Das Wachstum der KI wird von kleineren Unternehmen getragen

Kernpunkte

• Die Ausbreitung der künstlichen Intelligenz (KI) hängt von weitaus mehr Faktoren ab als nur von den Mega-Cap-Unternehmen. Es handelt sich um einen mehrjährigen Infrastrukturzyklus, der von kleineren Unternehmen getragen wird, die das Ökosystem der Rechenzentren aufbauen, betreiben und ausstatten.
• Von Maschinenbau und dezentraler Stromerzeugung bis hin zu Halbleitern und elektrischen Bauteilen: Spezialisten mit geringerer Marktkapitalisierung liefern die wesentlichen Komponenten, die den Einsatz von Hyperscaler-KI erst ermöglichen.
• Anlagen in anderen Unternehmen als denjenigen, die Schlagzeilen mit ihrer Modellentwicklung machen, können ein differenziertes Engagement in nachhaltigen, KI-getriebenen Investitionen in den Bereichen Bauwesen, Energie und Basistechnologien bieten. Dabei ist es nicht zwingend notwendig, sich auf eine einzelne Technologie, einen einzelnen Entwickler oder eine einzelne Architektur zu fokussieren.
   

Der Ausbau der KI ist nicht allein Sache der Mega-Caps

KI wird inzwischen eng mit einer kleinen Gruppe von Mega-Cap-Technologieunternehmen und Entwicklern großer Sprachmodelle (LLM) in Verbindung gebracht. Doch auch wenn sich die Schlagzeilen und Kapitalmärkte bislang vor allem auf Hyperscaler und Chip-Designer konzentriert haben, hängt die Skalierung von KI-Kapazitäten in Wirklichkeit von einem weitaus breiteren Ökosystem ab.

Da derzeit eine generationenübergreifende Investition in Grafikprozessoren (GPUs) und Rechenzentren stattfindet, um die Entwicklung von LLMs voranzutreiben, erleben wir einen komprimierten Infrastrukturzyklus, um diesen Ausbau zu unterstützen. Für den Ausbau der Rechenkapazität sind nachhaltige Investitionen in verschiedenen Bereichen erforderlich, darunter der Bau physischer Anlagen, die Stromerzeugung, Heiz- und Kühlungslösungen sowie immer komplexere Elektro- und Halbleitersysteme.
Da die Ankündigungen von Rekordinvestitionen weiterhin die Erwartungen übertreffen, werden diese Investitionen von und mit Unternehmen getätigt, die weit außerhalb des Mega-Cap-Universums operieren.

Aufbau der physischen Infrastruktur für KI

Der sichtbarste Beweis für den KI-Investitionszyklus ist der schnelle Bau und die Nachrüstung moderner Rechenzentrumsanlagen. Dies ist eine kritische und technisch anspruchsvolle Aufgabe, da leistungsstärkere Server eine effektive Kühlung ihrer erheblichen Wärmelasten erfordern. Hinzu kommen die Anforderungen an die Netzwerkfähigkeiten zur Unterstützung hoher Datenbandbreiten und die Notwendigkeit einer ausreichenden Stromversorgung für den Betrieb energieintensiver GPUs. Maschinenbau- und Elektrounternehmen mit spezialisiertem und seltenem Fachwissen spielen daher eine zentrale Rolle beim Ausbau von Rechenzentren.

Da die Anzahl, die Größe und die Komplexität von Rechenzentren zunehmen, werden kleinere, spezialisierte Unternehmen wie Comfort Systems, das Installations- und Wartungsdienstleistungen für HLK- und mechanische Systeme anbietet, wahrscheinlich in der Lage sein, selektiv vorzugehen, ihre Preisdisziplin beizubehalten und ihre Margen zu steigern.

Die Stromerzeugung stellt einen kritischen Engpass dar

Während Baudienstleistungen, insbesondere in den Bereichen Mechanik, Klimatechnik und Elektrik, knapp sind, erweist sich die Sicherstellung einer ausreichenden Stromversorgung für diese neuen oder modernisierten KI-Rechenzentren für Hyperscaler und LLM-Entwickler als ebenso schwierig. Der Strombedarf sowie die Intensität von KI-Trainings- und Inferenz-Workloads nehmen erheblich zu. Da Hyperscaler ihre Anzahl an Rechenzentren sowie ihre regionale Präsenz ausweiten, wird die Verfügbarkeit von Strom zu einem entscheidenden Faktor für ihre Bereitstellungspläne. Verzögerungen bei der Netzanbindung und Engpässe bei der Übertragung stellen bereits jetzt zunehmend sichtbare Einschränkungen dar (siehe Abbildung 1).

Der KI-Zyklus erhöht nicht nur die Nachfrage nach Rechenkapazität, sondern verändert auch die Energielandschaft, die ihn unterstützt. Angesichts der Herausforderungen bei der Sicherung einer traditionellen Netzanbindung werden kleinere Unternehmen, die neue und innovative alternative Energiequellen (Brennstoffzellen, Gasturbinen, Kernkraft) entwickeln, zunehmend als wichtige Partner angesehen, die strukturelle Lösungen für diese Herausforderungen bieten können. Beispielsweise liefern die vor Ort installierten Festoxid-Brennstoffzellensysteme von Bloom Energy zuverlässige und saubere Energie direkt am Verbrauchsort. Dadurch wird die Abhängigkeit vom Ausbau des herkömmlichen Stromnetzes reduziert. In Umgebungen mit hohem Bedarf kann diese Fähigkeit, lokal Strom mit kurzen Anlaufzeiten bereitzustellen, die Errichtung von Rechenzentren beschleunigen.

Gleichzeitig spiegelt die Ausweitung der Investitionen in Kernkraft und fortschrittliche Erzeugungstechnologien die zunehmende Erkenntnis wider, dass ein langfristiges Grundlaststromsystem notwendig sein wird, um das strukturelle Wachstum des Stromverbrauchs zu bewältigen. Um sich CO2-freien Strom für ihre neuen Rechenzentren zu sichern, haben Hyperscaler wie Microsoft, Amazon und Meta Platforms langfristige Verträge mit Kernenergieproduzenten abgeschlossen und investieren außerdem in die Entwicklung kleiner modularer Reaktoren. Dies positioniert Unternehmen wie BWX Technologies, das sich bereits seit den 1950er Jahren auf die Herstellung von Kernkomponenten und Dienstleistungen spezialisiert hat und nun neue Geschäftsfelder im Bereich des Managements komplexer Reaktorbetriebe und der Sicherheit erschließt, an der Spitze dieses langfristigen Wandels hin zu einem moderneren und skalierbareren Energiemix.

Beispiellose Investitionen und Komplexität eröffnen Chancen für spezialisierte Lösungen

Die rasante Verbreitung von KI führt neben dem Bau und der Energieerzeugung zu einer zunehmenden Komplexität der Systeme. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für Anbieter von spezialisierten Halbleiterchips, Konnektivitätslösungen und elektrischen Systemen.

Für diese Hochleistungs-Computing-Umgebungen sind immer präzisere Lösungen für das Energiemanagement, die Signalintegrität und die Konnektivität erforderlich. Von dieser Dynamik profitieren verschiedene Hersteller analoger und steuerungsorientierter Halbleiter, die ursprünglich nicht als direkte Akteure im Bereich der KI betrachtet wurden. Dazu gehören Unternehmen wie etwa Lattice Semiconductor und Allegro MicroSystems. Beide bieten Halbleiterchips an, die den steigenden Anforderungen an die Leistungsdichte und Steuerung in Rechenzentren und Hochleistungsanwendungen gerecht werden. Durch langjährige Investitionen in innovative Technologielösungen haben diese Unternehmen begonnen, Anteile im Bereich der Computerarchitekturen der nächsten Generation zu gewinnen.

Ebenso profitieren Unternehmen wie Regal Rexnord, das technische Antriebs- und Bewegungssteuerungstechnologien liefert, von den umfassenderen Trends der Elektrifizierung und industriellen Automatisierung. Diese überschneiden sich wiederum mit dem KI-gesteuerten Kapitaleinsatz.

Kleinere Unternehmen können ein differenziertes und modell- bzw. architekturunabhängiges Engagement im Bereich KI bieten

Einige der vielversprechendsten Chancen im Bereich der KI bieten sich eher bei Unternehmen, die Basistechnologien liefern, als bei solchen, die Modelle entwickeln. Mit der zunehmenden Komplexität der Rechnerarchitekturen steigt gleichzeitig die Nachfrage nach Komponenten und Systemen von Anbietern, die die Grundvoraussetzungen schaffen. Hierbei handelt es sich häufig um Unternehmen mit geringerer Marktkapitalisierung.

Während das Narrativ rund um KI nach wie vor von Mega-Cap-Hyperscalern und zunehmend auch von privaten LLMs dominiert wird, sind die zugrunde liegenden Investitionsausgaben, welche dieses Wachstum stützen, weitaus stärker verteilt. Der Bau von Rechenzentren, der Ausbau der Stromerzeugung und die Komplexität von Halbleitern sind allesamt langfristige strukturelle Themen.
Bei diesen sind kleinere Unternehmen unserer Meinung nach als wichtige Partner und Mitwirkende am Erfolg des KI-Ökosystems außerordentlich gut positioniert.

Die Anwendung dieser breiteren Infrastrukturperspektive kann Anlegern ein differenziertes Engagement im KI-Investitionszyklus ermöglichen. Anstatt sich ausschließlich auf die Umsetzung auf Anwendungsebene oder die Vorreiterrolle einzelner Modelle zu verlassen, erstreckt sich die Chance auch auf Unternehmen mit dauerhaften Wettbewerbsvorteilen, die sich in nachhaltigen Investitionszyklen positioniert haben. Diese kleineren Unternehmen, die die Grundvoraussetzungen für KI schaffen, können darüber hinaus eine diversifiziertere Möglichkeit bieten, um ein Engagement im dominierenden Anlagethema des Aktienmarktes zu erzielen.

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