Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Der Konsens des Panels ist, dass AMD, ARM und Marvell zwar Marktanteile bei Inferenz-Workloads gewinnen mögen, die Dominanz von Nvidias CUDA-Ökosystem und das Risiko der vertikalen Integration durch Hyperscaler jedoch die Prognosen zur Gewinnbeschleunigung für alle Beteiligten fragiler machen als anerkannt. Der Optimismus des Artikels über reine Upsides könnte übertrieben sein.
Risiko: Vertikale Integration durch Hyperscaler, die ihre eigenen Siliziumchips entwickeln, könnte Drittanbieter-Hardware umgehen und Margen komprimieren, was die Prognosen zur Gewinnbeschleunigung fragiler macht.
Chance: Das Wachstum von Inferenz-Workloads und die Energieeffizienz können AMD, ARM und Marvell Chancen bieten, Marktanteile in der KI-Lieferkette zu gewinnen.
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 <a href="/market-activity/stocks/nvda">(NASDAQ: NVDA)</a> war in den letzten Jahren ein Pionier im Bereich künstliche Intelligenz (KI). Die massive parallele Rechenleistung seiner Grafikprozessoren (GPUs) hat seine Chips ideal für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) gemacht.
Bemerkenswert ist, dass Nvidia nach all den Jahren weiterhin den KI-Chipmarkt dominiert und schätzungsweise 80 % dieses Bereichs kontrolliert. Die Aktie von Nvidia hat jedoch hinter seinen Chip-Konkurrenten zurückgeblieben, was darauf hindeutet, dass Investoren nach anderen Unternehmen Ausschau halten, um von den riesigen Investitionen in die KI-Infrastruktur zu profitieren.
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" gilt und die kritische Technologie liefert, die sowohl Nvidia als auch Intel benötigen. <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=3916b2be-9d83-4786-9375-ac554758cb12&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fa-sa-ai-boom-nvidias%3Faid%3D10891%26source%3Disaediica0000068%26ftm_cam%3Dsa-ai-boom%26ftm_veh%3Dtop_incontent_pitch_feed_partner%26ftm_pit%3D18906&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Weiterlesen »</a>
Sehen wir uns an, warum Investoren bei KI-Chips jetzt über Nvidia hinausblicken.
Bildquelle: Getty Images
Nvidias fantastisches Wachstum in den letzten Jahren hat es zum größten Unternehmen der Welt mit einer Marktkapitalisierung von über 5,2 Billionen US-Dollar gemacht.
Das Gute daran ist, dass das Unternehmen <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/prediction-nvidia-will-become-the-worlds-first-15/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">weiterhin gesund wächst</a>, angetrieben durch die starke Nachfrage nach seinen GPUs von Hyperscalern und KI-Unternehmen. Seine Bewertung und die allmähliche Abkehr von GPUs für KI-Workloads haben die Anleger jedoch dazu veranlasst, anderswo nach Möglichkeiten zu suchen, um vom säkularen Wachstum des KI-Chipmarktes zu profitieren.
Dies erklärt, warum die Aktien von Advanced Micro Devices <a href="/market-activity/stocks/amd">(NASDAQ: AMD)</a>, Marvell Technology <a href="/market-activity/stocks/mrvl">(NASDAQ: MRVL)</a> und Arm Holdings <a href="/market-activity/stocks/arm">(NASDAQ: ARM)</a> die Aktienmarktrenditen von Nvidia in diesem Jahr deutlich übertroffen haben.
Daten von <a href="https://ycharts.com">YCharts</a>
Es ist leicht zu verstehen, warum das so ist. AMD, Marvell und Arm entwickeln Chips und zugehörige Architekturen, die für die Ausführung von auf Inferenz fokussierten Workloads in KI-Rechenzentren bevorzugt werden. Laut Deloitte werden Inferenz-Workloads in diesem Jahr zwei Drittel der KI-Rechenleistung in Rechenzentren ausmachen. Da Inferenz nicht so rechenintensiv ist wie KI-Training, haben Hyperscaler und KI-Unternehmen begonnen, Central Processing Units (CPUs) und Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) für die Verarbeitung von KI-Workloads in Rechenzentren einzusetzen.
Dieser Wandel hat Arm, Marvell und AMD beflügelt. Wichtig ist, dass von allen drei Unternehmen erwartet wird, dass sie ein schnelleres Gewinnwachstum als Nvidia erzielen werden.
AMD und Arm sind gut positioniert, um von der enormen Chance im Server-CPU-Markt zu profitieren. AMD stellte in seiner jüngsten <a href="https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/05/06/amd-amd-q1-2026-earnings-call-transcript/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Telefonkonferenz zu den Quartalsergebnissen</a> fest, dass es erwartet, dass der Server-CPU-Markt bis 2030 jährlich um 35 % wachsen und bis zum Ende des Prognosezeitraums mehr als 120 Milliarden US-Dollar Umsatz generieren wird. AMD hat seine Prognose für das Wachstum des Server-CPU-Marktes aufgrund von KI verdoppelt.
Wichtig ist, dass AMD <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/18/prediction-amd-stock-is-going-to-triple-in-5-years/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Anteile bei Server-CPUs von Intel gewinnt</a>, und das wird sein langfristiges Wachstum ankurbeln. Ebenso sind die Chipdesigns von Arm aufgrund ihrer Energieeffizienz sehr gefragt. Nvidias neueste Vera-Server-CPUs sind mit Arms Architektur entworfen, und selbst <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/this-artificial-intelligence-ai-stock-will-beat-nv/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">große Hyperscaler nutzen</a> das geistige Eigentum (IP) des britischen Unternehmens zur Entwicklung von Chips.
Hinzu kommt der Schritt von Arm zur Herstellung eigener Siliziumchips, und es ist leicht zu verstehen, warum das Unternehmen erwartet, dass sein Gesamtumsatz in fünf Jahren auf 25 Milliarden US-Dollar steigen wird, gegenüber 4,9 Milliarden US-Dollar im letzten Geschäftsjahr. Und schließlich profitiert Marvell vom Trend zu ASICs in KI-Rechenzentren. Das Unternehmen erwartet, dass sich seine <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/20/heres-why-this-tech-stock-could-be-the-best-buy-of/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Wachstumsrate beschleunigen wird</a>, hauptsächlich angetrieben durch neue kundenspezifische KI-Chips, die es in den nächsten Jahren produzieren wird.
Insgesamt wird die Nachfrage nach CPUs und ASICs in KI-Rechenzentren diesen Unternehmen letztendlich helfen, schneller zu wachsen als Nvidia.
| Unternehmen | Prognostiziertes Gewinnwachstum | | | | --- | --- | --- | --- | | | Aktuelles Geschäftsjahr | Nächstes Geschäftsjahr | Zwei Geschäftsjahre voraus | | Nvidia | 87% | 41% | 23% | | Arm Holdings | 22% | 41% | 30% | | Marvell Technology | 34% | 43% | 37% | | Advanced Micro Devices | 76% | 76% | 39% |
Quelle: Yahoo! Finance und YCharts
Daher ist es leicht zu verstehen, warum Investoren, die nach dem nächsten Nvidia suchen, Aktien von Arm, AMD und Marvell Technology kaufen, um von der Inferenzphase des KI-Superzyklus zu profitieren.
Bevor Sie Aktien von Advanced Micro Devices kaufen, sollten Sie Folgendes bedenken:
Das Analystenteam von Motley Fool Stock Advisor hat gerade die <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=a6498fa2-944d-485e-96e7-7a8c257562d2&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fe-sa-bbn-dyn-headline%3Faid%3D11234%26source%3Disaeditxt0001178%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices%26ftm_cam%3Dsa-bbn-evergreen%26ftm_veh%3Darticle_pitch_feed_partners%26ftm_pit%3D18725&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">10 besten Aktien</a> identifiziert, die Anleger jetzt kaufen können... und Advanced Micro Devices war nicht dabei. Die 10 Aktien, die es in die engere Wahl geschafft haben, könnten in den kommenden Jahren enorme Renditen erzielen.
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*Stock Advisor Renditen zum Stand 25. Mai 2026.
<a href="https://www.fool.com/author/2139/">Harsh Chauhan</a> hält keine Positionen in den genannten Aktien. The Motley Fool hat Positionen in und empfiehlt Advanced Micro Devices, Intel, Marvell Technology und Nvidia. The Motley Fool hat eine <a href="https://www.fool.com/legal/fool-disclosure-policy/">Offenlegungspolitik</a>.
Die hierin geäußerten Ansichten und Meinungen sind die Ansichten und Meinungen des Autors und spiegeln nicht notwendigerweise die von Nasdaq, Inc. wider.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Inferenz-Wachstumstrends sind real, aber nicht ausreichend, um Nvidias Ökosystem zu entthronen, ohne nachgewiesene nachhaltige Marktanteilsgewinne und Margenausweitung."
Der Artikel hebt den Inferenz-Shift korrekt als real hervor – Deloitte-Daten und AMDs 35%ige Server-CPU-CAGR-Prognose bis 2030 zeigen, dass CPUs/ASICs an Marktanteilen gewinnen. Dennoch unterschätzt er, dass Training immer noch die höchsten Margen erzielt und dass Nvidias CUDA-Vorteil plus 80%ige Trainingsdominanz eine starke Bindung schaffen. ARM, AMD und MRVL haben höhere YTD-Gewinne erzielt, aber ihre Gewinnbeschleunigung (AMD 76% dann 39%) beginnt von kleineren Basen aus und steht im Wettbewerb mit Intel sowie kundenspezifischem Silizium von Hyperscalern. Das Ausführungsrisiko bei Arms eigenem Silizium und Marvells ASIC-Ramp ist hoch.
Selbst wenn die Inferenz zwei Drittel der Workloads ausmacht, könnte Nvidia seine GPUs oder Software über DGX Cloud und CUDA-X weiterhin in diese Flows integrieren und damit das Potenzial für reine CPU/ASIC-Namen begrenzen.
"Das Wachstum von Inferenz-Workloads ist real, aber der Artikel geht davon aus, dass sich dies automatisch in Marktanteilsverluste für NVDA übersetzt, ohne seine etablierte Position sowohl im Training als auch in der Inferenz zu berücksichtigen, sowie die Wechselkosten, die Hyperscaler an die Standardisierung des Ökosystems binden."
Der Artikel vermischt zwei separate Thesen: (1) Inferenz-Workloads wachsen schneller als Trainings-Workloads, und (2) AMD/ARM/MRVL werden NVDA übertreffen. Ersteres ist wahrscheinlich wahr; letzteres ist spekulativ. Ja, Inferenz macht bis 2025 2/3 der Rechenleistung aus – aber NVDA liefert bereits H100s und Blackwell-Inferenzchips. Der Artikel ignoriert Nvidias installierte Basis und dass Hyperscaler oft Inferenzchips vom selben Anbieter wie Trainingschips kaufen, um die betriebliche Einfachheit zu gewährleisten. AMDs Gewinne bei Server-CPUs sind real, aber der Wettbewerb mit Intel ist nicht gleichbedeutend mit dem Wettbewerb mit Nvidias Inferenzdominanz. Arms 25-Milliarden-Dollar-Umsatzziele bis 2030 setzen massive Lizenzierungs-Marktanteilsgewinne voraus, ohne Details zum Ausführungsrisiko.
Die Tabelle zum Gewinnwachstum ist irreführend: ARM mit 22% Wachstum im laufenden Jahr und MRVL mit 34% starten von viel kleineren Umsatzbasen, sodass prozentuale Wachstumsraten die Wettbewerbsbedrohung überbewerten. Nvidias 87%iges aktuelles Wachstum übertrifft immer noch die absoluten Dollar-Gewinne dieser Konkurrenten.
"Der Trend zu Inferenz-lastigen KI-Workloads schafft eine Diversifizierungsmöglichkeit bei der Hardware, aber die Investoren überschätzen die Geschwindigkeit, mit der diese Unternehmen Nvidias softwaregesteuerte Marktdominanz untergraben können."
Die Hinwendung zu "Inferenz" als Wachstumstreiber für AMD, ARM und MRVL ist analytisch fundiert, aber der Artikel ignoriert die massive Kapitalausgaben (CapEx)-Hürde. Obwohl Inferenz weniger rechenintensiv als Training ist, erfordert sie immer noch massive Skalierung, und Nvidias CUDA-Ökosystem bleibt ein formidabler Schutzwall, den diese Herausforderer noch nicht vollständig durchbrochen haben. AMDs MI300-Serie gewinnt an Bedeutung, aber die Softwareintegration bleibt ein Engpass. Investoren setzen auf eine Diversifizierung der KI-Lieferkette, unterschätzen jedoch das Risiko der Margenkompression, da Hyperscaler zunehmend auf vertikale Integration setzen und ihre eigenen proprietären Siliziumchips entwickeln, um Drittanbieter-Margen vollständig zu umgehen.
Wenn Hyperscaler wie Google und Amazon erfolgreich auf proprietäre Siliziumchips umsteigen, könnten sie die Marktanteilsgewinne, die Investoren derzeit in AMD und Marvell einpreisen, kannibalisieren.
"Nvidias dominante Ökosystem und Skalierung machen die "nächstes Nvidia"-These für AMD, Arm und Marvell zu einer Wette mit hoher Varianz und nicht zu einem kurzfristigen Katalysator für eine Neubewertung."
Der Artikel drängt Investoren zu AMD, Arm und Marvell als dem "nächsten Nvidia", indem er Inferenz-Workloads und Energieeffizienz betont. Die These beruht jedoch auf optimistischen Wachstumsprognosen und der Zwei-Drittel-Inferenz-Prämisse; Nvidia dominiert weiterhin die KI-Berechnungen und könnte seinen Vorsprung durch Software und Architekturoptimierungen ausbauen. Fehlende Kontexte sind Bewertung, Margenhaltbarkeit und CapEx-Risiko: Arms Vorstoß in die Siliziumfertigung, Marvells Abhängigkeit von ASIC-Rampen und AMDs Marktanteilsgewinne bei Server-CPUs inmitten zyklischer Nachfrage. Bis es zu einer nachhaltigen Margenausweitung und bestätigten Gewinnsteigerungen kommt, erscheint das Potenzial glaubwürdig, aber keine Selbstverständlichkeit für eine Neubewertung von Nvidia.
Gegenargument: Nvidias CUDA-Software-Vorteil und Skalierung schaffen einen stabilen, abwanderungsresistenten Vorteil, der wahrscheinlich nicht schnell überwunden werden kann; selbst wenn AMD/Arm/Marvell Marktanteile bei der Inferenz gewinnen, könnte die Gewinnentwicklung enttäuschen, wenn Kosten oder Nachfrage überraschen.
"Vertikale Integration durch Hyperscaler könnte Margen und Hardware-Verkäufe für Nvidia, AMD und andere gleichermaßen komprimieren."
Geminis Risiko der vertikalen Integration hängt direkt mit dem Punkt der installierten Basis von Claude zusammen: Hyperscaler, die ihre eigenen Siliziumchips entwickeln, könnten nicht nur AMD und Marvell umgehen, sondern auch die Hardware-Anschlussrate von Nvidia begrenzen. Dies macht die Prognosen zur Gewinnbeschleunigung für alle Beteiligten fragiler als anerkannt, insbesondere wenn CapEx sich auf interne Entwicklung statt auf Käufe von Drittanbietern verlagert. Das Weglassen im Artikel deutet auf eine Überbewertung des reinen Upsides hin.
"Die Kannibalisierung von Silizium durch Hyperscaler ist strukturell, aber verzögert; AMD und Marvell haben 18-24 Monate, bevor der Margendruck akut wird."
Grok und Gemini weisen beide auf das Risiko der vertikalen Integration hin, unterschätzen aber den Zeitrahmen. Googles TPU und Amazons Trainium sind real, aber sie kaufen immer noch Nvidia H100s in großem Umfang – nicht wegen Lock-in, sondern weil kundenspezifische Siliziumchips 3-5 Jahre zur Amortisation benötigen und Hyperscaler es sich nicht leisten können, die gesamte Inferenz-Workload auf einen unbewiesenen Chip zu setzen. Das Risiko der Margenkompression ist real, aber es ist eine Geschichte für 2027-2029, nicht für 2025. Das ändert, welche Namen Zeit haben, um zu agieren.
"Die vertikale Integration durch Hyperscaler beschleunigt sich durch Software-Abstraktion, was potenziell den Zeitrahmen für die Obsoleszenz von Drittanbieter-Inferenzchips verkürzt."
Claudes Zeitrahmen von 2027-2029 für die vertikale Integration ignoriert die "Schattenkosten" von Nvidias Software-Steuer. Hyperscaler bauen nicht nur Chips, sie bauen Software-Abstraktionsschichten, um ihre kundenspezifischen Siliziumchips unabhängig von Modellarchitekturen zu machen. Wenn sie erfolgreich sind, müssen sie nicht auf die vollständige Amortisation warten, um umzusteigen; sie können Inferenz-Workloads schrittweise verlagern. Das Risiko ist nicht nur Margenkompression – es ist die plötzliche Obsoleszenz von Drittanbieter-Inferenzhardware, sobald der Software-Stack von CUDA entkoppelt ist.
"Hyperscaler werden sich nicht schnell genug von CUDA entkoppeln, um Nvidias Schutzwall in den nächsten Jahren zu untergraben; das Software-Ökosystem bleibt eine dauerhafte Barriere."
Gemini überschätzt, wie schnell Hyperscaler Inferenz-Workloads von CUDA entkoppeln können. Selbst mit kundenspezifischem Silizium dauern die Amortisation, die Software-Tools und die Modelloptimierungsarbeit, um Parität mit CUDA-beschleunigten Stacks zu erreichen, Jahre, nicht Quartale. Die "Schattenkosten" von Nvidias Software-Steuer mögen die Margen für AMD/ARM/MRVL komprimieren, aber die Widerstandsfähigkeit von Nvidias Ökosystem spricht für eine langsamere, nicht sofortige Erosion des Schutzwalls – und ein Risiko für den gesamten abgeleiteten Mehrwert, wenn der Übergang ins Stocken gerät.
Der Konsens des Panels ist, dass AMD, ARM und Marvell zwar Marktanteile bei Inferenz-Workloads gewinnen mögen, die Dominanz von Nvidias CUDA-Ökosystem und das Risiko der vertikalen Integration durch Hyperscaler jedoch die Prognosen zur Gewinnbeschleunigung für alle Beteiligten fragiler machen als anerkannt. Der Optimismus des Artikels über reine Upsides könnte übertrieben sein.
Das Wachstum von Inferenz-Workloads und die Energieeffizienz können AMD, ARM und Marvell Chancen bieten, Marktanteile in der KI-Lieferkette zu gewinnen.
Vertikale Integration durch Hyperscaler, die ihre eigenen Siliziumchips entwickeln, könnte Drittanbieter-Hardware umgehen und Margen komprimieren, was die Prognosen zur Gewinnbeschleunigung fragiler macht.