Nvidia macht aus Kapital außergewöhnlich viel Gewinn
Derzeit werden enorme Summen in künstliche Intelligenz investiert. Doch die Gewinne aus diesem Investitionsboom verteilen sich alles andere als gleichmäßig, das berichten unsere Kollegen von Borsen.
Vor allem eine Aktie sticht unter den größten Chipunternehmen der Welt als besonders effiziente Geldmaschine hervor. Das zeigt eine Analyse des dänischen DWN-Schwesterunternehmens Børsen zur Ertragskraft von zehn der weltweit größten Unternehmen der Halbleiterindustrie.
Der Chiphersteller Nvidia führt die Liste mit einer Rendite auf das investierte Kapital von 91,4 Prozent im vergangenen Jahr an. Das geht aus Daten von Bloomberg hervor. Vereinfacht gesagt bedeutet das, dass Nvidia mit jeweils 100 investierten US-Dollar rund 91 US-Dollar verdient.
Das ist nicht nur hoch. Der Wert liegt auch deutlich über Nvidias ohnehin hohem Durchschnitt von knapp 64 Prozent in den vergangenen fünf Jahren.
Die meisten Unternehmen haben ihre Ertragskraft in den vergangenen Jahren stark gesteigert. Die große Frage lautet nun, ob dieser Anstieg auf einen außergewöhnlichen und vorübergehenden KI-Aufschwung zurückgeht oder ob künstliche Intelligenz die wirtschaftlichen Bedingungen in Teilen der Branche grundlegend verändert hat.
Nach Einschätzung von Morten Gregersen, Chefportfoliomanager beim Vermögensverwalter Formuepleje, wird künstliche Intelligenz die Ertragskraft strukturell erhöhen.
„Es besteht kein Zweifel daran, dass die Unternehmen derzeit überdurchschnittlich viel verdienen und sich Angebot und Nachfrage stärker ausgleichen werden. Aber wir befinden uns mitten in einer technologischen Revolution und einem gewaltigen Superzyklus. Beim Aufbau von Rechenleistung und Infrastruktur besteht weiterhin ein enormer Nachholbedarf“, sagt er.
Torsten Bech, Aktienchef beim Vermögensverwalter Maj Invest, geht davon aus, dass die etablierten Unternehmen noch „einige Jahre“ von diesem Aufschwung profitieren können.
„Nach Einschätzung handelt es sich um einen kräftigen Aufschwung mit einem strukturellen Treiber, der die Nachfrage über mehrere Jahre stützen kann“, betont er.
Morten Gregersen beurteilt die mögliche Dauer des Aufschwungs noch optimistischer. „Tatsächlich könnte der Aufschwung weit bis in die 2030er-Jahre anhalten“, sagt Morten Gregersen. Er verweist unter anderem auf die Prognose von Nvidia-Chef Jensen Huang, wonach die Investitionen in KI-Infrastruktur im Jahr 2030 bei 3 bis 4 Billionen US-Dollar liegen könnten.
Die Analyse von Børsen zeigt allerdings, dass die Antwort stark vom jeweiligen Geschäftsmodell abhängt. Gleichzeitig liefert ein früherer Marktführer ein abschreckendes Beispiel dafür, wie schnell eine starke Marktposition verloren gehen kann.
KI-Boom verändert die Profitabilität der Chipbranche
Der Spitzenreiter Nvidia besitzt nach Einschätzung von Morten Gregersen das „perfekte Geschäftsmodell“. Der Chipdesigner besitzt keine eigenen Fabriken für die Chipproduktion und muss deshalb vergleichsweise wenig Kapital binden. Gleichzeitig verschafft Nvidias technologische Führungsposition dem Unternehmen großen Spielraum bei der Preisgestaltung.
Nicht nur Nvidia verzeichnet erhebliche Fortschritte. Die extremsten Veränderungen zeigen sich bei Micron und SK Hynix. Beide Unternehmen produzieren Speicherchips insbesondere für Rechenzentren.
„Die Nachfrage ist völlig explodiert und das Angebot kann nicht mithalten. Die Unternehmen profitieren sowohl von steigenden Absatzmengen als auch von großer Preissetzungsmacht“, sagt Morten Gregersen.
Der US-Konzern Micron erzielt eine Rendite auf das investierte Kapital von 58,3 Prozent. Dem steht ein Durchschnitt von lediglich 6,6 Prozent in den vergangenen fünf Jahren gegenüber.
Beim südkoreanischen Unternehmen SK Hynix ist die Rendite auf das investierte Kapital auf 47 Prozent gestiegen. Der Durchschnitt der vergangenen fünf Jahre liegt bei 12,6 Prozent.
Das Speichergeschäft war historisch stark zyklisch. Phasen knapper Produktionskapazitäten führen zu höheren Preisen und Gewinnen. Das wiederum löst massive Investitionen in neue Kapazitäten aus. Holt das Angebot anschließend die Nachfrage ein, geraten Preise und Gewinne erneut unter Druck.
Entscheidend ist deshalb, ob KI die Speicherhersteller strukturell profitabler gemacht hat oder lediglich einen ungewöhnlich starken Höhepunkt des Zyklus ausgelöst hat.
HSBC-Analyst Alastair Pinder geht in einer Analyse davon aus, dass der Markt die Dauer des aktuellen Gewinnzyklus unterschätzt. Langfristigere Kundenverträge und eine starke Nachfrage könnten seiner Einschätzung zufolge dazu beitragen, die Gewinne länger auf einem höheren Niveau zu halten und den Zyklus zu verlängern.
Der zyklische Faktor spielt allerdings weiterhin eine Rolle. Pinder nennt wachsende Produktionskapazitäten in China als größtes Risiko für die Branche. Branchenweit erkennt HSBC bislang nur begrenzte Anzeichen für Überkapazitäten.
Micron selbst erwartet, dass der Markt für Speicherchips sowohl 2027 als auch 2028 noch angespannter sein wird als 2026. Das Unternehmen kann bislang nicht erkennen, wann Angebot und Nachfrage wieder ins Gleichgewicht kommen werden. Das erklärte der Konzern während seiner Telefonkonferenz in der vergangenen Woche.
Morten Gregersen schließt nicht aus, dass auch der Speichermarkt irgendwann wieder unter steigenden Kapazitäten und sinkenden Preisen leiden wird. Seiner Einschätzung zufolge hat KI den Zyklus jedoch erheblich verlängert.
„Es lässt sich kaum vorstellen, wie viel mehr Speicher künftig benötigt wird als bisher gewohnt“, sagt er.
KI erhöht außerdem den Bedarf an fortschrittlichen Speichern mit hoher Bandbreite, sogenannten HBM-Speichern. Nur wenige Hersteller können diese liefern, betont Torsten Bech.
„Die zunehmende technologische Komplexität ist strukturell positiv. Sie beseitigt jedoch nicht das Risiko neuer Schwankungen bei Preisen und Gewinnen“, erläutert er.
Während die Kapitalrendite der Speicherhersteller durch den KI-Aufschwung extrem gestiegen ist, zeigt sich bei Ausrüstungsherstellern wie ASML, Lam Research und Applied Materials ein anderes Bild. Diese Unternehmen erzielen bereits seit mehreren Jahren eine hohe Ertragskraft.
Der niederländische Hersteller ASML erreicht beispielsweise eine Rendite auf das investierte Kapital von 49,3 Prozent. Der Durchschnitt der vergangenen fünf Jahre liegt bei 42,9 Prozent. Das Unternehmen verbindet hohe technologische Markteintrittsbarrieren mit einer wachsenden installierten Basis, die kontinuierliche Serviceeinnahmen erzeugt.
Torsten Bech betont, dass die Ausrüstungshersteller bereits seit Langem von hohen Eintrittsbarrieren geprägt sind.
„Es handelt sich um hoch spezialisierte Anlagen, bei denen technologisches Know-how und enge Kundenbeziehungen entscheidend sind. Komplexere Chips erhöhen den Bedarf an fortschrittlicher Ausrüstung und stärken damit bereits sehr robuste Geschäftsmodelle“, fügt er hinzu.
Der Unterschied zwischen Nvidia und TSMC zeigt zugleich, wie entscheidend die Kapitalbindung ist. Beide Unternehmen spielen eine zentrale Rolle im KI-Boom. Ihre Geschäftsmodelle unterscheiden sich jedoch erheblich.
Die Rendite auf das investierte Kapital von TSMC liegt bei 28,4 Prozent. Damit erreicht sie weniger als ein Drittel des Nvidia-Wertes.
Nvidia, Broadcom und AMD entwickeln Chips, überlassen deren Produktion jedoch unter anderem Unternehmen wie TSMC. TSMC besitzt eigene Fabriken und muss kontinuierlich in neue Kapazitäten investieren, um mit der Nachfrage Schritt zu halten.
TSMC ist deshalb wesentlich kapitalintensiver. Das führt zu einer niedrigeren Rendite auf das investierte Kapital als beispielsweise bei Nvidia.
„TSMC hat erklärt, dass die Profitabilität im Laufe der Zeit gestiegen ist, weil die Welt immer stärker digitalisiert wird“, sagt Morten Gregersen, der selbst in das Unternehmen investiert ist.
Über die gesamte Analyse hinweg zeigt sich damit ein klares Muster. Die höchste Ertragskraft erreichen vor allem Unternehmen, die hohe technologische Markteintrittsbarrieren und starke Preissetzungsmacht mit einer geringen Kapitalbindung verbinden. Der Speichermarkt bildet derzeit die Ausnahme. Dort haben eine außergewöhnlich starke Nachfrage und begrenzte Produktionskapazitäten die Kapitalrenditen drastisch erhöht.
Intel zeigt die Risiken des KI-Booms
Intel landet in der Analyse auf dem letzten Platz und zeigt zugleich, wie schnell eine starke Marktposition verloren gehen kann. Die Rendite auf das investierte Kapital des Konzerns ist negativ.
Intel war einst technologisch führend. Das Unternehmen hielt jedoch nicht schnell genug mit der Entwicklung Schritt und setzte nach Einschätzung von Morten Gregersen auf die falschen Technologien.
„Intel wurde sowohl von Samsung als auch von TSMC überrollt. Genau darin liegt die Gefahr, wenn die Entwicklung derart schnell voranschreitet. Die Produkte des Unternehmens wurden irrelevant“, sagt der Portfoliomanager. Er sieht das Risiko, dass auch die heute führenden Chiphersteller eines Tages von Wettbewerbern eingeholt werden könnten.
„Wenn China eines Tages dieselben Maschinen wie ASML herstellen kann, verändert sich das Bild vollständig“, sagt Morten Gregersen. Er bezeichnet die chinesische Konkurrenz als größtes Risiko für die Branche.
Für Anleger stellt sich damit nicht nur die Frage, welche Unternehmen heute am stärksten vom KI-Boom profitieren. Entscheidend ist vielmehr, welche Konzerne noch außergewöhnlich profitabel sein werden, wenn das Angebot die Nachfrage eingeholt hat.
Bedeutung für Deutschland
Für Deutschland ist die Entwicklung aus mehreren Gründen relevant. Die deutsche Industrie hängt in Bereichen wie Automobilbau, Maschinenbau, Automatisierung, Energietechnik und Rechenzentren zunehmend von leistungsfähigen Halbleitern und KI-Infrastruktur ab. Steigende Investitionen in Rechenleistung treiben deshalb nicht nur die Nachfrage nach Nvidia-Chips an. Sie wirken sich entlang der gesamten Lieferkette aus, von Speichertechnologien über Produktionsanlagen bis zu Rechenzentren und Energieversorgung.
Gleichzeitig zeigt der Vergleich zwischen Nvidia, TSMC und Intel, weshalb der Aufbau einer europäischen Halbleiterindustrie wirtschaftlich anspruchsvoll bleibt. Chipfabriken benötigen enorme Investitionen und binden viel Kapital. Selbst bei steigender Nachfrage erzielen Hersteller mit eigenen Fabriken deshalb häufig geringere Kapitalrenditen als Unternehmen, die sich auf Chipdesign und Software konzentrieren. Für Deutschland bedeutet das, dass staatlich geförderte Halbleiterprojekte nicht allein an kurzfristigen Renditen gemessen werden können. Versorgungssicherheit, technologische Unabhängigkeit und industrielle Wettbewerbsfähigkeit spielen ebenfalls eine Rolle.
Für deutsche Anleger wiederum ist die außergewöhnliche Profitabilität der Nvidia-Aktie kein Beweis dafür, dass diese Entwicklung unbegrenzt anhält. Der Fall Intel zeigt, wie schnell technologische Führungspositionen verloren gehen können. Zugleich könnten Unternehmen mit hohen Eintrittsbarrieren, starker Preissetzungsmacht und vergleichsweise geringem Kapitalbedarf auch in den kommenden Jahren überdurchschnittlich vom Ausbau der KI-Infrastruktur profitieren.
Der KI-Boom hat die Ertragskraft großer Halbleiterunternehmen auf ein außergewöhnliches Niveau gehoben. Nvidia steht mit einer Kapitalrendite von mehr als 91 Prozent klar an der Spitze. Micron und SK Hynix profitieren von einem extrem angespannten Speichermarkt, während Unternehmen wie ASML schon seit Jahren hohe und vergleichsweise stabile Renditen erzielen.
Ob diese Gewinne bis weit in die 2030er-Jahre Bestand haben, hängt jedoch stärker vom Geschäftsmodell als vom KI-Boom allein ab. Besonders gut positioniert erscheinen Unternehmen mit technologischen Wettbewerbsvorteilen, Preissetzungsmacht und geringer Kapitalbindung. Gleichzeitig erinnert Intel daran, dass selbst scheinbar unangreifbare Marktführer ihren Vorsprung verlieren können. Für Anleger dürfte deshalb weniger entscheidend sein, wer heute am meisten am KI-Boom verdient, sondern wer seine technologische und wirtschaftliche Position dauerhaft verteidigen kann.
