Europäische Unternehmen stecken enorme Summen in die KI-Infrastruktur. Während Investoren noch darüber debattieren, ob die Realität den hohen Erwartungen an KI gerecht wird, profitieren sogenannte Digital Enabler – Firmen, deren Technologien für den Bau von Chips und Rechenzentren entscheidend sind – bereits deutlich. Goldman Sachs Research prognostiziert für einige dieser Unternehmen in Deutschland, Frankreich und vor allem den Niederlanden langfristig zweistellige Gewinnsteigerungen. TraderFox berichtet – ein Klick genügt, um mehr über die potenziellen Gewinner dieser Entwicklung zu erfahren.

Während Unternehmen neue generative Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) erforschen, werden immense Ausgaben für die Infrastruktur getätigt, die dies ermöglichen soll. Gleichzeitig debattieren die Investoren darüber, inwieweit die Realität mit den außerordentlichen Hoffnungen in die KI-Technologie Schritt halten wird.

In Europa wird ein Teil des Geldes für die Förderung digitaler Enabler ausgegeben - Unternehmen mit Technologien, die für den Bau der Chips für die Rechenzentren, auf denen die KI-Modelle laufen, unerlässlich sind. Laut Goldman Sachs Research sind zweistellige Zuwächse bei der längerfristigen Ertragskraft bestimmter digitaler Enabler in Europa möglich, wovon Deutschland, Frankreich und insbesondere die Niederlande profitieren.

Goldman Sachs sieht großes Potenzial in europäischen Tech-Unternehmen

Alexander Duval, Analyst bei Goldman Sachs Research, vertritt dabei zu den Auswirkungen des Ausbaus der KI auf das europäische Technologie-Ökosystem die nachfolgenden Meinungen:

Zur Frage, wie sich die KI-Investitionen auf den europäischen Technologiesektor auswirken, ist Duval der Ansicht, dass das schiere Ausmaß der weltweiten Investitionen in die Hardware sich eindeutig auf regionaler Ebene auch in Europa auswirkt, und zwar auf die digitalen Wegbereiter - die Unternehmen, die die KI-Expansion ermöglichen. Er geht davon aus, dass die Technologiegiganten in den kommenden Jahren mehr als eine Billion USD für KI-bezogene Investitionen ausgeben werden, wobei dieser Trend bereits jetzt angefangen habe.

Das kurzfristige Investitionsniveau ist laut Duval ziemlich hoch. Die größten US-Tech-Unternehmen geben in diesem Jahr bereits rund 200 Mrd. USD aus. Zum Vergleich: Das entspricht etwa einem Viertel der Investitionsausgaben des gesamten europäischen Kontinents für alle Sektoren. Es handelt sich also wirklich um eine phänomenale Summe. Wofür geben sie es aus? Sie müssen ihre KI-Rechenzentren aufrüsten, um die erforderliche Parallelverarbeitung durchführen zu können.

Die Rolle europäischer Unternehmen im globalen KI-Ausbau

Dabei handelt es sich jedoch um US-Unternehmen, und die Halbleiter-Fertigungsanlagen selbst befinden sich häufig in Taiwan und Korea. Mit Blick auf die Rolle, die europäischen Unternehmen dabei spielen, verweist Duval auf zwei spezifische Gesichtspunkte. Erstens: Halbleiterausrüstung. Wenn man so leistungsfähige Halbleiter herstellen will, muss man Lithografiemaschinen kaufen, mit denen man die detaillierten Schaltkreise auf den Chip drucken kann. Es gibt im Grunde nur eine Anlaufstelle für diese EUV-Lithografiemaschinen (Extreme Ultraviolet): Man kann sie nur bei ASML in den Niederlanden kaufen.

Darüber hinaus gibt es Dinge wie die Atomlagenabscheidung, ein sehr präzises Verfahren zum Aufbringen von Materialien auf Wafer zum Aufbau von Transistoren, und ein weiteres Unternehmen in den Niederlanden ist dafür zuständig. Für alle diese Akteure geht es um einen erheblichen Aufschwung. Ein weiteres Unternehmen in diesem Land ist führend im Bereich des Hybridbondens, das benötigt wird, um KI-Chips strom- und wärmeeffizienter zu machen. All diese Dinge, was die Infrastruktur betrifft, sind bereits in vollem Gange, so Duval.

Der Megagtrend KI in Zahlen

Quelle: Goldman Sachs Global Investment Research

Hinsichtlich der Frage, welche anderen Technologien oder Unternehmen ebenfalls einen Aufschwung erfahren könnten, verweist der Goldman-Sachs-Analyst auf die Energiemenge, die für den Betrieb der KI-Infrastruktur benötigt wird. Das ist aus seiner Sicht ein großes Problem. Ein deutsches Unternehmen stellt Halbleiter her, die den Stromfluss in den Rechenzentren regulieren, und hat einige recht innovative Lösungen, um die Effizienz zu steigern. Ebenso sieht er einen Bedarf an zusätzlichen Sensoren und Mikrocontrollern am Rande des Netzwerks, die von französischer Technologie geliefert werden können.

Zukünftige Anwendungsmöglichkeiten von KI

Bezüglich seiner allgemeinen Erwartung rund um die KI-Technologie erinnert Duval daran, dass die Herausforderung darin besteht, dass wir nicht genau wissen, wie sich das Szenario "Kontakt mit der Realität" entwickeln wird. Wir wissen nicht, welche Probleme sich daraus ergeben könnten. Möglicherweise bedarf es einer Regulierung; wahrscheinlich müssen Leitplanken um sie herum aufgestellt werden. Dabei geht es eher um die Anwendung der Technologie und die Art und Weise, wie wir die Software programmieren, als um Probleme mit der Hardware an sich.

In Punkto der potenziellen Anwendungsfälle kann sich Duval schon vorstellen, wie vieles davon genutzt werden könnte. Wenn man die Gesamtheit des Internets in ein Bündel von Vektoren destillieren kann, kann man das im Grunde für alles tun. Man kann das für Musik tun. Man kann dies für Proteine tun, also könnte man KI für Protein-Engineering verwenden. Man könnte dies für Enzyme tun. Man könnte dafür sorgen, dass bestimmte Nutzpflanzen besser wachsen. Man könnte Lösungen für das Gesundheitswesen entwickeln. Es gibt auf jeden Fall Dinge, die mit ein wenig Fantasie ziemlich interessant und leicht zugänglich sein könnten. Natürlich sind weitere Arbeiten erforderlich, aber es gibt eindeutig Unternehmen, die nach Möglichkeiten suchen, KI zur Kostenkontrolle in verschiedenen Bereichen einzusetzen, konstatiert Duval.

Bei der Auslese der besten Verwendungszwecke dürften die Investoren aus Sicht von Duval sehen wollen, dass sich die Investition lohnt. Einige Unternehmen haben einen vernünftigen Plan, was mit dieser Technologie gemacht werden kann, und eine klare Vorstellung davon, wie sie eine Rendite erzielen wollen. Einige andere Unternehmen haben einfach nur gesagt, dass sie Geld für KI ausgeben, bis zu mehreren Mrd. USD, und die Aktien wurden abverkauft. Laut Duval mus sichergestellt werden, dass die potenziellen Anwendungsfälle auch umgesetzt werden.

Langfristige Investitionsprognosen

In einer Studie beziffert Goldman Sachs das Potenzial für Investitionen in Höhe von einer Billion USD. Der Zeitrahmen dafür dürfte sich über die nächsten paar Jahre erstrecken. Die 200 Mrd. USD in diesem Jahr sollten aufgestockt werden. Es handelt sich nicht um eine einmalige Summe für dieses Jahr. Abzuwarten bleibe natürlich, wie sich die laufenden Anwendungsfälle entwickeln. Können wir wirklich Proteine herstellen? Können wir KI wirklich nutzen, um die Kohlenstoffabscheidung voranzutreiben? Können Unternehmen damit wirklich Kosten einsparen oder erhebliche Produktivitätssteigerungen erzielen?

Mehrere Halbleiterhersteller prognostizieren ein außerordentliches KI-bezogenes Umsatzwachstum und damit einhergehend extrem hohe Investitionspläne. Offensichtlich sind einige der wichtigsten Technologen der Welt der Ansicht, dass dieses Thema in den nächsten Jahren viel Schwung haben wird. Wenn sich die Investitionen bis 2030 nicht rentieren, könnte das auf ein eher pessimistisches Szenario hindeuten.

Zur abschließenden Frage, wie sich alles das auf die Aussichten für europäische Chip-Unternehmen insgesamt auswirkt, verweist Duval auf langfristige Szenarien, die Goldman Sachs für eine Reihe von europäischen Unternehmen erstellt hat. Für einige davon ist demnach ein prozentual zweistelliger Anstieg der langfristigen Gewinne sichtbar, wie etwa für einige der Halbleiterausrüstungsunternehmen. Wobei auch hierbei einige der positiveren Szenarien für den Einsatz von KI unterstellt werden. Es wird ein Bedarf an viel mehr paralleler Verarbeitung, viel mehr Speicher mit hoher Bandbreite entstehen. Und viele dieser Ausrüstungshersteller hier in Europa sind in diesem Bereich unverzichtbar, so Duval.