Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Der Konsens des Panels ist bearish hinsichtlich Nvidias 15-Billionen-Dollar-Bewertungsziel bis 2029, mit Verweis auf nicht nachhaltige Wachstumsraten, Margendruck durch kundenspezifische Siliziumkonkurrenz und potenzielle TAM-Kompression aufgrund geopolitischer Risiken und Hardware-Kommodifizierung.
Risiko: Hardware-Kommodifizierung und Umstellung auf kundenspezifische Siliziumchips für die Inferenz, was potenziell zu Margendruck und TAM-Kompression führt.
Chance: Keine als Konsens-Chance identifiziert.
Diese Analyse wird vom StockScreener-Pipeline generiert — vier führende LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) erhalten identische Prompts mit integrierten Anti-Halluzinations-Schutzvorrichtungen. Methodik lesen →
Nvidia ist derzeit das größte Unternehmen der Welt, aber es wäre keine Überraschung, wenn es noch größer wird.
Die neuesten Ergebnisse von Nvidia deuten klar darauf hin, dass seine Dominanz bei KI-Chips nicht nachlassen wird.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) wurde im Oktober 2025 zum ersten Unternehmen der Welt, das eine Marktkapitalisierung von 5 Billionen US-Dollar erreichte, angetrieben durch das künstliche Intelligenz (KI)-gestützte Wachstum seiner Umsätze und Gewinne in den letzten Jahren.
Die gute Nachricht für Nvidia-Aktieninvestoren ist, dass das Wachstum des Halbleitergiganten keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigt. Es dominiert weiterhin den lukrativen KI-Chipmarkt und, was noch wichtiger ist, Nvidia sucht weiterhin nach neuen Möglichkeiten, sein phänomenales Wachstum aufrechtzuerhalten.
Wird KI den ersten Billionär der Welt hervorbringen? Unser Team hat gerade einen Bericht über ein einziges, wenig bekanntes Unternehmen veröffentlicht, das als "unverzichtbares Monopol" bezeichnet wird und die kritische Technologie liefert, die sowohl Nvidia als auch Intel benötigen. Weiterlesen »
Die Leistung von Nvidia im ersten Quartal des Geschäftsjahres 2027 (das am 26. April endete) zeigt deutlich, dass der zunehmende Wettbewerb auf dem KI-Chipmarkt sein Wachstum nicht beeinträchtigt. Tatsächlich wäre es keine Überraschung, wenn es in den nächsten drei Jahren das erste Unternehmen der Welt mit einer Bewertung von 15 Billionen US-Dollar wird. Sehen wir uns an, warum das wahrscheinlich ist.
Nvidia hat in den letzten Jahren den KI-Chipmarkt dank seiner Grafikprozessoren (GPUs) dominiert, die eine massive parallele Rechenleistung bieten und sich daher ideal für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) eignen. Es gibt jedoch genügend Beweise dafür, dass Hyperscaler und KI-Unternehmen in der Inferenz-Ära kundenspezifische Chips bevorzugen, um die Rechenkosten zu senken.
Das ist nicht überraschend, da Inferenz-Workloads deutlich weniger Rechenleistung erfordern als die Trainingsphase, weshalb GPUs für Inferenz-Anwendungen als überdimensioniert gelten. Die neuesten Ergebnisse von Nvidia machen jedoch deutlich, dass seine GPUs auch in der KI-Inferenz-Ära relevant bleiben.
Das Unternehmen meldete im ersten Quartal des Geschäftsjahres einen Umsatzanstieg von 85 % gegenüber dem Vorjahr auf 81,6 Milliarden US-Dollar. Das war eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Umsatzwachstum von 69 %, das im gleichen Quartal des Vorjahres verzeichnet wurde. Die bereinigten Gewinne des Halbleiterspezialisten stiegen um satte 140 % gegenüber dem Vorjahr auf 1,87 US-Dollar pro Aktie, was erneut das Wachstum von 33 % im Vorjahreszeitraum übertraf.
Die Prognose von Nvidia deutet klar darauf hin, dass sein Wachstum beschleunigen wird. Das Unternehmen erwartet im laufenden Quartal einen Umsatz von 91 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 95 % gegenüber dem Vorjahreszeitraum entspricht. Die Fähigkeit des Unternehmens, das Wachstum zu beschleunigen, obwohl es bereits eine massive Umsatzbasis erreicht hat, ist lobenswert und deutet darauf hin, dass Nvidia nun in einer robusten Position ist, um von der nächsten Phase des KI-Computing-Zyklus zu profitieren.
Laut Deloitte wird KI-Inferenz in diesem Jahr zwei Drittel der Rechenleistung in Rechenzentren ausmachen. Der Beratungsriese fügt jedoch hinzu, dass anstelle von Inferenz-fokussierten Chips der Großteil der Berechnungen von leistungsstarken Chips wie GPUs durchgeführt wird. Angesichts der Tatsache, dass Nvidia seine Server-Racks so konzipiert, dass sie eine höhere Inferenzleistung zu geringeren Kosten liefern, ist es leicht zu verstehen, warum Hyperscaler, souveräne Kunden und Cloud-Computing-Anbieter weiterhin auf seine Chips setzen.
Das Nvidia-Management stellte auf der letzten Telefonkonferenz fest, dass seine Vera Rubin-Server-Racks der nächsten Generation "bis zu 35-mal höheren Inferenz-Durchsatz und bis zu 10-mal höhere KI-Fabrikumsätze im Vergleich zu Blackwell liefern können". Daher ist es leicht zu verstehen, warum das Nvidia-Management zuversichtlich ist, 2026 und 2027 mit seinen Blackwell- und Rubin-Chips 1 Billion US-Dollar Umsatz zu erzielen.
Darüber hinaus glaubt das Unternehmen, dass Inferenz- und agentenbasierte KI-Anwendungen die Ausgaben für KI-Infrastruktur von geschätzten 1 Billion US-Dollar im Jahr 2026 auf 3 bis 4 Billionen US-Dollar bis Ende des Jahrzehnts erheblich steigern werden. Nvidia meldete im ersten Quartal des Geschäftsjahres 75,2 Milliarden US-Dollar Umsatz im Rechenzentrumssegment, was einer jährlichen Rate von 300 Milliarden US-Dollar entspricht. Die massiven Ausgaben für KI-Infrastruktur, die das Unternehmen bis 2030 erwartet, deuten darauf hin, dass es in diesem Markt noch erhebliches Wachstumspotenzial gibt.
Das ist der Grund, warum Analysten ihre Aussichten optimistischer einschätzen, was Nvidia den Weg ebnet, in den nächsten drei Jahren die Marke von 15 Billionen US-Dollar Marktkapitalisierung zu überschreiten.
Analysten haben ihre Wachstumserwartungen nach den neuesten Ergebnissen von Nvidia überarbeitet. Wie die folgende Grafik zeigt, sind die Gewinnschätzungen von Nvidia für die nächsten drei Geschäftsjahre gestiegen.
Nvidias Erwartung einer deutlichen Beschleunigung der Ausgaben für KI-Infrastruktur in den kommenden Jahren könnte ihm helfen, sein bemerkenswertes Wachstum aufrechtzuerhalten. Doch selbst wenn seine Gewinne im Geschäftsjahr 2029 (das im Januar 2029 endet) auf 15,51 US-Dollar pro Aktie steigen und es zu diesem Zeitpunkt mit dem 43-fachen Gewinn gehandelt wird (im Einklang mit dem Kurs-Gewinn-Verhältnis des technologieorientierten Nasdaq Composite-Index), könnte sein Aktienkurs auf 667 US-Dollar steigen.
Das ist etwas mehr als das Dreifache seines aktuellen Aktienkurses, was ausreichen sollte, damit diese KI-Aktie die Marke von 15 Billionen US-Dollar Marktkapitalisierung durchbricht, angesichts seiner aktuellen Marktkapitalisierung von 5,2 Billionen US-Dollar. Es wäre also sinnvoll für Investoren, weiterhin Nvidia-Aktien zu kaufen, da diese in den nächsten drei Jahren aufgrund ihres herausragenden Wachstumspotenzials weiter steigen könnten.
Bevor Sie Nvidia-Aktien kaufen, sollten Sie Folgendes bedenken:
Das Analystenteam von Motley Fool Stock Advisor hat gerade die 10 besten Aktien identifiziert, die Investoren jetzt kaufen können ... und Nvidia war nicht dabei. Die 10 Aktien, die es in die engere Wahl geschafft haben, könnten in den kommenden Jahren massive Renditen erzielen.
Denken Sie daran, als Netflix am 17. Dezember 2004 auf dieser Liste stand ... wenn Sie damals 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 damals 1.000 US-Dollar investiert hätten, hätten Sie 1.320.088 US-Dollar!
Nun ist es erwähnenswert, dass die durchschnittliche Gesamtrendite von Stock Advisor 986 % beträgt – eine marktschlagende Outperformance im Vergleich zu 208 % für den S&P 500. Verpassen Sie nicht die neueste Top-10-Liste, die mit Stock Advisor verfügbar ist, und treten Sie einer Investment-Community bei, die von einzelnen Investoren für einzelne Investoren aufgebaut wurde.
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Harsh Chauhan hält keine Positionen in den genannten Aktien. The Motley Fool hat Positionen in und empfiehlt Nvidia. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die von Nasdaq, Inc. wider.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Es ist unwahrscheinlich, dass Nvidia bis 2029 15 Billionen US-Dollar erreicht, da die Substitution durch kundenspezifische Chips und die Kompression von Multiples sowohl das Gewinnwachstum als auch die Bewertung weit unter den Annahmen des Artikels begrenzen werden."
Das 15-Billionen-Dollar-Ziel des Artikels bis zum Geschäftsjahr 2029 beruht darauf, dass Nvidia ein Umsatzwachstum von 80-95 % auf eine jährliche Wachstumsrate von über 300 Milliarden US-Dollar aufrechterhält und dabei ein Multiple von 43x beibehält. Dies ignoriert, dass sich die Inferenz-Workloads hin zu kostengünstigeren kundenspezifischen ASICs von Hyperscalern verlagern, die bereits steigende Anteile an den Investitionsausgaben ausmachen. Nvidias eigene Umstellung von Blackwell auf Rubin und seine Preisgestaltung auf Rack-Ebene reichen möglicherweise nicht aus, um Margendruck auszugleichen, sobald die Ausgaben für KI-Infrastruktur unter den prognostizierten 3-4 Billionen US-Dollar stagnieren. Historische Multiples für Mega-Caps sind stark zurückgegangen, sobald das Wachstum von dreistelligen Zahlen nachließ. Die Aktienkursberechnung von 667 US-Dollar geht von keinerlei Wettbewerbs- oder zyklischer Erosion aus.
Selbst moderate Gewinnsteigerungen bei der Inferenz sowie die anhaltende Nachfrage von souveränen Kunden und der Cloud könnten das Wachstum von Nvidia lange genug über 40 % halten, um überhöhte Multiples zu rechtfertigen, wie das Ziel von 1 Billion US-Dollar Umsatz für Blackwell/Rubin für 2026-27 im Artikel bereits impliziert.
"Nvidias Erreichen von 15 Billionen US-Dollar erfordert sowohl eine fehlerfreie Ausführung bei einer Verdreifachung der Gewinne ALS AUCH ein Multiple, das sich nicht komprimiert – eine Zwei-Variablen-Wette, bei der jede einzelne den Ausgang erheblich verändert."
Die These von 15 Billionen US-Dollar beruht darauf, dass Nvidia bis zum Geschäftsjahr 2029 einen EPS von 15,51 US-Dollar erreicht und dabei ein KGV von 43x beibehält. Das ist aggressiv: Es wird angenommen, dass der Umsatz von einer Wachstumsrate von rund 300 Milliarden US-Dollar (Q1 GJ27) auf über 600 Milliarden US-Dollar bis zum GJ29 steigt, wobei die Margen trotz des unvermeidlichen Wettbewerbsdrucks durch kundenspezifische Siliziumchips (AMD, Intel und Hyperscaler-Chips) hoch bleiben. Die Deloitte-Statistik, die besagt, dass 'die Mehrheit der Inferenz immer noch GPUs verwendet', widerspricht der eigenen Prämisse des Artikels, dass Hyperscaler günstigere kundenspezifische Chips bevorzugen. Die Rechnung geht nur auf, wenn Nvidias Burggraben unzerbrechlich ist – aber wir sehen bereits, wie die TSMC-Kapazitätsbeschränkungen nachlassen und AMD an Bedeutung gewinnt. Ein Multiple von 43x auf ein Unternehmen mit 600 Milliarden US-Dollar Umsatz geht davon aus, dass es keine Multiple-Kompression gibt, selbst wenn das Wachstum von 95 % auf vielleicht 30-40 % bis 2029 zurückgeht.
Wenn kundenspezifische Inferenz-Chips sogar 40 % des Inferenz-Workloads erfassen (gegenüber den im Artikel implizierten <30 %), schrumpft Nvidias adressierbarer Markt erheblich, und ein Multiple von 43x wird unhaltbar. Das regulatorische Risiko im Zusammenhang mit Exportbeschränkungen für Chips nach China ist ebenfalls nicht in diesem optimistischen Szenario eingepreist.
"Der Übergang vom Training zur Inferenz wird KI-Hardware zwangsläufig kommodifizieren und zu einer erheblichen Kompression der aktuellen Bewertungs-Multiples von Nvidia führen."
Das Bewertungsziel von 15 Billionen US-Dollar bis 2029 ist eine mathematische Halluzination, die das Gesetz der großen Zahlen und die Kommodifizierung von Hardware ignoriert. Während NVIDAs Umsatzwachstum im Q1 des Geschäftsjahres 2027 von 85 % beeindruckend ist, ist die Aufrechterhaltung dieser Geschwindigkeit bei einer Wachstumsrate von über 300 Milliarden US-Dollar historisch beispiellos. Der Artikel geht davon aus, dass ein KGV-Multiple von 43x nachhaltig bleibt, während das Unternehmen vom Disruptor mit hohem Wachstum zu einem zyklischen Infrastruktur-Utility übergeht. Wenn Hyperscaler wie Google, Amazon und Microsoft erfolgreich auf kundenspezifische Siliziumchips für die Inferenz umsteigen, um ihre eigenen Margen zu schützen, wird Nvidias Preissetzungsmacht schwinden. Wir sehen ein mögliches Szenario eines „Peak Hardware“, bei dem der Infrastrukturaufbau die tatsächliche Realisierung von Unternehmenssoftwareumsätzen übersteigt.
Wenn Nvidia effektiv auf ein Software- und Dienstleistungsmodell über CUDA und KI-Fabriken umsteigt, können sie Premium-Margen aufrechterhalten, die sie von der traditionellen Halbleiterzyklizität entkoppeln.
"Nvidias langfristiges Aufwärtspotenzial hängt von einem ununterbrochenen KI-Investitionsboom und einer extremen Bewertungssteigerung ab, die zyklischen oder regulatorischen Gegenwinden möglicherweise nicht standhält."
Der Beitrag ist aggressiv optimistisch und knüpft Nvidias Aufwärtspotenzial an eine neue Welle von KI-Infrastrukturausgaben und eine potenzielle Marktkapitalisierung von 15 Billionen US-Dollar bis 2029. Das stärkste Gegenargument: Die Mathematik erfordert ein anhaltend überdurchschnittliches Multiple und eine ständige Nachfrage nach KI-Rechenleistung. Selbst wenn die Gewinne robust bleiben, impliziert ein zukunftsgerichtetes Gewinn-Multiple von 43x bis 2029 eine extreme Neubewertung, die einer zyklischen Normalisierung, Margendruck oder einer Verlagerung hin zu günstigerer Inferenzhardware möglicherweise nicht standhält. Nvidias Umsatz ist stark auf Rechenzentrums-GPUs konzentriert; jede Verlangsamung der KI-Investitionsausgaben, schnellere Konkurrenz durch kundenspezifische Chips oder regulatorische/geopolitische Reibungen könnten das Aufwärtspotenzial begrenzen. Das Bewertungsrisiko überwiegt kurzfristige Katalysatoren.
Bärenfall: Die KI-Nachfrage könnte stagnieren oder sich auf günstigere, maßgeschneiderte Beschleuniger verlagern, was Nvidias Vorteile schmälert. Selbst wenn dies weniger wahrscheinlich ist, könnte ein politischer Schock oder eine Lieferkettenbeschränkung eine schnelle Marktbewertung von einem überdehnten Multiple auslösen.
"Exportkontrollen könnten chinesische Chip-Alternativen beschleunigen und Nvidias globalen TAM stärker schrumpfen lassen, als aktuelle ASIC- oder zyklische Risiken vermuten lassen."
Claude weist auf den Deloitte-Inferenz-Widerspruch hin, verpasst aber, wie US-Exportbeschränkungen für fortschrittliche Chips die Huawei Ascend-Adaption in China und den Belt-Road-Märkten beschleunigen könnten, wodurch Nvidias adressierbarer Rechenzentrums-TAM um 15-20 % schneller als durch heimische ASIC-Konkurrenz allein reduziert wird. Dies verstärkt den geopolitischen Punkt von ChatGPT zu einem strukturellen und nicht nur zyklischen Risiko, wodurch das 43x-Multiple bis zum Geschäftsjahr 2029 unabhängig vom Erfolg des Rubin-Ramps noch schwerer zu verteidigen ist.
"Exportbeschränkungen sind ein Tail-Risiko; die Kernschwäche liegt darin, ob die gesamten KI-Infrastruktur-Investitionsausgaben tatsächlich die im Artikel angedeuteten 3-4 Billionen US-Dollar bis 2029 erreichen."
Groks geopolitische TAM-Kompression ist materiell, geht aber davon aus, dass Huawei Ascend schneller skaliert, als die Beweise nahelegen. Drängender: Niemand hat quantifiziert, was „Plateau“ für Nvidias Basisszenario bedeutet. Wenn die KI-Investitionsausgaben bei 500 Milliarden US-Dollar jährlich bleiben (gegenüber den prognostizierten 3-4 Billionen US-Dollar im Artikel), wächst Nvidia allein durch Inferenz um 25-30 %. Die 15-Billionen-Dollar-These stirbt an *Nachfrageannahmen*, nicht nur an Wettbewerb. Das ist der eigentliche Stresstest.
"Eine Capex-Untergrenze von 500 Milliarden US-Dollar erzwingt einen Übergang zu Utility-ähnlichen Multiples, wodurch ein KGV von 43x als nicht nachhaltig gilt, da die Hardware kommodifiziert wird."
Claude, Ihr Fokus auf die 500-Milliarden-Dollar-Capex-Untergrenze ist der richtige Stresstest. Wenn Hyperscaler für die Inferenz auf kundenspezifische Siliziumchips umsteigen, senken sie nicht nur Nvidias TAM, sondern holen sich auch die Margen zurück, die Nvidia derzeit erzielt. Die 15-Billionen-Dollar-Bewertung geht davon aus, dass Nvidia der alleinige Infrastrukturanbieter bleibt, doch die Verlagerung hin zu „KI-Fabriken“ impliziert eine Kommodifizierung der Hardware-Schicht. Wenn die Investitionsausgaben bei 500 Milliarden US-Dollar stagnieren, verschiebt sich Nvidias Wachstumsprofil von Hyperwachstum zu einem zyklischen Halbleiter-Utility, was ein Multiple von 43x mathematisch unmöglich macht.
"Das fehlende Glied ist, wie viel Nvidia CUDA und Dienstleistungen in großem Maßstab monetarisieren kann, wenn das Hardware-Wachstum nachlässt; ein robuster Software-Burggraben reicht möglicherweise nicht aus, um 43x bis zum Geschäftsjahr 2029 aufrechtzuerhalten."
Groks China-Export-Winkel ist plausibel, aber das eigentliche Problem ist die Annahme, dass Nvidia mit reiner Software-Monetarisierung einen Hardware-Preis-Squeeze übertreffen kann. Wenn Hyperscaler zu In-House-Inferenz-ASICs wechseln und Exportbeschränkungen sich beschleunigen, könnte die TAM-Kompression die 15-Billionen-Dollar-These in den Schatten stellen. Das fehlende Glied ist, wie viel Nvidia CUDA und Dienstleistungen in großem Maßstab monetarisieren kann, wenn das Hardware-Wachstum nachlässt; ein robuster Software-Burggraben reicht möglicherweise nicht aus, um 43x bis zum Geschäftsjahr 2029 aufrechtzuerhalten.
Der Konsens des Panels ist bearish hinsichtlich Nvidias 15-Billionen-Dollar-Bewertungsziel bis 2029, mit Verweis auf nicht nachhaltige Wachstumsraten, Margendruck durch kundenspezifische Siliziumkonkurrenz und potenzielle TAM-Kompression aufgrund geopolitischer Risiken und Hardware-Kommodifizierung.
Keine als Konsens-Chance identifiziert.
Hardware-Kommodifizierung und Umstellung auf kundenspezifische Siliziumchips für die Inferenz, was potenziell zu Margendruck und TAM-Kompression führt.