Market Insights: Kommt der KI-Capex-Zug wegen China ins Stocken?

Was für ein Abverkauf in der Vorwoche! Ein einziges Modell aus China reichte, um aus Kimi K3 direkt den nächsten "DeepSeek-Moment" zu machen. Speicher, Halbleiter und EDA-Software wurden verkauft, als hätte Moonshot gerade den gesamten KI-Infrastrukturzyklus beendet. Am Freitag handelte im Halbleiter-ETF SMH keine einzige Aktie mehr über ihrer 20-Tage-Linie. Technischer Washout.

Nur passten die fundamentalen Nachrichten überhaupt nicht zu diesem Abverkauf.

TSMC lieferte bei Gewinn, Bruttomarge und operativer Marge mehr als erwartet und hob den Ausblick für das Gesamtjahr nach 30 % auf etwas mehr als 40 % Umsatzwachstum in USD an. Die CapEx-Prognose steigt von 52 bis 56 Mrd. auf 60 bis64 Mrd. USD. Ja, der schnelle 2nm Hochlauf kostet im dritten Quartal voraussichtlich 3 bis 4 ppt Bruttomarge. Das ist aber normal in der Ramp-Phase.

Exklusiv im AktienPuls360: ✅ TSMC – Capex-Ausblick befeuert WFE-Party & Wachstum von über 40 % erwartet! (Q2 2026)

ASML setzte am Tag zuvor ein Ausrufezeichen. Umsatz, Marge und Gewinn lagen deutlich über den Erwartungen, der Jahresausblick ging nach oben und vor allem die Kapazitäten sollen deutlich steigen. Die Low-NA-EUV-Kapazität soll 2027 um 30 % auf rund 85 Systeme steigen. Für 2028 prüft ASML bereits etwa 110 Systeme. Auch DUV-Immersion soll 2027 und 2028 jeweils um rund 30 % wachsen.

Exklusiv im AktienPuls360: ✅ ASML – Prognose deutlich angehoben. WFE-These geht auf! (Q2 2026)

TSMC sagt also: Wir brauchen mehr Kapazität. ASML sagt: Wir bauen mehr Kapazität. Schwer, daraus einen strukturellen KI-Abschwung zu basteln.

Der WFE-Trade ist mehr als intakt. UBS hält ein Volumen von mehr als 300 Mrd. USD bis 2029 für zunehmend realistisch. Im optimistischen Szenario wären bis 2030 sogar 500 Mrd. USD möglich. HSBC erhöhte seine Prognose für das WFE-Wachstum 2028 von 5,3 auf 20 %. Gefühlt täglich gibt es neue Prognosen.

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Auch bei den Hyperscalern werden die Capex-Zahlen nicht kleiner. Diese Woche am Mittwoch darf Alphabet zeigen, wie viel sie investieren wollen/müssen. Gemini 3.5 soll hinter den Erwartungen liegen und erst kürzlich wurde eine Kapitalerhöhung beschlossen … natürlich für den KI-Ausbau. Morgan Stanley erwartet bis 2028 kumulierte Capex von rund 1,4 Bio. USD. Die verfügbare KI-Rechenleistung soll von etwa 30 GW im Jahr 2025 auf rund 120 GW im Jahr 2028 steigen. Citi sieht allein bei Alphabet, Meta und Amazon für 2027 inzwischen mehr als 800 Mrd. USD Capex.

Der Engpass ist aber vor allem die physische Umsetzung. Die Kosten je Gigawatt steigen von geschätzten 35 Mrd. USD bei GB200 auf rund 49 Mrd. USD bei Vera Rubin. Für Verunsicherung sorgte, dass New York ein Moratorium für neue Hyperscale-Projekte ab 50 MW diskutiert haben soll, um Stromnetz, Wasserverbrauch und Umweltfolgen zu prüfen. Die KI-Industrie hat gerade nicht das Problem, dass niemand mehr investieren will.

Speicher ist weiter das zentrale Thema. JP Morgan erwartet, dass Memory 2026 bereits 52 % und 2027 rund 73 % der Hardwareinvestitionen der Cloudanbieter ausmachen könnte. Vor dem KI-Zyklus lag der Anteil unter 20 %. Evercore sieht DRAM, NAND und HBM bis Ende 2026 zunehmend knapp und über weite Teile von 2027 weiter angespannt.

Und dann soll ausgerechnet Kimi K3 diese Memory-Story zerstören? Das Gegenteil ist mindestens genauso logisch. Das Modell arbeitet mit einer Mixture-of-Experts-Architektur, 2,8 Bio. Parametern und einem Kontextfenster von einer Million Tokens. Solche Modelle benötigen enorme Speicherbewegungen, Routing, Interconnects und Inferenzleistung. Open Weight bedeutet nicht kostenlos. Günstigerer Zugang kann mehr Anwendungen, größere Trainingsläufe und mehr Reinforcement Learning auslösen. Mehr im AktienPuls360 und bisschen weiter unten.

KI endet zudem auch nicht nach dem Pretraining. Agentic AI muss laufend an neue Werkzeuge, Daten, Umgebungen und Fehlerfälle angepasst werden.

NVIDIA spricht deshalb von kontinuierlichem Post-Training als einer zentralen neuen Rechenlast. Training und Inferenz wachsen immer stärker zusammen. Effizientere Hardware senkt die Kosten einer einzelnen Aufgabe, kann aber gleichzeitig dazu führen, dass Firmen mehr Modelle betreiben, mehr Rollouts durchführen und häufiger nachtrainieren.

Die Compute-Verträge dieser Woche erzählen dieselbe Geschichte. Meta soll laut Meldung von Freitag mit Anthropic über die Vermietung von Rechenkapazität im Umfang von bis zu 10 Mrd. USD über zwei Jahre sprechen. Anthropic hatte zuvor bereits einen dreijährigen Compute-Vertrag mit SpaceX über 45 Mrd. USD abgeschlossen. Firmen schließen solche Verträge nicht ab, wenn sie davon ausgehen, dass der Rechenbedarf kurz vor dem Einbruch steht.

Auch das Makroumfeld spielte eher mit als gegen den Markt. Die US-Verbraucherpreise fielen im Juni um 0,4 % gegenüber dem Vormonat, während der Konsens unveränderte Preise erwartet hatte. Die Kerninflation lag ebenfalls unter den Schätzungen. Gleichzeitig stiegen die Einzelhandelsumsätze um 0,2 % und die Erstanträge auf Arbeitslosenhilfe lagen mit 208.000 unter den erwarteten 217.000.

Passend dazu sank die eingepreiste Wahrscheinlichkeit einer weiteren Zinserhöhung deutlich. Und auch innerhalb der Fed ist das Bild weniger hawkish, als manche Schlagzeile vermuten lässt. Die aktuell stimmberechtigten Mitglieder erwarten im Durchschnitt etwas niedrigere Zinsen für Ende 2026 als die nicht stimmberechtigten Teilnehmer. Nicht jede laute Fed-Stimme entscheidet am Ende tatsächlich mit.

Der Widerspruch der Woche könnte damit kaum größer sein. Kurse und Fundamentaldaten müssen kurzfristig nicht dieselbe Geschichte erzählen. Das macht solche Wochen so unangenehm. Aber deshalb lohnt es sich, hinter die roten Kerzen zu schauen. Chancen schlummern.

Markttechnik, Saisonalität und Sentiment

📌 2026 passt bisher nicht zum typischen Midterm-Muster

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📌 KI treibt Tech auseinander, statt gemeinsam nach oben

2026 gab es bereits 33 Handelstage, an denen Halbleiter und Software an einem einzigen Tag mindestens vier Prozentpunkte auseinanderlagen. Von 2012 bis Ende 2025 passierte das insgesamt nur 18 Mal.

Sherwood

📌 Sieben der 13 KOSPI-Handelsstopps fallen in das Jahr 2026

Sieben der insgesamt 13 historischen Handelsunterbrechungen im KOSPI fanden allein 2026 statt. Passend dazu prüfen die südkoreanischen Behörden neue Regeln für gehebelte ETFs auf Samsung Electronics und SK Hynix. Selbst eine zeitweise Aussetzung des Handels wurde diskutiert.

1,2 Millionen Privatanleger erhielten diese Woche Margin Calls, was 3,4 % der gesamten erwachsenen Bevölkerung Südkoreas entspricht.

Korea Exchange

Gewinne, Bewertung und Marktbreite

📌 Tech-Sektor günstiger als zum Liberation Day

Die erwarteten Gewinne des S&P 500 für 2027 liegen inzwischen bei rund 402 USD je Aktie. Vor gerade einmal 15 Monaten lag die Schätzung noch bei etwa 325 USD. Gleichzeitig erreichten auch die erwarteten Gewinne der kommenden zwölf Monate mit 376 USD ein neues Rekordhoch.

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📌 Kimi K3 = Deepseek 2.0?

(Fortsetzung von Intro) ... Auch der autonome Chipdesign-Prototyp rechtfertigt keinen vorschnellen Abgesang auf Cadence und Synopsys. Das Modell entwickelte innerhalb von 48 Stunden einen Chip auf Basis von Open-Source-Werkzeugen und einer älteren 45-nm-Bibliothek. Guter Machbarkeitsnachweis, aber noch kein Ersatz für die Verifikation und Fertigungsabläufe moderner Chips bei führenden Foundries.

Kimi K3 Max kostet auf dem Papier deutlich weniger pro Token. Für dieselbe Aufgabe benötigte das Modell aber rund 130 Mio. Output-Tokens, gegenüber nur 70 Mio. bei GPT-5.6 Sol Max. Am Ende lagen die Gesamtkosten deshalb fast gleichauf.

Kimi K3 benötigt für komplexe Aufgaben deutlich mehr Rechenschritte. Das Modell erreichte einen leicht niedrigeren Intelligence-Score von 57,1 gegenüber 58,9, brauchte dafür aber rund 1,9-mal so viele Output-Tokens und war je Aufgabe etwa 22 % langsamer.

Schau nicht auf den Preis pro Token! Entscheidend ist nicht, wie günstig ein einzelner Token ist, sondern wie viele Tokens und wie viel Zeit das Modell benötigt, um eine Aufgabe vollständig zu lösen. Aus einem großen Preisnachlass wird schnell kaum noch ein Kostenvorteil, wenn das Modell dafür deutlich länger rechnet.

Das ist auch für die Hardware relevant. Jeder zusätzliche Decode-Schritt erzeugt weitere Zugriffe auf Modellgewichte und KV-Cache. Mehr Tokens bedeuten damit mehr Speicherbandbreite, längere GPU-Laufzeiten und zusätzliche HBM-Nutzung.

Kimi K3 ist deshalb kein Modell, das den Infrastrukturbedarf verschwinden lässt. Es optimiert die Kosten an einer Stelle und bezahlt dafür mit höherem Tokenverbrauch. Am Ende bleibt auch dieses angeblich günstige Open-Weight-Modell vor allem eines: ein weiterer großer Kunde für Compute und HBM.

Ein häufiges Bärenargument lautet, dass wenn Modelle wie Kimi K3 immer stärker werden und bestehende Frontier-Modelle zunehmend destilliert werden können, gerät das Geschäftsmodell von OpenAI oder Anthropic unter Druck. Das mag für die Modellanbieter eine berechtigte Diskussion sein. Für den KI-Infrastruktur-Trade greift diese Schlussfolgerung aber aus meiner Sicht zu kurz.

Die Bärenthese verwechselt Software mit Infrastruktur. Selbst wenn OpenAI oder Anthropic Marktanteile verlieren sollten, beantwortet das nicht die eigentliche Investmentfrage.

Denn jedes Modell, egal von wem es stammt, läuft am Ende auf derselben Infrastruktur. Günstigere und leistungsfähigere Modelle können die Nutzung sogar weiter beschleunigen und damit die Nachfrage nach KI-Infrastruktur zusätzlich erhöhen.

Deshalb halte ich die Diskussion für deutlich relevanter für Foundation-Model-Anbieter als für die KI-Infrastruktur selbst.

Vorteile haben Cloud Service Provider wie Amazon mit Bedrock, die Foundation-Modell-Neutral sind / aber auch Apple (eher Hardware Plattform-Anbieter). Schlecht ist das eher für Player wie Alphabet mit Gemini (was eh schon hinterherhinkt), Meta mit Muse Spark oder Microsoft mit großer OpenAI Abhängigkeit (positiv: man reduziert sie derzeit deutlich)

Dass Kimi K3 ziemlich wahrscheinlich destilliert wurde, zeigt auch folgende Antwort:

AktienPuls360 bekommt ab sofort eine klarere Struktur

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Künftig gibt es damit mein kurzfristiges Depot für taktische Aktien-Trades, mein langfristiges Depot mit fundamentalem Fokus und monatlicher Einzahlung von 1.000 Euro sowie Roccos Depot mit klarem Fokus auf chartbasierte Trades.

Zusätzlich führt das Update eine neue Empfehlungsliste ein. Setups, die noch nicht im Depot liegen, werden nun zentral an einem Ort gesammelt. Auch die Analysen werden neu gegliedert. Unter „Beiträge“ gibt es ab sofort getrennte Reiter für Chartanalysen und Fundamentalanalysen. Die ersten Trades im neuen Depot wurden bereits getätigt.

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Spannende Earnings diese Woche

Earnings Whispers

Am Montag:
☀️ Domino's Pizza

🌙 –

Am Dienstag geht es weiter mit:
☀️ Novartis, Charles Schwab, Danaher, 3M, Northrop Grumman, General Motors, MSCI, DR Horton, Lindt, Equifax, Hasbro

🌙 Chubb, Capital One, EQT, Interactive Brokers

Zur Wochenmitte warten:
☀️ SK Hynix, GE Vernova, Philip Morris, Iberdrola, AT&T, Moodys, CME, Equinor, VAT, MarketAxess, TE Connectivity

🌙 Alphabet, Tesla, Texas Instruments, IBM, Servicenow, Kinder Morgan, Crown Castle, Las Vegas Sands, Rollins, Medpace

Am Donnerstag folgen:
☀️ BE Semi, Roche, RTX, Nestle, T-mobile US, Thermo Fisher, Blackstone, Total Energies, ASE, Lockheed, Freeport McMoran, Comcast, Honeywell, Nokia, RelX, Deutsche Börse, Givaudan, Infosys, Thales, Nasdaq, Vossloh, American Airlines, Sartorius, Snap on, Roper Tech

🌙 Intel, SAP, Newmont, United Rentals, Digital Realty, First Solar, Deckers Outdoor, Upwork, Qiagen

Zum Wochenabschluss:
☀️ CATL, American Express, Mediatek, Nextera Energy, Delta Electronics, Shin Etsu, SLB, VW, Verizon, Atoss Software, BB Biotech, Charter Comm

🌙 –

Ich wünsche euch einen erfolgreichen Wochenstart! Euer Valentin

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