JPMorgan: „Open Source Disruption“ und „AI-Sicherheit“ sind keine Probleme, Investitionsausgaben bleiben in den nächsten zwei Jahren möglich, Halbleiterausrüstung wird zum neuen Engpass

Das Vertrauen des Marktes in Investitionen in KI-Infrastruktur ist zuletzt ins Wanken geraten. Das Aufkommen von Open-Source-Großmodellen, zunehmende Forderungen nach KI-Sicherheitsregulierung sowie negativ werdende freie Cashflows bei Hyperscale-Cloud-Anbietern – diese dreifache Belastung sorgt für anhaltend schwache Stimmung im Tech-Hardware-Sektor.

Wie auf dem Wind Trade Desk berichtet, antworteten JPMorgan-Analysten Gokul Hariharan und andere im am 16. September veröffentlichten Asia Tech Strategy Report einzeln auf die drei genannten Bedenken. Ihr Fazit: Die Grundlagen der Nachfrage nach Rechenleistung bleiben intakt, die Sorgen um KI-Sicherheitsregulierung sind nur eine kurzfristige Störung, der Zyklus der Kapitalausgaben wird fortgesetzt und Halbleitergeräte entwickeln sich bis etwa 2027 zum zentralen Engpass der gesamten Lieferkette.

„Rechenleistung kaufen“: Ebenfalls ein gutes Geschäft

Das erste Bedenken des Marktes: Während das „Verkaufen von Rechenleistung“ Gewinne bringt, stellt sich die Frage, ob auch das „Kaufen von Rechenleistung“ (also KI-Modellanbieter und vertikale KI-Anwendungsunternehmen) dauerhaft profitabel sein kann.

Die Analysten weisen darauf hin, dass die Margen im Bereich Inferenz laut mehreren Berichten bereits zwischen 60% und 80% liegen.

Der Bericht kalkuliert weiter: Angenommen ein Modellanbieter verkauft KI-Token, kann pro GW Rechenleistung jährlich ein Umsatz von 20 bis 40 Milliarden US-Dollar erzielt werden – deutlich mehr als die etwa 10 Milliarden US-Dollar pro GW im Jahr 2025.

Der Bericht zitiert zudem Daten von Sapphire Venture: Über 80 vertikale KI-Unternehmen haben innerhalb kürzester Zeit einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz (ARR) von über 100 Millionen US-Dollar erreicht, was die Wertschöpfung im Verbrauchsbereich der Rechenleistung bestätigt.

Open-Source ist keine Bedrohung, sondern ein Nachfragekatalysator

Das zweite Marktbedenken: Der Aufstieg von Open-Source-Großmodellen könnte Token-Preise drücken und die Profitabilität der Modellanbieter beeinträchtigen.

JPMorgan sieht das anders. Die Analysten glauben, dass Open-Source-Modelle historisch die Token-Kosten kontinuierlich senken (Langfristige Senkung um 80% bis 90%), und dieser Trend wird die Durchdringung von KI in allen Branchen beschleunigen – nicht aber die Nachfrage nach Rechenleistung schwächen.

Die Analysten führen drei Argumente an:

1. In der derzeit weiterhin angespannten Versorgung mit Rechenleistung werden sowohl proprietäre als auch Open-Source-Modelle einen kräftigen Token-Verbrauch aufweisen;

2. Die Verbreitung von Open-Source wird die Anwendung von KI auf breitere Ebenen bringen;

3. Mehr vertikale KI-Unternehmen werden günstige Open-Source-Token nutzen, um branchenspezifische Probleme zu lösen und neue Einkommensquellen schaffen.

Die Analysten betonen, dass die temporäre Rückkehr der Token-Kosten im ersten Halbjahr 2026 als „Ausreißer“ gilt, bedingt durch gravierenden Rechenleistungsmangel und das Aufkommen von Agenten-KI, nicht aber als Trendwende.

KI-Sicherheitsregulierung: Kurzfristige Störung, kein langsameres Training

Das dritte Bedenken betrifft Regulierung. Laut Bloomberg hat der CEO von Anthropic jüngst öffentlich gefordert, den Fortschritt von KI-Modellverbesserungen zu verlangsamen – das führte zu Sorgen um die Nachfrage nach Rechenleistung.

Die Analysten halten dies für übertrieben.

Sie bewerten: "KI-Modelle entwickeln sich immer schneller, das Näherkommen von RSI (Recursive Self-Improvement) belegt, dass Technologieentwicklung und KI-Expansionsgesetze keineswegs verlangsamen."

Weiter führen sie aus: Selbst wenn die Einführung neuer Modelle durch Faktoren wie Alignment limitiert sein könnte, wird sich das Trainingsniveau bei fortschrittlichen Modellen kaum verlangsamen. Gleichzeitig wird Open-Source nicht stoppen, sondern die Labore dazu drängen, schneller zu trainieren, um die Führung zu behalten.

JPMorgan sieht KI-Sicherheit in erster Linie als Thema eines zu schnellen technologischen Fortschritts, der Regulierung nach sich zieht – nicht als Zeichen für sinkende Nachfrage. Im Bericht wird erwartet, dass generative KI in den kommenden 1–2 Jahren neue Marktsegmente erschließen wird, ähnlich wie Arbeitsabläufe in Programmierung und Agenten in den vergangenen 18 Monaten.

Kapitalausgaben: Niedrige Verschuldung, Cashflow beschleunigt

Die Fähigkeit der Hyperscale-Cloud-Anbieter zur Finanzierung von Kapitalausgaben ist das vierte Marktbedenken. Viele Anbieter weisen inzwischen negative freie Cashflows auf, der externe Finanzierungsdruck steigt.

JPMorgan beurteilt: In den kommenden Jahren besteht weiterhin Wachstumspotenzial für Kapitalausgaben.

Dafür gibt es drei Gründe:

1. Das Netto-Schulden-/Eigenkapitalverhältnis großer Hyperscale-Anbieter liegt derzeit nur bei 13%, der Verschuldungsgrad ist nach wie vor niedrig;

2. Das Geschäft mit Public Clouds wächst schneller und wird höher bepreist, was zu einem starken Anstieg des operativen Cashflows führt;

3. Eigenkapitalfinanzierung von Hyperscale-Anbietern und nachgelagerten Rechenleistungskäufern kann zusätzliche Mittel bereitstellen.

Die Analysten prognostizieren, dass die Kapitalausgaben der sieben Unternehmen Amazon, Microsoft, Google, Meta, Oracle, Coreweave und SpaceX zusammen von 443 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf geschätzte 933 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 steigen und 2027 weiter auf 1,577 Billionen US-Dollar anwachsen werden, mit einem jährlichen Wachstum von 71%, 110% und 69%.

Die Analysten weisen darauf hin, dass Zinserhöhungen und Veränderungen der Risikobereitschaft im Bereich Finanzierungen von KI-Infrastruktur weiterhin relevante Variablen sind.

Halbleitergeräte: Der nächste Engpass entsteht

In der Lieferkette sieht JPMorgan bis 2027 Halbleitergeräte (SPE) als künftig zentralen Flaschenhals der gesamten Lieferkette statt wie bisher in der „Cleanroom und anderen Bereichen“.

Treiber auf der Nachfrageseite sind:

• TSMC wird Investitionen in N2-, N3- und A14-Prozesstechnik stark ausweiten;

• Intel, Samsung Foundry sowie Terafab und weitere Herausforderer steigern ebenfalls ihre Kapitalausgaben;

• Erste neue Investitionszyklen bei reifen Prozesstechnologien in Waferfabs seit vier Jahren;

• DRAM- und NAND-Flash-Anbieter erweitern von 2027 bis 2028 die Gerätebeschaffung mit neuen Cleanroom-Kapazitäten erheblich;

• Investitionen in chinesische Speicher werden in den kommenden zwei Jahren signifikant beschleunigt.

Auf der Angebotsseite stellt JPMorgan fest, dass Halbleitergerätehersteller seltene Preiserhöhungen durchsetzen – begründet durch knappe Kapazitäten, steigende Investitionskosten und Eilaufträge von mehreren Kunden.

Packaging und Substrate: Engpass bleibt, Optische Interconnects entstehen

Im Bereich der Komponenten hält JPMorgan IC-Substrate und fortschrittliche Packages weiterhin für zentrale Engpässe.

Die Substratversorgung ist stark auf führende Hersteller wie Unimicron und Ibiden konzentriert, und Kapazitätsausbau dauert etwa 2,5 Jahre. Da KI-Beschleunigerchips den Verbrauch pro Package erhöhen und zum Jahresende 2027 EMIB-T-Packaging eingeführt wird, dürfte die Versorgungslücke weiter wachsen.

Bei optischen Interconnects erwartet JPMorgan, dass Google, AWS und Nvidia in den nächsten zwei Jahren umfassend NPO (Near Package Optics) einsetzen, um Leistungsengpässe zwischen GPUs, zwischen GPU und CPU sowie beim Speicher zu lösen. CPO (Co-packaged Optics) ist langfristig das Ziel, aber die Lieferkette braucht noch Zeit zur Reifung.

Speicher: Fundamentale Gesundheit, aber Stimmungsreparatur nötig

Im Speicher-Segment bleibt JPMorgan vorsichtig.

Der Bericht nennt Sorgen um HBM-Downsizing, verbesserte Algorithmen-Effizienz (z.B. Recurrent Transformer), die den Speicherbedarf reduzieren, und den Wechsel des KV-Cache zu DDR oder NAND als störende Faktoren einer klaren Investmentstory.

Die fundamentale Lage bleibt allerdings positiv: Angebot und Nachfrage sollten bis mindestens 2028 unausgeglichen bleiben, Preise steigen voraussichtlich bis 2027 weiter. Bei einer Erholung der KI-Stimmung im vierten Quartal 2026 könnten Speicheraktien profitieren. Bis dahin bleibt das Engagement der Investoren wohl unter dem anderer Tech-Segmente.

Welche Segmente steigen 2027 besonders stark im Preis?

JPMorgan identifiziert Teilbereiche, die 2027 gegenüber 2026 voraussichtlich noch größere Preisanstiege aufweisen:

• Wafer-Fertigung: TSMC plant 2027 Preiserhöhungen für alle Prozess-Knoten (2026 waren diese auf fortschrittliche Prozessketten beschränkt); Preisanstieg bei 8-Zoll-Reifeprozessen liegt bei 10%–15%, gegenüber 8%–10% in 2026;

• OSAT: Mehr Produkte, auch Wire-Bonding und reife Flip-Chip-Packaging, werden teurer;

• Substrate: Der Preisanstieg beginnt, und die Einführung von EMIB-T wird die Versorgung zusätzlich verschärfen;

• High-End-CCL (M7 und höher): KI-Nachfrage und Server-Spezifikations-Upgrades bewirken zweifache Treiber, Versorgung bleibt hinter der Nachfrage zurück;

• Speicher: Das Tempo der Preiserhöhungen dürfte nachlassen;

• PCB-Materialien: Auch die Preisdynamik nimmt ab.

Die Analysten beobachten: Die EPS-Anpassungstrends der asiatischen Technikhardware-Lieferkette bleiben gesund, Bewertungen sind attraktiv.

Die Marktstimmung ist derzeit schwach, aber es gibt noch keine klaren Signale für einen bevorstehenden Zyklusrückgang bei den Kapitalausgaben. Der entscheidende Katalysator für die nächste Marktphase wird weiterhin die Fähigkeit zur Monetarisierung auf Modell- und KI-Anwendungsebene sein.