Unter den Profiteuren: Halbleiterunternehmen
Der Halbleitersektor profitiert ebenfalls von diesem Trend, da er wichtige Inputs für die Durchführung komplexer Berechnungen liefert; Halbleiterhersteller verkaufen – um beim Bild des Goldrausches zu bleiben – vor allem Spitzhacken an unsere Goldsucher. Bei der fortschrittlichen Datenverarbeitung wird vor allem ein Unternehmen genannt: Nvidia, dessen Grafikprozessoren (graphical processing units, GPU) in etwa 85 % aller Supercomputer der Welt verbaut sind. Grafikprozessoren eignen sich im Vergleich zu zentralen Recheneinheiten (central processing units, CPU) besonders gut für das Training von KI in großem Maßstab, da sie viel mehr Berechnungen gleichzeitig durchführen können. Zum Vergleich: Bei seiner letzten Präsentation auf dem Investor Day nannte Nvidia die Zahl von 100 Mrd. USD in Bezug auf das Potenzial der Full-Stack-Plattformen seiner Kunden, während das gesamte Marktpotenzial (total addressable market, TAM) des Unternehmens 1 Mrd. USD betragen soll. AMD ist ein ähnlicher Chipdesigner von GPU ohne eigene Herstellung, dessen Kernkompetenz jedoch in x86-CPU-Computer-Server-Chips liegt. Daher profitiert AMD zwar vor allem von diesem Trend, bleibt aber trotzdem weniger auf KI ausgerichtet als Nvidia, da der PC-Bereich weiterhin ein bedeutendes Geschäftssegment darstellt. CPU haben aufgrund ihres eher standardisierten Charakters und ihrer geringeren Wertschöpfung eine kleinere Preismacht als GPU. In den letzten Jahren hat AMD jedoch bewiesen, dass es als äußerst flexibler Anbieter sowohl auf dem PC- als auch auf dem KI-Markt Anteile gewinnen konnte, wenn auch die Ausgangsbasis kleiner war. Das liegt vor allem am effektiven Chiplet-Design, das bei der Verarbeitung von KI-Training einige Vorteile bietet. Zusammenfassend lässt sich sagen: Sowohl Nvidia als auch AMD werden sich auf dem KI-Markt etablieren. TSMC ist als führende Foundry langjähriger Partner von Nvidia und von AMD und daher in einer guten Position, um langfristig auf der Digitalisierungswelle zu surfen. Aufgrund der zunehmenden Kapitalintensität für jeden einzelnen Chipknoten ist TSMC als Foundry fest etabliert und verfügt wie andere ähnlich gelagerte Unternehmen über eine quasi monopolartige Preissetzungsmacht. So tätigte TSMC beispielsweise im Geschäftsjahr 2022 Investitionen in Höhe von 36 Mrd. USD. Im nächsten Jahr will das Unternehmen einen ähnlichen Betrag investieren, was für Foundries mit geringerer Kapitalausstattung zu erheblichen Ausschlusskosten führt. DRAM-Speicher sind Elemente, die für die Entwicklung von KI und Digitalisierung unabdingbar sind. Da Grafikprozessoren keinen internen Speicher haben, ist für die Speicherung von Daten und die Versorgung der Prozessoren mit neuen Daten ein DRAM-Chip erforderlich. Darüber hinaus hat sich die Kapitalintensität für den Bau neuer Speicherfabriken drastisch erhöht, was zu einer erheblichen Konsolidierung auf der Angebotsseite geführt hat. Heute gibt es bei DRAM-Speichern nur noch die drei großen Anbieter Samsung, Micron und SK Hynix. Dem stehen neue Anwendungsbereiche gegenüber, vor allem die KI. Wir gehen daher davon aus, dass die Unit Economics optimiert werden und alle Beteiligten vom Aufwärtstrend profitieren können.
