Nvidia Aktie: Erlangen-Beweis!

Nvidia kann beim industriellen KI-Einsatz auf konkrete Anwendungen mit Siemens verweisen. Die Unternehmen stellten am Montag KI- und digitale Zwillingsanwendungen vor, die im Siemens-Werk in Erlangen getestet wurden. Für Anleger stehen damit neben neuen technischen Möglichkeiten auch mögliche Einsparungen in der Produktion im Mittelpunkt. Heute ist zudem die GTC-Berlin-Hauptrede von Nvidia-Chef Jensen Huang angesetzt.

Siemens beziffert mögliche Effizienzgewinne

Nach Angaben von Siemens kann die virtuelle Produktionsvorbereitung den Entwicklungsaufwand um bis zu 85% reduzieren. Die Zeit bis zur Markteinführung könne sich um bis zu 40% verkürzen. Diese Angaben beschreiben mögliche Verbesserungen und sind nicht mit bereits realisierten Einsparungen gleichzusetzen.

Der Ansatz setzt vor dem eigentlichen Produktionsstart an. Die vorgestellten Anwendungen verbinden künstliche Intelligenz mit digitalen Zwillingen und wurden in einer Fabrik erprobt. Damit liefern Nvidia und Siemens ein konkretes Anwendungsbeispiel für industrielle KI, statt sich allein auf technische Leistungsversprechen zu beschränken.

Für die KI-gestützte Produktionsplanung nennt Siemens mögliche Kosteneinsparungen von bis zu 20%. Auch hier bleibt die Einschränkung entscheidend: Es handelt sich um ein Potenzial, nicht um eine pauschale Zusage für jeden Einsatz.

Huang setzt auf bestehende Industriestärken

Huang forderte deutsche Hersteller am Montag auf, KI in Fertigung, Autos und Schwerindustrie einzusetzen. Dabei solle die Technologie industrielle Fähigkeiten ergänzen und nicht ersetzen. Die gemeinsam mit Siemens vorgestellten Anwendungen passen zu diesem Ansatz: Im Vordergrund steht die Verbesserung bestehender Produktionsprozesse.

Aus Anlegersicht liegt die Bedeutung deshalb weniger in einem einzelnen Produktmerkmal als im wirtschaftlichen Nutzen für Anwender. Die von Siemens genannten Größen betreffen Entwicklungsaufwand, Markteinführung und Produktionskosten. Sie machen das Nutzenversprechen greifbarer, erlauben aber keine unmittelbare Ableitung zusätzlicher Nvidia-Umsätze oder -Gewinne.

Anwendungen reichen bis zur Chipfertigung

Ein weiteres industrielles Einsatzfeld hatte Nvidia am 14. Oktober beschrieben. Nach Unternehmensangaben nutzen Halbleiterunternehmen die KI- und beschleunigten Rechentechnologien von Nvidia für Chipdesign, Fertigung und Tests. Genannt wurden unter anderem Applied Materials, Cadence, KLA, Lam Research, Siemens und Synopsys.

Die Beispiele zeigen unterschiedliche Ansatzpunkte derselben Strategie: KI soll nicht nur neue Anwendungen ermöglichen, sondern technische Arbeitsabläufe verbessern. Für die Bewertung der industriellen Expansion bleiben dabei zwei Ebenen auseinanderzuhalten.

Die erprobten Anwendungen belegen konkrete Einsatzmöglichkeiten; die von Siemens bezifferten Effizienzgewinne bleiben mögliche Ergebnisse. Genau diese Unterscheidung verhindert, dass aus einem industriellen Nutzenversprechen vorschnell eine Ergebnisprognose für Nvidia wird.