Nvidia Aktie: KI-Ambitionen beflügeln Börsenwert

Nvidias Marktkapitalisierung hat einen historischen Höhepunkt erklommen, indem sie am Freitag erstmalig die Schwelle von 2 Billionen Dollar überschritten hat. Dieser Meilenstein wurde erreicht, nachdem ein Hardwarehersteller eine optimistische Prognose veröffentlichte, die eine hohe Nachfrage nach KI-optimierten Servern, welche mit Nvidias Prozessoren betrieben werden, signalisiert hatte. Der sprunghafte Anstieg der Aktie unterstreicht die dominante Rolle des Unternehmens auf dem Markt für hochentwickelte KI-Chips, die von großen Technologieunternehmen stark nachgefragt werden, um im rasch wachsenden Bereich der generativen KI zu konkurrieren. Der von der künstlichen Intelligenz angetriebene Bullenmarkt hat zudem Hersteller von Servern, die mit Nvidias Chips bestückt sind, und weitere Chiphersteller erreicht, die ebenfalls Rekordgewinne verbuchen konnten. Inzwischen hat das Unternehmen sogar die beliebtesten Aktien von Tesla überholt, was die täglichen Handelsvolumina anbelangt. Die beeindruckende Performance von Nvidia spiegelt sich in einem 66%igen Anstieg seit Beginn des Jahres 2024 wider, nachdem sich der Wert im vorherigen Jahr bereits mehr als verdreifacht hatte.

AGI-Erwartungen schüren Optimismus

Der Vorstandschef von Nvidia äußerte sich auf einem Wirtschaftsforum an einer renommierten Universität sehr positiv zur Zukunft der künstlichen Intelligenz. Er prognostizierte, dass die sogenannte künstliche allgemeine Intelligenz (AGI), die das Potenzial hat, Tests auf menschlichem Niveau zu bestehen, in nur fünf Jahren Realität sein könnte. Allerdings räumte er ein, dass der Zeitrahmen stark von der Definition der AGI abhängt und in einigen Fällen die wissenschaftliche Einigkeit über die Funktionsweise des menschlichen Gehirns noch fehle. In Bezug auf die notwendige Infrastruktur fügte er hinzu, dass mehr Chipfabriken erforderlich seien, aber gleichzeitig auch ein drastischer Fortschritt in den Algorithmen zu einer verbesserten Effizienz führen werde. Die Fortschritte im Bereich der KI werden somit sowohl eine größere Kapazität als auch höhere Effizienz von Chips erfordern, um dem wachsenden Bedarf gerecht zu werden.

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