Es ist keine Frage – der Boom der Künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren die Technologie vorangetrieben und teils revolutioniert. Hiervon konnte vor allem Nvidia profitieren. Der Wettbewerb zwischen Technologiegiganten wie Microsoft, Google, Amazon und Meta in diesem Bereich tobt auf einem neuen Niveau. Jüngst werden jedoch Stimmen laut, dass der bisherige Ansatz, immer größere KI-Modelle zu entwickeln, an Grenzen stößt. Denn der Trend zu größeren Modellen birgt erhebliche Herausforderungen und auch Risiken in sich. Denn vor allem die Skalierbarkeit ist ein zentrales Problem. Es werden Unmengen an Rechenleistung, Speicherplatz und Energie benötigt. In den USA tobt schon ein Verteilungskampf um Energie, um Strom für die Rechenzentren. Immer größere Modelle bringen hingegen nicht immer linear größere Vorteile – entsprechend dem sogenannten Sättigungseffekt sinkt der Nutzen von immer größeren Modellen ab einem bestimmten Punkt. Alternative Ansätze werden so diskutiert und entwickelt – helfen können etwa effizientere Algorithmen oder kleinere, spezialisierte Modelle.
Nvidia profitiert von großen Rechenzentren
Die bisherige Praxis, immer größere Modelle im KI-Boom zu entwickeln, hin zu leistungsstarken Chips, hat vor allem Nvidia begünstigt. Denn auch die Preise für die KI-Chips zogen so an. Die Margen, die Nvidia erzielt, sind ein Traum. Kleinere Akteure hat diese Entwicklung benachteiligt und so die Dominanz der Tech-Giganten gestärkt. Doch mittlerweile haben sich Initiativen gegründet, die auf einer breiteren Innovationsbasis fußen und so langfristig dazu beitragen könnten, die Abhängigkeit von teurer Hardware zu verringern.
Zukunft der KI-Modelle
So blicken einige Experten schon skeptisch auf die weitere Entwicklung von Nvidia. Denn in der Zukunft der KI könnten die Anwender weniger auf riesige, universelle Modelle setzen und stattdessen effizientere Architekturen und spezialisierte Systeme bevorzugen. Auch in der Wissenschaft setzen Forscher eher auf sparsame Modelle und quantisierte Netzwerke, die so geringere Rechenressourcen verbrauchen. So werden spezialisierte KI-Systeme an Bedeutung gewinnen – und statt Nvidia-Chips für große Modelle dann Chips verwendet, die speziell für KI-Anwendungen optimiert sind. Wendepunkt für die Nvidia-Aktie? So wie immer im Leben und der Wirtschaft: Trends entwickeln sich weiter – so auch der KI-Boom. Bislang galt: „Größer ist besser“! Nun fokussieren sich die Anwender der KI eher auf Effizienz, Spezialisierung und auch auf die ethische Verantwortung in der Anwendung der KI. Es wird für Nvidia spannend, ob sich das Unternehmen diesen Herausforderungen stellen kann und neue Innovationen in der Chipentwicklung meistern wird. Bislang kann davon ausgegangen werden – entsprechend den in der Vergangenheit gezeigten Möglichkeiten von Nvidia. Fraglich ist langfristig hingegen, ob Nvidia das Wachstumstempo, die Margen und die hohe Nachfrage nach den bisherigen KI-Chips beibehalten kann.
Nvidia Aktie Chart
Chartsituation für die Nvidia-Aktie
Der langfristige Aufwärtstrend ist intakt. Einige Schwächen in der Kraft der Bullen zeigen sich allerdings darin, das die langfristige Aufwärtstrendlinie vermehrt getestet wurde. Neue Tops wären positiv, Rücksetzer dürften hingegen vorerst im Bereich 110 bis 115 USD auf kräftige Unterstützung treffen.
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