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Citrini-Ansicht: Das Bollwerk von NVIDIA bleibt stark, die Verdoppelung der HBM4-Kosten treibt den Preis von Rubin in die Höhe, hohe Bruttomarge und starke Preissetzungsmacht bleiben unerschüttert

Citrini-Ansicht: Das Bollwerk von NVIDIA bleibt stark, die Verdoppelung der HBM4-Kosten treibt den Preis von Rubin in die Höhe, hohe Bruttomarge und starke Preissetzungsmacht bleiben unerschüttert

BlockBeatsBlockBeats2026/07/28 11:01
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BlockBeats News, 28. Juli: Citrini-Analyst Jukan zitierte den Bericht „2027 Semiconductor Outlook“ von Fubon Securities und wies darauf hin, dass die Kosten für HBM4 voraussichtlich deutlich steigen werden – von $17-18/GB bei HBM3e auf $31-32/GB bis 2026. Dadurch steigt der Preis für NVIDIA's Rubin GPU auf etwa $78.000 bis $80.000, dennoch kann NVIDIA weiterhin eine hohe Bruttomarge von 75% bis 80% halten und seine Preissetzungsmacht sowie die Fähigkeit zur Kostendurchsetzung bleiben unerschütterlich. Der Bericht erwähnte zudem, dass die Kosten für maßgeschneiderte ASICs mit HBM sogar noch höher liegen könnten und $35-36/GB erreichen, was darauf hinweist, dass sich die Kosten für HBM bis 2027 verdoppeln werden.


Der Bericht von Fubon Securities bleibt hinsichtlich der Nachfrage auf dem AI-Markt optimistisch und ist der Ansicht, dass trotz jüngster Bedenken über AI-bedingte Inflation die Token-Kosten weiterhin einen entscheidenden Einfluss auf die Investitionsausgaben der Cloud-Service-Anbieter haben. Auf Architektur-Ebene plant NVIDIA im neuen Rack weiterhin die gleiche Anzahl an Compute-Chips einzusetzen; das Scale-up soll innerhalb des Racks über Kabel erfolgen und das Scale-out zwischen den Racks via NPO/CPO. Außerdem plant Google, bis 2028 zwischen 12 und 15 Millionen TPUs einzusetzen, wobei der Kapazitätsverbrauch mehr als doppelt so hoch sein soll wie 2027. Die EMIB-Kapazität von Intel wird voraussichtlich bis Ende 2027 auf 24.000 bis 25.000 Wafer pro Monat steigen, während TSMC die SoIC-Erweiterung verlangsamt, um vorrangig die CoWoS-Kapazität auszubauen.


Die wichtigste Schlussfolgerung ist, dass NVIDIA trotz Veränderungen in der Kostenstruktur dank seiner Preissetzungsmacht, Bruttomarge und Nachfrageunterstützung im AI-Computing-Ökosystem weiterhin starke Wettbewerbsbarrieren aufgebaut hat.

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Haftungsausschluss: Der Inhalt dieses Artikels gibt ausschließlich die Meinung des Autors wieder und repräsentiert nicht die Plattform in irgendeiner Form. Dieser Artikel ist nicht dazu gedacht, als Referenz für Investitionsentscheidungen zu dienen.

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