Morgan Stanley zet Nvidia weer op 1 om een reden die velen missen

Morgan Stanley zet Nvidia opnieuw bovenaan zijn lijst met favoriete halfgeleideraandelen. Dat klinkt op het eerste gezicht vooral als opnieuw een positief Wall Street-rapport over het bekendste AI-aandeel ter wereld, maar de onderliggende redenering is interessanter.

De Amerikaanse bank kijkt namelijk niet alleen naar de aanhoudende vraag naar AI-chips. Morgan Stanley wijst vooral op de combinatie van de nieuwe Rubin-productcyclus, de opkomst van agentic AI en een probleem dat voor datacenters steeds belangrijker wordt: beschikbare stroom.

Voor Nvidia kan juist dat laatste een groter concurrentievoordeel worden dan beleggers op het eerste gezicht zouden verwachten.

Morgan Stanley ziet nog ruimte ondanks de enorme beurswaarde

Nvidia sloot donderdag 1 oktober op $230,86, een stijging van 1,09%. Vrijdagochtend liep het aandeel voorbeurs verder op nadat bekend werd dat Morgan Stanley Nvidia opnieuw als zijn favoriete halfgeleideraandeel ziet.

De analisten wijzen onder meer op de brede klantenbasis van Nvidia. Het bedrijf verkoopt niet alleen aan de bekende hyperscalers zoals Microsoft, Amazon, Alphabet en Meta, maar profiteert ook van de snelle groei van gespecialiseerde AI-cloudbedrijven en nieuwe AI-labs.

Dat maakt de vraag naar Nvidia-hardware breder dan enkele jaren geleden. Waar de eerste AI-investeringsgolf sterk werd gedragen door een beperkt aantal grote technologiebedrijven, ontstaat inmiddels een veel grotere groep klanten die grote hoeveelheden rekenkracht nodig heeft.

Tegelijkertijd noemt Morgan Stanley de waardering opvallend. Volgens de bank handelt Nvidia rond ongeveer 15 keer de verwachte winst voor boekjaar 2028. Voor een onderneming waarvan de winstverwachtingen nog altijd snel oplopen, vindt Morgan Stanley dat relatief beperkt.

De kern van die redenering is belangrijk. Nvidia hoeft niet per se opnieuw een veel hogere koers-winstverhouding te krijgen om het aandeel verder te laten stijgen. Als de verwachte winst sneller oploopt dan de koers, kan het aandeel zelfs goedkoper worden terwijl de beurswaarde verder stijgt.

Rubin wordt de volgende grote test

De grootste aandacht gaat de komende maanden uit naar Vera Rubin, de volgende generatie AI-platforms van Nvidia.

Morgan Stanley verwacht dat Rubin snel kan uitgroeien tot een belangrijke omzetmotor. In eerdere ramingen werd gesproken over een jaarlijkse omzetrun-rate van ongeveer $80 miljard richting oktober.

Een run-rate is niet hetzelfde als daadwerkelijk gerealiseerde jaaromzet. Het betekent dat de omzet op een bepaald moment wordt omgerekend alsof dat maandelijkse of kwartaaltempo een volledig jaar zou aanhouden.

Toch laat de rekensom zien waarom Wall Street zoveel aandacht aan Rubin besteedt. Een jaarlijkse run-rate van $80 miljard komt neer op ongeveer $6,7 miljard omzet per maand.

Nvidia draait momenteel op jaarbasis grofweg meer dan $300 miljard omzet. Als Rubin daadwerkelijk het genoemde tempo bereikt, zou alleen deze nieuwe productfamilie op run-ratebasis al goed zijn voor ruim een kwart van de huidige totale omzet van Nvidia.

Dat is geen één-op-één vergelijking, omdat bestaande producten tegelijkertijd worden vervangen en omzet tussen productgeneraties verschuift. Maar het illustreert wel hoe groot één succesvolle productcyclus inmiddels kan worden.

Stroom wordt misschien belangrijker dan chips

De interessantste these uit het verhaal van Morgan Stanley zit mogelijk niet in de vraag hoeveel GPU's Nvidia kan verkopen, maar in hoeveel rekenkracht klanten uit iedere megawatt stroom kunnen halen.

Datacenters lopen wereldwijd steeds vaker tegen fysieke beperkingen aan. Nieuwe projecten hebben niet alleen chips nodig, maar ook elektriciteit, netaansluitingen, koeling en geschikte locaties.

Wanneer stroom de beperkende factor wordt, verandert ook de economische waarde van een chip. Een GPU die meer AI-berekeningen uitvoert binnen hetzelfde energieverbruik kan dan aantrekkelijker worden, zelfs wanneer de aanschafprijs hoger ligt.

Nvidia probeert zich precies op dat punt te onderscheiden.

Het bedrijf stelt dat de Rubin-generatie aanzienlijk meer AI-output per megawatt kan leveren dan eerdere systemen. Voor klanten die miljarden investeren in datacenters kan dat verschil uiteindelijk belangrijker zijn dan de kale prijs per chip.

Een AI-datacenter waarin de stroomcapaciteit volledig wordt benut, kan immers niet zomaar nog duizenden extra GPU's toevoegen. Meer output uit dezelfde hoeveelheid beschikbare elektriciteit wordt dan rechtstreeks een economische factor.

Agentic AI kan de vraag verder verhogen

Daar komt de ontwikkeling van agentic AI bovenop.

Traditionele generatieve AI reageert meestal op één opdracht van een gebruiker. AI-agenten kunnen zelfstandig meerdere stappen uitvoeren, informatie verzamelen, plannen maken, software gebruiken en vervolgens hun eigen resultaten controleren.

Dat vraagt veel meer rekenwerk.

Een simpele vraag aan een chatbot kan één relatief korte inferentie vereisen. Een AI-agent die tientallen acties uitvoert voordat een taak is afgerond, kan vele malen meer tokens en rekenkracht verbruiken.

Als agentic AI daadwerkelijk breed wordt ingevoerd bij bedrijven, kan daardoor de hoeveelheid inference-compute veel sneller groeien dan het aantal eindgebruikers.

Dat is mogelijk een onderschatte groeifactor voor Nvidia. De volgende fase van AI hoeft niet noodzakelijk te worden gedreven door honderden miljoenen nieuwe gebruikers. Dezelfde gebruiker kan simpelweg veel meer rekenkracht consumeren doordat AI-systemen complexere taken uitvoeren.

De verwachtingen zijn inmiddels extreem hoog

De risico's verdwijnen daarmee uiteraard niet.

Nvidia moet een enorme productramp uitvoeren zonder grote problemen in de toeleveringsketen. Tegelijkertijd blijven AMD, Broadcom en de grote cloudbedrijven miljarden investeren in alternatieve AI-chips.

Amazon ontwikkelt Trainium, Google heeft zijn TPU's en ook andere hyperscalers proberen minder afhankelijk te worden van Nvidia.

Daarnaast blijft de waardering in absolute zin hoog. Nvidia behoort inmiddels tot de grootste bedrijven ter wereld en de markt rekent al op jarenlange groei van de AI-infrastructuurmarkt.

Dat betekent dat tegenvallers zwaarder kunnen worden afgestraft. Een vertraging van Rubin, druk op brutomarges of een onverwachte afkoeling van de investeringen door hyperscalers kan snel invloed hebben op de winstverwachtingen.

Beleggers kijken daarom steeds minder alleen naar omzetgroei. De vraag wordt vooral hoeveel winst Nvidia uit iedere nieuwe generatie kan halen.

De Nvidia-discussie verandert

Jarenlang draaide de discussie rond Nvidia vooral om marktaandeel. Zolang het bedrijf het grootste deel van de markt voor AI-versnellers in handen hield, leek de groeithese relatief eenvoudig.

Die fase verandert.

De komende jaren gaat het steeds meer over kapitaalefficiëntie, energieverbruik en de economische opbrengst van iedere nieuwe generatie chips.

Juist daarom is de hernieuwde voorkeur van Morgan Stanley interessanter dan alleen het predicaat "top pick". De bank lijkt niet simpelweg te rekenen op nog meer AI-hype, maar op een situatie waarin fysieke beperkingen in datacenters Nvidia's technologische voorsprong juist waardevoller kunnen maken.

Als Rubin inderdaad snel richting het genoemde omzettempo beweegt en agentic AI de vraag naar rekenkracht verder opjaagt, verschuift de discussie opnieuw.

Dan wordt de belangrijkste vraag niet meer of Nvidia genoeg chips kan verkopen, maar hoeveel omzet en winst het bedrijf uit iedere beschikbare megawatt kan halen.