Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Die Diskussionsteilnehmer haben eine gemischte Stimmung bezüglich Nvidias Zukunft, mit Bedenken hinsichtlich einer möglichen Nachfragestagnation, zunehmender Konkurrenz durch benutzerdefinierte ASICs und regulatorischer Risiken, aber auch unter Anerkennung des starken CUDA-Ökosystems und der Lieferkettenvorteile des Unternehmens.
Risiko: Nachfragestagnation aufgrund einer Verlangsamung der Hyperscale-Capex oder einer Verschiebung hin zu effizienterer GPU-Nutzung.
Chance: Nvidias starkes CUDA-Ökosystem und seine Lieferkettenvorteile, einschließlich der vorrangigen Zuteilung bei TSMC für CoWoS-Packaging.
Diese Analyse wird vom StockScreener-Pipeline generiert — vier führende LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) erhalten identische Prompts mit integrierten Anti-Halluzinations-Schutzvorrichtungen. Methodik lesen →
Nvidias GPUs verhalfen ihm zu Ruhm auf dem KI-Markt.
Aber Investoren haben sich Sorgen über die Zukunft der Infrastrukturausgaben und der Nachfrage gemacht – und das belastete die Nvidia-Aktie Anfang des Jahres.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) hat gesehen, wie die Gewinne von Quartal zu Quartal explodierten, da Tech-Giganten sich beeilen, in seine neuesten Systeme für künstliche Intelligenz (KI) einzusteigen. Und das hat zu einer herausragenden Aktienperformance geführt – die Aktien sind in den letzten drei Jahren um mehr als 600 % gestiegen, da diese KI-Revolution an Fahrt gewinnt.
Aber in den letzten Monaten haben Investoren eine Sache besonders beunruhigt. Sie haben sich Sorgen gemacht, ob die hohen Nachfragelevels anhalten werden. Große Cloud-Anbieter wie Microsoft, Amazon und andere Technologieführer haben zugesagt, in diesem Jahr fast 700 Milliarden US-Dollar für den Ausbau der Infrastruktur auszugeben, und dies kommt natürlich Chipdesignern wie Nvidia zugute. Die Sorge ist jedoch, dass jede Verlangsamung des Tempos solcher Ausgaben genau das Gegenteil bewirken könnte – und das Wachstum belasten könnte.
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Angesichts all dessen haben sich Investoren besonders auf jede Botschaft von Tech-Giganten konzentriert, die Einblicke in das Kommende geben könnte. Nvidias CEO Jensen Huang hat im dieswöchigen Gewinnaufruf große Neuigkeiten für die Aktionäre geliefert – und es könnte Ihre Entscheidung beeinflussen, ob Sie Nvidia-Aktien jetzt kaufen sollten.
Zuerst werfen wir jedoch einen kurzen Blick auf die bisherige KI-Geschichte und wie sich Nvidia in diesem Umfeld entwickelt hat. In den frühesten Phasen des KI-Booms konzentrierten sich die Kunden auf das Training großer Sprachmodelle – und um unglaubliche Mengen an Informationen mit hoher Geschwindigkeit in diese Modelle einzuspeisen, benötigten sie Rechenleistung. Die ideale Rechenleistung kam in Form der Grafikprozessoreinheit (GPU) von Nvidia.
Während auch andere KI-Chips das Training antreiben mögen, haben die GPUs von Nvidia dies schneller und effizienter als alle anderen getan. Kunden stürmten, um diese leistungsstarken Werkzeuge und kompletten KI-Systeme zu erhalten, und dies hat Nvidias Umsatzwachstum angekurbelt.
Wie oben erwähnt, haben sich Investoren nach solch hohen Wachstums- und Nachfrageraten gefragt, ob Nvidias beste Tage hinter dem Unternehmen liegen könnten. Die Idee ist, dass, obwohl große Tech-Kunden jetzt viel in Infrastruktur investieren, dies nicht ewig dauern könnte. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass KI nicht mit dem Training endet – tatsächlich ist das erst der Anfang.
Und das führt mich zu den großen Neuigkeiten, die Huang den Aktionären letzte Woche mitteilte.
"Die Nachfrage ist parabolisch geworden", sagte Huang. "Der Grund ist einfach. Agentic AI ist angekommen. KI kann jetzt produktive und wertvolle Arbeit leisten."
KI-Agenten nutzen das Wissen aus all diesem Training, um Maßnahmen zu ergreifen und Aufgaben zu erledigen. Und der entscheidende Punkt hier ist, dass KI für diese Arbeit weiterhin Rechenleistung in Form von GPUs – und Central Processing Units (CPUs) – benötigt. Nvidia hat dies mit seinem aktuellen Blackwell-System und seiner neuesten Plattform, Vera Rubin, abgedeckt. Rubin ist auf die Bedürfnisse von KI-Agenten zugeschnitten und soll im dritten Quartal dieses Jahres ausgeliefert werden.
Darüber hinaus strömen die Kunden weiterhin auf die aktuelle Blackwell-Plattform, sodass Blackwell und Rubin Nvidias Wachstum in den kommenden Quartalen vorantreiben werden. Das Unternehmen gibt an, dass sich die Anzahl der Partnerrechenzentren, die 10 Megawatt überschritten haben, in 12 Monaten fast verdoppelt hat.
Was bedeutet das für Investoren? Huang hat eindeutig positive Nachrichten geliefert, und diese Nachrichten sollten auch die Sorgen von Investoren lindern, die die zukünftige Wachstumschance in Frage gestellt haben. Wir sehen, dass der Bedarf an Rechenleistung fortlaufend ist und sogar steigen könnte, da immer mehr Unternehmen KI tatsächlich auf reale Situationen anwenden.
In der Zwischenzeit belasteten die jüngsten Sorgen über die Nachhaltigkeit der Nachfrage die Nvidia-Aktie im ersten Quartal und senkten infolgedessen ihre Bewertung. Obwohl sich die Aktie seitdem erholt hat, bleibt die Bewertung sehr interessant. Die Aktie wird zum 25-fachen der prognostizierten Gewinne gehandelt, gegenüber dem 40-fachen zu Beginn des Jahres.
Nach diesen großen Neuigkeiten von Jensen Huang sieht die Nvidia-Aktie also wie ein Kauf aus.
Bevor Sie Nvidia-Aktien kaufen, bedenken Sie Folgendes:
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Denken Sie daran, als Netflix am 17. Dezember 2004 auf dieser Liste stand … wenn Sie zu dem Zeitpunkt unserer Empfehlung 1.000 US-Dollar investiert hätten, hätten Sie 477.813 US-Dollar! Oder als Nvidia am 15. April 2005 auf dieser Liste stand … wenn Sie zu dem Zeitpunkt unserer Empfehlung 1.000 US-Dollar investiert hätten, hätten Sie 1.320.088 US-Dollar!
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Adria Cimino hat Positionen in Amazon. The Motley Fool hat Positionen in und empfiehlt Amazon, Microsoft und Nvidia. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
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
"Anhaltende Hyperscaler-Capex über 2025 hinaus ist die unbewiesene Annahme, die bestimmt, ob 25-fache zukünftige Gewinne attraktiv oder immer noch teuer sind."
Huangs Behauptung, dass Agentic AI die "parabolische" Nachfrage nach Blackwell und den kommenden Rubin-Plattformen angetrieben hat, ist das wichtigste bullische Signal, doch der Artikel spielt zwei wesentliche Risiken herunter: Die Capex der Hyperscaler von 700 Mrd. US-Dollar könnten nach 2025 stagnieren, da der ROI für Inferenz-Workloads niedriger als für Training ist, und Nvidia steht immer noch vor Ausführungsrisiken bei der Vera Rubin-Einführung, die für Q3 2025 geplant ist. Bei 25-fachem zukünftigem Gewinn hat sich die Bewertung komprimiert, aber dieses Multiple beinhaltet weiterhin ein Umsatzwachstum von über 40 %, das von anhaltenden Rechenzentrums-Buildouts und nicht von Software-Monetarisierung abhängt. Das Stück lässt auch die zunehmende Konkurrenz durch benutzerdefinierte ASICs von Microsoft und Amazon aus.
Wenn Agentic AI-Workloads schneller als erwartet skalieren und kontinuierliche GPU/CPU-Cluster für Echtzeit-Entscheidungsschleifen erfordern, könnten die 700 Mrd. US-Dollar Ausgaben bis 2026-27 ausgedehnt werden, wodurch selbst 30-fache Gewinne günstig erscheinen.
"Nvidia steht vor einem versteckten Bifurkationsrisiko: Das durch Inferenz getriebene Nachfragewachstum ist real, aber es hat strukturell niedrigere Margen und ist anfälliger für Konkurrenz durch benutzerdefinierte Chips als der trainingsdominierte Zyklus, der die aktuelle Bewertung aufgebaut hat."
Der Artikel vermischt zwei getrennte Nachfragetreiber – Trainingsinfrastruktur und Inferenz/Agentic AI –, ohne einen kritischen Unterschied anzusprechen: Inferenz ist pro Arbeitseinheit weitaus weniger GPU-intensiv als Training. Huangs Behauptung "Die Nachfrage ist parabolisch geworden" bedarf der Überprüfung: parabolisch im Verhältnis zu welchem Basiswert und über welchen Zeitraum? Das 25-fache zukünftige KGV wird als "sehr interessante" Bewertung dargestellt, aber das ist immer noch 30 % über dem historischen Durchschnitt des S&P 500. Der Artikel lässt auch aus, dass große Cloud-Anbieter (MSFT, AMZN, GOOG) zunehmend benutzerdefinierte Chips entwickeln, um die GPU-Abhängigkeit zu reduzieren. Die 700 Mrd. US-Dollar Infrastrukturausgaben sind real, aber der Artikel quantifiziert nicht Nvidias adressierbaren Anteil oder das Risiko der Wettbewerbsabschwächung.
Wenn Agentic AI-Inferenz zum Massenprodukt wird und Cloud-Anbieter innerhalb von 18-24 Monaten erfolgreich benutzerdefinierte Siliziumlösungen für 60-70 % der Workloads einsetzen, schrumpft Nvidias TAM (Total Addressable Market) erheblich, selbst wenn die absolute GPU-Nachfrage steigt – die Margen- und Marktanteilsgeschichte des Unternehmens bricht zusammen.
"Nvidias Bewertung ist derzeit stärker an die Erzählung von "Agentic AI" gebunden als an den nachgewiesenen, langfristigen ROI der Infrastruktur, die von seinen Hyperscaler-Kunden aufgebaut wird."
Jensen Huangs Wende zu "Agentic AI" ist eine klassische narrative Verschiebung, um anhaltende CAPEX zu rechtfertigen. Während der Artikel ein zukünftiges KGV von 25x hervorhebt, geht diese Bewertung davon aus, dass die aktuelle Ausgabenwelle der Hyperscaler linear bleibt. Das eigentliche Risiko ist nicht nur die Nachfrage, sondern die "Utility-Falle". Wenn Microsoft, Amazon und Google nicht innerhalb der nächsten 18 Monate einen klaren, skalierbaren ROI von diesen KI-Agenten nachweisen, wird die Infrastrukturausgabe eine Wand erreichen, egal wie "parabolisch" die Nachfrage klingt. NVDA ist derzeit auf Perfektion ausgelegt und geht davon aus, dass Blackwell und Rubin die aktuellen Bruttomargen trotz steigender Konkurrenz durch benutzerdefinierte Silizium (ASICs), die von seinen größten Kunden intern entwickelt werden, aufrechterhalten werden.
Wenn Agentic AI eine echte Produktivitätsrevolution schafft, werden die aktuellen Infrastrukturausgaben von 700 Milliarden US-Dollar wie eine Rundungsdifferenz aussehen, wodurch die aktuelle Bewertung von NVDA im Nachhinein günstig erscheint.
"Nvidias Aufwärtspotenzial hängt immer noch von einem langen, ununterbrochenen KI-Compute-Zyklus in Rechenzentren ab; jede Verlangsamung der Cloud-Capex oder eine Verschiebung der Nachfragedynamik könnte die Bewertung komprimieren und das Aufwärtspotenzial begrenzen."
Die optimistische Schlussfolgerung beruht auf dem robusten KI-Compute-Zyklus von Nvidias Rechenzentren, wobei Huang eine parabolische Nachfrage und die Positionierung von Rubin/Blackwell hervorhebt. Doch der Artikel übergeht wichtige Risiken: Jede Verlangsamung der Hyperscale-Capex, eine schärfere als erwartete Verschiebung hin zu Effizienz, die den Bedarf an GPUs reduziert, oder eine sich verschärfende Wettbewerbsdynamik von AMD/Intel könnten die Wachstumsmomentum untergraben. Nvidias Umsatz ist stark konzentriert (wenige große Cloud-Kunden), und regulatorische/geopolitische Reibungen könnten zukünftige adressierbare Märkte begrenzen. Bei etwa 25-fachem zukünftigem Gewinn bleibt die Aktie eine Langzeitwette; selbst eine moderate Nachfrageschwäche oder Margendruck könnte zu einer Multiplenkompression führen, bevor die Gewinne aufholen.
Das wohl stärkste Gegenargument: Der KI-Hardware-Boom könnte früher als erwartet stagnieren, wenn die Capex-Zyklen der Cloud verlangsamen oder Effizienzgewinne die GPU-Aktualisierungsfrequenz reduzieren; das könnte zu einer erheblichen Multiplenkompression führen, selbst wenn eine gewisse KI-Adoption bestehen bleibt.
"CUDA-Schutzgraben verzögert ASIC-Erosion und hält Nvidias Wachstumsprognosen bis 2026 intakt."
Claude hebt benutzerdefinierte ASICs von Microsoft und Amazon als direkte Bedrohung für Nvidias TAM hervor, ignoriert aber die mehrjährige Verzögerung bei der Erreichung von CUDA-Leistung und Ökosystem-Parität. Selbst eine teilweise Workload-Migration bis 2027 würde Nvidia immer noch den Großteil der margenstarken Trainings- und Agentic-Inferenzzyklen sichern. Das 25-fache Multiple preist bereits einige Marktanteilsverluste ein, sodass der Bärenfall eine schnellere ASIC-Adoption erfordert, als die Geschichte realistisch erscheinen lässt.
"Benutzerdefinierte Siliziumlösungen müssen nicht mit CUDA mithalten; sie müssen für die Hyperscaler profitabel genug für den Eigengebrauch sein, was die Wettbewerbsgleichung vollständig verändert."
Grok geht davon aus, dass der CUDA-Schutzgraben bestehen bleibt, unterschätzt aber den wirtschaftlichen Anreiz, der benutzerdefinierte Silizium antreibt. Microsoft und Amazon jagen keine Parität – sie jagen 70 % Effizienz zu 30 % Kosten für *ihre eigenen* Inferenz-Workloads. Sie müssen Nvidia nicht überall schlagen; sie müssen intern gewinnen. Die mehrjährige Verzögerung ist real, aber der Ertrag (Milliarden an Capex-Einsparungen) komprimiert die Zeitpläne. Nvidias 25-faches Multiple geht davon aus, dass TAM intakt bleibt; es preist kein "gut genug" ASIC-Szenario ein.
"Nvidias primärer Wettbewerbsvorteil ist sein dominanter Zugang zu knapper fortschrittlicher TSMC-Packaging-Kapazität, die Hyperscaler nicht einfach replizieren können."
Claude und Grok debattieren über den Schutzgraben, verpassen aber die Realität der Lieferkette: TSMC-Kapazität. Selbst wenn benutzerdefinierte ASICs "gut genug" sind, hat Nvidia die vorrangige Zuteilung bei TSMC für CoWoS-Packaging. Hyperscaler können nicht einfach auf benutzerdefinierte Siliziumlösungen umsteigen, wenn sie nicht über die Gießereikapazität verfügen, um sie in großem Maßstab herzustellen. Nvidias wirklicher Schutz ist nicht nur CUDA; es ist die verengte physische Lieferkette, die es Wettbewerbern erschwert, ihre eigenen Chips schnell genug zu skalieren, um bis 2026 eine Rolle zu spielen.
"Claude's 60-70%ige Inhouse-ASIC-Adoption innerhalb von 18–24 Monaten ist zu aggressiv und ignoriert, wie das CUDA-Ökosystem und Lieferbeschränkungen Nvidias Position verteidigen."
Claude's 60-70%ige Inhouse-ASIC-Adoption innerhalb von 18–24 Monaten erscheint mir zu aggressiv; Vendor Lock-in verlangsamt normalerweise die externe Adoption und die Software-Parität hinkt hinterher. Wenn das stimmt, würde TAM komprimiert, aber selbst dann steht Nvidia nicht vor dem Nichts – das CUDA-Ökosystem, der Software-Stack und die CoWoS-fähigen GPUs sichern eine Rolle. Die größere Frage ist, ob die Kapazität bei TSMC es Hyperscalern ermöglicht, interne Chips schnell genug zu skalieren, um Nvidias Preisgestaltungsmacht zu untergraben.
Die Diskussionsteilnehmer haben eine gemischte Stimmung bezüglich Nvidias Zukunft, mit Bedenken hinsichtlich einer möglichen Nachfragestagnation, zunehmender Konkurrenz durch benutzerdefinierte ASICs und regulatorischer Risiken, aber auch unter Anerkennung des starken CUDA-Ökosystems und der Lieferkettenvorteile des Unternehmens.
Nvidias starkes CUDA-Ökosystem und seine Lieferkettenvorteile, einschließlich der vorrangigen Zuteilung bei TSMC für CoWoS-Packaging.
Nachfragestagnation aufgrund einer Verlangsamung der Hyperscale-Capex oder einer Verschiebung hin zu effizienterer GPU-Nutzung.