, een enorme inzet die zowel schaal als afhankelijkheid van een enkele leverancier weerspiegelt.

Het lijkt erop dat Nvidia’s GPU’s niet volledig zullen worden afgevoerd, maar alles draait om schaal in de AI-race. De prijs en prestaties van Nvidia’s chips zijn niet zo aantrekkelijk voor hyperscalers — bedrijven die een enorme, constante aanvoer van chips willen veiligstellen terwijl ze zich in AI uitbreiden. Als Nvidia er niet in slaagt om voldoende GPU’s te produceren om aan de wereldwijde vraag te voldoen, willen hyperscalers de afhankelijkheid van een enkele leverancier vermijden. TPU’s bieden grote kopers een tweede bron van chips, waardoor het risico op tekorten vermindert en ze ook prijskracht geven.

Zelfs een bescheiden herverdeling van de vraag van een koper van Meta’s formaat zou daarom de stemming in de sector kunnen verschuiven. Voor Google ondersteunen de marktbewegingen zijn langetermijndoel om TPU’s tot een commercieel product te maken. Oorspronkelijk meer dan tien jaar geleden gebouwd als application-specific integrated circuits (ASICs) voor machine-learning taken en alleen binnen Google gebruikt, worden TPU’s nu extern verkocht. De deal met Anthropic om tot één miljoen TPU’s te leveren, markeert een belangrijke stap en maakt ze een geloofwaardig alternatief voor Nvidia’s GPU’s voor zowel de training als de toepassing van AI-modellen.