Die Billionen-Dollar-Rechenleistung treibt den Halbleitermarkt in einen Bullenmarkt! Acht Hundert Milliarden Dollar sind eine „amerikanische Illusion“ – Das globale AI-Investitionskapital erreicht eine Billion Dollar.

Die APP von Zhichong Finance erfuhr, dass der AI-Anwendungsführer Anthropic plant, einen AI-Computing-Leasingvertrag im Wert von 45 Milliarden US-Dollar mit Nscale über sechs Jahre zu unterzeichnen, wodurch etwa 460 Megawatt an auf Nvidia Vera Rubin-Systemen basierenden Rechenressourcen gesichert werden. Zudem stieg der Quartalsumsatz von Nvidia gegenüber dem Vorjahr um 106 % auf 96,2 Milliarden US-Dollar, während der Umsatz im Bereich Rechenzentren um 117 % auf 89 Milliarden US-Dollar zunahm. Besonders beeindruckend ist die Prognose des von Jensen Huang geführten Nvidia-Managements: Man erwartet für das Geschäftsjahr 2028, das bis Januar 2028 läuft, einen Umsatzanstieg von etwa 70 %. Hinzu kommt, dass Südkoreas Export im Juli um 62,8 % auf 98,89 Milliarden US-Dollar wuchs, wobei der Halbleiterexport um bemerkenswerte 178,8 % auf 41,01 Milliarden US-Dollar stieg. Diese jüngsten Daten entlang der AI-Computing-Branchenkette unterstreichen gemeinsam, dass die weltweite Nachfrage nach AI-Rechenleistung sich weiterhin in einem groß angelegten Expansionszyklus befindet, der lang noch nicht seinen Höhepunkt erreicht hat.

Basierend auf der AI-Computing-Branchenkette, den Ergebnissen von Nvidia und den positiven Signalen der neuesten Hot Chips-Konferenz bezüglich der Nachfrage nach AI-Rechenleistung hat die Forschungsabteilung des Wall-Street-Giganten Goldman Sachs das im Markt bekannte Investitionsmaß "US-amerikanische Hyperscaler-Kapitalausgaben" in echte "globale AI-Investitionen" umdefiniert. Die zuvor von Goldman Sachs auf 794 Milliarden US-Dollar bemessene Investitionssumme ließ private AI-Unternehmen, asiatische Firmen und Nicht-US-Projekte außen vor und beinhaltete zudem klassische Investitionen, die nicht ausschließlich AI dienen. Gemäß der neuesten Prognose von Goldman Sachs wird das weltweite AI-Investitionsvolumen bis 2026 etwa 1 Billion US-Dollar erreichen, davon etwa 581 Milliarden US-Dollar tatsächlich in den USA.

Die neuesten Schätzungen von Goldman Sachs zeigen darüber hinaus, dass die kumulierten globalen AI-Investitionen seit 2022 bis Ende 2026 einen Rekordwert von 1,8 Billionen US-Dollar erreichen werden, wobei die führenden Indikatoren weiterhin am oberen Rand der seit 2022 beobachteten Bandbreite liegen. Das bedeutet, dass der Wendepunkt für Kapitalausgaben bislang nicht eingetreten ist.

Die beiden als "Leitindikatoren für AI-Computing" geltenden Indizes – der Philadelphia Semiconductor Index und der koreanische Benchmark-Index KOSPI – erlebten jüngst aufgrund positiver Nachrichten aus der Branche eine starke Erholung. Berechnet zum Börsenschluss am 28. August lag der Philadelphia Semiconductor Index (PHLX Semiconductor Index, SOX) bei 11.469,66 Punkten und verzeichnete seit Jahresbeginn einen Anstieg von 61,93 %. Im Juli fiel der Index kurzfristig mehr als 20 % unter das Junihoch, erholte sich dann vom Tief Ende Juli um etwa 21 % und trat Mitte August erneut in einen technischen Bullenmarkt ein. Der KOSPI lag bei 6.788,88 Punkten, ein Anstieg von etwa 61,1 % gegenüber den 4.214,17 Punkten Ende 2025; vom Hoch im Juni bis zum Tief am 30. Juli war er kurzfristig um etwa 39 % eingebrochen, erholte sich aber innerhalb von zehn Handelstagen um fast 22 % und erreichte erneut die Definition eines technischen Bullenmarkts.

Diese beiden Börsen-Benchmark-Indizes zeigen gemeinsam, dass das Thema Investitionen in AI-Computing-Infrastruktur weiterhin profitabel bleibt und weder durch die Enthebelungskrise im Juli noch durch die Extrembereinigung überfüllter Positionen unterbrochen wurde. Dennoch besteht weiterhin ein Abstand zu den bisherigen Höchstständen, eine Rückkehr in den "technischen Bullenmarkt" bedeutet nicht, dass Volatilitäts- und Bewertungsrisiken sowie die Konzentration der Positionen verschwunden sind.

Goldman Sachs: AI-Kapitalausgaben treten offiziell ins globale Billionen-Dollar-Zeitalter ein

Die meistzitierte Schätzung für Investitionen in künstliche Intelligenz (AI) bezieht sich auf die prognostizierten Kapitalausgaben der US-amerikanischen Hyperscaler für AI. Laut Konsensprognosen von Wall-Street-Analysten werden diese Technologiegiganten in diesem Jahr voraussichtlich rund 800 Milliarden US-Dollar investieren.

Doch die Forschungsabteilung von Goldman Sachs weist darauf hin, dass diese Schätzungen mehrere Mängel aufweisen. Sie lassen namhafte private Unternehmen und Nicht-US-Firmen – darunter große asiatische Technologiekonzerne – außer Acht, die ebenfalls in AI-Computing-Infrastruktur investieren. Außerdem sind die Kapitalausgaben der Hyperscaler nicht zwangsläufig alle AI-bezogen. Zudem betreiben große US-Tech-Unternehmen weltweit zahlreiche Geschäfte, sodass Teile der Investitionen außerhalb der USA getätigt werden.

Die Forschungsabteilung von Goldman Sachs hat die meistzitierte Definition der Kapitalausgaben US-amerikanischer Hyperscaler angepasst, um eine umfassendere Schätzung zu ermöglichen. Joseph Briggs, Co-Leiter des globalen Ökonomenteams, schreibt in einem Bericht, dass die Prognose zeige, dass die weltweiten AI-bezogenen Investitionen im Jahr 2026 die Marke von 1 Billion US-Dollar erreichen werden, wobei die USA dabei 581 Milliarden US-Dollar beitragen.

Diese erweiterten Schätzungen zeigen, dass die von Marktteilnehmern oft zitierten 794 Milliarden US-Dollar an Hyperscaler-Kapitalausgaben die globalen AI-Kapitalausgaben um etwa 200 Milliarden US-Dollar unterschätzen könnten. Gleichzeitig könnte diese Zahl die US-amerikanischen AI-Investitionen um etwa 200 Milliarden US-Dollar überschätzen.

Unter Einbeziehung privater Unternehmen, asiatischer Wertschöpfungsketten und Projekte außerhalb der USA übersteigt das AI-Investitionsvolumen deutlich die traditionelle Hyperscaler-Definition. Die weltweiten AI-Investitionen dürften die Marke von 1 Billion US-Dollar knacken und bieten damit für den Philadelphia Semiconductor Index und den KOSPI eine reale Stütze durch Kapitalausgaben und Gewinne. Goldman Sachs' neue Definition offenbart, dass das AI-Investitionsvolumen systematisch unterschätzt wurde, was bedeutet, dass die Nachfrageprognose nach Halbleitern, Stromversorgung in Rechenzentren und Token-Ressourcen für AI-Fabriken noch weiter nach oben korrigiert werden kann.

Goldman Sachs Research hat die häufig zitierten Hyperscaler-Kapitalausgaben-Indikatoren wie folgt erweitert:

Unsere Ökonomen haben die Kapitalausgaben von US-amerikanischen börsennotierten Unternehmen gesammelt, die zwar keine Hyperscaler sind, aber im Goldman Sachs AI-Aktienkorb enthalten sind. Sie haben außerdem Medienberichte über die Kapitalausgaben von Schlüsselunternehmen im privaten AI-Ökosystem recherchiert.

Die Forschungsabteilung hat zudem die Investitionsprognosen für Unternehmen außerhalb der USA mit AI-Aktivitäten aufgenommen.

Unsere Ökonomen haben die Gesamt-Kapitalausgaben adjustiert, indem sie die Summe der Kapitalausgaben der US-amerikanischen Hyperscaler abzüglich des Niveaus von 2022 berechnet haben. (Diese Anpassung basiert auf der Einschätzung unserer Aktienanalysten, dass seit 2022 nahezu alle zusätzlichen Kapitalausgaben für AI-Projekte verwendet wurden.) Für private Unternehmen wurden ebenfalls sämtliche Kapitalausgaben als AI-bedingt gewertet. Bei Unternehmen mit geringerer AI-Direktexponierung oder außerhalb der USA wurde davon ausgegangen, dass ihre über das Niveau von 2022 hinausgehenden Investitionen AI-bezogen sind.

Soweit möglich, schließt die Forschungsabteilung Leasingfinanzierungen aus, um zu verhindern, dass diese Posten zu einer Doppelzählung der Hardware-Kapitalausgaben für AI-Rechenleistung führen.

Um zu schätzen, wo die Investitionen tatsächlich getätigt werden, nutzte die Forschungsabteilung bekanntgegebene Standortdaten von Investitionsprojekten, die vor allem von US-Hyperscalern stammen. Außerdem nahmen unsere Ökonomen an, dass auch andere, nicht zu den Hyperscalern zählende Akteure – einschließlich privater und globaler Unternehmen – ihre AI-Investitionen ähnlich verteilen, wobei die AI-Investitionen der führenden Unternehmen aus China und Südkorea überwiegend außerhalb der USA erfolgen.

Das von Briggs geleitete Analystenteam ergänzte, dass diese Schätzungen auf schwer überprüfbaren Annahmen beruhen. Bei Unternehmen, die Investitionen in Immobilien, Anlagen und Ausrüstungen nicht getrennt von Leasingfinanzierungen in ihren Kapitalausgabenbericht ausweisen, besteht ein Risiko der doppelten Erfassung von AI-Investitionen. Deshalb hat die Forschungsabteilung zwei alternative Methoden zur gegenseitigen Überprüfung herangezogen.

Um alternative Indikatoren für das Gesamt-AI-Investitionsvolumen zu gewinnen, haben unsere Ökonomen die tatsächlichen Bruttogewinne von börsennotierten Unternehmen im AI-Bereich verglichen und die Abweichungen von den Vorhersagen 2022 betrachtet. Außerdem wurden staatliche Daten zur nominalen AI-Investitionsdynamik genutzt, sowie globale Handelsdaten und die beobachteten Zusammenhänge zwischen US-Importen und gesamten AI-Investitionen zur Schätzung der Investitionsvolumen anderer Volkswirtschaften.

Die Geschwindigkeit der Investitionen, welche die beiden alternativen Methoden zur Überprüfung zeigen, liegt sehr nahe am bevorzugten erweiterten Hyperscaler-Kapitalausgabenmaß von Goldman Sachs Research. Beide Methoden ergeben, dass die weltweiten AI-Investitionen 2026 etwa 1 Billion US-Dollar erreichen werden, die USA liegen leicht unter 600 Milliarden US-Dollar.

Briggs und Kollegen schreiben: Obwohl die verschiedenen Methoden bei der Schätzung der seit 2022 kumulierten jährlichen Investitionen geringfügige Unterschiede aufweisen, ergibt sich im Durchschnitt, dass bis Ende dieses Jahres die seit 2022 angelaufenen AI-Investitionen insgesamt 1,8 Billionen US-Dollar erreichen werden.

Briggs schreibt: „Das Wachstum der AI-Kapitalausgaben – insbesondere wie hoch der Anteil der AI-Investitionen am Bruttoinlandsprodukt letztlich steigen wird und wann sich das Wachstumstempo der Kapitalausgaben verlangsamt – ist derzeit eine zentrale Unsicherheitsquelle für den makroökonomischen Markt.“

Goldman Sachs Research hat die bevorzugte AI-Investitionsschätzung fortgeschrieben, um zu prognostizieren, wie hoch der Anteil der AI-Investitionen am US-Bruttoinlandsprodukt bis 2028 sein wird. Diese Schätzungen zeigen, dass die AI-Kapitalausgaben vom Anteil am US-BIP im Jahr 2026 bei 1,8 % liegen werden, weltweit liegt der Anteil der AI-Investitionen am globalen BIP bei 0,9 %. Bis 2027 steigt der Anteil am US-BIP auf 2,5 %, weltweit auf 1,3 %, und im Jahr 2028 weiter auf 2,8 % für die USA bzw. weltweit etwa 1,4 %.

Das Briggs-Team schreibt: „Diese Werte entsprechen den Investitionsspitzen von 2–5 % des BIP, wie sie in vergangenen Technologiezyklen mit general purpose technologies beobachtet wurden. Obwohl unser US-Portfoliostrategieteam schon darauf hingewiesen hat, dass die Konsensprognosen für die Kapitalausgaben 2027 womöglich zu zurückhaltend sind, wird der Anteil der AI-Investitionen am BIP, selbst wenn die Prognosen stark angehoben werden, weiterhin im historisch beobachteten Bereich früherer Technologiezyklen liegen.“

Zur Abschätzung, wann sich das Wachstum der AI-bezogenen Kapitalausgaben verlangsamt, betrachtet Goldman Sachs Research die Methode eines „Dashboards“. Unsere Ökonomen sammeln eine Reihe breit gefächerter Frühindikatoren – darunter die Importe von Halbleiterfertigungsanlagen aus Taiwan und Südkorea, relevante Einkaufsmanagerindex-Teilindikatoren, Importpreise sowie Preise für Speicher- und Grafikprozessor-Leasing – um zu beurteilen, ob sich eine wirtschaftliche Abkühlung abzeichnet. Unsere Ökonomen fanden heraus, dass die ausgewählten Indikatoren für die US-amerikanischen AI-Kapitalausgaben als Frühindikatoren taugen.

Das Briggs-Team schreibt: „Für die Kapitalausgaben sieht es gut aus: Alle Frühindikatoren liegen weiterhin nahe den oberen Rändern der seit 2022 beobachteten Bandbreite. Das zeigt, dass die kurzfristigen Wachstumsaussichten weiterhin stark sind.“

Der Bullenmarkt der AI-Chip-Supermacht und des globalen HBM-Speicherführers ist noch lange nicht vorbei

Die Wall Street sieht die wichtigsten Aktien der Welt – also Nvidia als "AI-Chip-Supermacht" und SK Hynix als globalen HBM-Speicherführer – weiterhin als Treiber des gesamten AI-Computing-Branchenbooms und hält den Kursanstieg im AI-Investitionsthema für noch lange nicht erschöpft.

Die einhellig optimistische Einschätzung der Wall Street-Analysten zu Nvidia und SK Hynix basiert auf der Nachfrage nach AI-Computing, dem HBM-Engpass und weiterhin hohen globalen Kapitalausgaben, während die Meinungsverschiedenheiten bei der Bewertung, den Margen und dem Return-on-Investment liegen. Die Wall Street ist insgesamt noch positiver für den koreanischen Markt und zeigt starke Bullenerwartungen. Da sich der KOSPI hauptsächlich auf Samsung und SK Hynix konzentriert, werden Gewinnelastizität und Indexvolatilität synchron verstärkt.

Citigroup erhöhte das Kursziel für Nvidia nach den Quartalszahlen von 300 auf 315 US-Dollar und das Kursziel für SK Hynix auf 3,1 Millionen koreanische Won, besonders mit dem Rat, bei Rücksetzern AI-Speicherführer zu kaufen. Citigroup hält beim KOSPI sogar am Kursziel von 10.000 Punkten fest, das zentrale Argument sind Speicherchip-Gewinnzuwächse und staatliche Unterstützung in Korea. Goldman Sachs hält bei SK Hynix am „Buy“-Rating und Kursziel von 3,5 Millionen koreanische Won fest. Das bullische Argument fokussiert auf den langfristigen HBM-Mangel, langfristige Lieferverträge und die Aktionärsrendite. Noch wichtiger: Goldman Sachs bleibt für den koreanischen Aktienmarkt bei „Overweight“ und einem Kursziel von 12.000 KOSPI-Punkten, sieht den Juli-Einbruch als Überkorrektur abseits fundamentaler Faktoren.

Die Wall Street sieht den AI-Speicher-Superzyklus insgesamt weiter bullish, wobei die Kurschancen-Rangfolge eher „SK Hynix als HBM-Führer – Micron als reiner Speicherwert im US-Markt – Samsung mit Nachholpotenzial“ lautet. Goldman Sachs gibt SK Hynix ein Kursziel von 3,5 Millionen koreanische Won, Citigroup 3,1 Millionen und Morgan Stanley 2,6 Millionen koreanische Won. Am Montag notierte SK Hynix im koreanischen Handel mit einem Anstieg von 1,27 % bei etwa 1,67 Millionen koreanischen Won je Aktie. Im US-Nachthandel lag das SK Hynix-ADR (SKHY.US) um die 161 US-Dollar.

Das bekannte Forschungs- und Marktanalyseunternehmen TrendForce erwartet, für 2026 einen kumulierten Anstieg der Server-DRAM-Kontraktpreise um etwa 270 % und der Preise für Enterprise-SSD um etwa 235 %, für 2027 einen Anstieg der HBM-Kontraktpreise um 70–140 %. DRAM und NAND werden voraussichtlich den Anteil an den Kapitalausgaben der großen Cloud-Service-Anbieter von 47 % in 2026 auf 68 % in 2027 steigern.

Wall-Street-Giganten wie Goldman Sachs, Morgan Stanley und Bank of America, die langfristig bullisch für die AI-Computing-Branchenkette sind, erklären jüngst: Der AI-Superbullenmarkt ist noch lange nicht zu Ende, sondern geht vom "Run auf AI-Chips" in die zweite Phase – „großflächiger Aufbau von AI-Fabriken“. Die nächste Runde außergewöhnlicher Alpha-Renditen wird nicht mehr nur von den GPU/AI-ASIC-Führern dominiert, sondern sich systematisch auf High-Performance-CPUs in Rechenzentren, DRAM/NAND/HBM-Speicher, AI-PCB, Flüssigkeitskühlsysteme, Rechenzentrum-Optikverbund/optische Kommunikationssysteme, ABF-/Glas-Träger, MLCC, elektronische Materialien für Rechenzentren und breite Wafer-Foundry-Bereiche außerhalb der fortschrittlichen Fertigung ausweiten – also auf die gesamte Stack-Infrastruktur der „AI-Fabrik“.

Mit Nvidias erneut überraschend starken Quartalszahlen und grandiosen Ausblick wird der AI-Computing-Themenhandel wohl nicht mehr nur am Nvidia-GPU-Cluster hängen, sondern sich weiter beschleunigen und auf HBM/DRAM/NAND, CoWoS/3D-Advanced Packaging, Datenzentrum-CPUs, High-Performance-Netzwerkinfrastruktur, optische Vernetzung und Strominfrastruktur der gesamten AI-Computing-Branchenkette ausweiten und einen neuen „Hauptanstieg“ auf Industrieebene auslösen.