Nvidia (NVDA) Die Aktie ist zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels, Freitagnachmittag, 29. Mai, seit Jahresbeginn um etwa 15,44 % gestiegen. Unterdessen ist die SPDR S&P 500 Index (SPION) ist im gleichen Zeitraum um etwa 11,06 % gestiegen.
Obwohl die Aktie den S&P 500 überholt hat, bleibt ihr Wachstum hinter dem anderer Halbleiterunternehmen zurück, die Teil des S&P 500 sind KI Boom.
Hier sind die Gewinne, die andere Halbleiterunternehmen im gleichen Zeitraum erzielt haben:
- Sandisk (SNDK) ist um 608,5 % gestiegen.
- Mikron (IN) ist um 238 % gestiegen.
- Intel (INTC) ist um 221,64 % gestiegen.
- Erweiterte Mikrogeräte (AMD) ist um 140,23 % gestiegen.
- Marvell (MRVL) ist um 138,14 % gestiegen.
- Broadcom (AVGO) ist um 26,2 % gestiegen.
Wenn wir die großen Gewinne sehen, die einige dieser Unternehmen, insbesondere Intel, erzielt haben, beginnen die Dinge seltsam auszusehen.
Intel berichtete ein GAAP-Nettoverlust von 3,73 Milliarden US-Dollar, dennoch hat er sich wie verrückt erholt. Unterdessen berichtete Nvidia sehr starkes Ergebnis und kündigte eine große Dividendenerhöhung an, die jedoch sank.
Es gibt zwei Gründe, die die Aktie zurückhalten. Es wird bereits von den meisten gehalten institutionelle Anleger. Der andere Grund könnten die bevorstehenden großen Börsengänge von sein SpaceXOpenAI und Anthropic.
Wir müssen uns daran erinnern, dass die Die SoftBank Group hat alle ihre Nvidia-Aktien verkauft im November 2025 und steckte das Geld in OpenAI.
Etwas Ähnliches könnte jetzt bei den „heißesten“ Börsengängen in diesem Jahr passieren.
Dennoch startet Nvidia nun einen Angriff, der darauf abzielt, sich zu einer unaufhaltsamen Kraft in der Halbleiterindustrie zu entwickeln.
Nvidia liefert seine ersten Vera-CPUs aus
Nvidia bestätigte dass das erste Vera-CPUs kam am 15. Mai bei Anthropic, OpenAI und SpaceXAI an. Drei Tage später erhielt auch Oracle seine Einheiten.
Es gibt mehrere Gründe, warum dieser CPU-Start für Nvidia bahnbrechend ist. Das Unternehmen sagt dass Vera „der weltweit erste Prozessor ist, der speziell für das Zeitalter der Agenten-KI und des verstärkenden Lernens entwickelt wurde.“
Das Besondere an dieser CPU ist, dass sie sich von der vorherigen Generation unterscheidet Grace-CPUauf dem gebaut wurde ARMs Neoverse V2 Kerne, dieser enthält Nvidias benutzerdefinierte „Olympus“-Kerne (ebenfalls basierend auf dem ARM Architektur).
Die Vera-CPU verfügt über 88 Olympus-Kerne und liefert laut Nvidia die doppelte Leistung der Grace-CPU und ist die erste CPU, die diese unterstützt FP8-Präzision.
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Die Bedeutung der Vera-CPU wurde im ersten Quartal von Nvidias EVP und CFO Colette Kress erläutert Ergebnisaufruf:
„Vera CPU eröffnet ein neues 200-Milliarden-Dollar-Geschäft [total addressable market (TAM)] für Nvidia, ein Markt, den wir noch nie zuvor angesprochen haben. Alle großen Hyperscale- und Systemhersteller arbeiten mit uns zusammen, um es bereitzustellen. Wir können in diesem Jahr einen CPU-Gesamtumsatz von fast 20 Milliarden US-Dollar verzeichnen und sind damit auf dem besten Weg, der führende Anbieter zu werden [world ’s] führender CPU-Anbieter.“
Die CPU ist nicht nur eine Abkehr von der Abhängigkeit vom ARM-Design, sondern zielt nun auch darauf ab, die CPU zu erfassen Marktanteil von Intel und AMD durch Einzelverkäufe, was es zu einem Game-Changer für Nvidia macht.
Der erste Benchmark von Vera ist erschienen, allerdings mit einem großen Vorbehalt
Der erste Benchmark von Vera ist bereits erschienen und wurde von Michael Larabel durchgeführt Phoronix. Das spezialisierte Medienunternehmen hat seine entwickelt Phoronix-Testsuite seit etwa 19 Jahren.
Der Grund für die Wahl von Nvidia für Phoronix ist wahrscheinlich der Unternehmenswert seiner Test Suite kann verwendet werden, um Linux-Kernel-Regressionen zu findenund Linux ist das in Rechenzentren verwendete Betriebssystem.
Die Ergebnisse waren sehr beeindruckend, allerdings mit einem Vorbehalt. Phoronix wurde von Nvidia gebeten, nur einen Teil der Tests durchzuführen. Das heißt, Nvidia muss den Test durchgeführt haben, bevor es Kontakt mit ihm aufgenommen hat, und nur die Tests ausgewählt haben, von denen man überzeugt war, dass die CPU bei ihnen gute Leistungen erbringen würde.
Um noch mehr zu unterstreichen, dass dies höchst ungewöhnlich ist, Larabel in den Foren beantwortet Er glaubt, dass eine solche Situation das letzte Mal vorgekommen sei, als er vor 16 Jahren den ursprünglichen Calxeda-ARM-Server einem Benchmarking unterzogen habe.
Obwohl es sehr wahrscheinlich ist, dass die CPU nicht so gut abgeschnitten hätte, wenn alle Tests durchgeführt worden wären, vermarktet Nvidia diese CPU nicht als Allzweck-CPU. Außerdem sollten wir beachten, dass die Treiber wahrscheinlich viel Raum für Leistungsoptimierungen bieten.
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Anstatt die lange Liste der Tests durchzugehen, können wir uns die geometrischen Mittelwerte ansehen.
Die Ergebnisse zeigten dass die Vera eine 10 % bessere Leistung lieferte als die AMD EPYC 9575F. Wir müssen hier beachten, dass die EPYC-CPU nur 64 Kerne hat, während es bei Vera 88 sind.
Darüber hinaus handelt es sich zwar um eine Hochfrequenz-CPU, sie wurde jedoch im Jahr 2024 veröffentlicht. AMD bringt seine Venice EPYC-Reihe auf den Marktdas auf dem 2-nm-Knoten von TSMC hergestellt wird.
Dank besserer Fertigungsknoten und verbesserter Architektur ist es sehr wahrscheinlich, dass EPYC die Krone haben wird.
Phoronix verglich auch die Grace-CPU mit der Vera, und im Gegensatz zu Nvidias Behauptung, sie sei 2x schneller, erreichte sie die 1,63-fache Leistung. Unabhängig davon ist es sehr beeindruckend, insbesondere wenn wir uns Intel ansehen. Die Dinge werden ziemlich verrückt. Vera war am Boden zerstört Intels Granite Rapids Xeon 6980Pdas über 128 Kerne verfügt und die 1,55-fache Leistung erreicht.
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Die neue CPU von Nvidia könnte der Apple Silicon-Moment im CPU-Bereich sein. Apple bringt den M1-Chip auf den Markt und setzt Intel und AMD unter Druck, bessere CPUs zu entwickeln. Vera wird das auch tun. Je mehr Arbeit Intel und AMD in die Verbesserung ihrer Spitzen-CPUs stecken, desto besser ist es für die Verbraucher, da es einen Trickle-Down-Effekt geben wird.
Im Fall von Vera wird es keine verbraucherorientierte CPU geben, aber vielleicht wird die nächste Generation (nicht die kommende N1/N1X) der Laptop-CPUs von Nvidia über neue Kerndesigns verfügen.
Was Analysten über Nvidia denken
In einer Forschungsnotiz vom 25. Mai, die mir, einem Analysten der Bank of America, mitgeteilt wurde Vivek Arya und sein Team haben ihre Meinung zur Nvidia-Aktie aktualisiert.
Analysten gehen davon aus, dass Nvidia unter seinem historischen Kurs-Gewinn-Verhältnis handelt (PE) Multiplikatoren und ihr Kurs-Gewinn-Wachstums-Verhältnis (PFLOCK) Verhältnis.
Nach Angaben des Teams beträgt Nvidias 5-Jahres-KGV-Multiplikator in der Vergangenheit 33,6x und die Schätzung des PEG-Verhältnisses für das Kalenderjahr 2027 liegt bei 0,28x.
Aktien mit einem PEG unter 1,0 gelten im Vergleich zu ihrem Wachstumspotenzial als unterbewertet.
Die Pro-forma-EPS-Schätzungen des Teams für die Geschäftsjahre 2027 und 2028 liegen bei 9,09 US-Dollar bzw. 13,27 US-Dollar.
Arya bekräftigte ein „Kauf“-Rating für die Nvidia-Aktie und ein Kursziel von 350 US-Dollar, basierend auf einem 26-fachen seiner Schätzung für das Kurs-Gewinn-Verhältnis ohne Barmittel für das Kalenderjahr 2027, was innerhalb von Nvidias historischem KGV-Bereich für das zukünftige Jahr von 25 bis 56 liegt.
Tigress Financial hat Nvidia-Aktien auf seiner Research Focus List und in seinem Focus Opportunity Portfolio.
Der Analyst des Unternehmens Ivan Feinsethhat seine Meinung aktualisiert zur Nvidia-Aktie nach dem Gewinnbericht.
Der Analyst sagte, dass die Rekordergebnisse des ersten Quartals des Geschäftsjahres 2027 die Nachfrage nach KI-Fabrik und steigende Kapitalrenditen zeigten und dass Nvidia der Hauptnutznießer des KI-Ausbaus sei.
Feinseth bekräftigte seine starke Kaufempfehlung für die Nvidia-Aktie und erhöhte das Kursziel von 360 US-Dollar auf 425 US-Dollar.
Von 54 Analystenbewertungen bewerten 50 Nvidia als „Kauf“ und nur drei als „Halten“, mit einem durchschnittlichen Kursziel von 305,38 US-Dollar MarketBeat.
Abwärtsrisiken für Nvidia:
- Verlangsamung der Ausgaben für KI-Infrastruktur,
- Aktienerosion aufgrund erhöhter Wettbewerbsintensität,
- Lieferengpässe
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