NVIDIA WKN: 918422 ISIN: US67066G1040 Kürzel: NVDA Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion
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TTMzero RT (USD)
Knock-Outs auf NVIDIA
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Im Durchschnitt erleiden 7 von 10 Kleinanlegern Verluste beim Handel mit Turbo-Zertifikaten. Turbo-Zertifikate sind hoch risikoreiche Produkte und nicht für langfristige Anlagestrategien geeignet.
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Kommentare 302.165
M
Mabe91,
13.01.2025 10:17 Uhr
1
Na Woifes 120 kommen wohl doch noch. 🙈
benstreetbob,
13.01.2025 10:15 Uhr
0
Veni vidi vici ich bin Long verkauft wird nichts.
D
M
DummeAktie,
13.01.2025 10:12 Uhr
0
Ich habe vor kurzem fast überall (NVIDIA, MüRü, Dividenden ETFs, Eni,...) nachgekauft deshalb ⛷️⬇️🏂⬇️🤦
Pogige,
13.01.2025 10:12 Uhr
0
Das ist ja wirklich lächerlich
alleyezonmoney,
13.01.2025 10:11 Uhr
1
die drücken und drücken um wieder einzusteigen.... abwarten liegen lassen..
S
Silver81,
13.01.2025 10:09 Uhr
0
Die Korrektur zu dieser Zeitpunkt war nicht zu erwarten. Der Markt wird zum Teil manipuliert und da helfen meistens gute Nachrichten nicht. Das gehört leider auch dazu und das ist zu riskant für jeden Anleger
M
MaTTeS91,
13.01.2025 10:09 Uhr
0
129.50 ist doch Nacken Linie oberhalb vom w pattern am
a
alleyezonmoney,
13.01.2025 10:09 Uhr
0
kein Weltuntergang, normaler Markt...
T
Tim2024,
13.01.2025 10:09 Uhr
1
Diese Forum ist echt ganz schlimm, Fachlich läuft hier nur sehr wenig zusammen
Hätte ich mehr erhofft, ich habe das Gefühl das sehr viele hier mit Geld hantieren was Sie nicht überhaben und jeden 1€ nach weinen wo die Aktie fällt.
Es ist doch klar das bei so einer Aktiven Aktie wie NVIDIA Verluste und gewinne im Stundentakt gemacht wird, hier zählt ganz klar langfristig zu denken…
Und nicht alle halbe Stunde verkaufen und dann wieder kaufen nach dem Motto
Buy high, Sell Low.
Viel Erfolg euch weiterhin….
S
Silver81,
13.01.2025 10:07 Uhr
0
Weltuntergang in going 🥴
a
alleyezonmoney,
13.01.2025 10:06 Uhr
1
noch bisschen auf den Dip warten.. kommt noch weiter runter
Nemo666,
13.01.2025 10:06 Uhr
0
Cosmos ermöglicht es, aus Eingaben wie Text Videos zu erstellen, die als Grundlage für virtuelles Training dienen. Diese Simulationen reduzieren die Abhängigkeit von teuren und zeitaufwändigen realen Experimenten. Die Technologie kann gezielt seltene, aber kritische Szenarien wie das Zusammentreffen mit Einsatzfahrzeugen simulieren. Solche Ereignisse stellen eine besondere Herausforderung für autonome Systeme dar, die schnell und präzise auf unvorhersehbare Situationen reagieren müssen.
Durch die Integration dieser Modelle setzt Nvidia neue Maßstäbe in der Robotik und macht KI-Technologien für eine breitere Entwicklercommunity zugänglich. Nvidia sieht diese Technologien als Schlüssel für die Transformation von Industrien im Wert von 50 Bio. USD. Gleichzeitig erkennt Huang die Herausforderungen: Die Software muss die Komplexität realer Szenarien sicher handhaben.
Neue Nvidia Nemotron-Modelle und KI-Agenten
Huang stellte außerdem eine neue Familie von Nvidia-Nemotron-Modellen vor, die auf den Llama-Modellen von Meta Platforms (META) basieren: Llama Nemotron Nano, Llama Nemotron Super und Llama Nemotron Ultra. Diese sollen die Leistung von KI-Agenten weiter verbessern, einer Branche, die laut Huang ein Multi-Billionen-Dollar-Markt werden dürfte.
Fazit
Nvidia konzentriert sich darauf, KI-Technologien wie Cosmos und Partnerschaften mit Unternehmen wie Toyota und Uber in praxisnahe Anwendungen zu bringen. Im Fokus stehen sowohl der Ausbau des Rechenzentrumsgeschäfts als auch die Erschließung neuer Märkte wie Robotik und autonome Systeme. Dabei wird es darauf ankommen, die Technologie zuverlässig in komplexe reale Szenarien zu integrieren und wirtschaftlich nutzbar zu machen.Fazit
Nvidia konzentriert sich darauf, KI-Technologien wie Cosmos und Partnerschaften mit Unternehmen wie Toyota und Uber in praxisnahe Anwendungen zu bringen. Im Fokus stehen sowohl der Ausbau des Rechenzentrumsgeschäfts als auch die Erschließung neuer Märkte wie Robotik und autonome Systeme. Dabei wird es darauf ankommen, die Technologie zuverlässig in komplexe reale Szenarien zu integrieren und wirtschaftlich nutzbar zu machen.
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