Nvidia und AMD: Zwei Halbleiter-Aktien für das kommende Jahrzehnt

Künstliche Intelligenz (KI) ist nach Einschätzung von The Motley Fool die wichtigste technologische Entwicklung, die die Welt bisher gesehen hat. Der Ausbau der Rechenzentren, die diese Technologie tragen, befindet sich demnach noch in einem frühen Stadium. Zwei der am besten positionierten Halbleiteraktien, um diesen Trend über das nächste Jahrzehnt hinweg zu nutzen, sind Nvidia (NVDA, +1,34 Prozent) und Advanced Micro Devices (AMD, +2,95 Prozent).

Der US-Finanzdienst verweist dabei auf eine aktuelle Analyse von WisdomTree. Danach ist das kumulative Verhältnis der Ausgaben zum Bruttoinlandsprodukt (BIP) im laufenden KI-Boom deutlich niedriger als bei früheren historischen Transformationsphasen. Als Vergleichsmaßstäbe nennt WisdomTree den Eisenbahnboom der 1860er Jahre, den Elektrifizierungsboom der 1920er Jahre und den Internet-Boom der späten 1990er Jahre. Trotz der bereits enorm erscheinenden Ausgaben für KI-Infrastruktur fällt der Boom im historischen Verhältnis also bislang vergleichsweise klein aus.

Der Autor der Analyse ergänzt drei weitere Faktoren, die der KI zugutekommen. Erstens sei die globale Wirtschaft heute viel stärker vernetzt, weshalb das für solche Berechnungen verwendete US-BIP aus seiner Sicht durch das globale BIP ersetzt werden könnte. Zweitens biete KI im Gegensatz zu früheren technologischen Entwicklungen mehr potenzielle Anwendungsmöglichkeiten und sei nicht an den individuellen Konsum gebunden. Drittens habe sich die technologische Kurve steiler gestaltet, sodass neue Entwicklungen viel schneller voranschreiten als in der Vergangenheit.

Es wäre dem Autor zufolge deshalb nicht überraschend, wenn der KI-Ausbau in andere große technologische Entwicklungen wie Robotik, Raumfahrt und Quantencomputing (LPU) übergeht. Insgesamt bedeutet dies deutlich mehr Ausgaben für Chips – und sowohl Nvidia als auch AMD seien bestens aufgestellt, um davon zu profitieren.

Die Details

Nvidia war bislang der größte Gewinner im KI-Sektor. Seine Grafikprozessoren (GPUs) sind die primären Chips, die zum Training von KI-Modellen verwendet werden. Nach Ansicht des Autors übersehen Anleger jedoch, was das Unternehmen eigentlich so großartig macht: Es erkenne, wohin sich der Markt bewegt, bevor alle anderen es tun. Zunächst gelang ihm dies durch die Schaffung seiner CUDA-Softwareplattform, die es ermöglichte, seine Chips einfach für verschiedene Aufgaben außerhalb des damals lukrativen Videospielemarktes zu programmieren.

Anschließend platzierte Nvidia CUDA strategisch an Orten, an denen frühe KI-Forschung betrieben wurde, und erwarb ein Netzwerkunternehmen namens Mellanox, das seiner Zeit weit voraus war. Als der Markt zur Inferenz wechselte, „akquirierte“ das Unternehmen geschickt Groq und dessen Language Processing Unit (LPU)-Technologie, um ein hochrangiges, differenziertes Angebot zu schaffen. Gleichzeitig entwickelte es eigene High-End-Central-Processing-Units (CPUs), um agentic AI zu bewältigen. In jüngerer Zeit hat Nvidia KI-Softwareunternehmen übernommen, die dabei helfen, KI zu orchestrieren und zu verteilen, wodurch es sich zu einer vollständigen KI-Infrastrukturplattform entwickelt hat. Der Hauptgrund, Nvidia-Aktien über die nächsten zehn Jahre zu halten, ist dem Autor zufolge nicht das aktuelle Wachstum. Vielmehr sei das Unternehmen bereits dort, wo der Ball landen wird, selbst bevor er geworfen wurde.

Während AMD den Ball im Markt für das Training von KI-Modellen fallen ließ, arbeitet das Unternehmen nach Einschätzung des Autors hart daran, nicht erneut umgangen zu werden. Seine jüngste Ankündigung, World Labs zu übernehmen, ist ein hervorragendes Beispiel dafür. World Labs ist spezialisiert auf räumliche KI-Modelle, die 3D-Umgebungen basierend auf Text-, Video- oder Bildaufforderungen simulieren können. Dies ist die Art von KI-Modell, die eines Tages wahrscheinlich in physischer KI eingesetzt wird und Dinge wie fortschrittliche KI-Roboter und die Erstellung von 3D-Inhalten antreiben dürfte. Diese Transaktion dreht sich ausschließlich um die Zukunft und nicht um den Verkauf weiterer Chips heute.

AMD versteht zudem die wichtige Beziehung zwischen Speicher und Chips für die Inferenz und hat seine Chips entsprechend konzipiert sowie Akquisitionen getätigt, um ein wichtiger Akteur in diesem Bereich zu werden. Sein Chiplet-Design kann mit mehr Speicher kombiniert werden. Hinzu kommt die Übernahme des Inferenz-Chip-Herstellers Taalas, der Modelle direkt in seine Chips einbaut, sowie des Unternehmens MEXT zur Speicheroptimierung. Zusammen positioniert dies AMD dem Autor zufolge dazu, Unternehmensarbeitslasten einzufangen, die durch Speicherkosten und -verfügbarkeit eingeschränkt sind.

AMD ist außerdem ein führender Anbieter von Server-Central-Processing-Units (CPUs). Dieser Markt dürfte mit dem Aufkommen von KI-Agenten stark wachsen, und das Unternehmen ist mit seinen fortschrittlichen Chips in diesem Bereich anderen voraus. Angesichts dieser Positionierung für die Zukunft sei AMD eine KI-Aktie, die für das nächste Jahrzehnt gehalten werden sollte.

Hintergrund: Was bisher geschah

Bereits am 20.08.2026 berichtete aktien.news, dass der anhaltende KI-Boom die Nachfrage nach Halbleiteraktien von Branchengrößen wie Nvidia, AMD, Micron und Broadcom antreibt. Die damals verwendeten Aktienkurse entsprachen den Nachmittagskursen vom 17. August 2026, das analysierende Video erschien am 19. August 2026.

Am 23.08.2026 folgte ein Bericht mit dem Titel, dass ausgerechnet der kleinere Konkurrent AMD Nvidia in den nächsten drei Jahren an der Börse übertreffen könnte. Damals hieß es, Nvidia bleibe der Goldstandard und habe sich als Komplettanbieter für KI-Infrastruktur mit End-to-End-Lösungen in Rack-Maßstab sowie eigenen CPUs auf Arm-Basis positioniert – auch mit der Übernahme von Groq.

Am 01.10.2026 berichtete aktien.news, dass aus 10.000 Dollar in Nvidia innerhalb von zehn Jahren 52.000 Dollar werden könnten. Frühe Investoren hätten eine Rendite von über 13.500 Prozent erzielt; eine Wiederholung dieser Performance hält The Motley Fool allerdings für mathematisch und wirtschaftlich unmöglich. Beim damaligen Aktienkurs von rund 230 Dollar hätten Anleger mit 10.000 Dollar etwa 43 Aktien erwerben können.

Am 02.10.2026 schließlich verwies aktien.news auf eine Motley-Fool-Analyse zu vier günstigen Halbleiteraktien für Oktober 2026. Die darin verwendeten Aktienkurse entsprachen den Nachmittagswerten vom 29. September 2026.

Was das für Anleger bedeutet

Für deutsche Privatanleger zeigt die Einschätzung, dass die Argumentation des Autors nicht auf dem aktuellen Umsatzwachstum aufbaut, sondern auf der strategischen Positionierung beider Unternehmen. Nvidia wird als Plattformanbieter beschrieben, der über CUDA, die Übernahme von Mellanox und Groq sowie eigene CPUs und KI-Software ein breites Fundament besitzt. AMD wird dagegen als Unternehmen dargestellt, das im Training von Modellen zunächst zurücklag und nun über Zukäufe wie World Labs, Taalas und MEXT sowie seine Stellung bei Server-CPUs aufholen will.

Beide Aktien sind damit laut Quelle langfristige Wetten auf die weitere Ausbreitung von KI – nicht auf kurzfristige Kursbewegungen. Der Autor nennt ausdrücklich keinen Zeitpunkt für einen Einstieg und keine Kursziele. Anleger sollten beachten, dass die genannten Prozentangaben von NVDA und AMD lediglich Tagesbewegungen zum Analysezeitpunkt abbilden und keine Prognose darstellen.

Ausblick

Der Autor erwartet, dass der KI-Ausbau sich über das nächste Jahrzehnt erstreckt und möglicherweise in Robotik, Raumfahrt und Quantencomputing übergeht. Für beide Unternehmen rechnet er mit deutlich mehr Ausgaben für Chips. Bei AMD sieht er zudem den Markt für Server-CPUs mit dem Aufkommen von KI-Agenten stark wachsen. Eine konkrete Umsatz-, Gewinn- oder Kursprognose enthält die Quelle nicht; auch ein Zeitplan für die genannten Übernahmen wird nicht genannt.

Kurz erklärt

• GPU: Spezialisierter Prozessor, der viele Rechenoperationen parallel ausführt und damit besonders für KI-Berechnungen geeignet ist.
• Inferenz: Der Betrieb eines bereits trainierten KI-Modells, bei dem das Modell Antworten oder Ergebnisse erzeugt.
• Chiplet-Design: Konstruktionsansatz, bei dem ein Prozessor aus mehreren kleineren, einzeln gefertigten Bausteinen zusammengesetzt wird.