nvdia

Während die Marktvolatilität NVDA in einer Konsolidierungsrange um etwa 213 bis 225 US-Dollar gehalten hat, deuten wichtige Indikatoren und strukturelle Fundamentaldaten darauf hin, dass der langfristige Aufwärtstrend weiterhin vollständig intakt ist.
So könnte die aktuelle Kursentwicklung eine strategische Kauf- bzw. Akkumulationsgelegenheit sein, bevor die nächste Aufwärtsbewegung einsetzt:
Wichtige technische & grundlegende Highlights
​
Starke Unterstützungszone:
Der Kurs hält sich aktiv oberhalb der kritischen Nachfragezone um 210 US-Dollar und zeigt damit ein starkes Kaufinteresse, sobald der Markt zurücksetzt.

CEO von Nvidia, Jensen Huang, hat erneut eine Aussage getroffen, die den KI-Markt zum Beben bringt.
Seiner Ansicht nach verändert Künstliche Intelligenz nicht nur die Tech-Industrie, sondern belebt auch die US-Fertigung wieder und treibt gleichzeitig massive Investitionen in die Strominfrastruktur voran.
Noch erstaunlicher: Huang hat offenbart, dass KI in den letzten sechs Monaten allein 400 Milliarden US-Dollar an Startup-Finanzierung angezogen hat. Eine Zahl, die zeigt, wie aggressiv Kapital in diesen Bereich fließt.
Für Huang ist KI nicht nur eine neue Innovationswelle.

Wenn dir in letzter Zeit vorkommt, dass die US-Börse etwas chaotisch ist, könnte die kommende Woche genau die entscheidende Phase sein, in der sich die Stimmung des Marktes für die nächste Etappe festlegt.
Und diesmal geht es im Kern nur um zwei Worte:
Al.
Am 26. August, Super Wednesday
NVIDIA (NVDA):
Ohne Zweifel: der C-Platz im gesamten Markt.
Was die Wall Street jetzt nicht mehr nur wissen will, ist, wie viel Nvidia verdient hat, sondern:
Ob die Nachfrage nach KI-Chips weiterhin stark bleiben kann?
Wie sieht das Wachstumspotenzial nach Blackwell aus?
Wie steht es um den Fortschritt der nächsten Vera-Rubin-Generation?
Wie lange kann ein so gigantischer KI-Investitionsaufwand insgesamt noch anhalten?
In gewisser Weise ist das längst nicht mehr nur ein Quartalsbericht eines einzelnen Unternehmens.

🚨 Laut einem Händler könnte NVIDIA den größten Nachfrageschub in seiner Geschichte erleben. Alle glauben, dass die Investition in KI ganz einfach ist: Mehr KI bedeutet mehr Grafikkarten (GPUs) und damit mehr NVIDIA. Doch ein Händler weist auf etwas hin, das auf den ersten Blick eher düster wirken könnte: die Virtualisierungstechnologie für GPUs. Thunder Compute arbeitet an einer Technologie, um die verfügbare Rechenleistung aus der bestehenden GPU-Infrastruktur zu erhöhen. Berichten zufolge hat das Unternehmen in der ersten Finanzierungsrunde (Series A) 13 Millionen US-Dollar eingesammelt, angeführt von Matrix Partners. Sofortige Reaktion: Wenn Unternehmen GPUs effizienter einsetzen, bräuchten sie weniger NVIDIA-Chips. Dieser Händler hält das für falsch. NVIDIA hat bereits enorme Kapazitäten von H100-, A100- und Blackwell-GPUs in riesigen Rechenzentren bereitgestellt. Doch die reine Verfügbarkeit einer GPU und ihre vollständige Nutzung sind zwei verschiedene Dinge. Die Kapazität bleibt ungenutzt. Arbeitslasten warten. Die gleichen GPUs. Höhere Auslastung. Mehr Arbeitslasten. Günstigere Rechenkosten. Das klingt nach einem negativen Signal für NVIDIA, oder? Niedrigere Rechenkosten bedeuten nicht zwangsläufig weniger Hardware-Nachfrage. Sie könnten sogar eine Nachfrage freisetzen, die zuvor gar nicht existierte. Mehr KI-Modelle. Mehr intelligente Software. Mehr Inferenz. Mehr Start-ups, die KI nutzen und die sich die Kosten zuvor nicht leisten konnten. Das bedeutet zusätzliche Laufzeiten für die GPUs (GPU). Die Debatte könnte sich von „Wir brauchen mehr GPUs, weil sie nicht ausreichen“ hin zu „Wir brauchen mehr GPUs, weil wir Tausende lukrative Rechenanwendungen gefunden haben“ verschieben. Wenn die Senkung der Rechenkosten das Wachstum des Gesamtverbrauchs schneller antreibt als die Effizienzverbesserungen, dann bricht die Hardware-Nachfrage nicht ein – sie steigt. Was denkst du?