NVIDIA GTC – Diese Aktien könnten erneut profitieren (und diese crashen)

• Lumentum Holdings Inc. – WKN: A14WK0 – ISIN: US55024U1097 – Kurs: 672,480 $ (Nasdaq)
• Coherent Corp. – WKN: A3DQXS – ISIN: US19247G1076 – Kurs: 260,640 $ (NYSE)
• Ciena Corp – WKN: A0LDA7 – ISIN: US1717793095 – Kurs: 337,360 $ (NYSE)
• Fabrinet – WKN: A0Q2S5 – ISIN: KYG3323L1005 – Kurs: 543,020 $ (NYSE)
• Credo Technology Group Holding Ltd – ISIN: KYG254571055 – Kurs: 112,340 $ (Nasdaq)
• Astera Labs – WKN: A404AF – ISIN: US04626A1034 – Kurs: 116,685 $ (Nasdaq)
• NVIDIA Corp. – WKN: 918422 – ISIN: US67066G1040 – Kurs: 184,760 $ (Nasdaq)

Nach Einschätzung der Bank of America dürfte Jensen Huang in seiner Keynote am 16. März drei Themen adressieren:

1. ein Update der Produkt-Roadmap bis zur für etwa 2028 erwarteten GPU-Generation „Feynman“,
2. eine breitere Palette spezialisierter und gemeinsam entwickelter Komponenten für unterschiedliche Stufen der Inferenz
3. sowie Fortschritte bei proprietären optischen Interconnect-Technologien.

Der BofA Analyst Vivek Arya erwartet zwar keine offizielle Umsatzprognose für 2027 bis 2028. Hinweise auf den Hochlauf der Rubin-Architektur in den Kalenderjahren 2027 und 2028 könnten aus Sicht des Marktes dennoch relevant sein. Die NVIDIA-Aktie wird derzeit mit rund dem 17-fachen des erwarteten Gewinns bewertet und damit unter dem historischen Durchschnitt. Zugleich verweist das Analysehaus auf den bereits starken Hochlauf der Blackwell-Generation, für die kumulierte Umsätze von über 500 Mrd. USD angenommen werden. Der Konsens für das Rechenzentrumsgeschäft liegt laut Bank of America bereits bei etwa 750 Mrd. USD für 2026 bis 2027 und rund 1.000 Mrd. USD für 2027 bis 2028.

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Systeme für KI-Inferenz

Das soll eines der zentralen Themen werden. Brancheninsider diskutieren dabei verstärkt die Rolle von Groq und dessen Einordnung in eine heterogene Infrastruktur. Groq setzt auf eine Architektur, bei der ein deterministischer Compiler große Teile der Ausführungsplanung bereits vor Laufzeit festlegt. Das passt zu vielen Inferenz-Workloads, deren Tensorformen, Speicherzugriffe und Kommunikationsmuster weitgehend vorhersagbar sind.

Technisch stützt sich dieser Ansatz auf lokalen SRAM als Scratchpad-Speicher. Caches, spekulative Ausführung und dynamische Speicherentscheidungen entfallen weitgehend. Dadurch lassen sich Rechen- und Kommunikationsprozesse zeitlich präziser abstimmen, was insbesondere bei latenzkritischen Inferenzschritten Vorteile bringen kann. Gerade in der Decode-Phase großer Sprachmodelle, in der Token sequenziell erzeugt werden, zählt geringe Latenz stärker als maximaler Durchsatz.

Eine unmittelbare Verschmelzung dieses Modells mit NVIDIAs klassischer GPU-Architektur gilt allerdings als schwierig. Groqs-Ansatz setzt auf Vorhersehbarkeit und möglichst geringe dynamische Scheduling-Logik. Hinzu kommt, dass HBM- und DRAM-basierte Speicherhierarchien wegen physikalischer Eigenschaften wie Refresh-Zyklen und dynamischer Optimierungen nicht vollständig deterministisch arbeiten.

Daraus ergibt sich kein Ersatz, sondern eher eine funktionale Arbeitsteilung. SRAM-basierte Beschleuniger erscheinen vor allem dort sinnvoll, wo niedrigste Latenz zählt. HBM-basierte GPUs behalten ihre Rolle bei großen Batch-Inferenz-Workloads und Offline-Verarbeitung, bei denen Kapazität, Durchsatz und Kosten pro Token wichtiger sind. SRAM bleibt pro Bit deutlich teurer und skaliert in der Dichte schwächer als DRAM oder HBM. Das spricht gegen eine breitflächige Verdrängung klassischer GPU-Systeme und eher für eine stärker segmentierte Infrastruktur.

Daher nun optische Interconnects

Genau an diesem Punkt gewinnt die von Bank of America erwartete breitere Palette disaggregierter Produkte an Bedeutung. Wenn unterschiedliche Rechenschritte innerhalb der Inferenzpipeline künftig auf unterschiedliche Hardwaretypen verteilt werden, steigt der Stellenwert der Verbindungs- und Speicherarchitektur.

CPUs könnten Steuerung und Orchestrierung übernehmen, spezialisierte Beschleuniger die Prefill-Phase abarbeiten, SRAM-basierte Chips latenzkritische Decode-Aufgaben bedienen und HBM-basierte GPUs hohe Durchsatzlasten tragen. Parallel dazu wird die Infrastruktur für Speicherfunktionen wie KV-Caches zu einer eigenständigen Systemebene.

Sollten auf der GTC proprietäre optische Interconnects, Scale-up-Netzwerke und co-packaged-optics-integrierte Switches tatsächlich stärker in den Vordergrund rücken, wäre das positiv für Unternehmen mit direkter Hebelwirkung auf optische Komponenten und Übertragungstechnik wie Lumentum, Ciena, Coherent oder Fabrinet.

Lumentum und Coherent wären in einem solchen Szenario als Anbieter optischer Schlüsselkomponenten relevant. Ciena könnte profitieren, wenn der Markt stärker auf Hochleistungs-Netzwerkarchitekturen für Rechenzentren und Cluster-Verbindungen blickt. Fabrinet würde als Fertigungspartner optiklastiger Lieferketten gewinnen, falls sich die Nachfrage in Richtung komplexerer optischer Module und Subsysteme verlagert.

Umgekehrt könnten Unternehmen wie Credo oder Astera Labs wieder einmal relativ unter Druck geraten (und die Kommentare vom Broadcom-CEO vergessen sein), wenn sich die Investitionslogik vom heutigen Fokus auf elektrische Konnektivität, Retimer, Signalaufbereitung und datenpfadnahe Skalierung teilweise in Richtung optischer Systemarchitekturen verschiebt.

Fazit

Wenn NVIDIA stärker proprietäre Optik, eng integrierte Plattformdesigns und disaggregierte Spezialkomponenten betont, wird der Markt jenen Anbietern einen geringeren strategischen Hebel zuschreiben, deren Produkte stärker an heutige elektrische Verbindungs- oder I/O-Architekturen gebunden sind. Hinzu kommt, dass eine vertikal integriertere Plattformstrategie von NVIDIA den Spielraum unabhängiger Zulieferer in einzelnen Teilschichten des Systems tendenziell einengen kann.

Wenn NVIDIA den Weg zu heterogenen Inferenzarchitekturen, disaggregierten Spezialbausteinen und proprietärer Optik konkretisiert, dürfte das optiknahe Infrastrukturwerte stützen und Anbieter traditionellerer Konnektivitätsbausteine zumindest relativ stärker unter Beobachtung stellen.

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