Nehmen wir als Beispiel den Hype um Cannabis-Aktien von 2018-2019. Damals gingen Aurora Cannabis, Canopy Growth, Tilray und viele andere komplett durch die Decke oder kamen bereits zum Börsenauftakt auf astronomische Bewertungen.

Für Unternehmen, die kaum oder keinen Umsatz generierten und Lichtjahre von einem Gewinn entfernt waren, wurden Milliarden auf den Tisch gelegt. Canopy Growth kommt selbst heute bei einem Aktienkurs von 0,87 USD noch auf einen Börsenwert von 457 Mio. USD. Am Hoch lag der Kurs bei knapp über 59 USD.

Im KI-Umfeld sieht die Sache vollkommen anders aus. Zu den größten Profiteuren gehören etablierte und hochprofitable Konzerne. Wer sich hier positionieren möchte, muss keine Träume und Hoffnungen kaufen, sondern kann darauf setzen, dass das bestehende Geschäft durch die KI-Revolution zusätzlich befeuert wird.

Nehmen wir zum Beispiel Nvidia. Der Marktführer im GPU-Bereich glänzt seit vielen Jahren mit einer beeindruckenden Geschäftsentwicklung und ist hochprofitabel.
Durch die KI-Revolution ist die Nachfrage geradezu explodiert und das treibt nicht nur den Umsatz in die Höhe, sondern auch die Profitabilität.

In welchem Umfang das geschieht, haben wir vor wenigen Tagen erlebt. Der Gewinn lag in Q1 mit 1,09 je Aktie weit über den Erwartungen von 0,92 USD. Der Umsatz übertraf mit 7,19 Mrd. die Analystenschätzungen von 6,50 Mrd. USD ebenfalls.

Doch die Kaufpanik wurde vor allem durch die Prognose ausgelöst, denn Nvidia stellte für das zweite Quartal einen Umsatzsprung um 11,0 Mrd. USD in Aussicht, ein Plus von 50 % in nur einem Quartal. Über Nacht mussten Banken und Researchhäuser ihre Schätzungen revidieren.

Vor den Quartalszahlen wurde ein Gewinnsprung von 30 % erwartet, danach schossen die Konsensschätzungen auf ein Plus von 130 %. Das zeigt, welche dramatischen Nachfrage-Veränderungen KI-Anwendungen ausgelöst haben.

Das dürfte nicht nur bei Nvidia der Fall sein, denn neben GPUs werden für KI-Systeme auch eine Vielzahl anderer Hardwarekomponenten verwendet. GPUs sind nur die Spitze des Eisbergs, die Nachfrage für CPUs, ASIC, TPU, Speicher und Arbeitsspeicher sowie Netzwerktechnik wird zwingend auch zunehmen müssen, denn ohne sie geht es nicht. (Bitte sehen Sie mir die vielen Fachbegriffe nach, eine Erklärung folgt noch).

Und im Gegensatz zu Nvidia notieren die Marktführer aus anderen Bereichen längst nicht am Allzeithoch. Beginnen wir mit ASIC und TPU.

ASIC steht für Application-Specific Integrated Circuit. ASICs sind spezialisierte Hardwarechips, die für die Beschleunigung von KI-Workloads entwickelt wurden. Sie sind maßgeschneidert für KI-Aufgaben und bieten erhebliche Leistungssteigerungen im Vergleich zu herkömmlichen CPUs oder GPUs. Diese Chips werden vor allem in Rechenzentren eingesetzt.

Einige der führenden Unternehmen in diesem Bereich sind Google, die AMD-Tochter Xilinx und STMicroelectronics.

Ein weiteres Subsegment sind TPUs (Tensor Processing Units), die von Google entwickelt wurden. TPUs sind KI-Beschleuniger, die besonders gut für Deep-Learning-Aufgaben geeignet sind. Im Vergleich zu GPUs bieten TPUs eine hohe Leistung bei geringerem Stromverbrauch, wodurch sie vor allem in großen KI-Projekten eingesetzt werden.

KI-Systeme erfordern erhebliche Speicherkapazitäten, um große Datensätze, Modelle und Zwischenergebnisse zu speichern. Dabei werden sowohl schnelle lokale Speicher wie Solid-State-Laufwerke (SSDs) für den schnellen Zugriff auf häufig verwendete Daten als auch größere netzgebundene Speicherlösungen wie Network Attached Storage (NAS) oder Storage Area Network (SAN) verwendet.

Ausreichender Systemspeicher ist für KI-Anwendungen unabdingbar, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze oder komplexer Modelle. Random-Access Memory (RAM) wird genutzt, um Zwischenberechnungen während des Trainings und der Inferenz zu speichern.

Unternehmen wie Samsung Electronics, Micron Technology, SK Hynix und Western Digital gehören zu den führenden Akteuren in diesen Bereichen. Im Bereich des Arbeitsspeichers bilden die drei erstgenannten Unternehmen ein Oligopol.
Darüber hinaus gibt es auch aufstrebende Unternehmen im Speichersegment wie Pure Storage, auf die wir erst kürzlich bei Cashkurs hingewiesen hatten: Pure Storage: Eine Frage der Zeit

Damit hätten wir eine ganze Reihe von Investment-Kandidaten und KI-Profiteuren neben Nvidia identifiziert: Alphabet, AMD, STMicroelectronics, Samsung Electronics, Micron, Sk Hynix, Western Digital und Pure Storage.

Des Weiteren wären da noch die Hersteller von Anlagen zur Chip-Produktion wie ASML, Applied Materials und Lam Research. Oder Unternehmen wie Taiwan Semiconductor, denn so ziemlich jedes in dieser Analyse angesprochene Unternehmen ist Kunde von Taiwan Semi.

Es gibt noch viele andere Unternehmen, die direkt oder indirekt von KI-Anwendungen profitieren. Bei jedem muss man natürlich einzeln prüfen, ob das Chance-Risiko-Verhältnis stimmt, zu vielen der zuvor genannten Aktien finden Sie entsprechende Analysen auf Cashkurs.

Stellvertretend möchte ich nochmal auf ASML hinweisen. Die Aktie ist seit meiner letzten Analyse (ASML: Anleger verschätzen sich gehörig) zwar schon gut gelaufen, bietet aber auch auf diesem Niveau noch erhebliches Potenzial.

Das liegt unter anderem daran, dass die Schätzungen für ASML heute noch dieselben sind wie zum Zeitpunkt der damaligen Analyse. Wenn Nvidia aber einen Mega-Zyklus erwartet, der die Chip-Nachfrage über Jahre hinweg befeuern wird, dann müssen AMD, Micron, Samsung und wie sie alle heißen Produktionskapazitäten schaffen.

Und wer baut die notwendigen Lithographiesystemen für die Halbleiterindustrie? Die Antwort darauf ist: ASML! Und zwar einzig und alleine ASML, die Niederländer haben ein Monopol.

Derzeit wird erwartet, dass ASML den Gewinn im laufenden wie auch den kommenden beiden Jahren jeweils um 20-30 % steigern wird. Im Verhältnis dazu erscheint ein KGVe von 36,7 vollkommen vertretbar.

Bis 2025 würde das KGV dadurch auf 23,7 sinken. Viel wahrscheinlicher ist aber, dass die Aktie weiter steigt, denn in der Vergangenheit wurde die Aktie selten unter einem KGV von 40 gehandelt. Doch der eigentliche Kurstreiber ist, dass die Schätzungen vermutlich zu niedrig sind.

Wir werden in den kommenden Quartalen sehen, ob die Nachfrage nicht deutlich höher ausfällt als bisher angenommen. Die Chancen dafür stehen gut.

Aus technischer Sicht sitzen die Bullen fest im Sattel. Mit dem Ausbruch über 626 Euro wurde ein Kaufsignal mit einem Kursziel bei 700 – 714 Euro ausgelöst. Darüber wäre der Weg in Richtung Allzeithoch frei.

Antizyklische Anleger müssen hingegen darauf hoffen, dass die Aktie nochmal zur Unterstützung bei 626 oder dem Aufwärtstrend bei 570 Euro zurückkommt.