Infrastruktur des KI-Zeitalters: Neue Investmentchancen entlang der technologischen Wertschöpfungskette

Dabei sind die Gewinner dieses Technologiesprungs nicht nur auf der Applikationsebene zu finden. Stetige Weiterentwicklung und Skalierung der KI-Modelle erhöhen die Anforderungen an die technologische Infrastruktur und lassen damit auch die Nachfrage nach leistungsstarker Hardware exponentiell steigen. Führende Infrastrukturanbieter entlang der Halbleiter-Wertschöpfungskette dürften von dieser Marktdynamik profitieren, schreibt der Berliner Asset Manager BIT Capital in einer Analyse im aktuellen Whitepaper „Infrastruktur des KI-Zeitalters: Investmentchancen entlang der technologischen Wertschöpfungskette“.

Jan Beckers, Gründer & Chief Investment Officer von BIT Capital, erklärt: „Die Dynamik im Markt mit KI-Hardware wird sich in den kommenden Jahren durch die Verschiebung vom Sequential zum Accelerated Computing wesentlich beschleunigen. Für eine erfolgreiche Anwendung der Technologie ist die Verfügbarkeit spezialisierter KI-Hardware essenziell. Allein für das Training des neuronalen Netzes hinter GPT-4 waren 22 Quadrillionen Rechenoperationen erforderlich.“ Mehrere tausend Hochleistungs-Chips, sogenannte GPUs, müssten hierfür in Rechenzentren zu Clustern verbunden werden.

Bis zu 50 Prozent Wachstum jährlich im Markt mit KI-Servern

„Sollten neben ChatGPT weitere erfolgreiche KI-Anwendungen mit mehreren hunderten Millionen Nutzern entstehen, wird die benötigte Rechenleistung die derzeit verfügbare Kapazität leicht um ein Vielfaches übersteigen“, ergänzt Marcel Oldenkott, Co-CIO von BIT Capital. „Angesichts des zu erwartenden Nachfrageschubs gehen wir von einem signifikanten Wachstum im Markt mit KI-Servern mit möglichen Steigerungsraten von 35 bis 50 Prozent pro Jahr bis 2028 aus“, so Oldenkott.

Im Zentrum der steigenden Nachfrage nach Rechenleistung sei Nvidia mit seiner vertikalen Integration in das KI-Ökosystem der dominierende Plattformanbieter. Entlang der Halbleiter-Wertschöpfungskette seien in vielen Teilbereichen zudem noch wenig bekannte Investmentchancen bei hochspezialisierten Anbietern zu finden, so die Analyse von BIT Capital. Um Kapazitäten für die essenzielle KI-Rechenleistung zu schaffen, müssten etwa nicht nur alte Rechenzentren umgerüstet, sondern auch gänzlich neue Zentren errichtet werden. „KI-bezogene Investitionsausgaben für Rechenzentren könnten sich bis 2026 verdoppeln und ein Volumen von über 550 Mrd. US-Dollar weltweit erreichen. Zugang zu kostengünstiger Stromversorgung und Erfahrung im Betrieb von Hochleistungs-Servern werden bestimmen, wer sich als führender Anbieter in diesem Bereich etablieren wird“, erklärt Beckers.

Ein vielversprechender Anbieter sei beispielsweise Applied Digital. „Mit seiner Energieeffizienz und vergleichsweise geringen Stromkosten ist Applied Digital gut positioniert, um vom steigenden Bedarf nach KI-Rechenleistung zu profitieren“, erläutert Oldenkott. „Das Unternehmen vermietet über einen Cloud-Zugang die Rechenpower von Nvidia GPUs und generiert so eine beeindruckende Bruttomarge von über 80 Prozent. Das Unternehmen baut seine Kapazitäten weiter aus und könnte so bis zu 110.000 Nvidia H100 GPUs betreiben. Ein Vergleich macht die Dimension deutlich: Mit 21.000 GPUs der älteren A100 Generation verfügte Meta Ende 2022 über eines der weltweit größten GPU-Rechencluster.“

Beckers resümiert: „Investoren, die dazu in der Lage sind, die prosperierenden Unternehmen im expandierenden Markt für KI-Hardware frühzeitig zu identifizieren, können in den kommenden Jahren von den großen Wachstumspotenzialen profitieren.“

Das Whitepaper können Sie hier herunterladen.

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