10 KI‑Champions & Nvidia kauft sich den eigenen Umsatz

In der aktuellen Ausgabe des Podcasts “Aktientalk” unseres Goldesels Michael Flender und Daniel von Investflow stellen unsere Experten ihre Top 10 Picks aus dem AI-Universum vor und erläutern ihre ausgewählte Liste.

Darüber hinaus gibt es Nachrichten aus Indien, denn das Land will massiv in die Chipindustrie investieren.

Weiterhin wird über die aktuelle Entwicklung bei Apple und Porsche gesprochen.

Warum die Porsche-Aktie neue Tiefs gemacht hat, was bei Apple besser läuft und welche Aktien zu den Top-Picks im Bereich KI gehören, das und vieles mehr erfahrt ihr wie immer bei Apple Podcast, Spotify oder direkt bei Youtube.

Marktüberblick

An den Märkten dominiert derzeit ein Thema: Künstliche Intelligenz. Einige große Technologiewerte treiben die Indizes nach oben, während viele andere Aktien kaum mitziehen. Das macht das Stock‑Picking nicht einfacher – für ETF‑Investoren ist es derzeit jedoch eine goldene Zeit, weil die Schwergewichte wie Nvidia oder Apple die Performance der Indizes stützen.

Porsche und Apple im Fokus

In den vergangenen Tagen haben insbesondere zwei Aktien auf sich aufmerksam gemacht und wir blicken auf die Hintergründe:

• Apple: Berichte deuten darauf hin, dass die iPhone‑Nachfrage stark ist – manche Lieferanten berichten von 10–15 % Wachstum gegenüber dem iPhone 16. Das hat die Apple‑Aktie gepusht und sorgt für Stabilität im Index.

• Porsche: Das Unternehmen hat die Margenerwartungen am Freitag nach Börsenschluss massiv gesenkt – ein Indikator dafür, wie schwierig die Lage für europäische (und besonders deutsche) Autobauer ist.

Der Nvidia‑OpenAI Deal – ein Risiko?

Nvidia will über die kommenden Jahre schrittweise bis zu 100 Milliarden US‑Dollar in OpenAI investieren. Im Gegenzug erhält Nvidia einen Anteil an OpenAI – ohne Stimmrechte – und stärkt damit seine enge Kundenbeziehung.

Wichtige Details in Kürze:

• Die 100 Milliarden sind nicht sofort fällig, sie sollen gestaffelt fließen.
• Die ersten 10 Milliarden werden voraussichtlich an einen Leistungsmeilenstein geknüpft sein (z. B. Fertigstellung von Rechenkapazität / eines ersten Teils des Projekts).
• OpenAI wird das Kapital dazu nutzen, Nvidia‑Chips zu kaufen – ein linke Tasche – rechte Tasche System, bei dem Kapital fließt und gleichzeitig Produktabnahmen sichergestellt werden.
• aktuelles Ziel von OpenAI ist ein riesiges Datacenter‑Projekt, um künftige größere Modelle zu trainieren.

Warum ist dieser Deal auch kritisch zu betrachten?

Hier kommen die Warnsignale, die einem nicht verborgen bleiben, sofern man sich den Deal genauer anschaut:

• Zirkularität: Nvidia gibt Geld an einen Großkunden, der dieses Geld dann offensichtlich für Nvidia‑Hardware ausgeben soll. Das wirkt wie Kapital, das im Kreis fließt, statt echte, neue Nachfrage zu generieren.
• Investor of last resort: Einige Analysten (z. B. DA Davidson) warnen, Nvidia könnte sich zum „Investor of last resort“ entwickeln – also zu demjenigen, der Probleme von Kunden finanziert, damit seine Produkte Absatz finden.
• Offenes Geschäftsmodell von OpenAI: OpenAI verbrennt derzeit viel Cash, hat noch keinen klaren Pfad zu nachhaltigen Gewinnen gezeigt, und ist nicht börsennotiert – das macht Bewertung und Risiko schwer einschätzbar.
• Wettbewerbsrisiko & Regulierung: Wenn Nvidia übermäßig dominant wird, werden Wettbewerber (AMD, Intel) stärker unter Druck kommen – das kann regulatorische Aufmerksamkeit erzeugen.
• Bubble‑Risiko: Große Summen, exzessive Bewertungen und Momentum können Blasen erzeugen – niemand weiß, wann oder ob sie platzen.

„Man hat das Gefühl, Nvidia versucht alles, um seine Chips loszuwerden und die Story um jeden Preis am Laufen zu halten.“

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Infrastruktur für die KI-Industrie

Wenn wir über KI‑Revolution sprechen, darf ein Punkt nicht fehlen: Diese Modelle brauchen unvorstellbar viel Rechenleistung, und dafür braucht es eine komplette intakte Lieferkette:

• Chip‑Design (Nvidia, AMD, ARM‑Lizenznehmer)
• Fabrikfertigung (TSMC — Taiwan Semiconductor, Samsung)
• Belichtungs‑ und Fertigungsmaschinen (ASML)
• EDA‑Software (Cadence, Synopsys) zur Entwicklung der Chips
• Datacenter‑Architektur & Kühlung (Vertiv und andere)

Das bedeutet: Profiteure der KI‑Welle sind nicht nur Chipproduzenten, sondern auch jene Firmen, die die Werkzeuge und Maschinen liefern, die Chips überhaupt erst möglich machen.

Indien mischt mit: 18 Milliarden für eigene Chip‑Wertschöpfung

Indien hat angekündigt, den Aufbau einer eigenen Halbleiterindustrie mit rund 18 Milliarden Dollar zu fördern. Ziel ist nicht, kurzfristig TSMC zu ersetzen, sondern eine unabhängige Wertschöpfungskette von Design über Produktion bis Packaging in Indien zu etablieren.

Warum das relevant ist:

• Es schafft zusätzliche Nachfrage nach Maschinen und Equipment – gut für ASML & Co.
• Langfristig könnte Indien als Foundry‑Standort attraktiv werden, was die weltweiten Kapazitäten vergrößert.
• Für Länder und Firmen bedeutet das: Diversifikation der Lieferketten wird vorangetrieben – weniger Abhängigkeit von Taiwan & Co.

Die 10 KI‑Champions, die wir langfristig sehen

Im Folgenden stellen wir euch die zehn Unternehmen vor, die wir als „KI‑Champions“ sehen – solche, die in den kommenden Jahren besonders profitieren dürften, wenn das Thema KI weiter Fahrt aufnimmt.

1. Nvidia – der Treiber der KI‑Rechenleistung: Nvidia liefert die GPUs, die heute das Rückgrat des Deep Learning bilden. Ihre Architektur, Software‑Stack und das Ökosystem machen Nvidia zur ersten Wahl für viele Trainings‑Workloads. Chancen: Dominanz in Rechenzentren, starke Margen, Ausbau des Service‑Geschäfts, strategische Partnerschaften (wie mit OpenAI). Risiken: Wettbewerbsdruck (AMD, Intel), regulatorische Risiken, Abhängigkeit von der Nachfrage nach großen Trainingsjobs.
2. ASML – Maschinenbauer für die modernste Chipproduktion: Ohne ASMLs Lithographiesysteme wäre die Herstellung der modernsten Chips (EUV) nicht möglich. Sie sind quasi Monopolist einer Schlüsseltechnologie. Chancen: Steigende Nachfrage nach High‑End‑Fertigung, Ausbau der Produktionskapazitäten bei TSMC & Co., neue Nachfrage durch indische Investitionen. Risiken: Zyklische Nachfrage, hohe CapEx‑Zyklen der Kunden, geopolitische Exportbeschränkungen.
3. Taiwan Semiconductor (TSMC) – die Foundry der Welt: TSMC fertigt die Chips für Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm und viele mehr. Ohne TSMC wäre der aktuelle KI-Hype nicht möglich. Chancen: Nachfrage nach fortschrittlichen Nodes wächst mit KI; hohe Margen und weiterhin einzigartige Marktposition. Risiken: Geopolitische Spannungen rund um Taiwan, Konzentration von Fertigungskapazitäten, potenzielle Exportbeschränkungen.
4. Cadence Design Systems – EDA‑Software für Chipdesign: Chipdesign ohne EDA (Electronic Design Automation) ist undenkbar. Cadence gehört zu den führenden Anbietern dieser Tools. Chancen: Mehr und komplexere Chips → mehr Nachfrage nach Design‑Tools; wiederkehrende Softwareerlöse. Risiken: Wettbewerb (Synopsys), Preisdruck, technologische Komplexität.
5. Synopsys – ein weiterer EDA‑Champion: Synopsys ist neben Cadence die andere große Säule im EDA‑Bereich. Beide teilen sich den Markt auf. Chancen: Wachstum durch immer komplexere Chip‑Designs; Tools für Verifikation und IP. Risiken: Ähnlich wie bei Cadence: starker Wettbewerb, Inkonsistenzen bei großen Technologiewechseln.
6. Alphabet – Gemini, Cloud & KI‑Plattformen: Google hat mit Gemini und einem starken Cloud‑Geschäft eine breite Plattform für KI‑Anwendungen. Der Aufschwung im Cloud‑Segment und die KI‑Modelle sind zentral. Chancen: Monetarisierung von KI‑Modellen, Werbe‑Synergien, Cloud‑Services für Unternehmen. Risiken: Konkurrenz (Microsoft, Amazon), regulatorische Herausforderungen, Datenschutz‑Fragen.
7. Microsoft – Cloud, AI & Partnerschaften: Microsoft kombiniert Azure, Office‑Produkte und zunehmend KI‑Integrationen. Die Enterprise‑Kundenbasis ist ein großer Vorteil. Chancen: SaaS‑Monetarisierung mit integrierter KI, Partnerschaften mit OpenAI, starkes Ökosystem. Risiken: Hohe Erwartungen, Margendruck im Cloud‑Geschäft, Wettbewerbsdruck durch Google & AWS.
8. Meta – große Wette auf AR/VR & KI: Meta investiert massiv in Mixed Reality (Ray‑Ban Meta Glasses) und KI für Inhalte, Targeting und Interaktion. Chancen: Wenn Meta relevante Hardware (AR‑Brillen) in die Hände der Nutzer bringt, eröffnet das neue Werbe‑ und Datenströme; KI verbessert Content, Ads und Erlebnis. Risiken: Datenschutzbedenken, Akzeptanz der Hardware, hohe F&E‑Kosten.
9. Tesla – KI im Autonomen Fahren und Robotik: Tesla sieht sich nicht nur als Autokonzern, sondern als AI‑/Robotics‑Plattform. Full Self‑Driving, Optimus (Robotik) und Inhouse‑AI sind Kernthemen. Chancen: Wenn Tesla echte autonome Fahrfunktionen skaliert, ist das ein riesiges Geschäftsmodell; Robotik ist ein Wachstumsfeld. Risiken: Technologische und regulatorische Hürden, hohe Konkurrenz, hohe Erwartungen im Aktienkurs.
10. Oracle – Cloud & Infrastruktur: Oracle hat sich in den letzten Jahren neu positioniert und kann als Infrastruktur‑Provider besonders für große Unternehmen und KI‑Workloads interessant sein. Chancen: Große Kundenbasis, Ausbau von Cloud‑Services, potenzielle Orders aus großen KI‑Projekten. Risiken: Starke Konkurrenz (AWS, Azure, Google Cloud), historische Wahrnehmung als Legacy‑Vendor.

Begründung für unsere Top10

Diese Auswahl deckt die komplette Wertschöpfungskette ab: von Chipdesign (Cadence, Synopsys), Fertigung (TSMC), High‑End‑Maschinen (ASML), Hardware (Nvidia) über Plattformen (Alphabet, Microsoft, Oracle), zu Endnutzer‑Ökosystemen (Meta, Tesla). Wer langfristig von der KI‑Transformation profitieren will, sollte sich nicht nur auf einen Player konzentrieren – die wahre Rendite liegt oft in der Kombination aus Hardware, Software, Infrastruktur und Anwendungen.

Risiken, die man nicht ignorieren darf

Bei aller Euphorie: es gibt klare Risiken, die Anleger berücksichtigen sollten:

• Bewertungsrisiken: Viele Tech‑Werte sind hoch bewertet. Kurse können deutlich korrigieren, wenn die operativen Kennzahlen nicht schnell genug wachsen.
• Konzentrationsrisiko: Wenn nur wenige Schwergewichte die Indizes tragen, sind ETFs zwar bequem, aber sie verstecken das Risiko, das von einzelnen Top‑Titeln ausgeht.
• Geopolitische Risiken: Taiwan‑Thematik, Exportkontrollen und Chinas Politik können die Lieferketten empfindlich stören.
• Technologisches Risiko: KI entwickelt sich rasant – wer heute Marktführer ist, kann morgen durch einen Technologiebruch ersetzt werden.
• Regulierung & Ethik: Datenschutz, KI‑Regulierung, Waffeneinsatz oder Missbrauch von Modellen können Geschäftsmodelle beeinträchtigen.

Fazit: Eine neue Ära – mit Chancen und klaren Risiken

Wir stehen an der Schwelle zu einer neuen Technologie‑Ära. KI verändert Produkte, Distribution, Werbung, Healthcare, Mobilität und vieles mehr. Das ist eine Chance, die sich einmal in Jahrzehnten bietet.

Gleichzeitig wollen wir vor blindem Hype warnen: Große Investments wie das von Nvidia in OpenAI sind zweischneidig. Sie können Marktführer weiter stärken, schaffen aber auch Abhängigkeiten und verzerren die echte Nachfrage. Für Anleger heißt das: informieren, diversifizieren, realistisch bleiben.

Offenlegung wegen möglicher Interessenkonflikte

Der Autor ist in den folgenden besprochenen Wertpapieren bzw. Basiswerten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Analyse investiert: ASML.