Generative KI-Revolution: Der Einfluss auf die Aktienkurse von NVIDIA und TSMC
GPT-5 und Groq-4: Ein Jahr nach dem Start – Auswirkungen auf den Umsatz und die Marktkapitalisierung von NVIDIA und TSMC
Explosiver Anstieg beim Verkauf von KI-Halbleitern:
Nach der explosionsartigen Nachfrage nach KI-Chips für Rechenzentren in der GPT-4-Ära stieg der Umsatz des Rechenzentrumssegments von NVIDIA im Vergleich zum Vorjahr um 112% und erreichte einen Quartalsumsatz von 30,77 Milliarden US-Dollar. Dieser Umsatz macht mehr als die Hälfte der Gesamteinnahmen aus – angetrieben durch die massiven Investitionen der Cloud-Anbieter in ultra-große Modelle, die in zwei aufeinanderfolgenden Quartalen ein dreistelliges Wachstum verzeichneten.
Gleichzeitig profitierte TSMC vom Boom in der KI-Chip-Produktion: Der Umsatz der HPC-(High Performance Computing)-Plattformen stieg im Vergleich zum Vorjahr um 58% und machte nun 51% des für 2024 prognostizierten Jahresumsatzes aus. Der CEO von TSMC erklärte, dass „die Umsätze aus KI-Beschleunigerlösungen im Jahr 2024 sich verdreifacht haben und bis 2025 voraussichtlich mehr als verdoppelt werden.“
Die Einführung von GPT-5 wird die Nachfrage nach Training und Inferenz von KI-Modellen weiter anheizen und den umsatztreibenden Effekt zusätzlich verstärken. So soll OpenAI beispielsweise etwa 25.000 NVIDIA A100 GPUs für das Training von GPT-5 eingesetzt haben – ein Schritt, der voraussichtlich zu großangelegten GPU-Käufen und enormen Investitionen in Rechenzentren führen wird.
Zudem stieg im dritten Quartal 2024 der globale CapEx (Investitionsausgaben) für hyperscale Rechenzentren um 82%, was maßgeblich auf die Investitionen in KI-Infrastrukturen zurückzuführen ist.
Steigende Marktkapitalisierung:
Seit der Einführung von GPT-4, die eine explosionsartige Nachfrage nach KI-Halbleitern auslöste, konnten sowohl NVIDIA als auch TSMC einen signifikanten Anstieg ihrer Marktkapitalisierung verzeichnen. NVIDIA stieg von einer Marktkapitalisierung von 1,2 Billionen US-Dollar Ende 2023 auf 3,28 Billionen US-Dollar Ende 2024 – das entspricht einem Zuwachs von über 2 Billionen US-Dollar innerhalb eines Jahres – und belegte damit den zweiten Platz weltweit. Im Oktober 2024 überholte NVIDIA sogar vorübergehend Apple und wurde kurzzeitig zum wertvollsten Unternehmen der Welt.
Auch TSMC profitierte von der KI-Bewegung: Im Oktober 2024 erreichte die Marktkapitalisierung etwa 833 Milliarden US-Dollar, und der Aktienkurs stieg im Jahresverlauf um über 90%. TSMC hat sich als exklusiver Fertigungspartner für fortschrittliche KI-Chips führender Unternehmen wie NVIDIA und AMD etabliert, sodass der Anstieg der KI-Nachfrage sich sofort in den Geschäftsergebnissen und der Marktkapitalisierung widerspiegelt.
Ein Jahr nach der Einführung von GPT-5 und Groq-4 wird erwartet, dass der Anteil des Rechenzentrumsumsatzes von NVIDIA (derzeit über 50%) weiter steigt, während der Anteil der HPC/AI-Chips bei TSMC ebenfalls wächst – was die finanzielle Stabilität beider Unternehmen weiter stärkt. Besonders hervorzuheben ist, dass 74% des Umsatzes von TSMC auf fortschrittliche Fertigungsprozesse mit 7nm oder weniger zurückzuführen sind, wodurch TSMC direkt von den Vorteilen der KI-Ära profitiert.
Ausbau von Servern und Infrastruktur:
Die Einführung von hyper-scale Modellen wie GPT-5 hat den Wettbewerb unter den globalen Cloud-Anbietern um den Ausbau ihrer Rechenzentren stark angeheizt. Im Jahr 2024 investierten die großen IT-Unternehmen schätzungsweise etwa 236 Milliarden US-Dollar in neue Infrastrukturen – ein Anstieg von mehr als 50% gegenüber dem Vorjahr – und Unternehmen wie AWS und Google planen, in den kommenden Jahren Hunderte Milliarden Dollar in den Ausbau von KI-Infrastrukturen zu investieren.
Tatsächlich entfielen im dritten Quartal 2024 auf 40% der globalen CapEx für Rechenzentren Ausgaben für KI-Infrastrukturen (beschleunigte Server). NVIDIA GPU-basierte KI-Server machen bereits bis zu 40% des OEM-Serverabsatzes aus, und die Nachfrage nach speziellen KI-Trainingsservern kompensiert den Rückgang im traditionellen Servermarkt, was zu zweistelligem Wachstum führt.
Ein Jahr nach der Markteinführung von GPT-5 wird erwartet, dass führende Cloud-Provider Rechenzentren mit H100/H200 GPU-Clustern und Groq-Beschleunigern errichten, während Unternehmen ihre KI-Einführung weiter vorantreiben – was zu einem jährlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Chips um 30–40% oder mehr führt.
Zusammenfassung:
In der Ära von GPT-5 und Groq-4 werden NVIDIA und TSMC außergewöhnliche, KI-spezifische Geschäftsergebnisse sowie einen signifikanten Anstieg ihrer Marktkapitalisierung erzielen – Ergebnisse, die die Erwartungen der Investoren deutlich übertreffen werden.
GPT-6 und Groq-5: Ein Jahr nach dem Start – Perspektiven zur Leistungsverbesserung und Marktwachstum
Verbesserte Rechenleistung von GPT-6:
Es wird erwartet, dass GPT-6 über eine deutlich höhere Rechenleistung und Intelligenz verfügt als seine Vorgängermodelle. Während geschätzt wird, dass GPT-5 für das Training etwa 1,7×10^26 FLOPs (Fließkommaoperationen) benötigt, könnte GPT-6 noch wesentlich mehr Rechenressourcen erfordern oder durch eine optimierte Modellarchitektur eine wesentlich höhere Effizienz erzielen. OpenAI betonte bereits, dass „je intelligenter ein Modell wird, desto wichtiger werden hochwertige Daten und optimierte Inferenzprozesse“, was darauf hindeutet, dass GPT-6 einen starken Fokus auf Effizienzsteigerung legen wird.
Durch den Anstieg der Parameterzahl und die Erweiterung multimodaler Fähigkeiten wird GPT-6 eine weit größere Rechenleistung benötigen als GPT-5. Um diese Anforderungen zu erfüllen, wird NVIDIA seine nächste GPU-Architektur (den Nachfolger der Blackwell-Serie) einführen, die sowohl die Verarbeitungsgeschwindigkeit als auch die Energieeffizienz erheblich verbessern wird. Gleichzeitig wird der Groq-5-Beschleuniger die bestehende LPU-Architektur weiterentwickeln, um extrem niedrige Latenzen und eine hohe Energieeffizienz zu realisieren. Derzeit zeigt die Groq LPU im Meta Llama2-70B-Benchmark eine Generierungsrate von 241 Token pro Sekunde – mehr als doppelt so schnell wie vergleichbare GPUs – und erreicht eine zehnmal höhere Energieeffizienz.
Vergleich von Rechenleistung und Energieeffizienz:
Beim Vergleich der nächsten Generation von NVIDIA GPUs mit der Groq-5 wird deutlich, dass GPUs hinsichtlich Vielseitigkeit weiterhin vorteilhaft sind, während spezialisierte Chips wie die LPU in Bezug auf Energieeffizienz voraussichtlich überlegen sein werden. Groq behauptet, dass seine LPU „mindestens 10-mal energieeffizienter“ ist als herkömmliche GPUs. So verbraucht die GroqCard lediglich 1–3 Joule pro Token, während NVIDIA GPUs 10–30 Joule pro Token benötigen. In der GPT-6-Ära wird die Energieeffizienz pro Watt (Watt/Token) zu einem entscheidenden Maßstab, insbesondere angesichts der Energiebegrenzungen in Rechenzentren. In der Praxis werden GPUs vorwiegend für das Training eingesetzt, während LPU-basierte Systeme für die Echtzeit-Inferenz verwendet werden.
Marktperspektiven für die nächste Generation von KI-Beschleunigern:
Die Einführung von GPT-6 und Groq-5 wird voraussichtlich zu einem exponentiellen Wachstum im Markt für KI-Beschleuniger führen. Für das Jahr 2024 wird der globale Markt für KI-Chips und Beschleunigertechnologien auf etwa 11 Milliarden US-Dollar geschätzt, mit einer prognostizierten jährlichen Steigerung auf über 130 Milliarden US-Dollar bis 2030 – ein Mehrfaches von mehr als zehn. NVIDIA wird voraussichtlich einen Marktanteil von 74% in diesem Segment halten, während Mizho Securities prognostiziert, dass die KI-bezogenen Umsätze von NVIDIA im Jahr 2027 auf 259 Milliarden US-Dollar ansteigen werden – mehr als das Vierfache der derzeitigen Werte.
Dieses Wachstum wird hauptsächlich durch die breitflächige Einführung der GPT-6-Technologie getrieben, wodurch Unternehmen nicht nur ihre Rechenzentren erweitern, sondern auch interne GPU- und KI-Beschleunigercluster aufbauen werden. Parallel dazu wird die Entwicklung kundenspezifischer KI-ASICs (wie Google TPU und AWS Inferentia) beschleunigt, was die Monopolstellung von NVIDIA etwas abschwächen könnte. Dennoch wird TSMC weiterhin von den Aufträgen für diese maßgeschneiderten Chips profitieren.
Die enge Partnerschaft zwischen NVIDIA und TSMC bleibt unverändert stark: Es wird erwartet, dass die Marktkapitalisierung von NVIDIA Ende 2024 auf etwa 3,6 Billionen US-Dollar zusteigt, während TSMC dank der steigenden HPC-Nachfrage neue Quartalsrekorde aufstellen wird.
Analyse der GPU-Nachfrage und des Ausbaus von Rechenzentren zur Entwicklung von AGI
Vergleich der Rechenanforderungen: AGI versus bestehende Modelle:
Künstliche Allgemeinintelligenz (AGI) muss in der Lage sein, ein breites Spektrum an Aufgaben auf menschlichem Niveau auszuführen. Daher wird sie eine exponentiell höhere Rechenleistung erfordern als die aktuellen Modelle wie GPT-4 oder GPT-5, die bereits während des Trainings zwischen 10^25 und 10^26 FLOPs verbrauchen. Einige Investoren prognostizieren, dass bis 2026 GPUs verkauft werden, die in der Lage sind, 1.000 Modelle auf GPT-5-Niveau zu trainieren – basierend auf der Annahme von 1,7×10^26 FLOPs pro Modell. Da AGI weitaus komplexer ist, könnten die Trainingskosten mehrere zehn Milliarden US-Dollar erreichen. Morgan Stanley schätzt, dass das Training von GPT-5 etwa 225 Millionen US-Dollar an NVIDIA A100 GPUs (ca. 25.000 Einheiten) gekostet habe, und prognostiziert, dass zur Realisierung von AGI ein vielfaches an Rechenressourcen erforderlich sein wird. Einige Prognosen gehen sogar davon aus, dass bis 2030 für die Realisierung von AGI Investitionen in Höhe von 1 Billion US-Dollar und ein Energieverbrauch von 20% der gesamten Strommenge in den USA notwendig sein werden – was zeigt, dass die aktuellen H100/H200 GPUs nicht ausreichen.
Erforderliche GPU-Anzahl und Umfang der Infrastruktur:
Um AGI zu entwickeln und zu betreiben, werden weit mehr GPU-Cluster und Rechenzentrumsinfrastrukturen benötigt als bei den heutigen KI-Trainingsclustern. Die derzeit größten KI-Trainingscluster bestehen aus Zehntausenden von GPUs (zum Beispiel in den Supercomputern von Microsoft und OpenAI, die Zehntausende von A100 GPUs einsetzen), doch für AGI könnten Hunderttausende oder sogar Millionen Hochleistungs-GPUs parallel verbunden werden müssen, um Supercomputer in bisher ungekanntem Ausmaß zu schaffen. Die anfänglichen Investitionskosten könnten in die Billionen gehen, und der Bau von Rechenzentren, Kühlsystemen und die elektrische Infrastruktur würden enorme Ausgaben erfordern.
Mustafa Suleyman, Leiter der KI bei Microsoft, betonte, dass „die Hardware der aktuellen Generation (z. B. NVIDIA Blackwell GB200 GPU) nicht ausreicht, um AGI zu realisieren; es werden 2 bis 5 neue Generationen innovativer Hardware benötigt“, was andeutet, dass in den nächsten 5 bis 10 Jahren bedeutende technologische Fortschritte und eine erhebliche Steigerung der Chip-Produktion erforderlich sein werden. Im dritten Quartal 2024 stiegen die CapEx-Ausgaben für hyperscale Rechenzentren in den USA um 82%, wobei ein wesentlicher Anteil in Beschleuniger-Server investiert wurde. In der Entwicklungsphase von AGI könnten diese Investitionen weiter ausgebaut werden, sodass es nötig wird, mehrere Exascale-Rechenzentren gleichzeitig für ein einziges Projekt zu errichten und zu betreiben.
Energieverbrauch und Anforderungen an die physische Infrastruktur:
Um die kontinuierlichen Rechenaufgaben, die AGI verlangt, auszuführen, ist ein enormer Energieverbrauch unvermeidlich. Selbst aktuelle Modelle wie GPT-4 verbrauchen beim Inferenzbetrieb erhebliche Mengen an Energie, und AGI wird voraussichtlich einen Stromverbrauch auf Supercomputer-Niveau haben. Einige Berichte schätzen, dass KI und Superintelligenz bis 2030 bis zu 20% des gesamten Stromverbrauchs in den USA beanspruchen könnten – ein Wert, der mehreren Hundert TWh entspricht und den Strombedarf von Millionen Haushalten decken würde.
Daher müssen Rechenzentren, die für AGI ausgelegt sind, nicht nur in der Lage sein, eine große Anzahl von GPUs aufzunehmen, sondern auch über ein robustes Stromversorgungsnetz und eine Infrastruktur verfügen, die auf maximale Energieeffizienz ausgelegt ist. Spitzentechnologien wie neue Halbleiterprozesse (3nm → 2nm → 1nm), Flüssigkeitskühlungssysteme, modulare Rechenzentrumsdesigns und weitere innovative Technologien werden eine entscheidende Rolle spielen. NVIDIA hat bereits GPU-Racks mit Flüssigkeitskühlung und verbesserte PUE-(Power Usage Efficiency)-Lösungen vorgestellt. Ein AGI-spezifisches Rechenzentrum könnte, um Zehntausende von GPUs aufzunehmen, eine Fläche in der Größenordnung mehrerer Fußballfelder und großflächige elektrische Anlagen benötigen, die mit Umspannwerken vergleichbar sind.
Zusammengefasst erfordert die Realisierung von AGI Investitionen in Hardware und Infrastruktur, die mindestens 10-mal so hoch sind wie bei den derzeitigen GPT-4/5-Systemen – eine enorme Herausforderung für GPU-Anbieter wie NVIDIA, Fertigungsunternehmen wie TSMC sowie für die Energie- und Bauwirtschaft.
Perspektiven der Hauptakteure: Broadcom, SK Hynix und Samsung Electronics – Zukunft der KI-Halbleiter und Rechenzentrums-Infrastruktur
Broadcom:
Broadcom ist seit langem führend im Bereich der kundenspezifischen Chips für Rechenzentren und hat seine Position im Zuge des KI-Booms weiter gefestigt. Seit der Mitwirkung an der Entwicklung des Google TPU (beginnend mit TPU v1 im Jahr 2016) explodierten die Google-bezogenen Umsätze von Broadcom von 50 Millionen US-Dollar im Jahr 2015 auf 750 Millionen US-Dollar im Jahr 2020.
Das Unternehmen liefert kundenspezifische AI-ASICs an große Cloud-Anbieter wie AWS und Microsoft und bietet zudem Netzwerklösungen (Switches, Router, NICs) für KI-Rechenzentren an. Im ersten Quartal 2024 erreichten Broadcoms Halbleiterumsätze 7,39 Milliarden US-Dollar, wovon 3,3 Milliarden US-Dollar (ein Anstieg von 46% gegenüber dem Vorjahr) aus dem Netzwerksegment stammten, während die Umsätze aus AI-ASICs und Netzwerklösungen 2,3 Milliarden US-Dollar betrugen – das entspricht 31% des Gesamtumsatzes und markiert ein Vierfaches des Vorjahreswachstums. Broadcom prognostiziert, dass der Anteil der AI-bezogenen Umsätze im Jahr 2024 über 35% liegen und die jährlichen AI-Umsätze über 10 Milliarden US-Dollar erreichen werden.
SK Hynix:
SK Hynix gehört zu den größten Nutznießern des KI-Booms und hat sich insbesondere im HBM-(High Bandwidth Memory)-Markt als führend etabliert. Im Jahr 2024 erreichte der Umsatz von SK Hynix 66,2 Billionen Won (etwa 46,3 Milliarden US-Dollar), was einem Anstieg von 102% im Vergleich zum Vorjahr entspricht, und der operative Gewinn betrug 23,5 Billionen Won – eine operative Gewinnmarge von 35%.
Dank der gestiegenen Nachfrage nach DRAM für KI-Anwendungen konnte SK Hynix von Verlusten im Jahr 2023 zu einem erheblichen Gewinn im Jahr 2024 umschlagen, wobei die HBM-Umsätze mehr als 40% des Gesamt-DRAM-Umsatzes ausmachen. SK Hynix beliefert beispielsweise NVIDIA H100 mit HBM3 und sichert sich so einen Marktanteil von 50% im HBM-Segment; zudem ist die Produktionskapazität für 2024–2025 bereits vollständig ausgebucht. Das Management erwartet, dass die HBM-Umsätze aufgrund der steigenden KI-Memory-Nachfrage weiter wachsen werden.
Samsung Electronics:
Samsung Electronics bereitet sich in den Bereichen Speicher und Foundry intensiv auf das KI-Zeitalter vor. Im Speicherbereich treibt Samsung die Massenproduktion von HBM3/3E voran, um Schlüssel-Kunden wie NVIDIA zu beliefern, und hat als erster eine 12-Lagen-HBM3E-Lösung entwickelt, die voraussichtlich in zukünftigen NVIDIA-GPUs Anwendung finden wird.
Obwohl Samsungs Marktanteil im HBM-Bereich etwas hinter dem von SK Hynix zurückbleibt (für 2024 wird ein HBM-Marktanteil von etwa 42% prognostiziert), strebt Samsung an, durch aggressive F&E-Investitionen zur Entwicklung von 16-Lagen-HBM4 seine Marktführerschaft zurückzugewinnen.
Im Foundry-Segment hat Samsung, um mit TSMC zu konkurrieren, als erstes weltweit einen 3nm GAA-Prozess eingeführt, musste jedoch anfängliche Herausforderungen bei den Yields überwinden. Nachdem sich der Prozess stabilisiert hat, plant Samsung, in der zweiten Hälfte des Jahres 2025 mit der Massenproduktion des 2nm-Prozesses zu beginnen und ab 2026 in seinem Werk in Texas 2nm-Chips zu fertigen, um so die globale Produktionskapazität auszubauen.
Darüber hinaus bereitet sich Samsung auf eine zukünftige 1nm-(oder 1,4nm)-Ära vor, indem es hochmoderne Prozesslösungen einführt, während TSMC für 2026 einen 1,6nm-Knoten (eine verbesserte Version des 2nm) plant. Zwar liegt Samsung aktuell technologisch etwas hinter TSMC zurück, doch könnten durch massive Investitionen und innovative Technologien die Differenzen reduziert werden.
TSMC vs. Samsung Electronics: Ausblick auf Fertigungsprozesse für AGI-Halbleiter (1nm vs. 2nm)
Optimale Prozesse für AGI:
Für die Entwicklung von AGI-Chips ist es entscheidend, die feinsten verfügbaren Halbleiterprozesse zu nutzen, um die Integrationsdichte zu maximieren und die Energieeffizienz zu optimieren. Gemäß den aktuellen Roadmaps soll ein 2nm-Prozess mit Gate-All-Around-(GAA)-Technologie etwa in den Jahren 2025–2026 in den Massenproduktionsbetrieb gehen, gefolgt von einem 1.x nm-Prozess (mit einer Gate-Länge von weniger als 10Å) um 2027–2028.
Der Begriff „1nm-Prozess“ umfasst im Grunde genommen verbesserte Varianten des 2nm-Prozesses, wie 1,4nm und 1,2nm. Beispielsweise plant TSMC, etwa 2026 einen 1,6nm-Knoten (N1.6) vorzubereiten, während Samsung angestrebt, 2027 in den Massenproduktionsbetrieb eines 1,4nm-Prozesses überzugehen.
Aus Sicht des Chipdesigns ermöglicht ein 1nm-Prozess eine wesentlich höhere Transistor-Dichte als ein 2nm-Prozess, was die parallele Rechenleistung erheblich steigert und bei gleicher Leistung den Energieverbrauch um 20–30% senken kann. Beide Unternehmen streben im Übergang zu einem 2nm-Prozess Verbesserungen von etwa 10–15% in der Geschwindigkeit und 25–30% in der Energieeffizienz an, was den 1nm-Prozess zu einem Schlüsselfaktor für die Realisierung effizienter und wirtschaftlicher AGI-Hardware macht.
Entwicklung und Machbarkeit des 1nm-Prozesses:
Die Forschung zu Knoten unterhalb von 1nm ist bereits in vollem Gange, und die führenden Foundries zielen darauf ab, in der zweiten Hälfte der 2020er-Jahre in den Massenproduktionsbetrieb einzutreten. TSMC hat kürzlich angekündigt, bis 2030 Chips mit einer Transistor-Integration von bis zu 1 Billion produzieren zu wollen, während der IMEC-Roadmap in Belgien signalisiert, dass auch Forschungen zu Knoten von 0,7nm und 0,5nm laufen.
Obwohl die technischen Herausforderungen erheblich sind, wird erwartet, dass der Übergang von 5nm zu 3nm – ermöglicht durch neue Materialien wie Nanosheets und 2D-Materialien sowie innovative Prozessmethoden wie High-NA-EUV-Lithografie – auch beim 1nm-Prozess durch vergleichbare Innovationen überwunden werden kann. Beispielsweise könnte die Erweiterung der GAA-FET-Technologie oder die Implementierung fortschrittlicher Transistorstrukturen wie MBCFET hierbei eine Rolle spielen.
Chancen für Samsung, den Technologiesprung zu TSMC zu überwinden:
Historisch betrachtet lag Samsung in der Technologieentwicklung etwa 12 Jahre hinter TSMC, doch durch die Einführung der 3nm GAA-Technologie schrumpft diese Lücke allmählich, auch wenn TSMC weiterhin einen leichten Vorsprung behält. Zwischen 2022 und 2023 verlor Samsung aufgrund anfänglicher Probleme bei 4nm/3nm-Prozessen einen erheblichen Anteil der Aufträge von Qualcomm und NVIDIA, während TSMC durch eine stabile 3nm-Produktion das Vertrauen der wichtigsten Kunden gewinnen konnte.
Im kommenden 2nm-Zyklus könnte sich das Blatt wenden: Es steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Qualcomm die Produktion seiner 2nm Snapdragon-Chips, die für 2025–2026 geplant sind, an Samsung vergibt. Dies würde Samsung nicht nur wertvolle Erfahrungen verschaffen, sondern auch seine Wettbewerbsfähigkeit beim Übergang zum 1,4nm-Knoten stärken. Zudem werden Förderprogramme in den USA und Europa ein günstiges Umfeld für Samsung schaffen.
Technisch gesehen markiert TSMCs 2nm-Prozess den ersten Wechsel von FinFET zu einer nanosheet-basierten GAA-Technologie, während Samsungs 2nm-Prozess auf den Erfahrungen aus dem 3nm-Bereich aufbaut. Einige Analysen prognostizieren, dass TSMCs 2nm-Prozess hinsichtlich der Energieeffizienz um 30% verbessert werden könnte, während Samsung ein Ziel von 25% anstrebt – wobei die endgültige Leistungsfähigkeit in einem intensiven Wettbewerb entschieden wird. Im 1nm-Zeitalter werden beide Unternehmen Neuland betreten, was Samsung die Chance geben könnte, den Technologiesprung vollständig aufzuholen.
Aus Investorensicht würde eine Verringerung der Technologiespanne zu höherer Rentabilität und einer möglichen Steigerung der Marktkapitalisierung von Samsung führen, gleichzeitig aber auch eine Herausforderung für TSMCs technologische Führungsposition darstellen. Letztlich ist zu erwarten, dass beide Unternehmen im 1nm-Zeitalter erfolgreich in den Markt eintreten und mittelfristig ein ausgewogenes Wettbewerbsumfeld aufrechterhalten, was die Stabilität der Produktionskapazitäten für fortschrittliche KI-Chips fördert.
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💡 Zusammenfassung:
Durch die Einführung der GPT-5/6-Generationen und der innovativen Groq-Beschleuniger steigt die Nachfrage nach KI-Chips für Rechenzentren explosionsartig. NVIDIA konnte 2024 dank der KI-Chip-Nachfrage den Umsatz von 1 Billion US-Dollar auf 3 Billionen US-Dollar steigern, während TSMC einen Anstieg der HPC-Umsätze um 58% sowie einen Aktienkurszuwachs von über 90% verzeichnete. Für die Realisierung von AGI sind bis zu 10-mal mehr GPUs und ultra-große Rechenzentren erforderlich, die durch modernste Energie- und Kühlinfrastrukturen unterstützt werden. Gleichzeitig wachsen führende Unternehmen wie Broadcom (kundenspezifische AI-ASICs und Netzwerklösungen), SK Hynix (HBM-Speicher) und Samsung Electronics (hochmoderne Foundry-Technologien) rasant, was zu erheblichen Umsatz- und Ertragssteigerungen führt. Der Wettbewerb zwischen TSMC und Samsung im Bereich der 2nm/1nm-Technologien wird ein entscheidender Faktor für die Zukunft von AGI und dem KI-Halbleitermarkt sein, der voraussichtlich mit jährlichen Wachstumsraten von über 2030% rechnet.