Zentrale Erkenntnisse:
- NVIDIA sieht 2026 als Wendepunkt für agentische KI, mit einer wesentlich höheren Rechenintensität als bisherige Reasoning-Modelle, was nachhaltige KI-Infrastrukturausgaben unterstützt.
- NVIDIA behauptete erneut seine Führungsposition in den Bereichen Datenverarbeitung und Netzwerk, unterstützt durch starke Cashflows, ein solides F&E-Budget und bevorstehende Plattformeinführungen, wodurch seine Position gegenüber der Konkurrenz gestärkt wurde.
- Während der Markt Kreislauffinanzierungsrisiken sieht, lassen die optimistische Umsatzprognose und die Bilanzstärke von NVIDIA einige ausgewählte strategische Investitionen in führende KI-Akteure vernünftig erscheinen.
Die NVIDIA-Aktie hat in den vergangenen sechs Monaten deutlich an Bewertung eingebüßt. Trotz positiver Gewinnrevisionen des Marktes von rund 50 Prozent blieb der Kurs weitgehend unverändert.1 Daher dreht sich die Diskussion weniger um starke kurzfristige Ergebnisse als vielmehr um die Nachhaltigkeit der KI-bezogenen Investitionsausgaben (CapEx), insbesondere vor dem Hintergrund von Fragen zur Größenordnung, Monetarisierung und möglichen Belastungen des Cashflows. Die verhaltene Marktreaktion auf den starken Ausblick von NVIDIA, der dem des Vorquartals ähnelt, spiegelt diese anhaltende Debatte wider. Ob CEO Jensen Huang diese Diskussion auf der GTC-Veranstaltung im März (NVIDIAs jährliche globale KI-Konferenz) weiter voranbringen kann, bleibt abzuwarten. In der Zwischenzeit haben die Aktien – trotz Marktbedenken hinsichtlich einer möglichen KI-Blase und der Bewertung von Technologieunternehmen – mit einem deutlichen Abschlag gegenüber KI-Peers sowie auf einem Bewertungsniveau gehandelt, das nicht allzu weit von dem von McDonald’s2 entfernt ist (das eine andere Art von „Chip” verkauft).
„Die Nachfrage nach Rechenleistung wächst exponentiell – der Wendepunkt bei agentischer KI ist erreicht. Die Einführung von Agenten in Unternehmen nimmt rasant zu. Unsere Kunden investieren mit Hochdruck in KI‑Rechenleistung – die Fabriken, die die industrielle KI‑Revolution und ihr zukünftiges Wachstum antreiben.“
Jensen Huang, CEO von NVIDIA
Zentrale Aussagen aus NVIDIAs Earnings Call
1. Agentische KI erreicht einen Wendepunkt
So wie 2025 den Durchbruch für Reasoning Modelle mit deutlich höheren Anforderungen an die Rechenleistung und entsprechend steigenden KI CapEx markierte, sieht NVIDIA das Jahr 2026 als Wendepunkt für agentische KI. Agentische KI treibt die Ausgaben für KI Infrastruktur weiter nach oben, da nochmals intensivere Rechenleistung erforderlich ist. Mit Blick auf die Nachhaltigkeit dieser CapEx betonte NVIDIA, dass Intelligenz mit Token gleichzusetzen sei – und dass Token für die Kunden profitabel sind und steigende Umsätze ermöglichen. Ein aktuelles Beispiel liefert Anthropic: Die Umsätze sind in den vergangenen drei Jahren jeweils um das Zehnfache gewachsen und belaufen sich inzwischen auf einen Run Rate von rund 14 Mrd. US Dollar. In jüngerer Zeit hat der Wendepunkt bei agentischer KI zudem zu einer Vervierfachung der Unternehmensabonnements seit Beginn des Jahres 2026 geführt. Claude Code, im Mai 2025 eingeführt, hat sich inzwischen zu einem Geschäft mit einer Run‑Rate von über 2,5 Mrd. US‑Dollar entwickelt und sich seit Anfang 2026 verdoppelt.3
2. Bestätigung der wettbewerblichen Stärke von NVIDIA
Vor dem Hintergrund der jüngsten Debatte um TPU versus GPU Architekturen hob NVIDIA insbesondere seine führende Position in aktuellen Branchenbenchmarks hervor, die die Effizienz von Hardware und Softwareplattformen beim Betrieb großer Sprachmodelle messen. Das Unternehmen verwies auf ein jährliches Forschungs- und Entwicklungsbudget von rund 20 Mrd. US Dollar* sowie auf seine Fähigkeit, sowohl im Bereich Rechenleistung als auch im Netzwerkbereich kontinuierlich zu innovieren. Dies dürfte sich mit der Einführung von Vera Rubin, der nächsten Rack Scale Plattform, im Laufe dieses Jahres weiter zeigen. Das Netzwerkgeschäft von NVIDIA ist seit 2021 um das Zehnfache gewachsen; weitere Innovationen auf Rack Ebene und entlang der gesamten Technologie Stacks sollen auf der GTC im kommenden Monat vorgestellt werden.
3. Beschleunigung des Wachstums
Der Umsatzausblick von NVIDIA für das kommende Quartal von rund 78 Mrd. US-Dollar* lag deutlich über selbst den optimistischsten Markterwartungen und markiert das vierte Quartal in Folge mit beschleunigtem Wachstum, ein Faktor, der die Sorgen vor einer Wachstumsverlangsamung mindern könnte. Wie viele andere Large Cap Unternehmen beginnt auch NVIDIA damit, aktienbasierte Vergütungen in die GAAP Finanzzahlen einzubeziehen. Der freie Cashflow von 35 Mrd. US Dollar im vergangenen Quartal* bildet die Grundlage für die 10 Mrd. US Dollar Investition in Anthropic; zudem steht eine Investition in OpenAI kurz vor dem Abschluss. Auch wenn dies Bedenken hinsichtlich zirkulärer Finanzierungsstrukturen aufwirft, erscheint es angesichts des nachgewiesenen starken Cashflows Generierung von NVIDIA nachvollziehbar, selektiv in führende KI Unternehmen zu investieren – vergleichbar mit Investitionen von Google und Meta während des Internets Ära.
4. China weiterhin nicht im Umsatzausblick berücksichtigt
Obwohl die US-Regierung NVIDIA Lizenzen erteilt hat, H200 Chips an ausgewählte Kunden in China zu liefern, und ein Mechanismus geschaffen wurde, nach dem NVIDIA hierfür einen Importzoll von 25 % an die USA entrichtet, 4 hat das Unternehmen bislang keine H200 Chips nach China ausgeliefert. Vor diesem Hintergrund ist davon auszugehen, dass die Umsatzprognose von NVIDIA keine Erlöse aus chinesischen Rechenzentren beinhaltet auch aufgrund der anhaltenden Zurückhaltung in Peking, diese Chips zu akzeptieren. Ob der für März geplante Besuch von Präsident Trump in China dazu beitragen kann, diesen Markt zu öffnen, bleibt abzuwarten.
KI Investitionen erfordern einen aktiven Ansatz
Als Team sind wir weiterhin der Auffassung, dass sich die attraktiven Anlagechancen im Bereich der künstlichen Intelligenz am besten über einen aktiven Investmentansatz erschließen lassen. Derzeit kommen mehrere technologische Entwicklungen zusammen, die das Innovationstempo weiter beschleunigen darunter eine schnellere Entwicklung großer Sprachmodelle sowie die Annäherung an einen Wendepunkt bei agentischer KI.
* Alle Verweise auf die Informationen zu den NVIDIA-Ergebnissen stammen aus dem Transkript der NVIDIA-Ertragskonferenz; 25. Februar 2026 und 19. November 2025.
1 FT.com; „Nvidias Blockbuster-Ergebnisse können Anleger nicht überzeugen"; 25 Februar 2026.
2 Bloomberg; NVDA vs MCD 12-Monats-KGV, Stand: Februar 2026. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis auf die zukünftigen Renditen. Das erwartete Kurs-Gewinn-Verhältnis wird berechnet, indem der aktuelle Aktienkurs durch die prognostizierten Gewinne der nächsten 12 Monate dividiert wird, um die Aktien eines Unternehmens zu bewerten.
3 Forbes.com; „Anthropic Iss Cashing In On Claude Code's Erfolg“; 17 Februar 2026.
4 CNBC.com; USA genehmigt Exporte von Nvidia H200-Chips nach China unter einigen Bedingungen; 14 Januar 2026.
Agentische KI: Ein KI-System, das ausgeklügeltes Nachdenken und iterative Planung einsetzt, um komplexe, mehrstufige Probleme autonom zu lösen. Riesige Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen und Anwendungen von Drittanbietern werden verwendet, um Herausforderungen unabhängig zu analysieren, Strategien zu entwickeln und Aufgaben auszuführen.
Bilanzstärke: bezieht sich auf Unternehmen in einer starken finanziellen Lage. Die Bilanz ist eine Finanzaufstellung, in der die Vermögenswerte, Schulden und das Eigenkapital eines Unternehmens zu einem bestimmten Zeitpunkt zusammengefasst sind.
Investitionsausgaben (Capex): Geld, das ein Unternehmen für wichtige, langfristige Vermögenswerte wie Immobilien und Ausrüstung (Sachanlagen) oder Technologie, Software, Marken, Patente usw. (immaterielle Vermögenswerte) ausgibt, um neue Projekte oder Investitionen zu ermöglichen, die das Unternehmenswachstum unterstützen und Expansion.
Kreislauffinanzierung: Befürchtet, dass die Finanzierung von KI-Infrastrukturinvestitionen bei Mega Caps nicht mehr nachhaltig ist. Damit verbundene Geschäfte und Investitionen innerhalb einer kleinen Gruppe von Unternehmen bedeuten, dass Unternehmen ineinander investieren, wobei der Finanzierungsempfänger das Kapital verwendet, um Käufe vom ursprünglichen Investor zu tätigen. Einige dieser Unternehmen weisen möglicherweise unzureichende Cashflows auf, und es könnte zu einer Blase führen, wenn die Unternehmensbewertungen überhöht sind, was Auswirkungen auf den breiteren Markt hat.
De-rating/De-rating: Tritt auf, wenn Anleger einen niedrigeren Preis für Aktien zahlen und einer Aktie eine niedrigere Bewertung beimessen möchten, normalerweise in Erwartung niedrigerer zukünftiger Gewinne.
Freier Cashflow: Verfügbare Liquidität, die ein Unternehmen nach Berücksichtigung der laufenden Kosten und Investitionen erwirtschaftet hat. Diese Mittel kann das Unternehmen dann für Zukäufe, Dividenden oder den Schuldenabbau verwenden.
GAAP: Eine Reihe allgemein anerkannter Rechnungslegungsgrundsätze, die in den USA für die Finanzberichterstattung von Unternehmen und staatlichen Stellen weit verbreitet sind.
GPU: Eine Grafikverarbeitungseinheit führt komplexe mathematische und geometrische Berechnungen durch, die für die Grafikwiedergabe erforderlich sind und auch beim Gaming, bei der Inhaltserstellung und beim maschinellen Lernen verwendet werden.
Debatte zwischen TPU und GPU: Hier geht es um spezialisierte Effizienz statt allgemeine Flexibilität – TPUs sind speziell dafür entwickelt, Arbeitslasten beim maschinellen Lernen schneller und effizienter auszuführen, während GPUs vielseitiger sind und für viele Arten von Computeraufgaben, einschließlich KI, weit verbreitet sind.
Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV): Eine beliebte Bewertungskennzahl, die den Aktienkurs im Vergleich zum Gewinn je Aktie für eine Aktie oder mehrere Aktien in einem Portfolio misst.
Reasoning-Modell: Lernmodelle, die verfügbare Informationen nutzen, um Vorhersagen zu treffen, Zusammenhänge herzuleiten und Schlussfolgerungen zu ziehen. Dabei werden Daten in einer Form dargestellt, die eine Maschine verarbeiten und verstehen kann. Anschließend wird Logik angewendet, um zu einer Entscheidung zu gelangen.
Token: KI-Token sind die von großen Sprachmodellen (LLMs) verwendeten grundlegenden Bausteine für die Ein- und Ausgabe. Sie sind die kleinsten Dateneinheiten, die von einem großen Sprachmodell (LLM) verwendet werden, um nützliche Texte/Ausgaben zu verarbeiten und zu generieren.
TPU: Die Hauptaufgabe von Tensor Processing Units ist die Matrixverarbeitung, eine Kombination aus Multiplikations- und Akkumulationsoperationen. TPUs enthalten Tausende von Multiplikationsakkumulatoren, die direkt miteinander verbunden sind und eine große physikalische Matrix bilden.
Bewertung: Der Prozess der Bestimmung des beizulegenden Zeitwerts eines Vermögenswerts, einer Investition oder eines Unternehmens. Zur Bewertung werden unter anderem zukünftige Gewinne und andere Unternehmensmerkmale herangezogen.
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