Die Aktie von Nvidia (NVDA) stieg am Dienstag um fast 7 %, als sich der KI-Chiphersteller von einem massiven Rückgang des Vortages zu erholen begann, der seine Marktkapitalisierung um fast 600 Milliarden US-Dollar schmälerte.
Nvidias 17-prozentiger Kurssturz am Montag war auf die Ängste der Anleger im Zusammenhang mit einem neuen, kostengünstigen KI-Modell des chinesischen Startups DeepSeek zurückzuführen. Einige Wall-Street-Analysten befürchteten, dass die niedrigeren Kosten, die DeepSeek nach eigenen Angaben für das Training seiner neuesten KI-Modelle aufgewendet hat – teilweise aufgrund der geringeren Zahl an KI-Chips –, bedeuteten, dass US-Unternehmen zu viel Geld für die Infrastruktur für künstliche Intelligenz ausgeben. Dies löste in der Anlegergemeinde die Sorge aus, dass die hohen Preise für Nvidias GPUs (Grafikprozessoren oder KI-Chips) unter Druck geraten und die Nachfrage nach Halbleitern nachlassen könnte.
Der Rückgang der Marktkapitalisierung von Nvidia um 589 Milliarden Dollar war der größte Tagesverlust in der Geschichte der Börse.
Die DeepSeek-Ankündigungen trieben nicht nur Nvidia, sondern den gesamten Markt nach unten. Der technologielastige Nasdaq (^IXIC) verlor 3 %. Die Chip-Aktien fielen am Montag auf breiter Front, aber einige Namen begannen sich am Dienstagmorgen zu erholen. Nach einem Rückgang von mehr als 17 % zu Wochenbeginn stieg Broadcom am Dienstag vorbörslich um bis zu 3 % und lag nach Börseneröffnung um einen halben Prozentpunkt im Plus.
Nvidia selbst zeigte sich angesichts des Hypes um DeepSeek nicht allzu besorgt und bezeichnete R1 in einer Erklärung am Montag als „eine hervorragende Weiterentwicklung der KI“.
Die Wall-Street-Analysten beschäftigten sich am Dienstag weiterhin mit dem durch DeepSeek ausgelösten Markteinbruch und äußerten sich skeptisch über die angeblich niedrigen Kosten von DeepSeek für das Training seiner KI-Modelle und die Auswirkungen auf die KI-Aktien.
Der JPMorgan-Analyst Harlan Sur und der Citi-Analyst Christopher Danley erklärten in getrennten Mitteilungen an Investoren, dass die vom chinesischen Startup genannten niedrigen Ausgaben (unter 6 Milliarden Dollar für das Training seines jüngsten V3-Modells) seine Kosten nicht vollständig deckten, weil DeepSeek einen Prozess namens „Destillation“ verwendete – mit anderen Worten, es stützte sich bei der Entwicklung seines Modells auf das Open-Source-KI-Modell Llama AI von Meta (META).
„Wir glauben, dass es entscheidend ist, diese Kosten vor einer Schlussfolgerung zu validieren“, schrieb Sur.
Danley fügte hinzu: „Angesichts der Tatsache, dass Deepseek auf der Nutzung von Cloud-Dienstanbietern basiert [Meta] und die KI noch in den Kinderschuhen steckt, neigen wir zu dem Argument, dass die Ausgaben für KI weiterhin stark wachsen.“
Trotzdem hat DeepSeek „offensichtlich keinen Zugriff auf so große Rechenkapazitäten wie die US-Hyperscaler und hat es trotzdem irgendwie geschafft, ein Modell zu entwickeln, das höchst wettbewerbsfähig erscheint“, schrieb Raymond James-Analyst Srini Pajjuri am Montag in einer Mitteilung an die Investoren.
