Nvidia hat sich zum wertvollsten Aktienwert im Unternehmensgeschäftskreis erhoben. Huang Renxun (Jensen Huang) hat derzeit ein Vermögen von 138,8 Milliarden US - Dollar. Selbst die neu eingestellten Forscher profitieren von diesem Erfolg.

Was bedeutet das? Laut LSEG-Daten übersteigt diese Summe die Gesamtmarktkapitalisierung der kanadischen und mexikanischen Börsen zusammen und auch die Gesamtmarktkapitalisierung aller britischen börsennotierten Unternehmen.

Vorher war der Halter des Rekords Apple. Am 26. Dezember letzten Jahres erreichte Apple einen historischen Schlusskurs von 3,915 Billionen US-Dollar.

Zur gleichen Zeit, als Nvidia seinen Rekord erzielte, hatte Microsoft auf der Wall Street eine Gesamtmarktkapitalisierung von 3,7 Billionen US-Dollar und belegte damit den zweiten Platz; Apple lag mit einer Gesamtmarktkapitalisierung von 3,19 Billionen US-Dollar auf dem dritten Platz.

Der sprunghafte Anstieg der Marktkapitalisierung von Nvidia zeigt die Hitze des aktuellen KI-Sektors. 2023 hat Nvidia erstmals eine Marktkapitalisierung von über einer Billion US-Dollar erreicht. In den letzten zwei Jahren, in denen KI so populär geworden ist, hat sich diese Zahl blitzschnell vervielfacht.

Laut Berechnungen von Forbes beträgt die Privatvermögen von Jensen Huang momentan 138,8 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 1,8 Milliarden US-Dollar oder 1,31 % gegenüber dem vorherigen Stand entspricht. Er belegt derzeit den 10. Platz in der Weltliste der reichsten Menschen.

Marktkapitalisierung von 3,92 Billionen US-Dollar, Aktienkurs von 160,98 US-Dollar

Nach Berichten der Reuters stieg der Aktienkurs von Nvidia am frühen Morgen um 2,4 % auf 160,98 US-Dollar pro Aktie. Dadurch erreichte die Gesamtmarktkapitalisierung 3,92 Billionen US-Dollar, und Nvidia wurde das „Unternehmen mit der höchsten Marktkapitalisierung in der Geschichte“.

Anschließend schrumpfte der Anstieg des Aktienkurses jedoch auf 1,5 % ein, und der Kurs lag bei 159,60 US-Dollar pro Aktie, was einer Marktkapitalisierung von 3,89 Billionen US-Dollar entspricht. Obwohl es nicht dauerhaft im Überstand blieb, näherte es sich immer noch knapp dem historischen Höchststand von Apple.

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Dieser Marktkapitalisierungsboom ist auf die beispiellose Optimismusstimmung der Wall Street gegenüber KI zurückzuführen.

Der Kernmotor ist der technologische Durchbruch von Nvidias neuesten KI-Chips bei der Trainierung von Supercomputermodellen.

Derzeit führen Microsoft, Apple, Amazon, Meta, Google, Tesla und andere einen Wettrennen im Bereich der KI-Datenzentren. Die Nachfrage dieser Giganten nach Nvidias High-End-Prozessoren hat einen Knallpunkt erreicht.

Wie Joe Saluzzi, Mitmanager von Themis Trading, sagte: „Der Sprung von einer Billion auf fast vier Billionen US-Dollar belegt, dass die KI-Ausgaben einen Superboom auslösen und der gesamte Markt dieser technologischen Revolution hinterherjagt.“

Vor einigen Stunden hat die Hardware-Medienplattform tom’shardware mitgeteilt, dass Nvidias neueste Flaggschiff-KI-Supercomputersystem erstmals weltweit kommerziell eingesetzt wurde.

Dell hat angekündigt, dass es dem führenden KI-Cloud-Dienstleister CoreWeave die ersten Systeme der Branche auf Basis der Nvidia GB300 NVL72-Plattform geliefert hat. CoreWeave hat erklärt, dass es über seinen Datenzentrumshoster Switch einen Cluster auf Basis des Blackwell Ultra-Superchips eingesetzt hat.

Ein einzelner GB300 NVL72-Rack ist wie eine Miniatur-Rechenleistungswerkstatt:

72 Nvidia Blackwell Ultra-Super-GPUs und 36 Arm-basierte 72-Kern-Grace-CPUs bilden eine heterogene Rechenmatrix, die mit 20 TB HBM3E-Hochgeschwindigkeits-Grafikspeicher und 40 TB System-Speicher ausgestattet ist und eine FP4-Inferenzleistung von 1,1 ExaFLOPS und eine FP8-Trainingsleistung von 0,36 ExaFLOPS erreicht.

Im Vergleich zum Vorgänger GB200 ist die Leistung um 50 % verbessert.

Hinter der aggressiven Beschaffungsstrategie von CoreWeave verbirgt sich die harte Realität des KI-Rechenleistungmarktes: Wenn die Kosten für das Training eines Top-Modells einmal über zehn Millionen US-Dollar steigen, bedeutet jede 1%-ige Verbesserung der Hardwareleistung echte Kosteneinsparungen.

Außerdem könnte der sprunghafte Anstieg des Aktienkurses von Nvidia auch mit der Spitzenphase der GB200-Lieferungen zusammenhängen.

Die ursprünglich für Ende 2024 oder Anfang 2025 geplanten Lieferungen von GB200 wurden aufgrund von Lieferkettenproblemen verschoben. Laut früheren Meldungen aus der Lieferkette wird die Spitzenphase der Lieferungen auf das zweite bis dritte Quartal dieses Jahres verschoben. Und jetzt ist es tatsächlich soweit.

Wenn die KI-Strategien von Giganten wie Microsoft und Google auf Nvidias Hardware aufbauen, ist die Expansion der Marktkapitalisierung dieses Chipherstellers eigentlich eine kollektive Zustimmung der gesamten Technologiebranche zu der These, dass „Rechenleistung gleich Produktivität“ ist.

Derzeit hat Nvidia einen Anteil von 7 % am S&P 500 (.SPX)-Index. Zusammen mit Microsoft, Apple, Amazon und Alphabet machen sie 28 % dieses Index aus. Dies bedeutet, dass die Vermögen von Millionen von Anlegern, die über Indexfonds ihr Ruhestandsvermögen aufbauen, eng mit der Zukunft der KI-Technologie verbunden sind.

Aber der Markt ist nicht einseitig optimistisch. Kim Forrest, Chief Investment Officer von Bokeh Capital, sagte: „KI ist wirklich ein revolutionäres Werkzeug, aber der tatsächliche Wert der aktuellen Sprachmodelle wird wahrscheinlich nicht der Markthype entsprechen.“

Zur gleichen Zeit hat die Einführung des chinesischen Supermodells DeepSeek im Januar dieses Jahres mit niedrigen Kosten und hoher Leistung viele Top-Modelle übertroffen, was zu Spekulationen auf dem Markt geführt hat, dass Unternehmen möglicherweise ihre Ausgaben für High-End-Prozessoren reduzieren, was zu einem Absatzschub an der Weltbörse führte.

Heute prüft dieser von Chips angetriebene Marktkapitalisierungsboom die echte Kapazität des Marktes, technologische Veränderungen zu verarbeiten.

Während der KI-Chipsektor auf dem Höhepunkt seiner Macht ist, hört Nvidia nicht auf, Talente zu rekrutieren.

Jensen Huang rekrutiert immer wieder Tsinghua-Studenten

In jüngster Zeit hat das Tsinghua-basierte KI-Unternehmen Nexusflow nach LeptonAI von Jia Yangqing an Nvidia verkauft.

Dann hat sich Jensen Huang beeilt, um Talente zu rekrutieren, darunter:

Jiao Jiantao, Preisträger des Bachelor-Abschlusses von Tsinghua University im Jahr 2011. Ex-CEO von Nexusflow, Dozent an der Universität von Kalifornien, Berkeley und promovierter Physiker von Stanford University. Er wird als Forschungsdirektor und Distinguished Scientist bei Nvidia arbeiten.

Zhu Banghua, ebenfalls Absolvent von Tsinghua University. Ex-Mitbegründer von Nexusflow, wird als Assistentprofessor an der Universität von Washington lehren und ist Absolvent der Universität von Kalifornien, Berkeley. Er wird als Principal Research Scientist bei Nvidia arbeiten.

Jian Zhang, ehemaliger Tsinghua-Student. Ex-CTO von Nexusflow, wird Forschungsdirektor für Anwendungen bei Nvidia.

Es ist erwähnenswert, dass die Verbindung von Nexusflow zu Nvidia mit Kurt Keutzer, einem Mitbegründer und Professor an der Universität von Kalifornien, Berkeley, zusammenhängt. Er hat 2025 an dem Projekt Efficient AI von Nvidia und der akademischen Welt teilgenommen.

Das Projekt Efficient AI wurde ursprünglich von Nvidia und dem MIT gemeinsam initiiert. Der Leiter ist Han Song, Dozent an der Fakultät für Elektrotechnik und Informatik des MIT.

Später wurde OmniML, ein von Han Song gegründetes Unternehmen, das sich auf die Optimierung von maschinellem Lernen auf Edge-Geräten konzentriert, im Juli 2023 von Nvidia übernommen. Han Song ist als Distinguished Scientist bei Nvidia angestellt.

Der CEO von OmniML, Wu Di, und der CTO, Mao Huizi, haben ebenfalls bei Nvidia begonnen. Wu Di wird Direktor für Deep Learning-Algorithmen und Software, und Mao Huizi wird Technischer Leiter und Senior-Engineer im Team für Deep Learning-Algorithmen und Software.

Han Song, Wu Di und Mao Huizi haben alle ihren Bachelor-Abschluss an Tsinghua University gemacht.

Obwohl Jia Yangqing schon lange berühmt ist, hat er ebenfalls seinen Bachelor-Abschluss an der Fakultät für Automatisierungstechnik von Tsinghua University gemacht.

Altersmäßig können diese Leute in drei Gruppen eingeteilt werden: Jia Yangqing ist 2002 nach Tsinghua gekommen, Wu Di, Han Song und Jiao Jiantao zwischen 2007 und 2008, Zhu Banghua und Mao Huizi zwischen 2012 und 2014.

Mehrere Wellen von Tsinghua-Studenten haben nacheinander in der KI-Branche gegründet und sind schließlich bei Nvidia wieder zusammengekommen.

Mal von anderen Dingen abgesehen, haben sie wirklich das beste Timing für Aktienoptionen und Gehälter!

Referenzlinks:

[1]https://www.reuters.com/business/nvidia-set-become-worlds-most-valuable-company-history-2025-07-03/

[2]https://finance.yahoo.com/news/3-92-trillion-shock-nvidia-214445904.html

[3]https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidias-newest-top-tier-ai-supercomputers-deployed-for-the-first-time-grace-blackwell-ultra-superchip-systems-deployed-at-coreweave

[4]https://www.forbes.com/profile/jensen-huang/

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Quantum Bit“, geschrieben von Xifeng und mit Genehmigung von 36Kr veröffentlicht.