Die Investitionen in KI-Infrastruktur breiten sich über Grafikprozessoren (GPUs) hinaus auf Stromerzeugung, Glasfaser, Speicher, GPU-Vermietung und die Verbindung von Chips aus. Nvidia (NVDA) war in den vergangenen Jahren der unmittelbarste Profiteur dieses Ausgabenzyklus. Da große Technologiekonzerne ihre Budgets für Rechenzentren weiter erhöhen, gewinnen jedoch weitere Engpässe in der Lieferkette an Bedeutung und Preissetzungsmacht.
Der Nachfrageschub folgt auf jahrzehntelange Unterinvestitionen in Teilen der physischen Infrastruktur der USA und der Welt. 1990 entfielen rund 37 % der weltweiten Halbleiterproduktion auf die USA, 2020 waren es nur noch 12 %. Auch bei Stromerzeugungsanlagen, Netzausrüstung, industrieller Großfertigung, fortschrittlicher Chip-Verpackung und Präzisionsoptik fehlten Kapazitäten oder wurden Produktionsschritte ins Ausland verlagert. Die Konzentration der Fertigung in Asien und anderen Regionen senkte zwar die Kosten, doch der schnelle Ausbau der KI-Infrastruktur legt nun Engpässe entlang der gesamten Lieferkette offen.
Big Tech erhöht die Investitionsbudgets
Die gebündelten Investitionen großer Technologiekonzerne in Rechenzentren und KI-Infrastruktur sind von rund 142 Mrd. US-Dollar im Jahr 2022 auf etwa 600 Mrd. US-Dollar im Jahr 2026 gestiegen. Das entspricht mehr als einer Vervierfachung innerhalb von vier Jahren. Alphabet erhöhte sein Investitionsbudget für 2025 dreimal – von 52,5 Mrd. US-Dollar im Jahr 2024 auf bis zu 93 Mrd. US-Dollar. Microsofts Investitionen erreichten im Quartal 34,9 Mrd. US-Dollar und lagen damit 74 % über dem Vorjahreswert. Amazon rechnet für 2025 mit Investitionen von 125 Mrd. US-Dollar, 61 % mehr als im Vorjahr.
Goldman Sachs schätzt, dass Meta Platforms, Microsoft, Amazon und Alphabet im Zeitraum der Geschäftsjahre 2025 bis 2030 zusammen 5,3 Bio. US-Dollar investieren werden. PwC erwartet, dass sich die weltweiten kumulierten Investitionen in Rechenzentren im KI-Zeitalter bis 2050 auf 31,6 Bio. US-Dollar belaufen könnten. Die jährlichen Ausgaben könnten von etwa 800 Mrd. US-Dollar im Jahr 2026 auf 1,1 Bio. US-Dollar im Jahr 2030 und bis zur Mitte des Jahrhunderts auf 1,8 Bio. US-Dollar steigen.
Anders als in früheren Infrastrukturzyklen, in denen der Bau seinen Höhepunkt erreichte und die Investitionen anschließend zurückgingen, müssen GPUs, Server, Speicher und Netzwerkausrüstung in KI-Rechenzentren in der Regel alle vier bis sechs Jahre ersetzt werden. Nach dem ersten Aufbau entsteht dadurch ein wiederkehrender Markt für Ersatzinvestitionen. Wie schnell er wächst, hängt jedoch von der Verbreitung von KI, den Budgets der Unternehmen und der Verfügbarkeit von Komponenten ab.
GE Vernova: Stromausbau wird zum Engpass
KI-Rechenzentren sind nicht nur durch die Verfügbarkeit von Chips begrenzt, sondern auch durch die Zeit, die der Aufbau neuer Stromkapazitäten benötigt. GE Vernova (GEV) stellt Gasturbinen und Netzausrüstung her, die Versorger für den Ausbau von Erzeugung und Übertragung einsetzen.
Das Unternehmen meldete einen Quartalsumsatz von 11,1 Mrd. US-Dollar. Die organischen Auftragseingänge im Stromgeschäft stiegen um 134 %, im Bereich Elektrifizierung um 66 %. Das Management erwartet, dass der Auftragsbestand, der bereits über 160 Mrd. US-Dollar liegt, bis Ende 2027 die Marke von 200 Mrd. US-Dollar übertreffen wird – ein Jahr früher als zu Jahresbeginn in Aussicht gestellt.
Microsoft hat für ein gemeinsam mit Chevron (CVX) entwickeltes Rechenzentrumsprojekt in Texas sieben Gasturbinen von GE Vernova bestellt. Weitere vergleichbare Projekte kommen hinzu. Die Aktie von GE Vernova ist bereits deutlich gestiegen. Für Anleger geht es daher neben dem Auftragswachstum auch um das Tempo des Kapazitätsausbaus und darum, wie viel künftiges Wachstum die Bewertung bereits vorwegnimmt.
Corning profitiert vom Ausbau der KI-Racks
GPU-Server in Rechenzentren benötigen schnelle Glasfaserverbindungen. Corning (GLW), eines der weltweit führenden Unternehmen für Glasfasertechnologie und -fertigung, meldete im jüngsten Quartal einen Kernumsatz von 4,74 Mrd. US-Dollar. Das waren 17 % mehr als im Vorjahreszeitraum. Die operative Marge stieg um knapp zwei Prozentpunkte auf 20,9 %. Der Finanzvorstand erklärte, dass sich der Umsatz mit direktem Bezug zu KI-Rechenzentren gegenüber dem Vorquartal nahezu verdoppelt habe.
Corning hat seine Zusammenarbeit mit Amazon bei der Glasfaserproduktion ausgeweitet und mit Meta eine mehrjährige Vereinbarung über die Lieferung von Glasfaserverbindungen für die nächste Generation von KI-Rechenzentren geschlossen. Das potenzielle Volumen der Vereinbarung beträgt bis zu 6 Mrd. US-Dollar. Nach dem langfristigen Plan des Unternehmens könnte der annualisierte Umsatz von etwa 20 Mrd. US-Dollar im Jahr 2026 auf 30 Mrd. US-Dollar im Jahr 2028 und 40 Mrd. US-Dollar im Jahr 2030 steigen. Ob diese Ziele erreicht werden, hängt vom Tempo des Rechenzentrumsbaus, der Umsetzung von Kundenaufträgen und dem Ausbau der Glasfaserkapazitäten ab.
Micron: Hochleistungsspeicher bleiben knapp
Speicherchips gehören zu den Bereichen der KI-Server-Lieferkette, in denen sich das Verhältnis von Angebot und Nachfrage besonders stark verschoben hat. Micron Technology (MU) hat seine Kapazitäten für High-Bandwidth Memory (HBM) bis Ende 2026 ausverkauft. Der Quartalsumsatz lag bei 41,5 Mrd. US-Dollar und damit 346 % über dem Vorjahreswert. Die Bruttomarge stieg von weniger als 40 % im Vorjahr auf knapp 85 %.
Samsung Electronics (SSNLF) und SK Hynix (SKHY) sind die beiden wichtigsten globalen Wettbewerber von Micron im Speichergeschäft. Beide Unternehmen erwarten, dass die angespannte Versorgungslage bei Speicherchips bis 2027 oder länger anhält.
Die Micron-Aktie legte im ersten Halbjahr 2026 um knapp 340 % zu, fiel anschließend jedoch mehr als 20 % unter ihr Rekordhoch. Die Kursbewegung zeigt, dass die Erwartungen an den Speicherzyklus bereits erheblich sind. Die weitere Entwicklung wird von Produktpreisen, neuen Kapazitäten, den Lagerbeständen der Kunden und Veränderungen bei der Nachfrage nach KI-Servern abhängen.
Nebius vermietet GPU-Kapazität
Nebius Group (NBIS) produziert weder Chips noch trainiert das Unternehmen KI-Modelle. Stattdessen vermietet es GPU-Cluster an Kunden – ein Geschäftsmodell, das häufig als „New Cloud“ bezeichnet wird. Nebius meldete einen Quartalsumsatz von 582 Mio. US-Dollar, 454 % mehr als im Vorjahr, und erzielte erstmals einen positiven bereinigten Gewinn.
Das Unternehmen hat mit Meta Platforms einen Infrastrukturvertrag mit einer Laufzeit von fünf Jahren geschlossen. Das potenzielle Gesamtvolumen beträgt bis zu 27 Mrd. US-Dollar. Nvidia investierte zudem direkt 2 Mrd. US-Dollar in Nebius und unterstützt das Unternehmen damit beim bevorzugten Zugang zu künftiger Rechenkapazität.
Bei diesem Geschäftsmodell ist nicht allein die Gewinnung von Kunden entscheidend, sondern vor allem das Tempo, mit dem neue Rechencluster aufgebaut werden. Nebius muss weiterhin GPUs kaufen, Rechenzentren errichten und ausreichend Strom sichern, bevor aus den Kundenverpflichtungen tatsächlich Umsatz entsteht. Neben dem schnellen Umsatzwachstum beobachten Anleger deshalb auch Investitionsausgaben, Finanzierungsbedarf, Lieferungen von Ausrüstung und die Konzentration auf einzelne Kunden.
Astera Labs: Datentransfer zwischen Chips wird kritischer
Wenn KI-Server-Racks mehr Chips mit höheren Geschwindigkeiten verbinden, kann der Datentransfer zwischen den Prozessoren zum begrenzenden Faktor werden. Astera Labs (ALAB) entwickelt Verbindungs- und Interconnect-Produkte für Server. Der Umsatz im jüngsten Quartal erreichte 392,4 Mio. US-Dollar und lag damit 104 % über dem Vorjahreswert. Umsatz und Gewinn übertrafen zugleich die Erwartungen der Wall Street.
Für das kommende Quartal stellt das Unternehmen einen Umsatz in Aussicht, der rund 30 % über der bisherigen Analystenprognose liegt. Astera Labs hat seinen Switch-Chip Scorpio X der neuesten Generation in die Serienproduktion überführt. Bereits ein Quartal nach der Markteinführung könnte er zur größten Produktlinie des Unternehmens werden.
Nach der Veröffentlichung der Ergebnisse erhöhten JPMorgan, Jefferies und Morgan Stanley ihre Kursziele jeweils um mindestens 20 %. Astera Labs ist zugleich das kleinste und eines der volatileren Unternehmen in dieser Gruppe. Die Bewertung reagiert daher besonders empfindlich auf den Hochlauf neuer Produkte und das Wachstum der Kundenaufträge.
Lieferkapazitäten entscheiden über den Umsatz
Die Investitionen in KI-Infrastruktur haben die Nachfrage nach GPUs, Servern, Strom, Speicher und Glasfaser erhöht. Die Angebotsbedingungen unterscheiden sich jedoch deutlich zwischen den einzelnen Segmenten. Nvidias Umsatz im Rechenzentrumsgeschäft erreichte im jüngsten Geschäftsjahr 194 Mrd. US-Dollar – 68 % mehr als im Vorjahr und rund 13-mal so viel wie zum Start von ChatGPT. Die Bruttomarge blieb über 75 %. Auch Serverhersteller wie Dell (DELL) und Super Micro (SMCI) profitierten.
Der Kernkraftbetreiber Constellation Energy (CEG) hat langfristige Lieferverträge zu Preisen abgeschlossen, die 30 bis 40 US-Dollar je Kilowattstunde über den regionalen Marktpreisen liegen. Der bereinigte Gewinn je Aktie stieg im jüngsten Quartal um mehr als 25 %. Die Verträge zeigen, dass die Stromknappheit inzwischen auch die Energieversorger erreicht. Neue Erzeugungskapazitäten und Netzausrüstung benötigen allerdings lange Bauzeiten.
Die Aktienkurse und Bewertungen der genannten Unternehmen enthalten bereits unterschiedlich hohe Erwartungen an das Wachstum der KI-Investitionen. Engpässe dürften sich mit dem Aufbau neuer Kapazitäten verringern. Gleichzeitig können Nachfragewachstum, Ersatzzyklen, Finanzierungsbedingungen und politische Rahmenbedingungen das Tempo der Investitionen verändern. Der Fokus des Marktes richtet sich daher zunehmend nicht nur auf das Gesamtvolumen der KI-Ausgaben, sondern auch darauf, welche Bereiche der Lieferkette die nächste Finanzierungswelle erhalten und ob Unternehmen ihre Auftragsbestände in Umsatz und Cashflow umwandeln können.