JPMorgan: Maßgeschneiderte Chips werden bis 2027 einen größeren Anteil an den Auslieferungen ausmachen als GPUs, Broadcom TPU "unsichtbar in der Lieferkette" bedeutet nicht, dass Aufträge zweifelhaft sind

Die Nachfrage nach AI-Rechenleistung treibt die Chipindustrie vom „GPU-Monopol“ hin zu einer parallelen Expansion von GPUs und maßgeschneiderten Chips. Der jüngste Herbstbericht 2026 von JP Morgan zur US-Halbleiter- und Halbleiterausrüstungsbranche prognostiziert, dass der Anteil von ASIC/XPU an den ausgelieferten AI-Beschleuniger-Einheiten im Jahr 2027 auf 54 % steigen wird und damit erstmals die GPU übertrifft; 2028 steigt dieser Anteil weiter auf 55 %.

JP Morgan erwartet, dass der Markt für maßgeschneiderte AI ASICs im Jahr 2026 etwa 60 bis 70 Milliarden US-Dollar beträgt, wobei das jährliche Wachstum in den kommenden Jahren über 40 % bis 50 % liegt. Broadcom und Marvell halten derzeit zusammen etwa 90 % des Marktanteils, wobei Broadcom ca. 80 % bis 85 % ausmacht; der Markt ist stark konzentriert.

Der Bericht hebt zudem hervor, dass Informationen über Lieferketten bei maßgeschneiderten Chipprojekten wie Google TPU relativ undurchsichtig sind, dies aber nicht bedeutet, dass die Aufträge unsicher sind. Der fünfjährige TPU-Liefervertrag zwischen Broadcom und Google gilt von 2026 bis 2031 und umfasst 3nm-, 2nm- und fortschrittliche Packaging-Technologien sowie eine jährlich steigende TPU-Umsatzstruktur, was der entsprechenden AI-Sparte eine hohe Umsatztransparenz verschafft.

Im größeren Kontext bleibt die AI-Kapitalausstattung weiterhin die wichtigste Nachfragebasis für die Halbleiterindustrie. JP Morgan erwartet, dass der globale Halbleiterumsatz im Jahr 2026 im Vergleich zum Vorjahr um 118 % steigt, abzüglich Speicher beträgt das Wachstum 32 %; im Jahr 2027 steigt der Gesamtumsatz um 35 %, abzüglich Speicher um 18 %. In dieser Zeit steigen die Ausgaben für Wafer Fab Equipment (WFE) voraussichtlich um 31 % bzw. 38 %, getrieben von AI-, Speicher- und traditionellen Chip-Bedarf, wodurch die Branchendynamik erhalten bleibt.

ASIC durchdringen zunehmend, maßgeschneiderte Chips werden bedeutender Wachstumsfaktor für AI-Rechenleistung

Hyperscale-Cloud-Anbieter beschleunigen die Entwicklung von ASIC/XPU, wobei es nicht allein darum geht, GPUs zu ersetzen, sondern Leistung, Energieverbrauch und Kosten pro Token gezielt für spezifische Workloads zu optimieren und die Abhängigkeit von allgemein verfügbaren GPUs zu verringern.

Dieser Trend verändert die Produktstruktur von AI-Beschleunigern. JP Morgan schätzt, dass der Anteil von ASIC/XPU an ausgelieferten AI-Beschleuniger-Einheiten 2026 bei etwa 41 % liegt, 2027 auf 54 % steigt und 2028 55 % erreicht. Maßgeschneiderte Chips entwickeln sich von Ergänzungslösungen zu skalierbaren Produkten und werden so zum wichtigen Wachstumsfaktor beim Ausbau der AI-Infrastruktur.

Der Markt für maßgeschneiderte AI ASICs ist derzeit stark konzentriert, Broadcom und Marvell halten zusammen rund 90 % Marktanteil. Mit Google, Amazon und Microsoft, die eigene AI-Chips entwickeln, gibt es weiterhin großes Wachstumspotenzial für ASIC-Design und begleitende Dienstleistungen.

Transparenz bei Broadcom TPU gering – das bedeutet nicht Unsicherheit der Aufträge

Eine Frage am Markt bezüglich Broadcoms AI-Geschäft ist, dass die Lieferkettendetails zu Projekten wie Google TPU teilweise fehlen und externe Beobachter Aufträge und Auslieferungen nur schwer vollständig verfolgen können. Laut JP Morgan beweist eingeschränkte Lieferketteninformationen jedoch nicht schwache Nachfrage; wichtiger sind Kundenverträge, Produktiteration und Kapazitätsplanung.

Am Beispiel von Google TPU: Der Liefervertrag zwischen Broadcom und Google läuft über fünf Jahre (2026 bis 2031) und umfasst sowohl 3nm als auch 2nm sowie fortschrittliche Packaging-Technologien. Der Vertrag beinhaltet eine jährliche Umsatzsteigerung mit TPU, sodass trotz begrenzter Transparenz in der Lieferkette eine hohe Sichtbarkeit bei Aufträgen und Umsatz besteht.

Auch Marvell profitiert vom Produktionshochlauf kundeneigener Chips bei Cloud-Anbietern; das Geschäft mit maßgeschneiderten Chips umfasst Projekte wie Amazon Trainium, Microsoft Maia und Google XPU. Je mehr inhouse entwickelte Beschleuniger von der Frühphase zur skalierbaren Produktion übergehen, desto mehr profitieren ASIC-Design, Vernetzung und fortschrittliches Packaging.

AI-Kapitalausstattung bleibt hoch, WFE- und Speicherzyklen werden weiter gestärkt

JP Morgan erwartet, dass die globalen Cloud-Kapitalausgaben in den Jahren CY26, CY27 und CY28 jeweils 953 Milliarden, 1,41 Billionen und 1,54 Billionen US-Dollar erreichen. Mit zunehmendem Return-on-Investment bei AI steigen die wirtschaftlichen Anreize für Cloud-Anbieter, weiter massiv in Infrastruktur zu investieren.

Auch die Investitionen in Geräte wachsen stark. Die globalen WFE-Ausgaben werden 2026 voraussichtlich um 31 % auf rund 225 Milliarden US-Dollar steigen und 2027 um weitere 38 % auf etwa 263 Milliarden US-Dollar wachsen. Die Erweiterung fortschrittlicher Fertigungskapazitäten und zusätzlicher DRAM-Kapazitäten treiben die Nachfrage nach Equipment, während die knapser werdenden Reinraumflächen zu vorgezogenen Gerätekäufen führen.

Speicher bleibt ebenfalls zentraler Treiber. JP Morgan erwartet, dass die gemischten Durchschnittspreise von DRAM und NAND im Jahr 2026 jeweils um etwa 250 % steigen; 2027 steigen sie um ca. 30 % bzw. 25 %. AI-Server treiben die DRAM-Nachfrage, während Enterprise-SSD zum wichtigsten Nachfragefaktor für NAND wird. Langfristige Abnahmeverträge und vergleichsweise zurückhaltende Investitionen helfen, Angebotsspitzen unter Kontrolle zu halten.

Insgesamt sieht JP Morgan die aktuelle Aufwärtsbewegung im Halbleitermarkt nicht allein durch die Nachfrage nach AI-Chips getrieben, sondern durch den gleichzeitigen Ausbau von maßgeschneiderten Chips, Cloud-Kapitalausgaben, Speicher und Wafer Fab Equipment entlang mehrerer Industrieketten. Im Rahmen dieses Trends bleibt die Nachhaltigkeit der Investitionen in AI-Infrastruktur der entscheidende Faktor für die weitere Konjunktur im Halbleitermarkt.