Alphabet: Gefährden die TPU-Chips die Gewinne von NVIDIA?

Die Aktie der Google-Mutter Alphabet hat sich in den vergangenen Monaten deutlich besser entwickelt als die Papiere anderer KI-Giganten. Mit einer Marktkapitalisierung von rund 4 Bio. US-Dollar ist Alphabet inzwischen nach NVIDIA und Apple das drittwertvollste Unternehmen der Welt. Entscheidend hierfür sind die TPU-Chips. Wir klären auf!

Alphabet Aktie seit September im Aufwind

Die Aktie der Google-Mutter Alphabet (320 USD | US02079K3059) ist seit ihrem Höchststand am Nasdaq am 29. Oktober um weitere rund 16 % gestiegen und setzt damit einen Aufwärtstrend fort, der Anfang September nach einem vorteilhaften Gerichtsbeschluss einsetzte. Im selben Zeitraum verzeichneten Microsoft, Oracle, Nvidia und Meta Platforms seit dem Höchststand des Nasdaq prozentual zweistellige Kursverluste. Erstmals seit 2018 liegt der Wert von Microsoft unter jenem von Alphabet.

Wie kam es dazu? Ein wichtiger Aspekt: Dem Unternehmen gelingt der Spagat zwischen KI-Wettrennen und Tagesgeschäft. Der Konzern erwirtschaftet nach wie vor den Großteil seiner jährlichen Einnahmen von 385 Mrd. US-Dollar mit Werbung. Parallel dazu gelingen substanzielle Fortschritte im KI-Segment, wie zuletzt bei der Vorstellung von Gemini-3 deutlich wurde. Google trainierte sein eigenes hochmodernes KI-Modell auf eigenen Netzwerken mit selbst entwickelten Google Tensor Processing Unit (TPU-Chips). “Damit wird Google im Grunde zu einer Kombination aus OpenAI und Microsoft, angereichert mit einem Hauch von Nvidia”, konstatiert Dan Gallagher vom Wall Street Journal.

Bedrohung für andere KI-Giganten

Alphabets signifikante Fortschritte bei Modellen und Chips könnten für andere KI-Giganten zur Bedrohung werden. Ben Reitzes vom Research-, Datenanalyse- und Investmentunternehmen Melius jedenfalls warnte seine Kunden: “Ein Erfolg von Google würde tatsächlich einige der von uns beobachteten Aktien belasten – daher ist mit Kursschwankungen zu rechnen.” Die Wirkung wird an der Softbank-Aktie deutlich: Als bekannt wurde, dass Meta einen Mega-Chip-Deal mit Google prüft, gaben die Aktien des Unternehmens zweistellig nach. Anleger fürchten um den Wert des hohen Engagements in OpenAI. Auch die Aktien von NVIDIA gerieten unter Druck.

Vorteile bei Reichweite und Finanzkraft

Google verfügt im KI-Wettrennen über einen strategischen Wettbewerbsvorteil: Mehr als 90 % aller weltweit durchgeführten Internetsuchen laufen über die Plattform. Dadurch lassen sich die eigenen KI-Modelle sehr gut verbreiten. Der Vorsprung des Pioniers OpenAI schrumpft: Laut einer TD Cowen Umfrage nutzten im Oktober 26 Prozent der Befragten Googles Gemini und 35 Prozent ChatGPT. Demnach stieg die Nutzung von Gemini gegenüber Juli um 2 Prozentpunkte, während die von ChatGPT im gleichen Zeitraum um einen Punkt sank.

Ein weiterer Pluspunkt gegenüber der Konkurrenz ist die größere Distanz zur finanziellen Schmerzgrenze. Zwar investiert der Konzern in diesem Jahr 91 bis 93 Mrd. US-Dollar in KI – 75 Prozent mehr als im Vorjahr. Doch das entspricht lediglich 25 Prozent der für dieses Jahr erwarteten Einnahmen, während Microsoft und Meta 35 Prozent investieren.

Die Verschuldung liegt zudem deutlich niedriger als bei anderen großen Technologieunternehmen. CreditSights schätzt die Gesamtverschuldung zuzüglich Leasingverpflichtungen von Alphabet auf lediglich das 0,4-Fache des Vorsteuergewinns, verglichen mit dem 0,7-Fachen bei Microsoft und Meta.

KI-Wettrennen künftig zwischen Alphabet und NVIDIA

Nun kommt mit den TPU-Chips ein weiterer Erfolgsfaktor hinzu, der das KI-Rennen auf einen Wettlauf zwischen Alphabet und NVIDIA zuspitzen könnte. Die Chips nutzen eine Architektur namens Systolic Array. Während der Chip einer gewöhnlichen CPU oder GPU für jede Berechnung Daten zwischen Speicher und Recheneinheiten hin und her verschiebt, fließen die Daten in einer TPU durch den Chip wie das Blut durch ein Herz.

Deshalb kann eine TPU die Anzahl der erforderlichen Speicherzugriffe deutlich reduzieren und ihre Rechenzyklen für Berechnungen nutzen, anstatt auf Daten zu warten. Das neueste TPU-Modell Ironwood hat einige frühere Schwachstellen des Designs behoben. Bislang wurde das im April vorgestellte Modell nur intern genutzt. Dies ändert sich jedoch gerade – und könnte die Karten im KI-Hype neu mischen.

Morgan Stanley prognostiziert Mega-gewinnsprung für Alphabet

Morgan Stanley prognostiziert jedenfalls für Google 5 Millionen TPUs in 2027 und 7 Millionen in 2028, was 12 Millionen Einheiten über zwei Jahre bedeutet. Die Analysten schätzen, dass jede 500.000 verkauften TPUs etwa 13 Mrd. US-Dollar Umsatz und 0,40 US-Dollar je Aktie zum Gewinn beitragen könnten, wobei die Gesamtbetriebskosten etwa 30 Prozent unter denen von NVIDIA GPU-Systemen liegen. doch wo liegen die Vor- und Nachteile der TPUs?

Die Design-Philosophie: Spezialisierung vs. Vielseitigkeit

Direkter Vergleich der Leistungsaufnahme (TDP)

TPUs haben in der Regel eine niedrigere thermische Verlustleistung (TDP) pro Chip als die leistungsstärksten Nvidia-GPUs, was oft zu einer besseren Energieeffizienz führt.

Es ist wichtig zu verstehen, dass Google seine TPUs in einem spezialisierten Ökosystem (TPU-Pods mit Flüssigkeitskühlung und speziellem Hochgeschwindigkeits-Interconnect) einsetzt. Diese System-Optimierung trägt erheblich zur Gesamteffizienz bei. Nvidia muss hingegen eine breitere Palette von Einsatzumgebungen und Systemen unterstützen. Gesamteffizienz bedeutet in diesem Fall bares Geld. Denn weniger Energieverbrauch bedeutet auch weniger Stromkosten. Das ist durchaus ein entscheidender Faktor im KI-rennen, wie diese Berechnungen der HSBC zeigen.

Fazit: Google TPUs sind aufgrund ihrer ASIC-Spezialisierung und der konsequenten Optimierung auf Matrixoperationen und niedrige Präzision darauf ausgelegt, bei großflächigen, kontinuierlichen Trainings- und Inferenz-Workloads in der Cloud eine überlegene Energieeffizienz (Performance pro Watt) im Vergleich zu den vielseitigeren High-End-GPUs von Nvidia zu bieten. Die neuesten Generationen wie die TPU v5p setzen diesen Trend fort und werden im Kampf um die effizienteste Infrastruktur für Large Language Models (LLMs) als starker Konkurrent zur NVIDIA H100 GPU gesehen. Aber: Google konkurriert aufgrund der technischen Unterschiede nur in einem Teilmarkt mit NVIDIA. Die Frage ist eher: Kann NVIDIA seine hohen Gewinnmargen in diesem Umfeld weiter verteidigen? Denn die sind entscheidend für die Bewertung der Aktie.

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Graphiken/Tabellen/Bilder: Das Investor Magazin, Pixabay, Gemini

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