1. Könnte sich diese Dynamik letztendlich zu einer KI-Blase entwickeln?
Kristofer Barrett: In der KI-Branche beobachten wir sowohl die Gefahr einer Blasenbildung als auch echte Chancen.
Auf der einen Seite stehen unrentable Unternehmen, die mit hochfliegenden Versprechungen handeln. Ein Trend, der vor einigen Wochen durch die Welttournee des CEO von OpenAI beschleunigt wurde, der mit einer Flut von Ankündigungen neuer Produkte und Kooperationen den KI-Boom weiter anheizte. Bei einigen dieser Unternehmen spiegeln die aktuellen Nachrichten bereits die Erwartungen für Entwicklungen wider, die noch drei Jahre in der Zukunft liegen. Das bedeutet, dass Investoren die Zukunftsprognosen vorwegnehmen und damit das Potenzial für künftige Renditen schmälern. Darüber hinaus sind in jüngster Zeit Anzeichen für Spannungen auf dem Markt für Private Debt aufgetreten, die möglicherweise die fremdfinanzierten Segmente des Technologiesektors schwächen.
Auf der anderen Seite tätigen die wahren Wegbereiter der KI – Alphabet, Microsoft und Amazon – massive Investitionen, um ihre Kerngeschäfte zu schützen. Sie finanzieren diese Investitionen mit ihrer eigenen Liquidität, erzielen Renditen aus bestehenden Dienstleistungen und erzielen durch die Integration von KI operative Einsparungen.
Unser Ziel beim Handel mit KI-Aktien ist es, in Unternehmen mit realen und steigenden zu investieren, nicht in solche, deren zukünftige Rentabilität ausschließlich auf Versprechungen beruht.
2. KI-Gewinne: immer noch der Schwerkraft trotzend – aber wie lange noch?
Somesh Batra: Die jüngsten Quartalsergebnisse haben erneut die Erwartungen übertroffen, insbesondere bei den großen KI-Unternehmen wie Nvidia, Microsoft, Alphabet und Amazon, deren Umsätze weiterhin zweistellig wachsen und deren Gewinn pro Aktie (EPS) sogar noch schneller steigt. Dieses exponentielle Gewinnwachstum spiegelt den explosionsartigen Anstieg der Rechenanforderungen wider: Die Token-Generierung, ein Indikator für die Rechenleistung, hat sich etwa alle zwei Monate verdoppelt. Nach der Vorbereitungsphase im letzten Jahr, in der die KI alle verfügbaren menschlichen Daten aufgesaugt und strukturiert hat, wurden in diesem Jahr Modelle zu spezialisierten Experten weiterentwickelt, von der Softwareprogrammierung bis zum Kundenservice. Dieser Leistungssprung hat das Nutzerengagement und den Rechenbedarf drastisch erhöht. Da der Bau von Rechenzentren jedoch Jahre dauert, kann das Angebot an Rechenleistung nicht mit der Nachfrage Schritt halten, was zu Kapazitätsengpässen und einer höheren Preissetzungsmacht in der gesamten KI-Lieferkette führt. Infolgedessen steigen die Margen schneller als die Umsätze, was das derzeitige außergewöhnliche Gewinnwachstum in diesem Sektor beflügelt.
Alphabet veranschaulicht diese Dynamik sehr gut. KI treibt die Kerngeschäfte expansiv voran: Die Suchaktivitäten profitieren davon, dass Nutzer komplexere und dialogorientiertere Suchanfragen stellen, während die verbesserten Empfehlungsmodelle von YouTube für ein anhaltend starkes Wachstum der Sehdauer sorgen und YouTube nun zur meistgenutzten digitalen Plattform in den USA machen. Auch Google Cloud gewinnt an Dynamik, schließt größere Verträge ab und gewinnt neue Kunden, von denen mittlerweile über 70% Google-KI-Produkte nutzen.
Was sind die Risiken?
Obwohl dieses Wachstum weiterhin beeindruckend ist, könnten Engpässe bei der Verfügbarkeit von Hardware die Einführung größerer oder fortschrittlicherer Modelle verzögern, da die Versorgung mit Rechenleistung nur schwer skalierbar ist. Solche Einschränkungen schaffen jedoch auch selektive Investitionsmöglichkeiten und tragen dazu bei, übermäßige Kapitalausgaben zu verhindern.
Die KI-bezogenen Investitionen der vier US-Hyperscaler (Amazon, Microsoft, Alphabet und Meta) werden sich im nächsten Jahr voraussichtlich abschwächen, eine gesunde Normalisierung nach zwei Jahren mit extremem Wachstum, bleiben aber auf mit geschätzten 30% für 2026 einem hohen Niveau. Diese anhaltenden Investitionen unterstützen weiterhin die gesamte Technologie-Wertschöpfungskette, während ein diszipliniertes Wachstum der Investitionsausgaben die Liquidität für die etablierten Unternehmen der Sektoren verbessern könnte.
3. KI-Wettlauf: Kann Asien die Vorherrschaft der USA herausfordern?
Kristofer Barrett: Obwohl die bekanntesten Namen im Bereich der KI meist US-amerikanische Unternehmen sind, darf Asien nicht außer Acht gelassen werden, insbesondere wenn wir die gesamte KI-Wertschöpfungskette betrachten. Taiwan beispielsweise spielt eine entscheidende Rolle und stellt 90% der weltweit fortschrittlichsten Chips her. Diese Chips versorgen Rechenzentren, KI-Trainingscluster und Edge-Geräte weltweit mit Energie und machen moderne erst KI möglich. Wenn wir uns außerdem die Zulieferer im Bereich der vorgelagerten Roh- Hilfs- & Betriebsstoffe für die grundlegenden Inputs der KI-Wertschöpfungskette ansehen, hat Elite Materials eine einzigartige Position als führender Hersteller von kupferbeschichteten Laminaten, die von Chipherstellern und Leiterplattenherstellern verwendet werden. Das Unternehmen hat sich zu einem wichtigen Anbieter entwickelt, der Größe und Spezialisierung kombiniert und seine patentierte Technologie in einem Segment mit hohen Eintrittsbarrieren nutzt.
Somesh Batra: China hingegen ist ein echter Herausforderer im Bereich der KI. DeepSeek war aus Sicht des LLM ein Weckruf, aus Sicht der Infrastruktur jedoch weniger.
Wenn wir an die vier Faktoren denken, von denen KI abhängt, hat China einen besseren und leichteren Zugang zu Energie als die westliche Welt, eine große Anzahl von Dateningenieuren und China ist als Markt weniger reguliert, sodass die Einführung schneller erfolgen würde. Der vierte Einflussfaktor; Chips, ist jedoch eine andere Geschichte. Die USA sind führend im Bereich Chipdesign und -vertrieb und werden dies auch weiterhin bleiben, da Chips Fähigkeiten und Werkzeuge erfordern, zu denen China keinen Zugang hat, beispielsweise durch Unternehmen wie ASML, Cadence und Synopsys.
Kristofer Barrett: China kann die Lücke schließen. Das Unternehmen hat sich auf die Unabhängigkeit bei Chips konzentriert, aber es wird schwierig für sie sein, bei den modernsten Chips aufzuholen. Wir sehen China eher als Bedrohung für Unternehmen wie Analog Devices, Infineon und STMicro, die technologisch weniger fortschrittliche Chips entwickeln. Nehmen wir Huawei als Beispiel: Das Unternehmen ist der größte Akteur im Bereich der KI-Produktion in China, aber nach wie vor auf Chips ausländischer Lieferanten angewiesen.
4. Wo liegen derzeit die wirklichen Chancen?
Kristofer Barrett: „Es gibt deutliche Engpässe in der Halbleiter-Lieferkette. Doch genau diese Einschränkungen schaffen auch interessante Investitionsmöglichkeiten. Wenn eine Lieferkette an ihre Grenzen stößt, sehen Unternehmen, die in der Lage sind, diese Grenzen zu umgehen oder zu überwinden, oft eine überdurchschnittlich hohe Nachfrage und Preismacht.
TSMC steht im Mittelpunkt dieser Dynamik. In vielerlei Hinsicht führen alle Wege zu TSMC. Beispielsweise werden in der jüngsten Partnerschaft zwischen OpenAI und Microsoft die GPUs, die KI-Modelle antreiben, von Nvidia geliefert – aber Nvidia ist bei ihrer Herstellung vollständig auf TSMC angewiesen. Ebenso sind auch die gemeinsam mit Broadcom entwickelten TPU-Prozessoren von Google auf die Fertigungskapazitäten von TSMC angewiesen. Diese Konzentration der Produktion macht TSMC sowohl zu einem wichtigen Engpass als auch zu einem strategischen Knackpunkt in der KI-Lieferkette.
Über Logikchips hinaus gibt es ähnliche Einschränkungen im Speicherbereich. Advanced High Bandwidth Memory (HBM), das für das Training und den Betrieb großer KI-Modelle unerlässlich ist, wird nur von einer Handvoll Anbietern hergestellt, darunter SK Hynix in Südkorea. Die Erträge bleiben gering und die Produktionskapazität ist begrenzt, was die Systemleistung und Skalierbarkeit weiter einschränkt.
Kurz gesagt, Engpässe signalisieren, wo die nächste Wachstums- und Investitionswelle stattfinden wird.
Was die Hyperscaler betrifft, so erzielen sie weiterhin erhebliche Kosteneinsparungen und profitieren dabei von Skaleneffekten, Netzwerkeffekten und strukturellem Rückenwind wie der digitalen Transformation von Unternehmen, dem Datenwachstum und Edge-Computing. Ihre Investitionsausgaben bleiben auf Rekordniveau und steigen weiter an, aber die Abschwächung des Wachstums gegenüber dem Vorjahr erscheint gesund. Wichtig ist, dass diese Investitionen nach wie vor größtenteils aus Liquidität finanziert werden.
Im Softwarebereich haben die meisten Akteure, abgesehen von denen im Infrastrukturbereich, unter der Angst vor einer durch KI verursachten Disruption gelitten. Die Fundamentaldaten stützen diese Darstellung jedoch nicht. Das Wachstum von Salesforce hat sich verlangsamt, bleibt aber weiterhin positiv, und mit einer freien cash flow-Rendite von 5% weist das Unternehmen weiterhin eine starke Rentabilität auf. Ähnlich haben Unternehmen wie Atlassian und GitLab, die Entwickler-Tools anbieten, trotz ihrer nach wie vor unverzichtbaren Funktionen starke Kursverluste hinnehmen müssen. Auch wenn Entwickler KI einsetzen, benötigen sie weiterhin Code-Repositorys, Kollaborationsplattformen und Projektplanungstools. Kurz gesagt, die wahrgenommenen Verwerfungen scheinen übertrieben, und wir glauben, dass es für Softwareunternehmen reichlich Spielraum gibt, KI als Wegbereiter und nicht als Bedrohung zu nutzen.
Weitere beliebte Meldungen:
