KI-Hardware: Verlangsamt sich das Ganze? Nicht so schnell

KI-Hardware: Verlangsamt sich das Ganze? Nicht so schnell
Technologie

Die nächste Entwicklungsstufe der KI-Hardware: Einblicke aus dem Carmignac Investissement und dem Carmignac Portfolio Tech Solutions

20.10.2026 | 14:03 Uhr

Vor einigen Wochen sorgte eine Verbraucher-App für neuen Aufschwung bei Halbleiteraktien. Metas neuer persönlicher KI-Agent „Muse“ kletterte nach Veröffentlichung rasch in den US-App-Rankings nach oben. Als Folge legten Halbleiteraktien zu, als Investoren begannen, sich vorzustellen, was eine erfolgreiche Akzeptanz von agentenbasierter KI durch private Verbraucher für die Nachfrage nach Rechenleistung bedeuten könnte.

Der Zeitpunkt war besonders interessant, da nur wenige Tage zuvor eine scheinbar gegenteilige Sichtweise aufgekommen war. Führende KI-Forscher begannen, offen darüber zu diskutieren, ob die Branche das Tempo verlangsamen sollte, mit dem immer leistungsfähigere Pioniermodelle entwickelt werden.

Dieser Kontrast verdeutlicht perfekt die Komplexität, in dem sich Anleger derzeit bewegen. Anstatt auf jede Schlagzeile zu reagieren, halten wir es jedoch für sinnvoller, zur zugrunde liegenden Hardware-These zurückzukehren: Was könnte diese Entwicklung tatsächlich zunichtemachen und was unterschätzt der Markt möglicherweise noch?

Nach einer spektakulären Entwicklung im Hardwarebereich dominieren heute zwei Risiken diese Debatte.

Risiko Nr. 1: Was, wenn sich das Tempo der Spitzen-KI verlangsamt?

Jüngste Forderungen führender KI-Forscher, die Entwicklung immer leistungsfähigerer Modelle zu verlangsamen, wurden zunächst als schlechte Nachricht für die Halbleiterbranche interpretiert. Die Logik scheint einfach: Wenn sich die Zeit zwischen den Update-Generationen von Spitzenmodellen verlängert, sollten weniger umfangreiche Trainingsläufe erforderlich sein und somit weniger Rechenleistung.

Doch das ist nur die eine Seite der Medaille. Eine stärkere Fokussierung auf KI-Sicherheit könnte selbst zu einem erheblichen Rechenaufwand führen, da Modelle getestet, überwacht, bewertet und möglicherweise von anderen KI-Systemen beaufsichtigt werden müssen. KI, die KI überwacht, klingt ein wenig dystopisch, erfordert aber eine große Anzahl von Tokens und viel Rechenleistung. Gleichzeitig könnten strengere Sicherheitsanforderungen die größten „Frontier“-Labore begünstigen, die besser in der Lage sind, die Fixkosten für Tests, Audits und die Einhaltung von Vorschriften aufzufangen, was möglicherweise die Eintrittsbarrieren erhöht.

Vor allem aber könnte ein langsameres Fortschrittstempo an der Spitze eher die Einsatzbereiche der KI-Rechenleistung verändern als den Gesamtbedarf wesentlich zu senken. Ressourcen könnten von der kontinuierlichen Schulung der nächsten Modellgeneration hin zum Testen, Bereitstellen und Betreiben bereits existierender Modelle verlagert werden, was mehr Inferenz, mehr Agenten und potenziell viel breitere Anwendungen ermöglicht.

Schlussfolgerung für unsere Portfolios

Wir konzentrieren uns weiterhin auf hochwertige Hardware-Titel mit starker Cashflow-Generierung, haben jedoch kürzlich das Gesamt-Beta unseres Engagements reduziert, insbesondere durch Titel wie Nvidia und TSMC1.

Risiko Nr. 2: Was passiert, wenn sich die Investitionen der Hyperscaler verlangsamen?

Dies ist die wahrscheinlich wichtigere Frage. Die Investitionssummen haben exorbitante Ausmaße angenommen; allein durch die Hyperscaler und im Cloud-Bereich wird bis 2027 voraussichtlich ein Rekordwert von ca. 1,2 Billionen US-Dollar überschritten, verglichen mit weniger als 200 Milliarden US-Dollar im Jahr 20232. Gleichzeitig verschärft sich die finanzielle Debatte: Free-Cashflow-Profile stehen unter Druck, Finanzierungskosten sind gestiegen, und Investoren verlangen zunehmend Nachweise dafür, dass Investitionen in Höhe von Hunderten von Milliarden Dollar am Ende auch angemessene Renditen erzielen können.

Das derzeitige Tempo des Investitionswachstums kann sich offensichtlich nicht unbegrenzt fortsetzen. Es besteht jedoch ein wichtiger Unterschied zwischen einer Verlangsamung des Wachstums der Investitionsausgaben und einem tatsächlichen Rückgang dieser Ausgaben. Selbst bei einer deutlichen Verlangsamung würden die absoluten Ausgaben auf einem historisch hohen Niveau bleiben und weiterhin eine erhebliche zusätzliche Nachfrage für die Unternehmen darstellen, die die Infrastruktur bereitstellen. Wichtig ist, dass wir uns noch weitgehend in der Anfangsphase des KI-Zyklus befinden: Infrastruktur wird aufgebaut, bevor sich die volle wirtschaftliche Leistung der KI entfalten kann. Diese zeitliche Diskrepanz lässt die heutigen Investitionsausgaben im Verhältnis zum Umsatz besonders hoch erscheinen, könnte aber auch genau das sein, was erforderlich ist, um die nächste Entwicklungsphase zu ermöglichen.

Auch die Wettbewerbsdynamik erschwert einen drastischen Rückgang. Cloud, Suche, Werbung, Produktivitätssoftware und Verbraucher-Ökosysteme werden durch KI neu gestaltet. Zu geringe Investitionen mögen heute den freien Cashflow schützen, bergen aber auch das Risiko, dass eine Plattform morgen technologisch ins Hintertreffen gerät. Dies führt zu einer Dynamik, die fast schon einem „AI or die“ gleicht: Hyperscaler werden bei ihren Ausgaben selektiver vorgehen, doch die Hürde für eine wesentliche Kürzung der Investitionen bleibt hoch.

Derzeit dürften zunehmend physische Engpässe – und weniger die Investitionsbereitschaft – die wesentliche Bremse für den Konjunkturzyklus darstellen.

Schlussfolgerung für unsere Portfolios

Wir bevorzugen zunehmend die Nutznießer von KI-Ausgaben gegenüber den Investoren selbst. Seit dem Frühjahr 2026 haben wir unsere Positionen in Hyperscaler schrittweise zugunsten von Hardware reduziert und das verbleibende Engagement auf Alphabet und Amazon sowie Microsoft im CTS-Segment konzentriert. Der Wettbewerb verschärft sich, auch rund um die Hyperscaler-Kernthemen, während sich die Folgen für die Fundamentaldaten wahrscheinlich langsamer zeigen werden, als die Märkte diese Aktien neu bewerten1.

Die Risiken sind real, aber sie sind nur die halbe Wahrheit. Denn gleichzeitig deuten mehrere Entwicklungen darauf hin, dass sich die Anwendungsmöglichkeiten weit über den ursprünglichen Ausbau der KI hinaus erweitern.

Chance Nr. 1: KI entwickelt sich von der reinen Beantwortung von Fragen hin zur Ausführung von Aufgaben.

Die erste Phase der generativen KI war aus Hardware-Sicht relativ unkompliziert: immer leistungsfähigere Modelle auf riesigen GPU-Clustern trainieren und diese Modelle dann zur Beantwortung von Eingabeaufforderungen nutzen. Agentische KI verändert diese Gleichung, und Muse liefert hierfür ein anschauliches Beispiel.

Anstatt lediglich eine Antwort zu generieren, kann ein Agent Browser bedienen, mit Anwendungen interagieren und im Auftrag eines Nutzers eine Abfolge von Aufgaben ausführen, wobei er möglicherweise minuten- oder sogar stundenlang im Hintergrund weiterarbeitet. GPUs und KI-Beschleuniger übernehmen nach wie vor die rechenintensive Inferenzarbeit, doch CPUs koordinieren die Betriebssysteme, Browser und möglicherweise Hunderte kleinerer Aktionen in deren Umfeld. Arbeitsspeicher, Netzwerk, Speicher, Stromversorgung und Kühlung profitieren alle davon, wenn diese Arbeitslasten komplexer werden. Mit anderen Worten: Agenten erhöhen die Rechnungen für KI-Hardware. Muse ist nur ein frühes Beispiel. Aber es bietet dem Markt etwas, worauf er gewartet hat: ein konkreter Anwendungsfall für Verbraucher: mehr Inferenz, über längere Zeiträume und mit höheren Anforderungen an die Hardware.

Schlussfolgerung für unsere Portfolios

Unser Engagement reicht bereits weit über GPUs hinaus und umfasst Positionen in den Bereichen fortschrittliche Chip-Gehäusetechnik, Konnektivität, Serverkühlung und Stromverteilung – Bereiche, die davon profitieren dürften, wenn KI-Workloads komplexer werden1.

Chance Nr. 2: Die Engpässe nehmen zu, statt zu verschwinden.

Derzeit treten Lieferengpässe bei Substraten, Spezialmaterialien, optischen Verbindungselementen, Energiemanagement, Kühlung und in zahlreichen Bereichen der Halbleiterausrüstungskette auf.

Die jüngsten Geschäftszahlen von Nvidia veranschaulichen dies eindrucksvoll. Das Unternehmen rechnet für das nächste Geschäftsjahr mit einem Umsatzwachstum von rund 70 %, was weit über den bisherigen Markterwartungen liegt3. Doch Umsatzprognosen lassen sich mit ein paar Änderungen in einer Tabellenkalkulation nach oben korrigieren; die physische Lieferkette kann sich bei weitem nicht so schnell anpassen. Der Bau von Fabriken braucht Zeit, die Herstellung spezialisierter Komponenten ist nach wie vor schwierig, und Entwicklungszyklen können Monate oder Jahre dauern.

Sobald ein Engpass beseitigt ist, taucht meist ein neuer auf: Mehr GPUs erfordern mehr Speicher; mehr Speicher erfordert zusätzliche Gehäuse-Kapazitäten; größere Cluster benötigen schnellere Netzwerke; eine höhere Dichte schafft neue Anforderungen an Kühlung und Stromversorgung. Der Engpass verschiebt sich immer weiter entlang der Wertschöpfungskette. Daher muss ein Unternehmen nicht unbedingt den glamourösesten KI-Chip herstellen, um attraktive Renditen zu erzielen.

Schlussfolgerung für unsere Portfolios

Wir suchen weiterhin nach weniger offensichtlichen Gewinnern entlang der Wertschöpfungskette, bei denen die strategische Bedeutung schneller zunimmt als die Bewertung. Japanische Material- und Ausrüstungsunternehmen sind ein gutes Beispiel dafür, darunter JX Advanced Metals, Disco und Sumitomo Electric1.

Chance Nr. 3: Die Hardware sorgt heute für die Monetarisierung des KI-Ausbaus.

Ein letzter Unterschied wird nach wie vor unterschätzt. Der Markt fragt sich immer wieder, ob Hyperscaler letztendlich genügend KI-Umsätze generieren werden, um die Hunderte von Milliarden Dollar an Investitionen zu rechtfertigen. Ihre Ausgaben finden heute statt, während ein Großteil der Monetarisierung erst später erfolgt.

Für viele Hardware-Unternehmen ist die Gleichung einfacher: Ihre Kunden geben heute Geld aus. Aufträge führen zu Umsätzen, Umsätze zu Gewinnen und bei den von uns bevorzugten Unternehmen führen Gewinne zu freiem Cashflow. In Verbindung mit Engpässen und langen Vorlaufzeiten kann dies ausgewählten Hardware-Unternehmen eine größere Ertragstransparenz verschaffen als den Unternehmen, die den KI-Ausbau finanzieren.

Die Bewertung spielt eine ebenso große Rolle. Trotz der starken Kursrallye bei Halbleitern finden wir weiterhin Chancen, bei denen das erwartete Wachstum des freien Cashflows im Verhältnis zur gezahlten Bewertung attraktiv bleibt. Dies steht im Gegensatz zu Teilen des Hyperscaler-Universums, wo die Kapitalintensität steigt, während Investoren gleichzeitig immer höhere Anforderungen an den Zeitpunkt und die Rentabilität künftiger KI-Umsätze stellen.

Schlussfolgerung für unsere Portfolios

Wir nutzen die Bewertungen aktiv, um unser Engagement im Hardware-Bereich zu steuern: Wir stocken unsere Positionen auf, wenn sich das Risiko-Ertrags-Verhältnis verbessert, und nehmen Gewinne mit, wenn die Begeisterung zu weit geht. SK Hynix ist ein gutes Beispiel: Wir haben auch SK Square als kostengünstigere Möglichkeit genutzt, um Zugang zum gleichen zugrunde liegenden Engagement zu erhalten, während sich die kombinierte Position in Carmignac Investissement im vergangenen Jahr von rund 2,5 % auf 6,6 % erhöht hat1.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Hardware wahllos gekauft werden sollte. Die Erwartungen sind hoch, technologische Umbrüche stellen nach wie vor ein ständiges Risiko dar, und die Kapazitäten werden letztendlich mit der Nachfrage Schritt halten. Die Qualität der Aktienselektion mittels einer disziplinierten Bewertung wird daher umso wichtiger.

Die allgemeine Schlussfolgerung bleibt jedoch unverändert. Die beiden größten Risiken, denen KI-Hardware heute ausgesetzt ist, sind real: Das Entwicklungstempo von Pioniermodellen könnte sich verlangsamen, und das Wachstum der Investitionsausgaben der Hyperscaler wird sich letztendlich abschwächen. Doch keines dieser Risiken bedeutet zwangsläufig einen Einbruch der Rechennachfrage, während die nächste Phase der KI diese Nachfrage auf mehr Workloads, mehr Komponenten und mehr Teile der Lieferkette ausweiten könnte.


Was die Hardware betrifft, glauben wir nicht, dass wir bereits an diesem Punkt angelangt sind.

1Quelle: Carmignac, 30.09.2026. Die Bezugnahme auf bestimmte Werte oder Finanzinstrumente dient als Beispiel, um bestimmte Werte, die in den Portfolios der Carmignac-Fondspalette enthalten sind bzw. waren, vorzustellen.
2Quelle: Bloomberg, Carmignac, September 2026.
3Quelle: Carmignac, 30.09.2026.

Carmignac Investissement A EUR Acc

ISIN: FR0010148981

Empfohlene Mindestanlagedauer: 5 Jahre

Risikoskala*: 4/7

SFDR-Klassifizierung**: Artikel 8

*Die Definition der Risikoskala finden Sie im KID/BIB (Basisinformationsblatt). Das Risiko 1 ist nicht eine risikolose Investition. Dieser Indikator kann sich im Laufe der Zeit verändern. **Die Offenlegungsverordnung (Sustainable Finance Disclosure Regulation - SFDR) 2019/2088. Die SFDR-Klassifizierung der Fonds kann sich im Laufe der Zeit ändern.

Hauptrisiken des Fonds

Aktienrisiko: Der Fonds kann von Aktienkursschwankungen betroffen sein, deren Ausmaß vom Handelsvolumen der Aktien, der Marktkapitalisierung oder anderen externen Faktoren abhängt.

Währungsrisiko: Das Engagement in einer Währung durch Direktanlagen oder Derivate, die nicht die Bewertungswährung des Fonds ist, kann zu Schwankungen oder Verlusten führen.

Risiko durch aktive Allokationsentscheidungen des Portfoliomanagements: Die von der Verwaltungsgesellschaft erwartete Entwicklung der Finanzmärkte wirkt sich direkt auf die Performance des Fonds aus, die von den ausgewählten Titeln abhängt.

Der Fonds ist mit dem Risiko eines Kapitalverlusts verbunden. Eine vollständige Liste der Risiken finden Sie im Verkaufsprospekt des Fonds.

Carmignac Portfolio Tech Solutions F EUR ACC

ISIN: LU2809794576

Empfohlene Mindestanlagedauer: 5 Jahre

Risikoskala*: 5/7

SFDR-Klassifizierung**: Artikel 9

*Die Definition der Risikoskala finden Sie im KID/BIB (Basisinformationsblatt). Das Risiko 1 ist nicht eine risikolose Investition. Dieser Indikator kann sich im Laufe der Zeit verändern. **Die Offenlegungsverordnung (Sustainable Finance Disclosure Regulation - SFDR) 2019/2088. Die SFDR-Klassifizierung der Fonds kann sich im Laufe der Zeit ändern.

Hauptrisiken des Fonds

Aktienrisiko: Der Fonds kann von Aktienkursschwankungen betroffen sein, deren Ausmaß vom Handelsvolumen der Aktien, der Marktkapitalisierung oder anderen externen Faktoren abhängt.

Währungsrisiko: Das Engagement in einer Währung durch Direktanlagen oder Derivate, die nicht die Bewertungswährung des Fonds ist, kann zu Schwankungen oder Verlusten führen.

Schwellenländerrisiko: Die Rahmenbedingungen und die Aufsicht in aufstrebenden Märkten können von den Standards der etablierten internationalen Börsen abweichen und sich auf die Preise der börsennotierten Instrumente auswirken, in die der Fonds investieren kann.

Risiko durch aktive Allokationsentscheidungen des Portfoliomanagements: Die von der Verwaltungsgesellschaft erwartete Entwicklung der Finanzmärkte wirkt sich direkt auf die Performance des Fonds aus, die von den ausgewählten Titeln abhängt.

Der Fonds ist mit dem Risiko eines Kapitalverlusts verbunden. Eine vollständige Liste der Risiken finden Sie im Verkaufsprospekt des Fonds.

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Carmignac Portfolio bezieht sich auf die Teilfonds der Carmignac Portfolio SICAV, einer Investmentgesellschaft luxemburgischen Rechts, die der OGAW-Richtlinie oder AIFM- Richtlinie entspricht.Bei den Fonds handelt es sich um Investmentfonds in der Form von vertraglich geregeltem Gesamthandseigentum (FCP), die der OGAW-Richtlinie nach französischem Recht entsprechen. ​

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