Vermehrt wird von Analysten und Experten darüber diskutiert, ob nicht neue Modelle der KI-Anwendung – hin zu kleineren Einheiten und reduzierten Rechenzentren – negative Auswirkungen auf die Nachfrage nach den KI-Chips von Nvidia haben könnten. Doch auch kleinere, spezialisiertere Modelle oder effizientere Algorithmen dürften den Bedarf an Spitzenhardware nicht schmälern. Rechenintensive Aufgaben wie das Training großer Modelle oder Simulationen bleiben langfristig für Nvidia-Chips relevant. Zudem erfordert die Skalierung von KI-Diensten in der Cloud erhebliche Rechenressourcen, die wiederum bislang vor allem von Nvidia-Chips zur Verfügung gestellt werden können.
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Neue Anwendungsbereiche für Nvidia-Chips
Auch Anwendungen wie autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Gaming werden weiterhin GPUs und KI-Beschleuniger von Nvidia benötigen. In der Vergangenheit zeigte sich hier Nvidia’s Anpassungsfähigkeit. Das Unternehmen ist gut positioniert, um auch veränderte Anforderungen der Branche zu bedienen. Als Fazit zur Nachfrageentwicklung bleibt festzuhalten, dass es auch von Nvidia’s Fähigkeit abhängen wird, sich an neue Trends anzupassen und weiterhin innovative Produkte anzubieten. Die starke Marktposition des Unternehmens in Verbindung mit einer bislang breiten Angebotspalette an Möglichkeiten lässt einen starken Einbruch der Nachfrage unwahrscheinlich erscheinen. Anleger dürften so den Wert bei Rücksetzern letztlich auffangen.
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