Was könnte den eine Billion Dollar schweren Boom der künstlichen Intelligenz zunichte machen?

Das Risiko einer Unterinvestition ist dramatisch größer als das Risiko einer Überinvestition", sagte Sundar Pichai, der Chef von Alphabet, dem Eigentümer von Google, auf einer kürzlich abgehaltenen Bilanzkonferenz. Er sprach, wie viele andere Führungskräfte heutzutage, über künstliche Intelligenz (AI). Genauer gesagt sprach er über den Bau von AI-Rechenzentren, die die Kunden der Cloud-Computing-Sparte des Tech-Giganten bedienen sollen. Die Summen, um die es dabei geht, sind atemberaubend. Es wird erwartet, dass die Investitionsausgaben von Alphabet in diesem Jahr um etwa die Hälfte auf 48 Mrd. USD steigen werden. Ein Großteil davon wird für KI-bezogene Hardware ausgegeben werden.

Herr Pichai befindet sich in guter Gesellschaft. Während einer Telefonkonferenz am 30. Juli bekräftigte Satya Nadella, der Vorstandsvorsitzende von Microsoft, ebenfalls seine Pläne, viel Geld für AI auszugeben. Alphabet und Microsoft werden zusammen mit Amazon und Meta zusammen 104 Milliarden Dollar für den Bau von KI-Rechenzentren in diesem Jahr ausgeben, schätzt die Analystenfirma New Street Research. Rechnet man die Ausgaben kleinerer Tech-Firmen und Unternehmen aus anderen Branchen hinzu, so könnte die Gesamtinvestition in Rechenzentren zwischen 2024 und 2027 1,4 Billionen Dollar erreichen.

Das Ausmaß dieser Investitionen und die Ungewissheit darüber, ob und wann sie sich auszahlen werden, machen die Aktionäre nervös. Am Tag nach den Ergebnissen von Alphabet fiel der Nasdaq, ein techniklastiger Index, um 4 %, der größte Tagesverlust seit Oktober 2022. Auch der Aktienkurs von Microsoft fiel nach der Veröffentlichung seiner Ergebnisse.

Im Moment zeigen die Tech-Giganten wenig Neigung, ihre Investitionen zurückzuschrauben, wie die Äußerungen von Herrn Pichai zeigen. Das sind gute Nachrichten für die zahllosen Zulieferer, die vom Boom profitieren. Nvidia, ein Anbieter von KI-Chips, der im Juni kurzzeitig das wertvollste Unternehmen der Welt wurde, hat die meisten Schlagzeilen gemacht. Doch die KI-Lieferkette ist weitaus weitläufiger. Sie umfasst Hunderte von Firmen, von taiwanesischen Serverherstellern und Schweizer Ingenieurbüros bis zu amerikanischen Energieversorgern. Viele haben seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 einen Nachfrageschub erlebt und investieren entsprechend. Mit der Zeit könnten diese Unternehmen aufgrund von Lieferengpässen oder nachlassender Nachfrage überfordert sein.

KI-Investitionen lassen sich in zwei Bereiche aufteilen. Die Hälfte davon geht an Chip-Hersteller, wobei Nvidia der Hauptnutznießer ist. Der Rest geht an die Hersteller von Geräten, die die Chips am Laufen halten, von Netzwerkausrüstung bis hin zu Kühlsystemen. Um das Treiben entlang der KI-Lieferkette zu bewerten, hat The Economist einen Korb von rund 60 solcher Unternehmen untersucht. Seit Anfang 2023 ist der durchschnittliche Aktienkurs der Unternehmen in unserem Universum um 103 % gestiegen, verglichen mit einem Anstieg von 42 % im S&P 500 Index amerikanischer Aktien. Deren erwartete Umsätze für 2025 sind im Durchschnitt um 14 % gestiegen. Im Vergleich dazu liegt der Anstieg bei den Nicht-Finanzunternehmen (ohne Technologieunternehmen) im S&P 500 bei 1 %. Die größten Gewinner waren die Chiphersteller und Serverhersteller. Nvidia war für fast ein Drittel des Anstiegs der erwarteten Umsätze der Gruppe verantwortlich. Es wird prognostiziert, dass Nvidia in diesem Jahr KI-Chips und zugehörige Ausrüstung im Wert von 105 Mrd. $ verkaufen wird, gegenüber 48 Mrd. $ im letzten Geschäftsjahr. AMD, sein nächster Konkurrent, wird in diesem Jahr wahrscheinlich etwa 12 Mrd. $ an Chips für Datenzentren verkaufen, gegenüber 7 Mrd. $. Im Juni teilte Broadcom, ein weiterer Chiphersteller, mit, dass seine vierteljährlichen AI -Umsätze im Vergleich zum Vorjahr um 280 % auf 3,1 Mrd. $ gestiegen sind. Das Unternehmen unterstützt Kunden, darunter Cloud-Anbieter, bei der Entwicklung ihrer eigenen Chips und verkauft auch Netzwerkausrüstung. Am 25. Juli sagte SK Hynix, ein weiterer Chiphersteller, dass er erwartet, dass sich die Nachfrage nach seinen modernen Speicherchips im nächsten Jahr mehr als verdoppeln wird.

Auch Unternehmen, die Server herstellen, verdienen kräftig mit. Sowohl Dell als auch Hewlett Packard Enterprise (hpe) gaben in ihren jüngsten Gewinnmitteilungen an, dass sich der Umsatz mit KI-Servern im vergangenen Quartal verdoppelt hat. Foxconn, ein taiwanesischer Hersteller, der viele der iPhones von Apple zusammenbaut, hat auch ein Servergeschäft. Im Mai gab das Unternehmen bekannt, dass sich sein KI-Umsatz im vergangenen Jahr verdreifacht hat.

Andere Unternehmen verzeichnen ein starkes Interesse, auch wenn neue Verkäufe noch nicht zustande gekommen sind. Eaton, ein Hersteller von Industriemaschinen, hat nach eigenen Angaben im vergangenen Jahr in Amerika mehr als das Vierfache an Kundenanfragen zu seinen KI-Rechenzentrumsprodukten verzeichnet. KI-Server können bis zu zehnmal mehr Strom benötigen als herkömmliche. Earl Austin Junior, der Chef von Quanta Services, einem Unternehmen, das Anlagen für erneuerbare Energien und Übertragungssysteme herstellt, gab kürzlich zu, dass der Nachfrageschub für sein Rechenzentrumsgeschäft "mich ein wenig überrascht hat". Vertiv, das Kühlsysteme für Rechenzentren vertreibt, stellte im April fest, dass sich seine Pipeline an KI-Projekten innerhalb von zwei Monaten mehr als verdoppelt hat.

All dieses Interesse löst eine weitere Investitionswelle aus. In diesem Jahr werden etwa zwei Drittel der Unternehmen in unserer Stichprobe ihre Investitionsausgaben im Verhältnis zum Umsatz voraussichtlich über den Fünfjahresdurchschnitt anheben. Viele Unternehmen der Zuliefererkette bauen neue Fabriken. Dazu gehören Wiwynn, ein taiwanesischer Serverhersteller, Supermicro, ein amerikanisches Unternehmen, und Lumentum, ein amerikanischer Anbieter von modernen Netzwerkkabeln. Viele geben auch mehr Geld für Forschung und Entwicklung aus.

Einige Unternehmen investieren durch Übernahmen. Diesen Monat gab AMD bekannt, dass es Silo AI, ein Startup, kauft, um seine KI-Fähigkeiten zu verbessern. Im Januar gab HPE bekannt, dass es 14 Milliarden Dollar für die Übernahme von Juniper Networks, einem Hersteller von Netzwerkausrüstung, ausgeben wird. Im Dezember kündigte Vertiv den Kauf von CoolTera an, einem Spezialisten für Flüssigkeitskühlung. Das Unternehmen hofft, dadurch seine Produktion von Flüssigkeitskühlungstechnologie um das 45-fache steigern zu können.

In dem Moment, in dem die Ausgaben steigen, wächst jedoch die Bedrohung für die KI-Lieferkette. Ein Problem ist ihre starke Abhängigkeit von Nvidia. Baron Fung von der Dell'Oro Group, einem Forschungsunternehmen, stellt fest, dass, als Nvidia nicht mehr alle zwei Jahre einen neuen Chip auf den Markt brachte, sondern jedes Jahr, die gesamte Lieferkette sich zusammenraufen musste, um neue Produktionslinien zu bauen und beschleunigte Zeitpläne einzuhalten. Künftige Umsätze für viele Unternehmen in der KI-Lieferkette hängen davon ab, dass der wertvollste Chiphersteller der Welt zufrieden ist. Eine weitere Bedrohung geht von Versorgungsengpässen aus, vor allem bei der Verfügbarkeit von Energie. Eine Analyse des Maklers Bernstein geht von einem Szenario aus, in dem bis 2030 KI-Tools in etwa so viel genutzt werden wie heute die Google-Suche. Das würde das Wachstum der Energienachfrage in Amerika von 0,2 % zwischen 2010 und 2022 auf 7 % pro Jahr ansteigen lassen. Es wäre schwierig, so viel Stromkapazität in kurzer Zeit aufzubauen. Stephen Byrd von der Bank Morgan Stanley stellt fest, dass es in Kalifornien, wo viele KI-Rechenzentren gebaut werden könnten, sechs bis zehn Jahre dauert, bis man ans Netz angeschlossen ist.

Einige Unternehmen versuchen bereits, die Lücken zu schließen, indem sie netzunabhängigen Strom anbieten. Im März verkaufte das Energieunternehmen Talen Energy Amazon ein an ein Kernkraftwerk angeschlossenes Rechenzentrum für 650 Millionen Dollar. CoreWeave, ein kleiner KI Cloud-Anbieter, schloss kürzlich einen Vertrag mit Bloom Energy, einem Hersteller von Brennstoffzellen, um Strom vor Ort zu erzeugen. Andere Unternehmen nutzen Standorte wie Bitcoin-Minen, die bereits über einen Netzzugang und eine Stromversorgungsinfrastruktur verfügen, für ihre Zwecke. Dennoch ist der Energiebedarf für KI so groß, dass das Risiko einer Energieknappheit bestehen bleibt.

Die größte Bedrohung für die KI-Lieferkette würde von der sinkenden Nachfrage ausgehen. Im Juni veröffentlichten die Bank Goldman Sachs und die Risikokapitalgesellschaft Sequoia Berichte, in denen sie den Nutzen der derzeitigen generativen AI-Tools und damit die Weisheit der Ausgaben der Cloud-Computing-Giganten in Frage stellten. Wenn KI-Gewinne ausbleiben, könnten diese Giganten ihre Investitionen kürzen und die Lieferkette ungeschützt lassen.

Der Aufbau von Fabriken hat zu höheren Fixkosten geführt. In unserer Stichprobe von Unternehmen werden die durchschnittlichen Ausgaben für Sachanlagen zwischen 2023 und 2025 voraussichtlich um 14 % steigen. Einige Investitionen könnten sich als fragwürdig erweisen, wenn die Nachfrage nur langsam anspringt. Der Preis für den Kauf von Juniper Networks durch HPE betrug zwei Drittel des Marktwerts des Erwerbers, als er im Januar angekündigt wurde.

Selbst nach den jüngsten Turbulenzen bleiben die Markterwartungen optimistisch. Der Median des Kurs-Gewinn-Verhältnisses, ein Maß für die Bewertung der Gewinne durch die Anleger, ist bei den von uns untersuchten Unternehmen seit Anfang 2023 um neun Prozentpunkte angestiegen. Wenn solche Erwartungen erfüllt werden sollen, müssen KI-Tools schnell verbessert werden, und die Unternehmen müssen sie massenhaft übernehmen. Für die vielen Unternehmen entlang der KI-Lieferkette wird der Einsatz unangenehm hoch.