JPMorgan: Die Nachfrage nach KI bleibt robust und zeigt keine zyklische Schwäche, Speicher ist ein entscheidender Engpass, das Wachstum der ASIC-Nachfrage wird das der GPU übertreffen

格隆汇, 14. Juli – Laut dem Branchenanalysenbericht von JPMorgan zum Halbleitersektor bleibt die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz (AI) weiterhin stark, was auf die fortlaufende Veröffentlichung neuer großer Modelle, das kontinuierliche Wachstum der Ergebnisse von Nvidia und den anhaltenden Anstieg des Token-Verbrauchs zurückzuführen ist. Die Analysten von JPMorgan weisen darauf hin, dass sich der aktuelle Halbleiterzyklus zwar bereits im dritten Jahr der Aufschwungphase und damit in der zweiten Zyklushälfte befindet – was traditionell darauf hindeutet, dass der zyklische Höhepunkt bevorsteht –, jedoch der aktuelle Nachfragetrend weiterhin historische Werte übertrifft. Ein substanzielles Kapazitätswachstum wird voraussichtlich erst Ende 2027 bzw. 2028 zu beobachten sein.
1. Engpässe beschränken sich nicht nur auf GPUs, sondern umfassen auch fortschrittliche Foundry-Kapazitäten (insbesondere 3-Nanometer-Wafer), Hochbandbreitenspeicher (HBM) und andere Speicherkomponenten, ABF-Substrate, fortschrittliche Packaging-Kapazitäten sowie CPUs. Im Bereich der Foundry hat TSMC eine äußerst gefestigte Führungsposition, und die Wettbewerber stellen kurzfristig praktisch keine ernsthafte Bedrohung dar.
2. Der Speicher bleibt das entscheidende Nadelöhr für AI. Allerdings wird aufgrund zunehmenden Widerstands der Kunden gegen steigende Kosten erwartet, dass die Preissteigerungen sich im Vergleich zum ersten Halbjahr verlangsamen. Bis 2027 dürfte etwa 30 % des Speicherangebots durch langfristige Verträge gebunden sein.
3. Die Investitionen der Hyperscaler-Cloud-Anbieter bleiben kräftig; Unternehmen sehen AI als Muss, nicht als Option, was kurzfristige Risiken einer Verlangsamung der Investitionsausgaben reduziert.
4. Mit der zunehmenden Kommerzialisierung und einer höheren Zahlungsbereitschaft der Nutzer für differenzierte AI-Funktionen dürften AI-Modellentwickler bereits in diesem Jahr stärkere wirtschaftliche Erträge erzielen.
5. Die Nachfrage nach Chips wird zunehmend diversifizierter. Die Nachfrage nach ASICs (spezialisierte integrierte Schaltkreise, wie Googles TPU oder Metas MTIA) dürfte das Wachstum der Nachfrage nach GPUs übertreffen. Mit der Zeit wird die Differenzierung zwischen einzelnen Chips durch umfassende Systemlösungen ersetzt.
6. Taiwan bleibt der bevorzugte Markt, bietet durch TSMC, die ASIC-Lieferkette, Halbleiterausrüster und ein noch ausgeprägteres Technologieökosystem ein breiteres AI-Investitionsspektrum. Die Speicherbranche in Korea ist stärker konzentriert und könnte daher größeren Schwankungen bei Gewinn und Bewertung ausgesetzt sein.
7. Die Wirtschaftlichkeit von Rechenzentren bleibt angespannt: Der Bau eines 1-GW-Rechenzentrums erfordert nun etwa 50–60 Milliarden US-Dollar Investitionen, während zuvor rund 35 Milliarden ausreichten. Die Mehrkosten resultieren hauptsächlich aus steigenden Speicherpreisen. Ein verlangsamtes Nachfragewachstum oder reduzierte Investitionsausgaben der Hyperscaler-Cloud-Anbieter stellen das Hauptrisiko für das gesamte Halbleiterökosystem dar.