Der Boom der Künstlichen Intelligenz könnte einen der problematischsten Industriesektoren des Marktes wiederbeleben, da die Nachfrage nach KI-Infrastruktur beginnt, dieselben Lieferketten zu absorbieren, die ursprünglich für Elektrofahrzeuge aufgebaut wurden.
Das ist das zentrale Argument einer neuen Halbleiter-Studie von Citrini Research, die am Dienstag veröffentlicht wurde. Darin wird dargelegt, dass sich die nächste Phase des AI-Trades rasch von GPUs hin zu Leistungshalbleitern, Analog-Chips, Kondensatoren und industrieller elektrischer Infrastruktur verlagert.
Laut dem Bericht war die erste Phase der KI-Rallye relativ einfach. Investoren konzentrierten sich auf Unternehmen, die direkt mit dem Ausbau der KI-Rechenkapazität verbunden sind, wie GPU-Hersteller, Speicheranbieter und Anbieter optischer Netzwerke.
Nun verlagern sich die Engpässe tiefer in die physische Infrastrukturschicht, die benötigt wird, um KI-Rechenzentren mit Strom zu versorgen.
„Der KI-Capex-Ausbau erbt im Grunde die Lieferkette des EV-Ausbaus“, heißt es in der Studie unter Verweis auf Nvidias Diskussion für 2025 über 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 Spannungsstabilitäts-Infrastruktur KI-Systeme benötigen.
Der Bericht besagt, dass KI-Rechenzentren zunehmend auf fortschrittliche Stromqualitätssysteme angewiesen sind, die darauf ausgelegt sind, Spannungsschwankungen, Oberschwingungen, Transienten und großskalige Energieumwandlung zu bewältigen.
Dieser Wandel treibt die wiederauflebende Nachfrage nach Analog-Halbleitern und industriellen elektrischen Komponenten an, die zuvor unter nachlassender EV-Nachfrage, chinesischer Konkurrenz und Überangebot nach der Pandemie gelitten hatten.
Unternehmen, die mit diesen Systemen verbunden sind, haben bereits begonnen, besser abzuschneiden, da Investoren die sich verengenden 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 einige der Unternehmen hervor, die von dieser Verschiebung profitieren.
Anders als in früheren Halbleiterzyklen bauen viele Hersteller ihre Kapazitäten jedoch nicht aggressiv aus, nachdem sie in der Vergangenheit von Lagerbestandsüberhängen und schwacher Automobilnachfrage enttäuscht wurden.
Stattdessen lassen die Zulieferer die Preise steigen, während sie an disziplinierten Expansionsplänen festhalten.
Die EV-Abkühlung baute unbeabsichtigt das Rückgrat der KI
Eine der zukunftsgerichtetsten Schlussfolgerungen des Berichts ist, dass jahrelange Investitionen in EV-Infrastruktur die industrielle Basis möglicherweise unbeabsichtigt auf die KI-Ökonomie vorbereitet haben.
Dieselben Systeme, die für Elektrofahrzeuge und erneuerbare Energien entwickelt wurden, werden nun für hyperskalige KI-Rechenzentren kritisch wichtig.
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Dazu gehören Hochspannungs-Stromarchitekturen, thermische Systeme, Industrie-Halbleiter, fortschrittliche Kondensatoren und Geräte 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 legte nahe, dass KI nun zum unerwarteten Wachstumsmotor für Sektoren werden könnte, die zuvor als strukturell herausgefordert galten.
Neue Engpässe entstehen in der gesamten KI-Hardware
Der Bericht warnte außerdem, dass Engpässe in Bereichen der Halbleiter-Lieferkette beginnen aufzutreten, die von Mainstream-Investoren weitgehend ignoriert werden.
Eine der größten Sorgen ist ein wachsender Mangel an Mehrschicht-Keramikkondensatoren (MLCCs), die entscheidend für die Aufrechterhaltung der elektrischen Stabilität innerhalb von KI-Hardwaresystemen sind.
Citrini argumentierte, dass viele Marktprognosen weiterhin unterschätzen, wie schnell die KI-Nachfrage bestehende Lieferketten überfordern könnte, weil Analysten nach wie vor zu sehr auf schwache Trends bei der Automobil- und Industriednachfrage fokussiert sind.
Der Bericht beschrieb das aktuelle Umfeld als „Post-Traumatic Supply Disorder“, in dem Hersteller trotz schnell steigender Nachfrage nach KI-Infrastruktur zögern, ihre Produktionskapazitäten deutlich auszuweiten.
Agentische KI könnte die Halbleiterindustrie umgestalten
Die Forschung von Citrini deutet darauf hin, dass sich der KI-Infrastruktur-Trade von einer reinen Compute-Story zu einer umfassenden industriellen System-Story entwickelt.
Wenn sich agentische KI-Systeme weltweit ausbreiten, könnten Strommanagement, Energieumwandlung, Kühlsysteme und industrielle Halbleiterkapazitäten genauso strategisch wichtig werden wie 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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