Chipbedrijf Nvidia jaagt de AI-hausse aan om dominant te blijven, met de risico's van dien

In dit artikel:

Nvidia heeft zich ontwikkeld tot het centrale bedrijf in de wereldwijde AI-infrastructuur. Het ontwerpt de gespecialiseerde chips die nodig zijn om grote AI-modellen te trainen en te laten werken. De productie besteedt het concern uit aan onder meer TSMC en Samsung. Die vroege keuze voor AI, gemaakt door topman Jensen Huang ongeveer vijftien jaar geleden, gaf Nvidia een grote voorsprong toen ChatGPT eind 2022 de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie onder de aandacht bracht.

Sindsdien is de winst van Nvidia sterk gestegen: in het afgelopen boekjaar kwam die uit op 120 miljard dollar, ongeveer veertig keer zoveel als vóór de doorbraak van ChatGPT. Het bedrijf werd bovendien het eerste met een beurswaarde van 5 biljoen dollar. Tegelijkertijd neemt de druk toe om de uitzonderlijke groeicijfers vol te houden.

Om de vraag naar zijn chips verder te stimuleren, zoekt Nvidia actief nieuwe klanten en investeert het in AI-bedrijven. Het concern sluit ook financieringsdeals die bedrijven moeten helpen extra rekenkracht te huren. Zo maakte Nvidia deze week afspraken met zes grote financiële instellingen, waaronder Goldman Sachs, KKR en BlackRock. Zij willen minstens 500 miljard dollar beschikbaar maken voor leningen aan ondernemingen die capaciteit in datacenters met Nvidia-chips willen inkopen. Wanneer het geld precies beschikbaar komt en hoe de constructie wordt uitgevoerd, is nog niet bekend.

De aanpak leidt tot discussie over zogenoemde circulaire investeringen. Nvidia steekt geld in ondernemingen die vervolgens chips van Nvidia aanschaffen. Volgens critici kan zo een kunstmatig beeld van de vraag ontstaan. Huang bestrijdt dat en stelt dat Nvidia maar een beperkt deel van de financiering van AI-start-ups voor zijn rekening neemt. Analisten verschillen van mening over de omvang van het risico.

Politiek econoom Leevi Saari van de Universiteit van Amsterdam en het AI Now Institute waarschuwt vooral voor de hoge verwachtingen op de financiële markten. Zelfs een bedrijf met de omvang van Nvidia kan volgens hem de gevolgen voelen als beleggers teleurgesteld raken. De kwetsbaarste partijen zijn mogelijk jonge datacenterbedrijven die zich diep in de schulden steken om Nvidia-hardware te kopen. Een scherpe correctie zou daardoor ook bredere economische en politieke gevolgen kunnen hebben, zeker omdat veel Amerikanen hun financiële positie de afgelopen jaren zagen verbeteren door stijgende aandelenkoersen.

Nvidia is bovendien sterk afhankelijk van een klein aantal grote klanten, waaronder Amazon, Google, Meta en Oracle. Die bedrijven bouwen zelf steeds vaker chips voor AI en kunnen daardoor minder van Nvidia gaan afnemen. Daarom probeert het concern zijn activiteiten uit te breiden, onder meer richting datacenterexploitatie. Daarmee wordt het tegelijk een partner en een concurrent van de grote cloudbedrijven.

Ook in Europa is Nvidia prominent aanwezig. Het werkt samen met onder meer het Nederlandse Nebius en het Franse Mistral en levert volgens eigen zeggen chips voor het merendeel van de Europese AI-datacenters. De Europese Unie wil zulke centra gebruiken om bedrijven, onderzoekers en overheden toegang te geven tot eigen rekenkracht en zo de afhankelijkheid van Amerikaanse en Chinese technologie te verkleinen. Nvidia profiteert echter juist van die Europese ambities en van de behoefte aan technologische zelfstandigheid.

De afhankelijkheid gaat verder dan de hardware. Nvidia koppelt zijn chips aan CUDA, een softwaresysteem dat wordt gebruikt om ze aan te sturen. Daardoor is overstappen naar een andere leverancier ingewikkeld. De Franse mededingingsautoriteit onderzoekt daarom of Nvidia zijn machtspositie via dit systeem misbruikt.

Volgens onderzoeker Cecilia Rikap van University College London heeft Europa op termijn een eigen chipstrategie nodig, inclusief meer productiecapaciteit. Op korte termijn is Nvidia’s positie echter moeilijk te doorbreken. Rikap adviseert de EU om gezamenlijk chips in te kopen en voorzichtig te blijven met optimistische voorspellingen over de economische opbrengsten van AI. Die verwachtingen versterken immers ook Nvidia’s commerciële positie.