NVIDIA GTC 2025 – Oversigt: Fra Jensen Huangs hovedtale til AI-investeringsstrategier

NVIDIAs årlige GPU-teknologikonference, GTC 2025, nærmer sig med hastige skridt. Hvert år, under hovedtalen, præsenterer CEO Jensen Huang banebrydende teknologier og visioner, der ændrer branchen. Til GTC 2025 forventes der store nyheder inden for kunstig intelligens, datacentre, selvkørende biler og GPU-arkitekturer. I denne artikel dykker vi ned i de nye teknologier, som sandsynligvis vil blive præsenteret, og vurderer deres potentielle indvirkning. Vi ser også på, hvordan tidligere hovedtaler af Jensen Huang har påvirket NVIDIAs aktiekurs gennem dataanalyse, med fokus på prismønstre og investorreaktioner før og efter arrangementerne. Derudover præsenterer vi udsigterne for GPU-markedet efter 2025 ved at sammenligne NVIDIAs strategier med konkurrenter som AMD, Intel og Google TPU, og vi evaluerer de potentielle effekter af meddelelserne på førende AI-virksomheder som Microsoft, OpenAI og Tesla – både i form af samarbejde og konkurrence. Endelig opsummerer vi Wall Street-analytikernes syn på NVIDIA-investeringer og målpriser, og vi diskuterer fordele og ulemper ved at beholde NVIDIA-aktier som en langsigtet investering kontra et øjeblikkeligt salg efter store begivenheder.

Forventede Nyheder i Jensen Huangs Hovedtale ved NVIDIA GTC 2025 og deres Indvirkning

Lad os se nærmere på de innovative teknologier, som Jensen Huang sandsynligvis vil præsentere under GTC 2025. Baseret på hints fra CES 2025 og branchens køreplan forventes følgende nyheder:

Næste generations GPU-arkitektur “Blackwell”: På CES 2025 præsenterede Jensen Huang for første gang GeForce RTX 50-serien med Blackwell-arkitekturen. Dette resulterede i lanceringen af nye GPU’er, som f.eks. RTX 5090, og på GTC 2025 forventes der at blive annonceret en AI-akselerator til datacentre baseret på Blackwell. NVIDIA forbereder allerede deres næste generations AI-akselerator, Blackwell, som efterfølgeren til den utroligt populære Hopper (H100), med det mål at lancere den inden udgangen af 2024. Blackwell-arkitekturen lover dramatiske forbedringer i ydeevne i forhold til den tidligere generation, takket være et højere antal transistorer og forbedret hukommelsesbåndbredde. Den er specielt optimeret til datacenters og HPC-miljøers behov ved at fjerne flaskehalse og øge skalerbarheden for enhver arbejdsbyrde. For eksempel introduceres et flerchip-design, som gør det muligt for to GPU-chips at fungere som én, med en dual GPU B200-løsning forbundet via en ultrasnabb interconnect på 10 TB/s, kaldet NV-HBI, hvilket giver ydeevne svarende til en enkelt GPU. Derudover indfører Blackwell en anden generation af Transformer Engine, som understøtter FP8 og nu også FP4, hvilket forventes at øge inferensydelsen for ultra-store sprogmodeller op til 30 gange og forbedre energieffektiviteten med 25 gange. Ved at benytte blandede lavpræcisionsberegninger (en kombination af FP4/FP6) reduceres hukommelseskravene drastisk, og inferens-gennemstrømningen maksimeres – hvilket markant sænker omkostningerne for AI-tjenester som ChatGPT. Disse nye Blackwell-baserede produkter (såsom B100, B200 osv.) forventes at blive masseproduceret fra anden halvdel af 2025, og NVIDIA investerer hele 16 milliarder dollars om året i FoU, med tre designteams, der arbejder parallelt for at opretholde en aggressiv produktlanceringsplan med nye produkter hver 18–24 måneder. Dette hurtige udviklingstempo vil være svært for konkurrenterne at matche og vil yderligere cementere NVIDIAs teknologiske førerposition.
NVIDIA Cosmos AI-platformen: Præsenteret på CES 2025 er Cosmos-platformen den nøgleteknologi, som NVIDIA hævder vil indlede en æra med “Physical AI”. Platformen integrerer nye AI-modeller og videobehandlings-pipelines, der er designet til robotteknologi, selvkørende biler og computer vision, hvilket forstærker anvendelsen af AI inden for disse områder. Jensen Huang understregede fremkomsten af “AI, der opfatter, resonerer, planlægger og handler” – med andre ord, agentbaseret AI – og pointerede, at AI, som aktivt opererer i den virkelige verden, udover blot at generere indhold, repræsenterer næste fase. Cosmos-platformen tilbyder en integreret løsning, der dækker alt fra sensorbaseret genkendelse til beslutningstagning og kontrol, og den er specifikt designet til realtidsbehandling af store mængder video- og billeddata. På GTC 2025 forventes detaljerede tekniske specifikationer og praktiske anvendelseseksempler inden for robotteknologi og selvkørende biler at blive præsenteret. Desuden forventes platformen at blive integreret med NVIDIAs Isaac-robotik og DRIVE-softwarepakker, hvilket vil fremskynde udviklingen af næste generations robotter og autonome køretøjer. Sådanne innovationer inden for robot-AI kan potentielt føre til en massiv udbredelse af humanoide robotter og autonome maskiner i sektorer som logistik, produktion og service, og dermed blive en ny vækstmotor for NVIDIA.
Innovative AI-PC’er og udviklerplatforme: NVIDIA har også til hensigt at udbrede AI-teknologi på PC-markedet. På CES 2025 blev der præsenteret et “AI-framework for RTX-PC’er” sammen med NVIDIA NIM-mikrotjenester og AI Blueprints; disse værktøjer gør det muligt at skabe generativt AI-indhold (fx digitale mennesker, automatiserede podcasts, billed- og videogenerering) på almindelige pc’er. På GTC 2025 forventes lanceringen af næste generations workstation eller en AI-optimeret pc-platform med indbygget AI-akselering. For eksempel blev et kompakt udviklersystem med kodenavnet Project DIGITS nævnt på CES – baseret på en kombination af NVIDIAs Arm-CPU, Grace og den nyeste Blackwell-GPU – som en desktopløsning for udviklere. Detaljerede specifikationer og lanceringstidsplanen forventes præsenteret under GTC. Disse innovationer vil gøre det nemt for selv små udviklere og forskere at udnytte den nyeste AI-teknologi, og dermed udvide fundamentet for AI-økosystemet. Derudover forventes tendensen til at udstyre forbruger-pc’er med dedikerede AI-enheder (såsom AI-assistenter eller realtids video- og lydbehandling) at accelerere, hvilket vil positionere NVIDIAs GPU’er som uundværlige AI-akseleratorer selv i personlige computere.
Opgradering af integreret chip til selvkørende biler “DRIVE Thor”: I bilindustrien vil NVIDIAs næste generations SoC til køretøjer, DRIVE Thor, være et af hovedemnerne på GTC 2025. DRIVE Thor blev konceptuelt præsenteret allerede ved GTC 2022, og fra 2025 forventes den at blive implementeret i masseproducerede biler som den centrale bilcomputer. Ved at integrere den nyeste Blackwell GPU-arkitektur og Arm-baserede beregningskerner, er Thor designet til at håndtere alle AI-funktioner i et køretøj – inklusiv selvkørende teknologi, infotainmentsystemer og sensorfusion – på én enkelt chip. Med over 20 gange AI-beregningskapacitet og funktioner, der tilbyder op til 128 GB VRAM, understreger NVIDIA, at “det nu er muligt at implementere generativ AI, førerovervågning og niveau 4 selvkørende teknologi direkte i bilen.” På GTC 2025 vil der blive præsenteret detaljerede specifikationer, partnerskabsstatus og udviklingsværktøjer for DRIVE Thor. Den kinesiske elbilproducent Zeekr viste allerede frem et smart køre- og styresystem baseret på Thor på CES 2025, og et autonomt lastbilfirma, Aurora, samarbejder med leverandøren Continental om at udvikle førerløse lastbiler baseret på Thor. Gennem sådanne omfattende partnerskaber vil NVIDIA yderligere styrke sin position som den de facto “hjerne” bag selvkørende teknologi for næsten alle globale OEM’er, med undtagelse af Tesla. Forventede forbedringer i NVIDIA Drive OS og Hyperion-platformen vil også spille en væsentlig rolle i at opfylde sikkerhedsstandarder og forbedre udviklingseffektiviteten for selvkørende systemer. Markedet for AI-baserede løsninger i bilindustrien forventes at opleve betydelig vækst efter 2025, og lanceringen af Thor signalerer, at NVIDIA har til hensigt at tilbyde en standardplatform i dette segment, hvilket kan stimulere udviklingen af softwaredefinerede køretøjer (SDV).
Andre mulige meddelelser: På GTC 2025 kan der også blive annonceret opdateringer til NVIDIA Omniverse (en industriel metaverse- og simuleringsplatform), planer for kvanteberegning (hvor Jensen Huang muligvis leder en paneldiskussion), nye produkter til edge AI og DPU til kommunikationsinfrastruktur (såsom BlueField), opdateringer inden for medicinsk AI (Clara-platformen) og skybaserede, native AI-løsninger. I sine seneste hovedtaler har Jensen Huang konsekvent understreget NVIDIAs platformstrategi, der dækker både hardware (GPU, DPU, CPU) og software-stakke (som CUDA, AI-rammeværk, Omniverse) for at opbygge et samlet økosystem. Det er derfor sandsynligt, at han vil præsentere en omfattende vision, der ikke blot omfatter individuelle produkter, men også hele NVIDIAs akselerationsplatform. For eksempel kan han udtale, at “NVIDIA, som et full-stack computing-selskab, tilbyder en integreret løsning med X86 + GPU + DPU + software til AI-æraen.” Dette budskab vil give virksomhedskunder tillid til, at “med NVIDIA får du alle lagene, der er nødvendige for AI-innovation,” hvilket vil øge den fremtidige efterspørgsel efter NVIDIAs produktsortiment og skabe en stærk lock-in-effekt.

Effekten af de nye meddelelser og NVIDIAs fremtidsudsigter

Det forventes, at de nye teknologier, der præsenteres på GTC2025, vil have en betydelig indvirkning både på AI-industrien som helhed og på NVIDIAs fremtidige vækstudsigter.

Indvirkning på AI-forskning og industrien: Næste generations GPU’er baseret på Blackwell-arkitekturen vil sandsynligvis øge skalaen og hastigheden for træning og inferens af AI-modeller. For eksempel anslås det, at en enkelt Blackwell GPU vil levere 10 petaflops ved FP8-operationer og 20 petaflops ved FP4-sparse-operationer – over 2,5 gange bedre træningsydelse og 20 gange bedre inferensydelse end den nuværende topmodel H100. Dette vil gøre det muligt for forskere at træne enormt store sprogmodeller med hundreder af milliarder til billioner af parametre meget hurtigere, mens AI-tjenesteudbydere kan øge realtidsinferensen betydeligt for at tilbyde forbedrede AI-funktioner til brugerne. Desuden vil brugen af lavpræcisionsberegninger (som FP4) drastisk reducere hukommelseskravene, hvilket sænker omkostningerne for AI-tjenester.
Indvirkning på datacentre og skyen: NVIDIAs nye datacentermuligheder – såsom Blackwell-akseleratorer, Grace-Blackwell superchip og opdateringer af NVLink/NVSwitch – er designet til at øge AI-behandlingskapaciteten i hyperskalerede datacentre markant. Specielt vil den tætte integration af Grace-CPU og Blackwell-GPU (for eksempel den nye GB200 superchip, som følger efter GH200) fjerne flaskehalse mellem CPU og GPU og muliggøre effektiv behandling af store datamængder med en ensartet hukommelsesløsning, hvilket er altafgørende for opbygningen af massive AI-infrastrukturer i skyen. Skyudbydere som Azure forventes at implementere disse nye NVIDIA-brikker for at etablere store trænings- og inferensparker, hvilket vil styrke deres evne til at tilbyde AI-tjenester til alt fra startups til store virksomheder. Ydermere vil serverplatforme som NVIDIA HGX B200 – som forbinder otte B200 GPU’er via NVLink på ét kort for at levere AI-beregninger på exaflop-niveau – repræsentere en revolution inden for både tæthed og energieffektivitet i datacentre. Dette vil gøre det muligt for virksomheder at køre flere AI-beregninger med færre servere, reducere de samlede ejeromkostninger (TCO) og maksimere ydeevnen, selv under stramme strøm- og pladsbegrænsninger. Ifølge Morgan Stanley forventes NVIDIAs andel af verdens waferproduktion for AI-processorer at stige fra cirka 51 % i 2024 til 77 % i 2025, hvilket tydeligt viser den eksplosive efterspørgsel efter NVIDIAs brikker. Med øgede investeringer i Blackwell-baserede systemer fra skyudbydere og datacentre efter GTC2025, vil NVIDIAs datacenterforretning sandsynligvis opleve en ekstrem vækst og blive virksomhedens primære vækstmotor.
Indvirkning på selvkørende biler og bilindustrien: NVIDIAs nyeste bilteknologi, herunder DRIVE Thor, bliver stadigt mere en central komponent i overgangen til softwaredefinerede køretøjer. Fra 2025 forventes køretøjer udstyret med Thor at samle adskillige separate ECU’er i en enkelt, højtydende bilcomputer, hvilket reducerer udviklingsomkostninger og kompleksitet markant. Ved at anvende NVIDIAs platform kan bilproducenter opgradere funktioner som selvkørende teknologi, førerassistancesystemer og infotainment (IVI) via OTA-opdateringer, samtidig med at de skaber nye indtægtsstrømme, fx gennem abonnementstjenester for selvkørende biler. NVIDIA har allerede indgået strategiske partnerskaber med flere OEM’er, herunder Mercedes-Benz, Jaguar Land Rover og Volvo, og har for nylig annonceret et samarbejde med Toyota om udviklingen af næste generations køretøjer. Dette indikerer, at traditionelle bilproducenter aktivt adopterer NVIDIAs teknologi for at konkurrere med Tesla, hvilket yderligere befæster NVIDIAs position som standardplatform i bilindustrien. Selvom bilsektoren i øjeblikket udgør mindre end 3 % af NVIDIAs samlede indtægter, er det langsigtede vækstpotentiale enormt, og med den stigende popularitet af selvkørende biler kan denne sektor udvikle sig til en vigtig indtægtskilde.
Sammenhæng med NVIDIAs fremtidige vækst: Kort sagt er de nye teknologier, der præsenteres på GTC2025, tæt forbundet med NVIDIAs langsigtede vækstvision. Jensen Huang har for nylig understreget, at “alle industrier transformeres af AI”, og positionerer NVIDIA som den drivende kraft bag denne transformation. Det, der startede med GPU’er, har nu udvidet sig til også at omfatte CPU’er, DPU’er, software og tjenester, og NVIDIA er blevet til et full-stack AI-computingselskab. Ved GTC2022 annoncerede NVIDIA, at de ved at kombinere segmenter som gaming, enterprise AI, Omniverse og bilindustrien, kunne sigte mod et totalt tilgængeligt marked (TAM) på 1 billion dollar. Med den voksende efterspørgsel i datacentre, især drevet af generativ AI, kan denne prognose blive endnu højere. Wedbush Securities udtalte, at “AI-revolutionen er den største teknologiske transformation i 40 år, og dens oprindelse stammer fra Jensen Huang”, og forudså, at AI-relaterede kapitalinvesteringer vil overstige 2 billioner dollar i løbet af de næste tre år. Dette understreger NVIDIAs urokkelige engagement i innovation og deres beslutsomhed for ikke at gå glip af nogen markedsmuligheder – noget der forventes at drive virksomheden fremad de næste 5–10 år.

Effekten af Jensen Huangs hovedtale på NVIDIAs aktiekurs – En datadrevet analyse

Jensen Huangs hovedtaler følges nøje af både teknologibranchen og finansmarkederne. Historisk har NVIDIAs aktiekurs ofte reageret kortsigtet på meddelelser under store events som GTC. En analyse af tidligere hovedtaler og aktiekursbevægelser afslører flere interessante mønstre.

Forventningsrally før meddelelse vs. Gevinstrealisering efter meddelelse

Før store teknologiske events har investorer en tendens til at købe aktier i forventning om meddelelserne. I NVIDIAs tilfælde stiger aktiekursen ofte lige før en stor hovedtale. For eksempel steg aktien med 5 % på én dag under CES2024, da investorer ventede spændt på Jensen Huangs hovedtale – næsten til et historisk maksimum. På dagen for hovedtalen (januar) steg aktien med 6,4 %, efterfulgt af yderligere stigninger de næste to dage, idet markedet reagerede positivt. Bank of America bemærkede i en analyse, at “NVIDIAs aktie præsterer særdeles godt omkring Jensen Huangs hovedtaler under CES”, hvilket også blev observeret under CES2025. Sådanne forventningsrally før events ses også ved GTC, hvor rygter om en ny GPU-arkitektur eller et nyt produkt får aktiekursen til at stige på forhånd.

Umiddelbart efter meddelelsen kan gevinstrealisering dog medføre et midlertidigt kursfald – det klassiske “sell the news”-fænomen. For eksempel faldt NVIDIAs aktie med ca. 2 % i efterhandel under GTC2024 i marts, da Jensen Huang for første gang præsenterede designet for Blackwell-processoren, og markedet reagerede med, at “forventningerne blev indfriet uden store overraskelser”. Det er interessant at bemærke, at aktierne i de partnerfirmaer, som Jensen Huang nævnte, i stedet steg. Under GTC2024 steg aktierne for ingeniørsoftwarefirmaer som Synopsys, Cadence og ANSYS med over 2 % efter meddelelsen om, at de ville drage fordel af NVIDIAs Blackwell-baserede AI-software, mens Dell-aktien steg med 3,2 % efter de rosende ord. Da Jensen Huang sagde, “der findes intet firma, der kan bygge integrerede løsninger lige så godt som Dell til at skabe et AI-anlæg”, reagerede markedet øjeblikkeligt. Dermed har Jensen Huangs kommunikation haft en dominoeffekt, ikke kun for NVIDIA, men også for aktierne i deres partnere.

Eksempler baseret på markedsdata

CES-hovedtale, januar 2024: Aktiekursen steg med 6,4 % på selve dagen, efterfulgt af yderligere stigninger de næste to dage. (Efter måneder med stagnation skabte eventet et gennembrud.)
GTC-hovedtale, marts 2024: Aktiekursen faldt med 1,5–2 % på dagen for meddelelsen (efter at kursen allerede var steget kraftigt i begyndelsen af året, hvilket førte til gevinstrealisering).
GTC-hovedtale, marts 2023: Afholdt under ChatGPT-boomet. Jensen Huang understregede potentialet for generativ AI og præsenterede nye produkter, hvilket resulterede i en moderat stigning under eventet. (En større stigning fulgte i maj, da kvartalsresultaterne blev offentliggjort.)
GTC-hovedtale, marts 2022: Meddelelse om Hopper (H100)-arkitekturen og en ny forretningsvision. Aktiekursen forblev stabil på dagen, men begyndte at stige i de følgende uger, idet analytikere udtrykte, at “det gav tillid til fremtidige AI-vendepunkter”.
Andre: Kursudsving er også blevet observeret, når Jensen Huang nævnte store AI-kunder under andre events (f.eks. på Computex 2023) eller når hovedtaler sammenfaldt med kvartalsrapporter (f.eks. omkring GTC i februar 2025), hvilket påvirkede det generelle markedssentiment.

Kort sagt: Selvom Jensen Huangs hovedtale ofte skaber et kortsigtet opsving, vil den endelige kursudvikling afhænge af, om meddelelserne lever op til eller overgår markedets forventninger. Når revolutionerende produkter overgår forventningerne (som da Ampere-arkitekturen blev lanceret i 2020), kan aktiekursen stige kraftigt umiddelbart efter eventet; men oftest vil kursen korrigere sig en smule, inden den genoptager sin langsigtede opadgående trend.

Investorpsykologi og langsigtede kursudsigter

Jensen Huangs hovedtaler har konsekvent styrket investorenes tillid til NVIDIAs teknologiske køreplan. For eksempel præsenterede NVIDIA under GTC2022 deres flerårige vision for AI og software (inklusiv et TAM på 1 billion dollar), hvilket øgede forventningerne og fik analytikere til at hæve deres målpriser, ofte med udtalelsen om, at virksomheden er “den førende aktør i AI-revolutionen”. Credit Suisse forudså, at “Hopper-arkitekturen ville blive den mest betydningsfulde generationsforbedring nogensinde”, og Rosenblatt Securities fastholdt en stærk købsanbefaling ved at beskrive det som et “triljarders vendepunkt, der omfatter gaming, enterprise AI, Omniverse og bilindustrien”. Denne positive opfattelse blandt professionelle investorer har understøttet den langsigtede, opadgående trend i NVIDIAs aktiekurs, trods kortsigtede svingninger.

Selvfølgelig har der også været kortsigtede toppe og bund. I begyndelsen af 2025, trods en imponerende stigning på 178 % i markedsværdi i 2024 drevet af AI-boomet, faldt NVIDIAs aktiekurs med 8 % på én dag efter en kvartalsprognose i februar 2025, da investorer – vant til vækstrater på over 100 % – blev skuffede over en omsætningsvækstprognose på 65 %, hvilket afspejlede en vis forsigtighed efter AI-investeringernes højdepunkt. Men så længe de fundamentale vækstdrivere forbliver stærke, forventes aktiekursen at stige på mellem- og lang sigt. Kendt som “AI-barometeret” har NVIDIAs markedsværdi passet de 3 billioner dollar under AI-boomet i 2023–2024, og investorer ser frem til Jensen Huangs næste tale for at få signaler om den kommende vækstfase.

Samlet set: Selvom Jensen Huangs hovedtaler kan skabe kortsigtede gevinster, vil den endelige kursudvikling afhænge af, om meddelelserne lever op til eller overgår markedets forventninger, samt de strukturelle vækstudsigter i AI-markedet.

Udsigterne for GPU-markedet efter 2025: NVIDIA vs. AMD, Intel og TPU

Hvordan vil markedet for GPU’er og AI-akseleratorer se ud efter 2025? Baseret på nuværende tendenser og de strategier, virksomhederne anvender, forventes NVIDIA at bevare sin ubestridte lederposition, mens konkurrenterne vil satse på nichemarkeder. Især inden for datasenter-AI-akseleratorer forventes NVIDIAs dominans at fortsætte, mens konkurrenter som AMD, Intel og Google (TPU) vil implementere modtiltag. Lad os se nærmere på hvert segment.

NVIDIA: Overvældende markedsandel og en aggressiv køreplan

NVIDIA er allerede markedsleder inden for AI-akseleratorer og investerer massivt for yderligere at udvide sin fordel. Ifølge Morgan Stanley stod NVIDIA for omkring 51 % af verdens waferkapacitet til AI-processorer i 2024, og andelen forventes at stige til 77 % i 2025. Til sammenligning udgør konkurrenternes samlede andel kun 23 %, hvilket betyder, at NVIDIA opfanger størstedelen af efterspørgslen efter AI-brikker. Forventningen er, at Googles andel falder fra 19 % til 10 %, Amazon AWS fra 10 % til 7 % og AMD fra 9 % til 3 %, hvilket understreger NVIDIAs ubestridte position. Derudover har NVIDIA sikret sig en betydelig produktionskapacitet gennem aftaler med producenter som TSMC, hvilket yderligere styrker deres konkurrenceevne.

Teknologisk fortsætter NVIDIA med at innovere. Selv efter lanceringen af Blackwell-serien har de allerede startet udviklingen af deres næste arkitektur, kendt som 300-serien. Med et FoU-budget på 16 milliarder dollar i 2024 og tre parallelle produktlinjer, der lanceres hver 18–24 måneder, er NVIDIA godt positioneret til at dominere det fremtidige GPU-marked. Derudover er deres CUDA-softwareøkosystem en stor styrke, som sikrer, at udviklere og virksomheder fortsætter med at vælge NVIDIA.

Selvom den eksplosive markedsvækst kan medføre kortsigtede udfordringer, såsom mangel på H100, findes der kun få alternativer på kort sigt, der kan matche NVIDIAs ydeevne og økosystem – hvilket tyder på, at deres dominans vil bestå i de kommende år.

AMD: Teknologisk lovende, men med udfordringer i økosystem og adoption

AMD er traditionelt set betragtet som den eneste reelle konkurrent til NVIDIA inden for diskrete GPU’er, med en andenplads i PC-segmentet, og de har udviklet deres AI-akseleratorserie “Instinct” til datacentre. AMDs styrker inkluderer omfattende erfaring med halvlederdesign og dokumenterede resultater inden for HPC. De dominerer også markedet for x86-server-CPU’er og har demonstreret deres GPU’ers evne ved at drive verdens første exascale-supercomputer (Frontier ved Oak Ridge National Laboratory). Den nyeste APU, MI300, lanceret i 2023, benytter 3D-stabling for at integrere en CPU (med kodenavnet Elburs) og GPU-chiplets samt rigt HBM-hukommelse – en innovativ løsning, der forventes at levere enestående ydeevne på visse HPC-arbejdsbelastninger.

Kommercielt set er AMDs markedsandel inden for AI-akseleratorer dog stadig beskeden. Morgan Stanley estimerer, at AMDs andel vil falde fra 9 % i 2024 til 3 % i 2025, hvilket betyder, at selv hvis den absolutte produktion stiger, vil deres markedsandel falde i et hastigt voksende marked, og AMD vil få svært ved at følge med den stigende efterspørgsel efter NVIDIAs brikker. En væsentlig ulempe for AMD er deres softwareøkosystem; i modsætning til NVIDIAs modne CUDA opleves AMDs open source ROCm ofte som mindre brugervenlig og optimeret til udviklere, hvilket har resulteret i en langsommere adoption blandt store kunder. Derudover kan avancerede, heterogene designs som MI300 stå over for udfordringer med produktionsudbytte og omkostninger i den indledende fase.

Intel: Gentagne udfordringer og et nyt forsøg i 2025

Intel har tidligere erklæret, at “uden GPU’er kan der ikke komme en AI-æra”, og mellem 2017 og 2019 købte de deep learning-virksomheder som Nervana og annoncerede planer om at udvikle egne GPU’er baseret på Xe-arkitekturen – uden at opnå markante resultater. I 2022 lancerede Intel deres første HPC-GPU, Ponte Vecchio (markedsført som Intel Data Center GPU Max), til det amerikanske energidepartement for supercomputeren Aurora, men dette skete med flere års forsinkelse i forhold til planerne. Deres AI-processor fra Habana Labs, Gaudi, har også haft begrænset adoption – kun AWS har lanceret Gaudi2. I begyndelsen af 2024 præsenterede Intel deres næste generation af hybride arkitektur, Falcon Shores, under et udviklerevent; oprindeligt var den tænkt som en GPU+CPU-hybrid, men nu forventes den at blive et rent GPU-produkt til 2025. Dette indikerer en ændring i strategien for udvikling af uafhængige AI-brikker, for eksempel et potentielt Gaudi 3.

Selvom Intel fortsat er en stor aktør på CPU-markedet, halter de bagefter NVIDIA og AMD, når det gælder teknologi, software og markedstiltro i AI-akseleratorsegmentet. Intel har lovet at lancere en ny datacenter-GPU, Falcon Shores, i 2025, men for at få succes skal produktet levere ydeevne og energieffektivitet på niveau med H100, integreres sømløst med x86-CPU’er og understøttes af robust software (fx OneAPI). Investorerne er i øjeblikket skeptiske, og Morgan Stanley forudser, at Intels markedsandel vil ligge omkring 1 % i 2025. Det ser ud til, at Intel i stedet vil skifte fokus mod at støtte NVIDIA som foundry-partner.

Google TPU: Høj intern effektivitet, men et begrænset eksternt økosystem

Googles TPU (Tensor Processing Unit) udfordrer AI-akseleratormarkedet på en anden måde end NVIDIA. Google har designet deres egne AI-brikker til at optimere arbejdsbyrden i deres enorme datacentre, for at understøtte tjenester som søgning, reklamer, oversættelser og YouTube. Siden udviklingen startede i 2015, og den første præsentation fandt sted i 2016, har TPU gennemgået flere versioner, og version 4 er allerede kommercialiseret og tilgængelig via Google Cloud. Desuden er der interne planer om TPU version 5 og 6.

Styrken ved Google TPU ligger i den tætte integration med Googles egen softwarestack, hvilket sikrer fremragende ydeevne og omkostningseffektivitet for specifikke AI-opgaver. For eksempel benytter Google TPU-pods (klynger af tusindvis af TPU’er) til at træne store sprogmodeller, og de hævder, at dette giver en bedre omkostningseffektivitet sammenlignet med tilsvarende NVIDIA GPU’er. SemiAnalysis har udtalt, at Googles modne hardware-/softwareløsning giver dem en strukturel fordel i forhold til ydeevne og Total Cost of Ownership (TCO) for deres interne AI-arbejdsbelastninger.

En stor begrænsning ved TPU er imidlertid det begrænsede eksterne økosystem. Google tilbyder TPU udelukkende gennem deres egne skytjenester og sælger ikke chipen eksternt. Detaljer om TPU-arkitekturen og programmeringsmiljøet er heller ikke tilstrækkeligt åbne for eksterne udviklere, hvilket hæmmer bred adoption. Store kunder kræver normalt omfattende dokumentation og forudgående tests, men Google offentliggør ofte specifikationerne først efter en fuldskala udrulning, hvilket gør ekstern integration vanskelig. Derfor anses Google TPU for at være yderst effektiv til interne formål, men den udgør ikke en seriøs konkurrent til NVIDIAs globale dominans. Morgan Stanley forudser, at Google TPUs markedsandel vil falde fra 19 % i 2024 til 10 % i 2025, hvilket betyder, at selv om Google øger brugen af deres egne chip, vil de ikke kunne matche den hurtige ekspansion af NVIDIAs markedsandel.

Googles strategi er ikke at erstatte NVIDIA fuldstændigt, men at optimere visse arbejdsbyrder med deres egne chip for at reducere omkostninger. I praksis tilbyder Google Cloud fortsat NVIDIA A100/H100 GPU-instanser, og Googles forskere anvender GPU’er efter behov. Desuden har Google, ifølge rapporter, købt tusindvis af ekstra H100-enheder. Derfor forventes TPU at forblive en specialiseret akselerator til intern brug hos Google, med begrænset direkte konkurrence mod NVIDIAs eksterne økosystem.

Andre aktører: Amazon AWS, Microsofts egne chip, Meta, startups og Kina

Der findes også andre aktører på konkurrencemarkedet. Amazon AWS har udviklet deres egne AI-chip til træning (Trainium) og inferens (Inferentia), som de tilbyder som en del af deres EC2-instanser. Ligesom TPU er disse dog kun tilgængelige inden for AWS-skyen og mangler den alsidighed, en generel chip kan tilbyde. Morgan Stanley forudser, at AWS’ andel vil falde fra 10 % i 2024 til 7 % i 2025, hvilket antyder, at selv med øget produktion vil de stadig være en mindre aktør i forhold til den voksende efterspørgsel efter NVIDIAs GPU’er. Microsoft udvikler også deres egen AI-akselerator, Azure Maia, men dens fulde indvirkning forventes først delvist at vise sig efter 2025.

Meta (Facebook) har ligeledes arbejdet med AI-inferensakseleratorer, fx MTIA, og projekter for træningsakseleratorer, men skiftede tilsyneladende strategi efter designproblemer i 2022. I øjeblikket er Meta stærkt afhængig af NVIDIAs H100 GPU’er for storskala AI-træning, hvilket medfører en høj kortsigtet afhængighed. Det er dog usandsynligt, at Meta helt vil opgive ambitionen om at udvikle egne chip for langsigtede omkostningsbesparelser.

Mange AI-halvleder-startups er dukket op, men de fleste når endnu ikke op på et kommercielt niveau, hvor de kan udfordre NVIDIA. Eksempler som Cerebras (med deres wafer-scale engine) og Graphcore (med deres IPU) er bemærkelsesværdige, men Cerebras tilbyder primært deres tjenester via deres egen sky, og de høje priser begrænser udbredelsen. Graphcore har, til trods for investeringer fra bl.a. SoftBank, for nylig stået over for udfordringer. Andre selskaber, som Tenstorrent ledet af Jim Keller, får også opmærksomhed, men SemiAnalysis påpeger, at “både hardware og software stadig skal modne yderligere.” Som et resultat vil de fleste startups forblive nicheaktører eller blive opkøbt af større virksomheder.

Derudover udgør kinesiske konkurrenter en betydelig del af markedet. På grund af eksportrestriktioner fra USA har Kina svært ved at importere topmoderne GPU’er som A100/H100, hvilket har fået selskaber som Huawei (med Ascend-serien), Alibaba, Tencent, Biren og Cambricon til at intensivere deres udvikling af egne AI-chip. Selvom nogle har formået at fremstille chip i 7nm-skala, halter de stadig langt bagefter med hensyn til topydelse og møder udfordringer på grund af de nyeste TSMC-processer. Trods en stærk indenlandsk efterspørgsel vil tekniske og produktionsmæssige begrænsninger sandsynligvis forhindre kinesiske selskaber i fuldt ud at erstatte NVIDIA før 2025. I stedet har NVIDIA formået at fastholde en del af sin markedsandel ved at levere nedskalerede versioner af A100 (fx A800) til Kina. Hvis sanktionerne fortsætter på lang sigt, kan kinesiske selskaber gradvist lukke kløften, men globalt set er det usandsynligt, at kinesiske chip truer NVIDIAs internationale position.

Sammenfatning af udsigterne efter 2025

Efter 2025 forventes markedet for GPU/AI-akseleratorer at opleve eksplosiv efterspørgsel. Med store sprogmodeller, generativ AI, skybaserede AI-tjenester og edge AI – alle i de tidlige faser – spår IDC og andre en årlig vækst på 20–30 % i AI-halvledermarkedet. I et sådant marked vil NVIDIA, takket være sin teknologiske ekspertise, brede produktsortiment og robuste økosystem, sandsynligvis opretholde en dominerende position i den nærmeste fremtid. Selvom AMD har et betydeligt teknologisk potentiale, vil det sandsynligvis tage tid at øge markedsandelen væsentligt, og Intel halter stadig bagefter. Chip, der produceres af skyudbydere, er primært beregnet til selvforsyning og eksisterer ofte side om side med NVIDIAs produkter. For eksempel benytter Microsoft Azure en dobbelt strategi, hvor de både bruger deres egne Maia-chip og samarbejder med NVIDIA om GB200 superchip, mens de fortsætter med at tilbyde H100-VM’er som deres hovedløsning. Denne tendens ses hos de fleste skyudbydere, hvilket gør det muligt for NVIDIA at opretholde høje marginer og markedsdominans, mens de udvider deres forsyningskæde.

Samtidig må konkurrenceudfordringerne ikke undervurderes. Opkøbet af Xilinx har givet AMD FPGA/adaptiv computing-teknologi, som – kombineret med deres erfaring med CPU’er og GPU’er – kan åbne op for muligheder i nichemarkeder, hvor NVIDIA ikke er til stede (fx integrerede FPGA+GPU-løsninger til 5G-netværk i telekomsektoren). Endvidere, efterhånden som open source-softwareudviklingen skrider frem, og afhængigheden af CUDA mindskes, vil det blive nemmere at køre AI-arbejdsbelastninger på AMD- eller andre chip. Skulle store kunder som Google og Meta begynde at anvende flere af deres egne chip, kan NVIDIAs hovedindtægter opleve en lille nedgang. Alt i alt tyder NVIDIAs teknologiske lederskab, eksekveringsevne og markedstiltro på, at deres “monopol” sandsynligvis vil bestå i flere år efter 2025. Konkurrenterne vil sandsynligvis fokusere på nichemarkeder eller indgå delvise samarbejder med NVIDIA, og medmindre der sker en virkelig disruptiv ændring, vil udtrykket “NVIDIA har alt” fortsat være relevant i GPU-branchen.

Effekten af GTC2025 på Microsoft, OpenAI og Tesla

Meddelelserne under GTC2025 vil ikke kun påvirke NVIDIA, men vil også få vidtrækkende konsekvenser for førende teknologiselskaber inden for AI. Specielt kan Microsoft, OpenAI og Tesla – virksomheder med tætte samarbejds- eller konkurrenceforhold til NVIDIA – opleve ændringer i deres partnerskaber og konkurrenceforhold efter GTC2025.

Samarbejde og konkurrence med Microsoft

Microsoft har længe været en vigtig partner for NVIDIA. Azure-skyplatformen har installeret store mængder af NVIDIAs H100/A100 GPU’er for at drive AI-arbejdsbelastninger for utallige kunder, herunder OpenAI, og de to virksomheder har et mangeårigt samarbejde inden for AI-infrastruktur. Under GTC2024 annoncerede NVIDIA og Microsoft i fællesskab, at de var de første til at tage den nye Grace-Blackwell (GB200) superchip i brug på Azure, hvorefter Azure lancerede en række storskala virtuelle maskiner drevet af NVIDIAs nyeste GPU’er (herunder H100 v5). Microsoft integrerer også NVIDIAs RTX-baserede AI-funktioner i deres softwareprodukter som Windows og Office. I denne sammenhæng giver GTC2025 Microsoft en stor mulighed for at adoptere nye teknologier. For eksempel, hvis et HGX-system baseret på Blackwell bliver præsenteret, vil Microsoft Azure sandsynligvis være blandt de første, der implementerer det, hvilket yderligere styrker deres AI-infrastruktur. Samtidig udvikler Microsoft deres egen AI-chip, Azure “Maia”, hvilket skaber en kompleks situation, idet de både er en stor kunde og en potentiel konkurrent til NVIDIA.

OpenAI: Nøglekunde og potentiel konkurrent?

OpenAI, der har været drivkraften bag generativ AI med ChatGPT, er en af de største brugere af NVIDIAs GPU’er. Titalvis af A100 GPU’er er blevet anvendt til at træne modeller som GPT-4, og til udviklingen af næste generations modeller benytter OpenAI H100-infrastruktur på Microsoft Azure. For OpenAI er meddelelserne på GTC2025 altafgørende. Forbedret ydeevne, teknologier, der reducerer omkostningerne ved AI-træning og inferens, samt andre forbedringer forbundet med de nye Blackwell-baserede GPU’er, kan gøre det muligt for OpenAI at træne endnu kraftigere modeller (såsom GPT-5) hurtigere eller sænke driftsomkostningerne for deres API-tjenester betydeligt. For eksempel, hvis Blackwell kan øge inferenseffektiviteten med 30 gange, vil dette dramatisk reducere omkostningerne for ChatGPT-API’en.

Forholdet mellem OpenAI og NVIDIA er grundlæggende samarbejdsorienteret. OpenAI fokuserer på udviklingen af AI-modeller og -tjenester, mens NVIDIA leverer den nødvendige infrastruktur. Der er dog et vist pres for, at OpenAI skal mindske deres afhængighed af NVIDIA – for eksempel gennem fælles udvikling af Maia-chip med Microsoft. Ved udgangen af 2024 annoncerede OpenAI også projekt Stargate, støttet af investeringer fra SoftBank og Oracle, med det formål at bygge en massiv AI-supercomputer i USA. I den indledende fase vil dette medføre en stor mængde NVIDIA GPU’er, men på længere sigt kan OpenAI begynde at udvikle deres egen hardware. Indtil da forventes den gensidige afhængighed mellem OpenAI og NVIDIA at fortsætte.

Tesla: Indirekte konkurrenceeffekter uden direkte samarbejde

Forholdet mellem Tesla og NVIDIA har udviklet sig fra et kunde-leverandørforhold til en ren konkurrencesituation. Tidligere anvendte Tesla NVIDIAs Drive PX2 til deres selvkørende systemer, men i 2019 udviklede de deres egen FSD-chip for at erstatte NVIDIA-løsningerne. Derudover benyttede Tesla tidligere en supercomputer bestående af tusindvis af NVIDIA GPU’er til at træne deres selvkørende systemer, men har for nylig taget deres egen AI-supercomputer, Dojo, i brug. Selvom GTC2025 sandsynligvis ikke vil resultere i et direkte samarbejde med Tesla, kan NVIDIAs teknologiske fremskridt indirekte påvirke Teslas strategi og markedsposition.

Inden for selvkørende teknologi vil introduktionen af NVIDIA DRIVE Thor og den stigende anvendelse af denne teknologi i bilindustrien give andre OEM’er en stærk konkurrencefordel mod Tesla. Mens Tesla har satset på selvudviklede løsninger, ser vi, at traditionelle bilproducenter som Mercedes og Toyota allerede samarbejder med NVIDIA for at udvikle avancerede autonome systemer. Nye elbilproducenter, som Zeekr, har endda annonceret planer om at udstyre deres biler med Thor-baserede systemer, hvilket øger konkurrencepresset på Tesla. På kort sigt må Tesla fortsat optimere deres FSD-software og forbedre ydeevnen af deres næste generations AI-køretøjscomputer. Skulle NVIDIA lancere en ny generation af bilchips, der betydeligt overgår Thor, kan Tesla blive nødt til at revurdere deres strategi.

Wall Street-analytikernes vurderinger og målpriser

NVIDIA har modtaget stor opmærksomhed på Wall Street som et selskab, der under AI-boomet nåede astronomiske højder. Med GTC2025 for døren er de store investeringsbanker generelt positive over for NVIDIAs teknologiske lederskab og indtjeningsudsigter, men advarer om, at den hurtige kursstigning kræver en strategisk tilgang. Flere analytikerrapporter beskriver NVIDIA som “det bedste valg i AI-æraen”, med målpriser, der antyder en to-cifret opside sammenlignet med de nuværende niveauer i begyndelsen af 2025.

Wedbush Securities: Wedbush fastholder, at NVIDIA er den førende AI-aktie for 2025 og udtaler, at “AI-revolutionen er den største teknologiske transformation i de sidste 40 år, og dens oprindelse kan spores tilbage til Jensen Huang”. De forudser, at AI-relaterede kapitaludgifter vil overstige 2 billioner dollar i løbet af de næste tre år.
Morgan Stanley: Morgan Stanley giver NVIDIA en “Overweight”-rating med en målpris på 166 dollar, hvilket svarer til en opside på 21 % i forhold til begyndelsen af 2025. De udtaler, at “i anden halvdel af 2025 vil kun succesen med Blackwell dominere markedet”, hvilket indikerer, at selv om der kan opstå kortsigtede udsving, er den underliggende efterspørgsel ekstremt stærk.
Citi: Citi forudser, at Jensen Huangs hovedtale ved CES2025 vil fungere som en kortsigtet katalysator med en købsanbefaling og en målpris på 175 dollar – en opside på 27 % i forhold til nuværende niveau. Analytiker Atif Malik udtalte, at “med øgede forventninger til Blackwell-salget under CES i januar, er NVIDIA-aktien på nippet til et dobbeltcifret rally”, og at dialogen med ledelsen umiddelbart efter CES sandsynligvis vil indikere øget efterspørgsel efter den nye chip.
Bank of America (BofA): BofA opretholder en købsanbefaling for NVIDIA med en målpris på 190 dollar, svarende til en opside på 39 % i forhold til nuværende niveau – et af de højeste estimater blandt de store investeringsbanker. Analytikerne bemærker, at “efterspørgslen efter NVIDIAs Hopper GPU er robust, og forventningen er, at efterspørgslen efter Blackwell vil overgå NVIDIAs produktionskapacitet i flere kvartaler.”

Flertallet af analytikere fra blandt andet Goldman Sachs, JPMorgan, BofA og RBC anbefaler fortsat at købe NVIDIA. Ifølge aggregerede data fra TipRanks er den gennemsnitlige målpris for 2025 omkring 178 dollar, hvilket svarer til en opside på ca. 40 % i forhold til nuværende niveau. Nogle teknologieksperter spår endda, at NVIDIAs markedsværdi kan nå op på 10 billioner dollar inden 2030 – mere end tre gange nutidens værdi – hvis NVIDIA formår at generere enorme indtægter ikke kun fra AI-brikker, men også fra software og tjenester.

Selvom der efter den seneste kvartalsprognose for Q1 2025 (november–januar 2024) var en midlertidig forsigtighed, og aktiekursen faldt med 8 % samt en nedgang på 500 milliarder dollar i markedsværdi, vurderes disse kortsigtede udsving primært at skyldes gevinstrealisering og makroøkonomiske bekymringer, uden at de påvirker de langsigtede vækstudsigter væsentligt.

Langsigtede investeringsstrategier: Behold NVIDIA-aktierne eller sælg umiddelbart efter store events?

Afslutningsvis, hvordan kan langsigtede investorer udnytte store events som GTC2025? Spørgsmålet er: Er det bedst at beholde NVIDIA-aktierne på lang sigt for at drage fordel af den langsigtede vækst, eller er det mere fordelagtigt at sælge med det samme efter et stort event for at realisere kortsigtede gevinster? Svaret varierer fra investor til investor, men her er nogle centrale overvejelser:

Fordele ved langvarig beholdning: At deltage i en episk væksthistorie

Hovedargumentet for at beholde NVIDIA-aktierne er, at selskabets fundamentale vækstpotentiale stadig er i den tidlige fase. Selvom AI-boomet i 2023 genererede enorme gevinster, er AI-adoptionen kun lige begyndt. Efterhånden som AI implementeres i alle brancher, vil efterspørgslen efter AI-brikker – den essentielle infrastruktur for AI – fortsætte med at vokse. NVIDIA står i centrum af denne strukturelle vækst, og ved at eje aktier i et sådant selskab på lang sigt kan investorerne drage fordel af renters rente. Historisk har investorer, der har holdt NVIDIA i over et årti, opnået betydelige multiplikatoreffekter på deres oprindelige investering, trods midlertidige udsving.

NVIDIAs konkurrencefordel er ikke et spørgsmål om held, men resultatet af konstant innovation og ekspansion. Selskabet er klar til at udnytte nye vækstmuligheder inden for selvkørende biler, cloud-AI, metaverse, sundhedssektoren og robotteknologi – en diversificeret vækst, som er yderst attraktiv for langsigtede investorer. Selv når en produktcyklus er ved vejs ende, opstår der nye markeder, og tilbagevendende indtægter fra software og platforme (såsom CUDA-licenser eller et AI-modelmarked) vil gradvist vokse. Det faktum, at NVIDIA sigter mod et totalt tilgængeligt marked (TAM) på 1 billion dollar, langt over den nuværende årlige omsætning på ca. 40 milliarder dollar, illustrerer det enorme potentiale.

Derudover er NVIDIAs ledelse – især Jensen Huang – kendt for at være investormedvenlig. Selskabet har tidligere gennemført aktiesplit (4:1 i 2021 og 10:1 i 2024) for at øge likviditeten og fremme en bredere investordeltagelse. Disse tiltag understøtter en langsigtet “køb og behold”-strategi.

Fristelsen til at sælge umiddelbart efter et event: At korrigere for kortsigtet overophedning

På den anden side kan nogle investorer blive fristet til at sælge aktierne umiddelbart efter et stort event for at sikre kortsigtede gevinster – et fænomen kendt som “sell the news”. Der har været tilfælde, hvor NVIDIAs aktiekurs nåede et midlertidigt højdepunkt lige efter et stort event, for derefter at korrigere, hvilket fik investorer til at sælge før eventet og genkøbe ved en kortsigtet nedgang. Selvom denne strategi teoretisk lyder ideel, er det meget vanskeligt at time den nøjagtigt på grund af eventernes uforudsigelighed og de generelle markedsforhold.

Hvis en investor mener, at NVIDIAs nuværende værdiansættelse er for høj, kan det være fordelagtigt at realisere gevinster under et forventningsrally og derefter købe igen under en kortsigtet korrektion. For eksempel, hvis NVIDIAs P/E-forhold i begyndelsen af 2025 ligger mellem 40 og 50 – hvilket er betydeligt over markedsgennemsnittet – kan det være fornuftigt at reducere eksponeringen omkring GTC2025, hvis den høje værdiansættelse opleves som en byrde.

Langsigtede investorer kan også overveje at justere deres portefølje en smule, hvis NVIDIA-aktierne har steget for meget i et rally, således at de opretholder en balanceret portefølje. Det er dog vigtigt ikke at lade hyppig handel underminere de langsigtede afkast i et fundamentalt stærkt selskab.

Helhedsbedømmelse og fremtidsudsigter

Valget mellem at beholde NVIDIA-aktierne på lang sigt eller at sælge en del umiddelbart efter et stort event afhænger af dine investeringsmål og din risikotolerance. Hvis du sigter efter kortsigtede gevinster, kan du udnytte volatiliteten omkring GTC2025, men hvis du satser på betydelige gevinster over 5-10 år, bør en kortsigtet korrektion på 5-10 % ikke afskrække dig fra at beholde aktierne.

Mange eksperter anbefaler, at man ikke kun vurderer NVIDIA-aktien ud fra et kortsigtet perspektiv. AI-paradigmet er kun lige begyndt, og NVIDIAs evne til at generere indtægter vil gradvist komme til udtryk. Mulige indtægtsstrømme fra softwareabonnementer eller cloud-tjenester, som supplerer hardware-salget, giver potentiale for forbedrede marginer og multipler, hvilket kan føre til en opjustering af aktiekursen.

Sammenfattende bør langsigtede investorer betragte NVIDIA som en kerneinvestering i deres portefølje, samtidig med at de periodisk kan justere deres position, hvis markedet bliver overophedet. GTC2025 giver en fremragende mulighed for at evaluere NVIDIAs fremtidsplaner, og du bør ikke lade kortsigtede kursudsving påvirke din langsigtede vækststrategi.

Læs om fremtiden for AGI og analyse af lovende virksomheder fra NVIDIA-chips til XAI Grok 3

NVIDIA GTC 2025
Jensen Huangs hovedtale
Blackwell-arkitektur (GPU Blackwell)
AI-akseleratorer til datacentre
Selvkørende teknologi (DRIVE Thor)
Cosmos Physical AI
NVIDIAs aktievolatilitet
Målpriser og analytikervurderinger
AMD MI300 vs. NVIDIA
Intel Habana Gaudi / Falcon Shores
Google TPU-strategi
Microsoft Azure Maia
OpenAI-strategi (Stargate-projekt)
Tesla Dojo Supercomputer
Langsigtede investeringer vs. kortsigtet trading