KI-Boom: Chancen weit über Chips hinaus

Auf einen Blick

• Der KI-Investitionsboom betrifft nicht nur Halbleiter, sondern die gesamte Infrastruktur entlang der Wertschöpfungskette.
• Die Nachfrage nach Rechenleistung, Strom, elektrischer Ausrüstung, Kühlung und Netzkapazität schafft sowohl Chancen als auch Engpässe.
• Szenarioanalysen deuten darauf hin, dass die Nachfrage nach Grafikprozessoren (GPUs) weiter stark steigen könnte, Engpässe jedoch das Tempo des Rechenzentrumsausbaus und die Verteilung der Renditen prägen dürften.
• Das Ausmaß der Ausgaben für KI-Infrastruktur könnte zudem breitere volkswirtschaftliche Auswirkungen haben – darunter Verdrängungsrisiken und Inflationsdruck.

Der KI-Boom dominiert das Geschehen an den globalen Aktienmärkten und verändert das Spektrum der Anlagemöglichkeiten. Dabei geht es nicht nur um die Technologie selbst, sondern um eine mehrjährige industrielle und wirtschaftliche Transformation, die sich in klar unterscheidbaren Wellen vollzieht – jede mit ihren eigenen Profiteuren.

Mit zunehmenden Kapitalflüssen entstehen Chancen weit über die sichtbarsten KI-Unternehmen hinaus. Die Herausforderung besteht darin, zu verstehen, wie sich die Nachfrage nach Rechenleistung in Anforderungen an Energie, Kühlung, elektrische Ausrüstung, Immobilien und Rohstoffe übersetzt – und an welchen Stellen Angebotsengpässe das Wachstumstempo verändern könnten.

Konkrete Anlagechancen über die Technologieführer hinaus

Das Anlageargument für KI beschränkt sich längst nicht mehr auf einen engen Kreis von Technologieführern. Mit zunehmender Reife des Themas dürfte die Führungsrolle entlang der Wertschöpfungskette rotieren – von Chips und Cloud-Plattformen hin zu Strominfrastruktur, Industrieausrüstung und Unternehmen, die den großflächigen Rollout ermöglichen.

Diese breite Perspektive ist wichtig, weil KI zunehmend nicht nur eine Technologie- oder Halbleiterentwicklung ist, sondern auch einen großen Infrastrukturzyklus auslöst. Unternehmensanalysen, Gespräche mit dem Management und der Blick auf verschiedene Branchen helfen dabei zu erkennen, wo die Nachfrage langfristig tragfähig ist, wo Erwartungen möglicherweise zu hoch sind und wo physische Engpässe die Gewinne begrenzen könnten.

Die KI-Wertschöpfungskette: vier Bereiche mit Wachstumspotenzial

Um KI als Anlagethema besser zu erfassen, haben wir einen Rahmen aus vier Wachstumswellen beziehungsweise -phasen entwickelt. Derzeit konzentrieren wir uns auf die erste Welle – den physischen Aufbau der KI-Infrastruktur wie Rechenzentren, der am kapitalintensivsten ist. Die zweite Welle steht noch am Anfang und umfasst Datenarchitektur und Cloud-Plattformen, während Unternehmen KI großflächig einsetzen. Die dritte Welle setzt ein, wenn Unternehmen KI unternehmensweit integrieren – wie es einige bereits zu tun beginnen. Die vierte Welle umfasst breite Wertschöpfung, da Technologie zunehmend Produktivitätsgewinne über Unternehmen hinweg ermöglicht.

Grafik: Bottom-up-Darstellung der Nachfrage nach KI-Infrastruktur

Wie wir Investitionschancen entlang der KI-Wertschöpfungskette finden

Unsere Analyse über mehrere Wellen hinweg hilft uns, die damit verbundenen Anlagechancen einzuordnen, zu erschließen und zu nutzen. Die erste Welle des KI-Wachstums wird vom Infrastrukturausbau geprägt – hier sind die Chancen am unmittelbarsten, zugleich aber auch am stärksten Kapazitätsengpässen ausgesetzt. Während Halbleiter weiterhin zentral bleiben, breitet sich der Nachfrageimpuls auf Energie, Strom, Kühlung, elektrische und industrielle Ausrüstung, Netzinfrastruktur und Rechenzentrumsimmobilien aus. Auch Nachhaltigkeitsaspekte – darunter Emissionen, Wasserverbrauch und Verfügbarkeit von Arbeitskräften – werden zu entscheidenden Variablen dafür, wo Projekte umgesetzt werden können und zu welchen Kosten.

Als sinnvollen Ausgangspunkt betrachten wir die Nachfrage nach KI-Rechenkapazität. Diese lässt sich anhand der Investitionspläne der großen Technologiekonzerne, des Halbleiterangebots, der Verfügbarkeit von Ausrüstung sowie des Tempos beurteilen, mit dem sich KI-Modelle und Anwendungsfälle ausweiten. Dieser Nachfrage stehen mehrere angebotsseitige Restriktionen gegenüber – von der Stromverfügbarkeit und den Fristen für Netzanschlüsse bis hin zu Komponentenknappheit und Engpässen im Bau.

Wir analysieren diese Entwicklung anhand verschiedener Szenarien – eines optimistischen, eines realistischen und eines pessimistischen Falls – für die zukünftige Nachfrage nach Rechenleistung. Im Mittelpunkt stehen dabei vor allem GPUs, die für die Entwicklung und das Training von KI-Modellen benötigt werden. Aufgrund der hohen Unsicherheit betrachten wir die möglichen Anlageauswirkungen in allen drei Szenarien. Bemerkenswert ist, dass selbst unser Basisszenario von einem sehr starken Anstieg der GPU-Nachfrage ausgeht. Gründe dafür sind die zunehmende Zahl von KI-Anwendungen, leistungsfähigere Chips und Modelle, der steigende Bedarf an Rechenleistung für Training und Nutzung von KI sowie die Weiterentwicklung von KI-Agenten.

Die Auswirkungen zeigen sich in vielen Branchen. Der steigende Bedarf an Rechenleistung erhöht die Nachfrage nach Energie, Stromnetzen, Kühlsystemen, Maschinen, Rechenzentren und wichtigen Rohstoffen. Besonders attraktiv sind aus unserer Sicht die Bereiche, in denen die Nachfrage gut absehbar ist, Unternehmen ihre Preise durchsetzen können und begrenzte Kapazitäten die Erträge unterstützen, statt das Wachstum zu bremsen.

Der 3,5-Billionen-Dollar-KI-Boom: große Chancen und neue Herausforderungen

Aufgrund der Größe und des voraussichtlichen Zeitraums des KI-Booms sehen wir zahlreiche Anlagechancen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der KI-Infrastruktur.

Wir aktualisieren derzeit unsere Einschätzungen zur Entwicklung der KI-Nachfrage und prüfen verschiedene Einflussfaktoren. Ein Schwerpunkt liegt auf möglichen Engpässen beim Ausbau von Rechenzentren. Dazu gehören der Mangel an spezialisierten Fachkräften – insbesondere Elektrikern, Ingenieuren sowie Experten für Beschaffung und Bau –, Verzögerungen bei der Bereitstellung von Ausrüstung und lange Lieferzeiten für wichtige Komponenten wie Transformatoren, Turbinen und KI-Hardware.

Darüber hinaus beobachten wir die politischen und regulatorischen Entwicklungen in den US-Bundesstaaten. In einigen Regionen wächst der Widerstand gegen neue Rechenzentren, unter anderem aufgrund von Sorgen über steigende Kosten für Verbraucher und die Akzeptanz großer Bauprojekte in den betroffenen Gemeinden.

Unser Team untersucht außerdem mögliche Verdrängungseffekte dieses Investitionszyklus. Sollten die KI-Investitionen tatsächlich ein Volumen von 3,5 Billionen US-Dollar erreichen, entspräche diese Zahl fast 3 Prozent der weltweiten Wirtschaftsleistung. Ein solches Investitionsniveau könnte dazu führen, dass andere – nicht KI-bezogene – Projekte verzögert werden und zusätzlicher Inflationsdruck entsteht. Diese Auswirkungen analysieren wir derzeit detaillierter.

Fazit

Die nächste Phase der KI-Entwicklung wird nicht nur durch große Ankündigungen bestimmt, sondern vor allem dadurch, wohin Investitionen fließen, wo Engpässe entstehen und welche Unternehmen am stärksten vom Ausbau profitieren können. Deshalb ist aus unserer Sicht eine gründliche Analyse über verschiedene Branchen hinweg entscheidend, um die attraktivsten Chancen entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette zu erkennen – und gleichzeitig gezielt auszuwählen, während sich dieser langfristige Wachstumstrend weiterentwickelt.