Der Boom der Künstlichen Intelligenz könnte einen der problematischsten Industriesektoren des Marktes wiederbeleben, da die Nachfrage nach KI-Infrastruktur beginnt, dieselben Lieferketten zu beanspruchen, die ursprünglich für Elektrofahrzeuge aufgebaut wurden.
Das ist das zentrale Argument in einer neuen Citrini Research-Halbleiteranalyse, die am Dienstag veröffentlicht wurde. Darin wird dargelegt, dass sich die nächste Phase des KI-Trades rasch von GPUs hin zu Leistungshalbleitern, Analogchips, Kondensatoren und industrieller elektrischer Infrastruktur verlagert.
Laut dem Bericht war die erste Phase der KI-Rallye relativ unkompliziert. Anleger konzentrierten sich auf Unternehmen, die direkt mit dem Ausbau der KI-Rechenkapazität verbunden sind, wie GPU-Hersteller, Speicheranbieter und optische Netzwerkausrüster.
Nun verlagern sich die Engpässe tiefer in die physische Infrastrukturebene, die nötig ist, um KI-Rechenzentren mit Strom zu versorgen.
„Der KI-Capex-Aufbau erbt schlichtweg die EV-Lieferkette“, heißt es in der Analyse mit Verweis auf Nvidias Überlegungen für 2025 rund um 800V-Rack-Architekturen, die ursprünglich für Elektrofahrzeuge und Solarsysteme entwickelt wurden.
Die KI-Infrastruktur wandert in die Leistungsebene
Citrini argumentierte, dass die Wall Street weiterhin unterschätzt, wie viel Strommanagement- und Stromstabilitätsinfrastruktur KI-Systeme benötigen.
Der Bericht stellt fest, dass KI-Rechenzentren zunehmend auf fortschrittliche Systeme zur Sicherung der Netzqualität angewiesen sind, die Spannungsschwankungen, Oberschwingungen, Transienten und großskalige Energieumwandlung bewältigen können.
Diese Verschiebung treibt eine wiederbelebte Nachfrage nach analogen Halbleitern und industriellen Elektrokomponenten an, die zuvor unter nachlassender EV-Nachfrage, chinesischem Wettbewerb und einem Überangebot nach der Pandemie gelitten hatten.
Unternehmen, die mit diesen Systemen verbunden sind, haben bereits begonnen, besser abzuschneiden, da Anleger die sich verschärfenden Angebotsbedingungen im Zusammenhang mit dem Wachstum der KI-Infrastruktur erkennen.
Der Bericht hob insbesondere Texas Instruments, NXP Semiconductors, Murata Manufacturing, Vishay Intertechnology und Samsung Electro-Mechanics als Unternehmen hervor, die von dieser Verschiebung profitieren.
Anders als in früheren Halbleiterzyklen erweitern viele Hersteller ihre Kapazitäten jedoch nicht aggressiv, nachdem sie zuvor durch Lagerbestandsüberhänge und schwache Automobilnachfrage geschädigt worden waren.
Stattdessen lassen die Anbieter die Preise steigen, während sie an disziplinierten Expansionsplänen festhalten.
Die EV-Verlangsamung baute versehentlich das Rückgrat der KI
Eine der zukunftsgerichtetsten Schlussfolgerungen des Berichts ist, dass jahrelange Investitionen in EV-Infrastruktur die industrielle Basis möglicherweise unabsichtlich auf die KI-Wirtschaft vorbereitet haben.
Dieselben Systeme, die für Elektrofahrzeuge und erneuerbare Energien entwickelt wurden, werden nun für hyperskalige KI-Rechenzentren kritisch.
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Dazu gehören Hochspannungs-Stromarchitektur, thermische Systeme, Industriehalbleiter, fortschrittliche Kondensatoren und Ausrüstung zur Energieumwandlung.
Citrini beschrieb diese Dynamik als eine Form der „Supply Chain Inheritance“, bei der die Ausgaben für KI-Infrastruktur gewissermaßen Fertigungsökosysteme absorbieren, die ursprünglich für die EV-Nachfrage skaliert wurden.
Der Bericht legt nahe, dass KI nun zu dem unerwarteten Wachstumsmotor für Sektoren werden könnte, die zuvor als strukturell herausgefordert galten.
Neue Engpässe entstehen in der gesamten KI-Hardware
Der Bericht warnte außerdem davor, dass in Bereichen der Halbleiter-Lieferkette, die von Mainstream-Anlegern weitgehend ignoriert werden, Engpässe zu entstehen beginnen.
Eine der größten Sorgen ist ein wachsender Mangel an mehrschichtigen Keramikkondensatoren, sogenannten MLCCs, die für die Aufrechterhaltung der elektrischen Stabilität in KI-Hardwaresystemen unerlässlich sind.
Citrini argumentierte, dass viele Marktprognosen immer noch unterschätzen, wie schnell die KI-Nachfrage bestehende Lieferketten überwältigen könnte, weil Analysten weiterhin zu sehr auf schwache Trends in der Automobil- und Industrienachfrage fokussiert sind.
Der Bericht beschreibt das aktuelle Umfeld als „Post-Traumatic Supply Disorder“, in dem Hersteller trotz rasant steigender Nachfrage nach KI-Infrastruktur zögern, ihre Produktionskapazität deutlich auszuweiten.
Agentische KI könnte die Halbleiterindustrie umgestalten
Die Forschung von Citrini legt nahe, dass sich der KI-Infrastruktur-Trade von einer reinen Compute-Geschichte zu einer umfassenden industriellen Systemgeschichte entwickelt.
Wenn sich agentische KI-Systeme weltweit ausbreiten, könnten Strommanagement, Energieumwandlung, Kühlsysteme und industrielle Halbleiterkapazitäten ebenso strategisch wichtig werden wie die GPUs selbst.
Das könnte eine völlig neue Klasse von KI-Gewinnern schaffen – jenseits der Unternehmen, die die erste Phase der KI-Rallye dominierten.
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