Michael Burry waarschuwt voor Nvidia, maar deze cijfers zetten zijn theorie op losse schroeven
Een van de grootste zorgen rond Nvidia draait opvallend genoeg niet om de vraag naar nieuwe AI-chips. Die blijft voorlopig enorm. De discussie gaat juist steeds vaker over de miljarden aan Nvidia-GPU's die al in datacenters staan.
Critici vrezen dat deze chips door het hoge innovatietempo binnen enkele jaren economisch achterhaald raken. Nvidia brengt voortdurend krachtigere hardware op de markt en dat roept een belangrijke vraag op: wat gebeurt er met een H100 of A100 wanneer bedrijven inmiddels toegang hebben tot veel nieuwere chips?
Nieuwe cijfers uit de markt geven daar een opvallend antwoord op. Oudere Nvidia-GPU's blijken niet alleen nog volop gebruikt te worden, maar leveren jaren na introductie nog steeds aanzienlijke bedragen op. Dat kan belangrijk zijn voor de volledige investeringscase rond Nvidia.
Het grote risico achter de AI-investeringsgolf
Microsoft, Meta, Alphabet, Oracle en andere technologiebedrijven investeren gezamenlijk enorme bedragen in AI-datacenters. Een aanzienlijk deel daarvan wordt besteed aan servers vol Nvidia-GPU's.
Die investeringen zijn alleen aantrekkelijk wanneer de hardware lang genoeg productief blijft. Een chip die zes jaar inkomsten genereert, rechtvaardigt immers een veel hogere investering dan hardware die na twee of drie jaar economisch nauwelijks meer interessant is.
Precies daarover bestaat momenteel discussie op Wall Street. Michael Burry, bekend van zijn succesvolle weddenschap tegen de Amerikaanse huizenmarkt voor de financiële crisis, behoort tot de bekendste critici.
Volgens hem schrijven grote technologiebedrijven hun AI-hardware over een te lange periode af. Google, Microsoft en Oracle gaan bij bepaalde apparatuur uit van een economische levensduur van ongeveer zes jaar.
Burry denkt dat twee tot drie jaar realistischer kan zijn door het enorme innovatietempo bij Nvidia.
Het verschil lijkt klein, maar kan enorme gevolgen hebben. Burry schat dat bedrijven hierdoor tussen 2026 en 2028 gezamenlijk ongeveer $176 miljard aan afschrijvingskosten te weinig zouden kunnen boeken.
Wil je slimmer beleggen en direct vooroplopen? Als lid van De Belegger krijg je toegang tot deepdives, aandelentips, trainingen, premium content én live portfolio-inzicht, samen met een actieve community van beleggers.
Pak je kans! klik op de button, start direct en pak tijdelijk 50% korting met de code 'PREMIUM50'.
Oude Nvidia-chip wordt juist duurder
Nieuwe marktdata zetten echter vraagtekens bij die theorie. Nvidia's H100 werd al in 2022 geïntroduceerd en behoort inmiddels niet meer tot de nieuwste generatie hardware van het bedrijf.
Toch is de huurprijs voor H100-rekenkracht recent met 22 procent gestegen naar ongeveer $3,28 per uur. Ondanks de komst van krachtigere chips is de economische waarde van de H100 dus bepaald niet verdwenen.
Dat is belangrijk. Wanneer een oudere GPU nog tegen aantrekkelijke tarieven verhuurd kan worden, is het moeilijker om te stellen dat de economische levensduur na enkele jaren grotendeels voorbij is.
Het sterkste voorbeeld komt misschien zelfs van een nog oudere generatie.
Een chip uit 2020 levert in 2029 mogelijk nog geld op
De Nvidia A100 werd in mei 2020 geïntroduceerd. Inmiddels heeft Nvidia verschillende nieuwe generaties op de markt gebracht die aanzienlijk krachtiger zijn.
Toch heeft CoreWeave contracten afgesloten waarbij A100-GPU's tot 2029 worden verhuurd. Daarmee kan hardware die bijna negen jaar oud is nog altijd omzet genereren.
Ook op de tweedehandsmarkt lijkt de waarde niet volledig te verdwijnen. Zes jaar oude A100-GPU's zouden momenteel nog ongeveer $5.000 waard zijn. De daling van de prijzen lijkt bovendien sinds eind 2025 te zijn gestabiliseerd.
Daarmee ontstaat een interessant beeld. Nieuwe Nvidia-chips vervangen oudere modellen blijkbaar niet volledig. In plaats daarvan lijkt er een soort gelaagde markt te ontstaan waarin de nieuwste GPU's worden ingezet voor de zwaarste AI-modellen, terwijl oudere hardware voor minder intensieve toepassingen interessant blijft.
Dat kan enorm belangrijk worden voor Nvidia
Voor Nvidia kan dat uiteindelijk belangrijker zijn dan het op het eerste gezicht lijkt. Het bedrijf moet klanten ervan overtuigen dat de enorme bedragen die zij aan AI-infrastructuur besteden economisch verantwoord zijn.
Wanneer een Nvidia-GPU jarenlang inkomsten kan blijven genereren, wordt het voor cloudbedrijven gemakkelijker om miljardeninvesteringen terug te verdienen. Dat kan vervolgens de bereidheid vergroten om opnieuw te investeren wanneer Nvidia een nieuwe generatie chips introduceert.
Er ontstaat dan bovendien een aantrekkelijk mechanisme. Nieuwe GPU's hoeven oudere hardware niet volledig uit de markt te drukken. De nieuwste chips kunnen tegen hoge prijzen worden gebruikt voor de meest veeleisende workloads, terwijl oudere GPU's doorschuiven naar toepassingen waarbij maximale prestaties minder belangrijk zijn.
Dat lijkt enigszins op andere infrastructuurmarkten. Niet iedere taak vereist immers de nieuwste en duurste apparatuur.
CoreWeave levert belangrijk bewijs
Ook CoreWeave ziet voorlopig weinig tekenen dat oudere Nvidia-hardware snel waardeloos wordt. CEO Mike Intrator meldde eerder dat een hoeveelheid H100-GPU's na afloop van een contract vrijwel onmiddellijk opnieuw kon worden verhuurd.
Het opvallendste was de prijs. Het nieuwe contract kwam uit op ongeveer 95 procent van het oorspronkelijke tarief.
Dat betekent dat de inkomsten uit deze hardware nauwelijks waren gedaald, ondanks de snelle technologische ontwikkelingen binnen de AI-sector. Voor bedrijven die miljarden dollars aan GPU's aanschaffen is dat een belangrijk signaal.
Het betekent overigens niet automatisch dat iedere investering in een AI-datacenter winstgevend wordt. Wanneer de hoeveelheid beschikbare rekenkracht uiteindelijk sneller groeit dan de vraag, kunnen huurprijzen alsnog stevig onder druk komen te staan.
Hier zit het echte risico voor beleggers
Daarmee verschuift de belangrijkste vraag rond Nvidia. Het risico is mogelijk niet dat een GPU technisch na drie jaar waardeloos wordt. Veel belangrijker is hoeveel vraag er over enkele jaren bestaat naar alle rekenkracht die momenteel wordt gebouwd.
Short seller Jim Chanos wijst precies op dat gevaar. Volgens hem kan GPU-verhuur uiteindelijk steeds meer op een commoditymarkt gaan lijken. Wanneer tientallen bedrijven vergelijkbare capaciteit aanbieden, kan prijsconcurrentie ontstaan en kunnen rendementen dalen.
Voor Nvidia zou dat uiteindelijk alsnog gevolgen kunnen hebben. Wanneer cloudbedrijven minder verdienen aan hun infrastructuur, wordt het moeilijker om ieder jaar opnieuw tientallen miljarden dollars aan nieuwe hardware uit te geven.
Voorlopig wijzen de cijfers echter de andere kant op. H100-huurprijzen stijgen, oude A100's blijven inzetbaar en bestaande GPU-capaciteit wordt tegen hoge tarieven opnieuw verhuurd.
Nvidia krijgt een belangrijk argument in handen
Daarmee wordt een belangrijk onderdeel van de Nvidia-beleggingscase de komende jaren steeds beter meetbaar. Beleggers hoeven niet alleen meer naar de verkoop van Blackwell en toekomstige chipgeneraties te kijken.
De waarde van oudere Nvidia-GPU's wordt minstens zo interessant.
Wanneer chips uit 2020 zelfs richting 2029 nog inkomsten genereren, kan de economische levensduur van AI-hardware aanzienlijk langer blijken dan sommige critici verwachten. Dat maakt de enorme investeringen van cloudbedrijven gemakkelijker te rechtvaardigen en kan uiteindelijk betekenen dat zij langer miljarden blijven uitgeven aan nieuwe Nvidia-systemen.
Maar als de enorme uitbreiding van AI-datacenters uiteindelijk voor overcapaciteit zorgt, kan dat beeld snel veranderen. Dan kunnen huurprijzen dalen en komt de kritiek op de lange afschrijvingstermijnen opnieuw centraal te staan.
Voor Nvidia-beleggers is de ontwikkeling van de markt voor gebruikte en verhuurde GPU's daarom een indicator om scherp in de gaten te houden. Voorlopig lijkt die markt opvallend sterk.
Opmerkingen