Citi erhöht das Kursziel für Nvidia auf 210 US-Dollar und sieht aufgrund der KI-Infrastruktur ein Aufwärtspotenzial von 15 %

Citi hat das Kursziel für Nvidia von 200 auf 210 US-Dollar angehoben und damit ein mögliches Kursplus von 15,5 % gegenüber dem Schlusskurs vom Montag prognostiziert. Die am Dienstag bekanntgegebene Kursänderung folgt auf die von Citi als „zunehmend positiv“ bezeichnete Einschätzung der zukünftigen Produktstrategie von Nvidia, insbesondere nach der Vorstellung des Rubin CPX-Chips.

Die Bank hält weiterhin an ihrer Kaufempfehlung für die Aktie fest und ist überzeugt, dass die Marktstellung des Unternehmens im Bereich der KI-Infrastruktur durch die Einführung neuer Produkte und milliardenschwere Partnerschaften immer stärker wird.

Das Update erfolgt, nachdem Nvidia Rubin CPX vorgestellt hat, eine Grafikprozessoreinheit der nächsten Generation, die für die schnelle Echtzeit-Videogenerierung mit generativer KI entwickelt wurde.

Der Chip soll voraussichtlich Ende 2026 auf den Markt kommen. Er ist Teil der Unternehmensstrategie, um gegenüber konkurrierenden Chipherstellern die Nase vorn zu behalten und in den Anwendungsbereichen, die die künstliche Intelligenz dominieren, präsent zu bleiben.

Nvidia investiert 100 Milliarden Dollar in OpenAI und setzt verstärkt auf KI-Rechenzentren

Im Rahmen dieser Strategie plant Nvidia, 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, um großflächige Rechenzentren für die Rechenanforderungen generativer KI-Modelle aufzubauen. Citi-Analyst Atif Malik merkte an, dass dieser Schritt Nvidias interne Pläne nicht verändere: „Nvidias Roadmap bleibt von dieser Partnerschaft unberührt, und das Engagement für ARM ändert sich nicht. Nvidia bietet seinen Kunden mit x86 mehr Optionen.“

Atif erklärte außerdem, die Investition habe keine negativen Auswirkungen auf die Prognosen. Stattdessen hob Citi die Umsatzprognosen für 2026 und 2027 um 1 % bzw. 10 % an und passte sie damit an die revidierte Prognose für die Ausgaben für KI-Infrastruktur an. Er fügte hinzu, man erwarte nun einen Umsatz von 54 Milliarden US-Dollar im Oktoberquartal und 62 Milliarden US-Dollar im Januarquartal.

Der Vorstoß in den Bereich der Rechenzentren wird als Stärkung des Nvidia-Ökosystems und als Signal an den Markt gesehen, dass das Unternehmen nach wie vor das Rückgrat der KI-Entwicklung ist.

Atif wies auf die GTC Washington hin, eine KI-Konferenz Ende Oktober, als weiteres Ereignis, das für positive Impulse sorgen könnte. Jensen Huang, CEO von Nvidia, wird die Keynote halten. Die GTC hat in der Vergangenheit den Aktienkurs des Unternehmens beeinflusst, und die diesjährige Veranstaltung findet zu einem Zeitpunkt statt, an dem der Rubin-Chip und die OpenAI-Finanzierung noch in aller Munde sind.

Selbst mit dem von Citi revidierten Kursziel von 210 US-Dollar liegt der Wert noch unter dem Analystendurchschnitt von 213,34 US-Dollar (basierend auf LSEG-Daten). Dennoch hat die Aktie im letzten Monat 7 % zugelegt und seit Jahresbeginn 35 % gewonnen. Dies deutet darauf hin, dass der Markt bereits auf Wachstum setzt, das aber möglicherweise noch nicht ausgeschöpft ist.

Cerebras sammelt im Rahmen einer Marktherausforderung 1 Milliarde Dollar ein

Gleichzeitig gab Cerebras Systems, ein im Silicon Valley ansässiges Chipunternehmen, bekannt, dass es in einer neuen Finanzierungsrunde unter der Führung von Fidelity und 1789 Capital, einem mitdent Donald Trump Jr. verbundenen Unternehmen, mehr als 1 Milliarde Dollar eingesammelt hat. Durch die Finanzierungsrunde steigt die Bewertung von Cerebras auf 8,1 Milliarden Dollar, und das Unternehmen bereitet sich nun auf den Börsengang vor.

Andrew Feldman, der CEO des Unternehmens, betont, dass sie nicht versuchen, den Rückstand aufzuholen. „Wir haben den größten Chip in der Geschichte der Computerindustrie entwickelt. Unser Chip hat die Größe eines Esstellers, die meisten Chips sind so groß wie Briefmarken“, sagte er. „Dadurch erreichen wir eine Leistung, die man durch das Zusammenfügen kleinerer Chips nicht erzielen kann.“

Er behauptete außerdem, die Hardware von Cerebras könne Codierungs- und natürliche Sprachverarbeitungsaufgaben schneller bewältigen als die GPUs von Nvidia – dieselben GPUs, die alles von ChatGPT bis hin zu den Systemen von Anthropic antreiben.

Trotz der Herausforderung dominiert Nvidia weiterhin den Markt. Seine GPUs gelten nach wie vor als Goldstandard für das Training von KI-Modellen, und seine CUDA-Software ist weiterhin die Standardlösung für Entwickler in großen Technologieunternehmen und Startups.