Optical Modules Soar, Why Is NOK the Second Leader After MRVL?

marsbitXuất bản vào 2026-06-03Cập nhật gần nhất vào 2026-06-03

Tóm tắt

Nokia's stock has surged nearly 170% to around $16.8 since Nvidia's $1 billion investment and AI-RAN partnership in October 2025, reflecting a market re-rating from a cyclical telecom equipment provider to an AI infrastructure player. This rise, adding roughly $60 billion in market cap, is driven by AI capex expansion into telecom edge, RAN, and optical networks. The company's Q1 2026 results showed strong momentum, with AI & Cloud net sales up 49% and 10 billion euros in new orders, prompting Nokia to raise its AI & Cloud market growth forecast to a 27% CAGR (2025-2028). Optical network growth of 20% further strengthens its position in connecting AI data centers. Recent tests with operators like T-Mobile and the opening of an AI Networking Innovation Lab demonstrate progress from concept to early commercial deployment. Nokia's strategy integrates Nvidia GPUs into its network hardware, enabling concurrent AI processing and RAN tasks for real-time optimization and new edge services. However, with a trailing P/E nearing 100x and consensus price targets lagging the current stock price, significant future growth is already priced in. The key constraint now is the pace and scale of large-scale operator deployments. While execution signals remain positive and the company's position in AI edge infrastructure is established, high valuation leaves limited room for error, making tangible commercial contracts the critical factor for further stock performance.

Nokia's share price is currently around $16.8, having accumulated an increase of nearly 170% since Nvidia's subscription to new shares at $6.01 in October 2025. Its market capitalization has increased by approximately $60 billion, reaching a 16-year high. The market no longer views it merely as a cyclical telecom equipment supplier but is rapidly re-rating it as an AI network and edge infrastructure player. Nvidia's equity investment and technical collaboration have been the most direct catalyst.

Behind this is the major trend of AI capital expenditure shifting from core data centers to the telecom edge, wireless access networks, and optical networks. The question is, how far has this re-rating progressed, and how much support can future actual implementation provide for the stock price?

Nokia's Stock Price Has Completed the AI Infrastructure Re-rating

Since Nvidia announced a $1 billion equity investment and reached an AI-RAN strategic cooperation agreement in October 2025, Nokia's share price has accumulated gains of nearly 170%. Year-to-date in 2026, the increase exceeds 140%, rising from around $6.5 to a peak of $15.78 in May, and fluctuating in the $16.25-$16.85 range in early June. Following the Q1 earnings release, it once hit a 16-year high.

The current market capitalization is approximately $85-94 billion, an increase of about $60 billion from pre-investment. The AI&Cloud business accounts for about 8% of group sales but contributes the majority of the incremental value. The trailing twelve-month P/E ratio is close to 100 times, while the forward P/E ratio is about 42 times, significantly higher than traditional telecom peers but still lower than pure-play AI infrastructure companies. In contrast, Ericsson's share price performance lags due to its choice of a more independent ASIC chip strategy.

These changes indicate that the market is already trading on Nokia's transformation from a "forgotten telecom stock" to an AI infrastructure participant. Nvidia holds approximately 3% of the shares, providing both technical endorsement and partially aligning interests. Coupled with the narrative of the U.S. pushing to regain leadership in the telecom field, this has collectively accelerated this round of re-rating.

However, after significantly outperforming, what actual business progress is the market truly trading on?

Q1 Orders and Guidance Raise Validate Accelerated Transformation

In the Q1 2026 earnings report, Nokia's AI&Cloud net sales increased by 49% year-over-year, securing €1 billion in new orders, with comparable operating profit surging by 54%. Consequently, the company raised its expected annual compound growth rate for the AI&Cloud addressable market from 16% to 27% for 2025-2028, and its full-year growth guidance for network infrastructure from 6-8% to 12-14%.

Optical network business grew by 20% during the same period, becoming a key part of connecting hyperscaler AI data centers. This capability was further strengthened following the acquisition of Infinera. New order intake is strong, free cash flow reached €629 million, and the net cash position is ample, providing a buffer for future execution.

These figures indicate that the cooperation with Nvidia is shifting from an equity story to visible revenue acceleration. Although AI&Cloud still represents a low proportion, its incremental contribution is prominent. The company's raised full-year guidance reflects management's confidence in sustained strong demand. Institutions have been net buyers over the past 12 months, and call option activity is higher than normal levels, further supporting this assessment.

MWC Tests and Innovation Lab Confirm Early Commercial Pathway

During MWC 2026, Nokia completed functional tests and over-the-air upgrade trials with operators like T-Mobile, SoftBank, and Indosat. At T-Mobile's AI-RAN Innovation Center, they used Nokia's AirScale Massive MIMO radio equipment alongside Nvidia Grace Hopper servers, successfully running AI workloads concurrently with RAN (Radio Access Network) tasks, supporting practical use cases like video streaming and generative AI queries.

In May 2026, Nokia opened the AI Networking Innovation Lab in Sunnyvale, California, collaborating with partners like AMD, Lenovo, Supermicro, and Keysight to develop next-generation AI data center networks. Concurrently, it introduced AI agent features for fixed broadband products, helping operators diagnose problems automatically, reduce costs, and accelerate fiber deployment.

These developments show that the acceleration path for Nokia's anyRAN software on Nvidia GPU platforms is now implementable. AI-RAN (using AI to optimize wireless access networks) is no longer just a concept but can deliver real-time optimization, reduce energy consumption, and generate new edge services within actual operator networks, providing a viable path for the transition from 5G-Advanced to 6G. Nokia CEO Justin Hotard stated that the cooperation is moving from validation to early commercial deployment.

Simply put, Nokia is applying Nvidia GPUs to traditional wireless network hardware, enabling AI computing and network transmission tasks to run in parallel. This allows for real-time network adjustments, saves power, and facilitates the development of new services. This approach turns general-purpose equipment into smarter edge infrastructure.

Deployment Scale Becomes the Biggest Constraint Under High Valuation

Although Q1 data, test results, and ecosystem partner expansion are relatively positive, the current P/E ratio is close to 100 times. Analyst consensus target prices are around €9.4-€12 (some investment banks have raised to around €12-€14), significantly lagging the current stock price. This indicates that the market has already priced in considerable optimism for long-term AI-RAN penetration and the 27% growth expectation, leaving a significantly compressed margin for error.

Over the next 12-24 months, the conversion speed of actual deployment contracts from major operators, the overall pace of AI capital expenditure, and differences in approach compared to Ericsson (which insists on independent ASICs, avoiding deep ties to a single GPU supplier) will become the core variables. If subsequent orders fall short of expectations or AI spending slows, the risk of a pullback will significantly increase.

Institutional net buying and bullish option preferences currently still support share price momentum, but these ultimately need to be validated by execution. Nokia's position as a representative AI edge infrastructure player has gained recognition, and the combination of optical networks with wireless access networks expands the overall market opportunity. However, there is a noticeable distance from current early orders to truly commercial deployment at hyperscaler scale.

It is still in the early acceleration phase, with overall execution signals being positive. However, the high valuation has already tightened the margin for error considerably. Investors should focus next on actual large-scale deployment progress rather than new demonstrations to gauge how much further this trend of AI expanding to the telecom edge can go.

Câu hỏi Liên quan

QAccording to the article, why has Nokia's stock price experienced a significant revaluation recently?

ANokia's stock price has been revalued because the market is no longer viewing it just as a cyclical telecom equipment vendor, but as an AI network and edge infrastructure player. This shift was catalyzed by a strategic investment and AI-RAN collaboration with Nvidia, aligning with the trend of AI capital expenditure moving from core data centers into telecom edges and optical networks.

QWhat were the key performance highlights for Nokia's AI & Cloud business in Q1 2026?

AIn Q1 2026, Nokia's AI & Cloud business saw net sales grow by 49% year-over-year, secured 1 billion euros in new orders, and comparable operating profit increased by 54%. Due to this strong performance, the company raised its growth expectations for the AI & Cloud addressable market.

QWhat practical demonstrations at MWC 2026 validated Nokia's AI-RAN path?

AAt MWC 2026, Nokia conducted functional tests and over-the-air upgrade trials with operators like T-Mobile, SoftBank, and Indosat. A key test at T-Mobile's AI-RAN Innovation Center successfully ran AI workloads concurrently with RAN tasks using Nokia's AirScale Massive MIMO hardware and Nvidia Grace Hopper servers, supporting real use cases like video streaming and generative AI queries.

QWhat is a major constraint for Nokia's stock mentioned in the article, given its current valuation?

AA major constraint is the high valuation, with a trailing P/E close to 100x. This high valuation reflects significant market optimism upfront, leaving little room for error. The key variable now is the conversion speed of large-scale operator deployment contracts and the overall pace of AI capital expenditure over the next 12-24 months.

QHow does Nokia's strategic approach differ from its competitor Ericsson's according to the article?

ANokia's strategy involves a deep technical collaboration and equity investment from Nvidia, integrating Nvidia's GPU technology into its telecom hardware. In contrast, Ericsson is pursuing a more independent ASIC chip route, avoiding deep binding to a single GPU vendor like Nvidia.

Nội dung Liên quan

a16z: Tương lai của AI thị giác không phải là hình ảnh, mà là mã code

Tác giả bài viết từ a16z cho rằng tương lai của AI thị giác không nằm ở việc tạo ra hình ảnh hay video (tạo sinh dựa trên pixel), mà là tạo ra các "sản phẩm mã nguồn" (code artifacts) đằng sau chúng - các tệp có cấu trúc có thể chỉnh sửa, kiểm tra và giao hàng được. Bài viết phân biệt hai hướng tiếp cận: 1. **Tạo sinh gốc pixel:** Tạo ra hình ảnh/video trực tiếp, phù hợp cho cảm xúc, bầu không khí và khám phá. 2. **Tạo sinh gốc mã nguồn:** Tạo ra các biểu diễn cấu trúc (như SVG, HTML/CSS, script Blender, cảnh USD...) sau đó được một công cụ khác hiển thị. Cách tiếp cận này tạo ra vòng lặp "mã → hiển thị → kiểm tra → sửa đổi", cho phép lặp lại chính xác và phù hợp hơn cho quy trình sản xuất. Lợi ích chính là khả năng chỉnh sửa và tích hợp. Một logo SVG có thể sửa đường cong dễ dàng, một giao diện HTML/CSS có thể kiểm tra và tích hợp vào ứng dụng thực tế, một tài sản 3D có cấu trúc đúng có thể dùng trong game hoặc mô phỏng. Lĩnh vực 3D được nhấn mạnh là tiền tuyến quan trọng tiếp theo, vì giá trị nằm ở việc tạo ra các cấu trúc 3D nhất quán, có chức năng (như cửa có thể mở, bánh xe có thể quay) chứ không chỉ là hình ảnh đẹp. Tóm lại, làn sóng AI thị giác đầu tiên giải quyết vấn đề "tạo sinh", làn sóng tiếp theo sẽ giải quyết vấn đề "sản xuất" bằng cách chuyển từ đầu ra cuối cùng sang mã nguồn, thay đổi toàn bộ chuỗi sản xuất nội dung trực quan.

marsbit31 phút trước

a16z: Tương lai của AI thị giác không phải là hình ảnh, mà là mã code

marsbit31 phút trước

Tom Lee tái nạp niềm tin: Mùa xuân tiền mã hóa đã đến, ETH sẽ tăng lên 250.000 USD

Tom Lee, Chủ tịch BitMine, tuyên bố "mùa xuân tiền điện tử" đã đến và dự báo ETH có thể đạt 250.000 USD. Trong bài phát biểu tại hội nghị "Proof of Talk 2026", ông đưa ra năm lý do cho sự lạc quan: chiến tranh Iran sắp kết thúc (giảm áp lực lạm phát), Đạo luật Clarity sắp được thông qua, sự ủng hộ từ Nhà Trắng, Chủ tịch Fed mới Kevin Warsh thân thiện với tiền điện tử, và triển vọng tăng trưởng cổ phiếu mạnh mẽ. Ông nhấn mạnh hai động lực chính cho tương lai của ETH: AI đại lý (Agentic AI) và token hóa tài sản. Cơ sở hạ tầng blockchain sẽ trở nên quan trọng để quản lý robot và hệ thống AI, trong khi thị trường token hóa 300 nghìn tỷ USD sẽ thúc đẩy giá trị mạng lưới. Ông cũng chỉ ra sự thay đổi vai trò của Quỹ Ethereum (hiện chỉ nắm 0.1% nguồn cung) sang các kho bạc công ty như BitMine (nắm 4.47% nguồn cung ETH), những nơi sẽ tài trợ và quản lý hệ sinh thái. Về BitMine, Lee cho biết công ty đã chuẩn bị cho chu kỳ tăng giá thông qua các khoản đầu tư vào AI (Eightco/ORBS), vận hành dịch vụ stake lớn nhất (MAVAN), đầu tư vào MrBeast, và việc được niêm yết trên NYSE cùng việc sắp được đưa vào chỉ số Russell 1000. Ông kết luận rằng cổ phiếu kho bạc như BitMine (BMNR) có thể vượt trội so với việc nắm giữ ETH trực tiếp nếu dự báo tăng giá của ông trở thành hiện thực.

Odaily星球日报47 phút trước

Tom Lee tái nạp niềm tin: Mùa xuân tiền mã hóa đã đến, ETH sẽ tăng lên 250.000 USD

Odaily星球日报47 phút trước

Matt Van: Tất cả các kỹ thuật Agent Engineering mà tôi biết

Bài viết của Matt Van Horn chia sẻ phương pháp làm việc với AI Agent (Agentic Engineering). Thay vì tự viết code, ông dùng AI như một đội thực thi: bắt đầu bằng lệnh `/ce-plan` để tạo kế hoạch `plan.md`, sau đó dùng `/ce-work` để thực hiện. Ông nhập liệu bằng giọng nói, mở nhiều phiên Claude và Codex song song, giao nhiệm vụ lập kế hoạch cho Claude và viết code cho Codex. Các công cụ chính bao gồm: **Compound Engineering** (tạo và chạy kế hoạch), **last30days** (nghiên cứu chủ đề), **Printing Press** (tạo CLI cho các tác vụ thực tế), và **Agent Cookie** (quản lý xác thực). Ông cũng kết nối AI với kho ghi chú cá nhân (như Bear) để tăng cường ngữ cảnh, sử dụng **cmux** để chạy nhiều tác vụ đồng thời, và cấu hình để bỏ qua các hộp thoại xác nhận nhằm tăng tốc độ. Phương pháp này chuyển trọng tâm của con người từ việc "tự tay thực hiện" sang "đưa ra định hướng, ràng buộc và phán đoán". Matt cảnh báo về nguy cơ "nghiện" xây dựng với AI và khuyên nên cân bằng, tập trung vào những thứ người khác thực sự cần. Bài viết được chính ông soạn thảo bằng cách ra lệnh bằng giọng nói cho Claude Code trong cmux.

marsbit3 giờ trước

Matt Van: Tất cả các kỹ thuật Agent Engineering mà tôi biết

marsbit3 giờ trước

Đừng chỉ chăm chú vào GPU, Intel tung ra đòn chí mạng, liệu có thể chấm dứt độc quyền điện toán của NVIDIA?

Trong hai năm qua, GPU gần như là trung tâm duy nhất của phần cứng AI, đẩy giá cổ phiếu NVIDIA lên cao. Tuy nhiên, tại COMPUTEX 2026, Intel đưa ra nhận định khác: giai đoạn tiếp theo của AI không thể chỉ nhìn vào GPU, mà trọng tâm là **Agentic AI (Trí tuệ thể tác nhân)**. Agentic AI thay đổi hoàn toàn cách vận hành: thay vì hỏi-đáp từng lượt, nó hoạt động trong luồng công việc thực tế, liên tục "suy nghĩ, lập kế hoạch, hành động, phản ánh". Điều này biến suy luận AI thành một hệ thống ra quyết định tự chủ, làm thay đổi căn bản cách bố trí sức mạnh tính toán trong trung tâm dữ liệu. Tỷ lệ CPU/GPU có thể chuyển từ 1:8 (trong đào tạo mô hình) xuống 1:1 hoặc thậm chí cần nhiều CPU hơn để điều phối công việc phức tạp, vì mức tiêu thụ Token của một tác nhân có thể tăng gấp 1000 lần so với suy luận thông thường. Để đáp ứng nhu cầu này, Intel ra mắt bộ xử lý Xeon 6+ (sản xuất trên tiến trình 18A), với tối đa 288 lõi hiệu suất cao và bộ nhớ đệm 576MB, nhắm đến điện toán đám mây gốc và tải Agentic AI, cung cấp hiệu suất ổn định và tiết kiệm năng lượng hơn. Bên cạnh đó, Intel cùng các đối tác công bố kiến trúc suy luận tách rời hoàn toàn mới, nơi CPU Xeon 6 phụ trách điều phối, SambaNova SN40L RDU xử lý giải mã và GPU NVIDIA Blackwell đảm nhiệm làm đầy trước, nhằm tối đa hóa hiệu quả bằng cách chạy từng giai đoạn trên phần cứng phù hợp nhất. Ở phía thiết bị đầu cuối, Intel trình diễn máy chủ lai kết hợp bộ xử lý Core Ultra thế hệ thứ 3 (cho AI cục bộ) với máy chủ đám mây Xeon 6+, cho phép phân bổ động tải công việc giữa thiết bị và đám mây, giảm chi phí và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Ngoài chip đa dụng, Intel cũng nhấn mạnh vào thị trường chip tùy chỉnh, hợp tác với các khách hành như Google (IPU) và Ericsson, đóng gói giải pháp toàn diện gồm chip, hệ thống, phần mềm và hợp tác ngành. Tóm lại, Intel định vị lại mình trong kỷ nguyên Agentic AI: CPU trở nên quan trọng cho điều phối, hệ thống suy luận cần kiến trúc dị thể, thiết bị biên và AI cục bộ cần chip tiết kiệm năng lượng, và khách hàng doanh nghiệp cần chip tùy chỉnh. Mặc dù NVIDIA và AMD vẫn là đối thủ cạnh tranh mạnh, Intel hướng tới việc trở nên "có mặt ở khắp mọi nơi" hơn bằng cách nắm bắt cơ hội tái phân công trong cơ sở hạ tầng AI.

marsbit3 giờ trước

Đừng chỉ chăm chú vào GPU, Intel tung ra đòn chí mạng, liệu có thể chấm dứt độc quyền điện toán của NVIDIA?

marsbit3 giờ trước

Cardano Hay Solana? Lựa Chọn Hàng Đầu Của Chuyên Gia Sau Khi ADA, SOL Giảm 10%

Thị trường tiền điện tử sụt giảm khi Bitcoin (BTC) tạm thời xuống dưới 67.000 USD, kéo theo Solana (SOL) và Cardano (ADA) mất giá khoảng 10%. Chuyên gia Anders Bylund so sánh hai nền tảng. Solana được thiết kế cho tốc độ cao và phí giao dịch rẻ, nhưng có lịch sử gặp sự cố ngừng hoạt động. Mặc dù mạng lưới đã ổn định hơn kể từ đầu năm 2024, bài viết cho rằng độ tin cậy lâu dài vẫn là một câu hỏi. Ngược lại, Cardano theo đuổi triết lý chú trọng nghiên cứu học thuật và xác minh chính thức, nhằm tạo ra một blockchain ổn định hơn, dù có thể phát triển tính năng mới chậm hơn. Về hoạt động thực tế, Solana thể hiện rõ hơn với khối lượng giao dịch trên các sàn phi tập trung (DEX) cao gấp hơn 400 lần so với Cardano. Kết luận, chuyên gia cho rằng Solana là lựa chọn mạnh hơn hiện tại, do lợi thế về mức độ sử dụng trong thực tế. Tuy nhiên, cả hai đều là khoản đầu tư rủi ro. Nếu Bitcoin giảm 30%, các altcoin như SOL và ADA có thể giảm từ 50-70%. Thời điểm bài viết, ADA giao dịch quanh 0,21 USD và SOL ở 76 USD, cả hai đều giảm hơn 5% trong 24h. ADA hiện thấp hơn 92% so với mức đỉnh mọi thời đại, trong khi SOL thấp hơn 73%.

bitcoinist5 giờ trước

Cardano Hay Solana? Lựa Chọn Hàng Đầu Của Chuyên Gia Sau Khi ADA, SOL Giảm 10%

bitcoinist5 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片