Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Die Podiumsdiskussion behandelt Alphabets erhöhte Kapitalausgaben und deren potenzielle Auswirkungen auf Nvidias GPU-Verkäufe. Während einige Podiumsteilnehmer bullisch auf Nvidias Wachstum aufgrund anhaltender AI-Cloud-Nachfrage sind, äußern andere Bedenken hinsichtlich der Margenkompression durch den Wechsel der Hyperscaler zu benutzerdefiniertem Silizium und internen Beschleunigern wie TPUs. Die Podiumsdiskussion weist auch auf das Risiko eines wettbewerbsbedingten Abbaus und möglicher Verzögerungen beim Hochlauf von Nvidias Vera Rubin hin.
Risiko: Margenverfall aufgrund des Wechsels der Hyperscaler zu Custom Silicon und hauseigenen Beschleunigern
Chance: Anhaltende KI-Cloud-Nachfrage stützt Nvidias GPU-Verkäufe
Diese Analyse wird vom StockScreener-Pipeline generiert — vier führende LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) erhalten identische Prompts mit integrierten Anti-Halluzinations-Schutzvorrichtungen. Methodik lesen →
Der Technologieriese Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) hat aggressiv in künstliche Intelligenz (KI) investiert, und der jüngste Quartalsbericht des Unternehmens macht deutlich, dass es weiterhin mehr Geld in diese Technologie pumpen wird.
Alphabet veröffentlichte die Ergebnisse für das zweite Quartal am 22. Juli und kündigte an, seine Investitionsausgaben-Prognose für 2026 auf einen Bereich von 195 bis 205 Milliarden US-Dollar anzuheben. Das Unternehmen hatte zuvor 180 bis 190 Milliarden US-Dollar für 2026 prognostiziert. Die aktualisierte Prognose deutet auf einen deutlichen Anstieg gegenüber den Investitionsausgaben von Alphabet für 2025 in Höhe von 91,4 Milliarden US-Dollar hin.
Nvidia 2009 verpasst? Dieses seltene Signal leuchtet wieder auf. Im Jahr 2009 leuchtete ein "Double Down"-Signal für einen wenig bekannten Chip-Hersteller namens Nvidia. Zum ersten Mal seit Jahren leuchtet dasselbe "Total Conviction"-Signal für ein Unternehmen, das nur 1/100 der Größe von Nvidia hat. Weiterlesen »
Das ist eine gute Nachricht für Nvidia (NASDAQ: NVDA). Sehen wir uns an, warum.
Der Cloud-Umsatz von Alphabet (Google Cloud) stieg im Jahresvergleich um 82 % auf 24,8 Milliarden US-Dollar. Darüber hinaus belief sich der Auftragsbestand des Unternehmens in der Cloud im zweiten Quartal auf gewaltige 514 Milliarden US-Dollar. CEO Sundar Pichai wies darauf hin, dass die Nachfrage nach seinen KI-Modellen das Angebot übersteigt, was das Management veranlasst, die Investitionsausgaben zu erhöhen, um den massiven Auftragsbestand schnell in Umsatz umzuwandeln.
Als Nvidia im Januar dieses Jahres seine nächste Generation der Vera-Rubin-Chip-Plattform ankündigte, wies Pichai darauf hin, dass Alphabet "die beeindruckenden Fähigkeiten der Rubin-Plattform unseren Kunden zur Verfügung stellen" wird. Wichtig ist, dass Nvidia mit der Serienproduktion der Vera-Rubin-Prozessoren begonnen hat und plant, sie im Herbst an Kunden auszuliefern.
Da Alphabet aufgrund des riesigen Auftragsbestands, auf dem es sitzt, in diesem Jahr und möglicherweise auch in Zukunft seine Ausgaben deutlich erhöhen dürfte, wird es wahrscheinlich mehr von Nvidias KI-Chip-Systemen kaufen. Es besteht also eine gute Chance auf eine Verbesserung der Wachstumsrate von Nvidia.
Der Halbleiter-Riese meldete im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 (das am 26. April endete) einen Umsatzanstieg von 85 % im Jahresvergleich sowie einen Anstieg des Gewinns je Aktie um 140 %. Seine Prognose von 91 Milliarden US-Dollar Umsatz für das laufende Quartal deutet auf einen stärkeren Anstieg im Jahresvergleich um 95 % hin. Es könnte jedoch noch besser laufen, da Hyperscaler wie Alphabet ihre Ausgaben deutlich erhöhen, um ihre KI-bezogenen Cloud-Auftragsbestände zu erfüllen.
Das 12-Monats-Median-Kursziel für Nvidia von 300 US-Dollar, basierend auf 64 Analysten, die die Aktie beobachten, deutet auf einen potenziellen Sprung von 45 % im kommenden Jahr hin. Es könnte jedoch noch besser laufen. Schließlich wird der Gewinn je Aktie laut Konsensschätzungen von Yahoo! Finance im laufenden Geschäftsjahr voraussichtlich um 88 % auf 8,99 US-Dollar steigen.
Das liegt deutlich über dem Anstieg von 24 % beim Gewinn des S&P 500-Index. Daher sollte Nvidia idealerweise mit einem deutlichen Aufschlag gegenüber dem Index gehandelt werden, der ein zukünftiges Kurs-Gewinn-Verhältnis von 21,1 aufweist. Geht man davon aus, dass Nvidia aufgrund seines überdurchschnittlichen Gewinnwachstums am Ende des Geschäftsjahres mit dem 40-fachen Gewinn gehandelt wird, könnte sein Aktienkurs 360 US-Dollar erreichen.
Das entspricht einem potenziellen Gewinn von 74 % gegenüber dem aktuellen Niveau. Deshalb können Anleger erwägen, Nvidia-Aktien sofort zu kaufen, da die aggressiven Ausgaben von Unternehmen wie Alphabet für KI-Infrastruktur einen soliden Rückenwind für den KI-Chip-Spezialisten schaffen werden.
Bevor Sie Aktien von Nvidia kaufen, bedenken Sie dies:
Das Analystenteam von The Motley Fool Stock Advisor hat gerade identifiziert, was es für die 10 besten Aktien hält, die Anleger jetzt kaufen sollten … und Nvidia war nicht dabei. Die 10 ausgewählten Aktien könnten in den kommenden Jahren enorme Renditen erzielen.
Denken Sie daran, als Netflix am 17. Dezember 2004 in diese Liste aufgenommen wurde … wenn Sie damals 1.000 US-Dollar investiert hätten, hätten Sie heute 377.990 US-Dollar! Oder als Nvidia am 15. April 2005 in diese Liste aufgenommen wurde … wenn Sie damals 1.000 US-Dollar investiert hätten, hätten Sie heute 1.269.518 US-Dollar!
Es ist erwähnenswert, dass die durchschnittliche Gesamtrendite des Stock Advisor bei 896 % liegt – eine marktübertreffende Outperformance im Vergleich zu 206 % für den S&P 500. Verpassen Sie nicht die neueste Top-10-Liste, die mit dem Stock Advisor verfügbar ist, und werden Sie Teil einer Anlegergemeinschaft, die von Privatanlegern für Privatanleger aufgebaut wurde.
**Stock Advisor-Renditen per 27. Juli 2026. *
Harsh Chauhan hält keine Positionen in den genannten Aktien. The Motley Fool hält Positionen in und empfiehlt Alphabet und Nvidia. The Motley Fool hat eine Offenlegungsrichtlinie.
Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen sind die Ansichten und Meinungen des Autors und spiegeln nicht unbedingt die von Nasdaq, Inc. wider.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Alphabets Capex-Anstieg ist real, aber sein inkrementeller Nutzen für Nvidia ist geringer als die Schlagzeile suggeriert, sobald der Custom-Silicon-Anteil berücksichtigt wird."
Alphabets Anhebung des Capex für 2026 auf 195–205 Mrd. $ (zuvor 180–190 Mrd. $) und der Cloud-Backlog von 514 Mrd. $ bestätigen, dass die KI-Ausgaben der Hyperscaler weiter beschleunigen, was Nvidias Vera-Rubin-Hochlauf in diesem Herbst direkt zugutekommt. NVDAs 95 % y/y Q2-Ausblick spiegelt bereits starke Nachfrage wider; das Konsensziel von 300 $ (45 % Upside) wirkt konservativ, falls FY27 EPS ~9 $ bei nur 35x Forward erreicht. Doch der Artikel blendet Margendruck durch Blackwell-Yield-Probleme, potenzielle Duplikation kundenspezifischer ASICs durch GOOGL/andere und die Tatsache aus, dass das Capex-Wachstum nun von den 2024-25-Raten abschwächt.
Wenn Googles eigene TPUs und die ASICs der Wettbewerber zusätzlichen Inferenz-Marktanteil gewinnen, könnte der marginale Dollar des Alphabet-Capex weitaus weniger zu Nvidia fließen als der Artikel annimmt, was NVDAs Preissetzungskraft und Neubewertung begrenzt.
"Alphabets erhöhte Capex ist kein Stellvertreter für Nvidias Wachstum, da sie zunehmend die interne TPU-Entwicklung finanziert statt der Beschaffung von Hardware von Drittanbietern."
Der Artikel verwechselt Alphabets massive Kapitalausgaben mit garantiertem Nvidia-Umsatz und ignoriert dabei den aufkommenden Trend zu maßgeschneiderten Siliziumlösungen. Während der Backlog von Google Cloud in Höhe von 514 Milliarden Dollar beeindruckend ist, skaliert Alphabet seine interne TPU-Infrastruktur (Tensor Processing Unit) aggressiv aus, um die Abhängigkeit von Nvidias hochmargigen GPUs zu verringern. Sollte Alphabets Capex weiterhin stark ansteigen, ist das nicht zwangsläufig ein linearer Gewinn für Nvidia; es ist ein Wettlauf zwischen der Nachfrage nach Rechenleistung und der Effizienz interner Alternativen. Bei einem Handel von Nvidia zu hohen Multiplikatoren preist der Markt Perfektion ein. Wenn Hyperscaler wie Alphabet nachweisen können, dass maßgeschneidertes Silizium einen größeren Anteil ihrer Inferenz-Workloads bewältigen kann, stehen Nvidias Preisgestaltungsmacht – und ihre prognostizierte EPS-Wachstumsrate von 88 % – einem erheblichen Risiko der Margenkompression gegenüber.
Wenn das KI-Wettrüsten Hyperscaler dazu zwingt, rohe, unmittelbare Rechenleistung gegenüber langfristiger interner Chipentwicklung zu priorisieren, bleibt Nvidia der einzige praktikable Anbieter, der in der erforderlichen Größenordnung liefern kann, was sie vor Wettbewerb schützt.
"Alphabet's Capex-Erhöhung ist real, aber bescheiden (8 %), und der Artikel verwechselt Backlog mit bestätigten Chip-Bestellungen, während er die parallelen Investitionen der Hyperscaler in kundenspezifisches Silizium ignoriert, das strukturell mit Nvidias TAM konkurriert."
Der Artikel vermischt Kapitalausgaben-*Ankündigungen* mit Kapitalausgaben-*Umsetzung* sowie Chip-*Bestellungen* mit Chip-*Lieferungen*. Alphabet hat die Prognose für 2026 um 15 Mrd. USD (8 %) angehoben – spürbar, aber nicht explosiv. Der Auftragsbestand von 514 Mrd. USD umfasst Bruttobuchungen, keine bestätigten KI-Chip-Aufträge – ein Großteil dürfte auf Beratung, Lizenzierung und nicht hardwarebezogene Dienstleistungen entfallen. Die Aussage, dass Vera Rubin „diesen Herbst“ ausgeliefert werde, ist vage; Zeitpläne für Hochlauf verzögern sich ständig. Das zukunftsgerichtete Kurs-Gewinn-Verhältnis von Nvidia (40x) setzt eine fehlerfreie Umsetzung und keine Wettbewerbsverluste (AMD, kundenspezifische Siliziumlösungen) voraus. Der Artikel ignoriert, dass Hyperscaler gleichzeitig eigene Chips entwickeln, um ihre Abhängigkeit von Nvidia zu verringern – ein struktureller Gegenwind, der im Optimismus untergeht.
Alphabets Erhöhung der Capex könnte Margen Druck widerspiegeln oder eine langsamere als erwartete Monetarisierung dieses $514B Backlogs, nicht explosive Nachfrage. Vera Rubin Verzögerungen oder enttäuschende Leistung könnten den bullischen Fall innerhalb von 12 Monaten zerstören.
"Nvidias Aufwärtspotenzial hängt davon ab, dass Alphabet weiterhin Nvidia-GPUs kauft, anstatt auf interne Beschleuniger oder alternative Lieferanten umzusteigen."
Alphabets Plan, die Investitionsausgaben 2026 auf 195–205 Mrd. $ anzuheben, signalisiert eine anhaltende KI-Cloud-Nachfrage und sollte Nvidias GPU-Verkäufe stützen, während Alphabet einen massiven Auftragsbestand monetarisiert. Nvidias Vera-Rubin-Ramp-up könnte die Volumina 2026–27 steigern und das Wachstumsszenario untermauern. Doch es lauern Risiken: Alphabet könnte die hauseigenen Beschleuniger (TPUs) forcieren oder Lieferanten diversifizieren, was Nvidias inkrementellen Anteil dämpft; der Rubin-Ramp-up bleibt im großen Maßstab unerprobt, mit potenziellen Kosten-, Ausbeute- oder Lieferproblemen. Die KI-Hardware-Nachfrage bleibt volatil, und eine schärfere Verlangsamung der KI-Software-Monetarisierung oder konjunkturelle Schwäche könnten Nvidias Multiple trotz des Investitionsoptimismus drücken.
Alphabets KI-Offensive könnte weniger GPU-zentriert sein als impliziert, indem sie hauseigene Inferenzchips oder Alternativen finanziert und Nvidias zusätzliche Aufträge reduziert. Wenn die KI-Nachfrage abkühlt oder die Investitionszyklen sich verlängern, könnte Nvidias Upside durch Alphabets Ausgaben weitaus geringer sein als der Artikel nahelegt.
"Trainings-Workloads und Software-Ökosystem-Lock-in werden Nvidias Anteil an den inkrementellen Hyperscaler-Ausgaben höher halten, als Custom-Silicon-Narrative bis FY27 annehmen."
Claudes Unterscheidung zwischen Ankündigung und Ausführung ist scharf, doch die $15B Kapitalausgabenerhöhung impliziert immer noch ~$4-6B zusätzliche Ausgaben für GPUs/Beschleuniger bei historischer Mischung. Niemand hat darauf hingewiesen, dass die TPU/ASIC-Roadmaps der Hyperscaler 18-24 Monate hinter Nvidias Full-Stack-Software-Moat liegen; selbst wenn sie Inferenz-Anteile gewinnen, halten Training und Ausbrüche neuer Modelle Nvidia bis 2027 als Standardlieferanten.
"Der Software-Graben bröckelt, da Open-Source-Frameworks die Abhängigkeit von Nvidias proprietärem CUDA-Ökosystem verringern."
Grok, Ihr Argument des 'Software-Burggrabens' ignoriert, dass Hyperscaler den Stack zunehmend durch Open-Source-Alternativen wie PyTorch und Triton kommodifizieren, die gezielt die Wechselkosten von CUDA senken. Wenn Google auch nur 20 % seiner Inferenzlast auf TPUs verlagert, ist der Margentreffer für Nvidia nicht-linear, nicht nur ein proportionaler Umsatzverlust. Der Markt bewertet Nvidia auf ein Monopol, aber die Infrastrukturverschiebung bewegt sich in Richtung einer Multi-Vendor-, heterogenen Compute-Umgebung.
"Die Margenwirkung von kundenspezifischen Chips ist nur dann nicht-linear, wenn Hyperscaler schneller agieren, als historische Präzedenzfälle vermuten lassen – der Artikel liefert keine Belege dafür, dass sie dies tun werden."
Gemini's 20% TPU-Inferenz-Verschiebung ist plausibel, aber die Mathematik zählt. Wenn Alphabets $514B Backlog zu 60 % Training/70 % Inferenz nach Umsatzmix ist, ist eine 20 % TPU-Capture allein bei Inferenz ein ~$60B Umsatzimpact — materiell, aber nicht Nvidias gesamte TAM. Das wirkliche Risiko: ASIC-Zeitpläne der Hyperscaler beschleunigen sich schneller, als Grok annimmt. 18–24 Monate sind historisch; wenn Google produktionsreife TPU v5 im Scale bis Q2 2026 ausliefert, komprimiert sich Nvidias 2027-Wachstumsrate scharf, nicht nur die Margen.
"Margendruck durch Multi-Vendor-Inferenz-Workloads könnte Nvidias Preissetzungsmacht schneller untergraben als die inkrementelle GPU-Nachfrage wächst, was ein 40-faches Multiple ohne einen fehlerfreien Vera-Rubin-Hochlauf optimistisch erscheinen lässt."
Geminis 20-prozentige TPU-Inferenzverschiebung birgt ein berechtigtes Risiko, doch die größere Sorge ist die Margenkompression durch einen Multi-Vendor-, kommoditisierten Inferenz-Stack. Falls die Hyperscaler mehr Arbeitslasten auf hauseigene Beschleuniger verlagern, könnte Nvidias Preissetzungsmacht schneller erodieren, als die inkrementelle GPU-Nachfrage wächst – was die Margen und sogar den zukünftigen Multiplikator belastet. Ein 40-facher Multiplikator setzt minimale Wettbewerbserosion und einen perfekten Hochlauf von Vera Rubin voraus; das erscheint optimistisch.
Die Podiumsdiskussion behandelt Alphabets erhöhte Kapitalausgaben und deren potenzielle Auswirkungen auf Nvidias GPU-Verkäufe. Während einige Podiumsteilnehmer bullisch auf Nvidias Wachstum aufgrund anhaltender AI-Cloud-Nachfrage sind, äußern andere Bedenken hinsichtlich der Margenkompression durch den Wechsel der Hyperscaler zu benutzerdefiniertem Silizium und internen Beschleunigern wie TPUs. Die Podiumsdiskussion weist auch auf das Risiko eines wettbewerbsbedingten Abbaus und möglicher Verzögerungen beim Hochlauf von Nvidias Vera Rubin hin.
Anhaltende KI-Cloud-Nachfrage stützt Nvidias GPU-Verkäufe
Margenverfall aufgrund des Wechsels der Hyperscaler zu Custom Silicon und hauseigenen Beschleunigern