„KI-Aktie“ ist kein Börsensegment, sondern ein Sammelbegriff – und einer, der leicht in die Irre führt. Hinter dem Begriff stehen sehr unterschiedliche Geschäftsmodelle: Unternehmen, die Chips entwerfen, aber nicht bauen. Fabriken, die bauen, aber nichts entwerfen. Konzerne, die Rechenzentren füllen, und Versorger, die den Strom dafür liefern. Wer „in KI investieren“ will, sollte zuerst wissen, an welcher Stelle dieser Kette ein Unternehmen steht – denn davon hängt ab, wie früh es verdient, wie stabil das Geschäft ist und was den Kurs bewegt.
Wie groß die Umsätze inzwischen sind, zeigt das derzeit wichtigste Einzelunternehmen der Branche: Nvidia meldete für das Quartal bis zum 26. Juli 2026 einen Umsatz von 96,2 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 106 Prozent zum Vorjahr. Allein auf das Rechenzentrumsgeschäft entfielen 89,0 Milliarden Dollar – 117 Prozent mehr als im Vorjahr. Die Bruttomarge lag bei 75 Prozent. Für das laufende Quartal stellt der Konzern 108 Milliarden Dollar in Aussicht.
Diese Zahl ist zugleich der beste verfügbare Indikator dafür, wie viel die großen Cloud-Anbieter gerade in Rechenzentren stecken. Denn was Nvidia als Umsatz verbucht, ist bei Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta eine Investition, die über Jahre abgeschrieben wird. Genau an dieser Verbindung hängt die gesamte Kette.
Die fünf Stufen der KI-Wertschöpfungskette
Es hilft, die Unternehmen nach ihrer Funktion zu sortieren statt nach Branche. Von der Rechenleistung bis zur fertigen Anwendung sind es fünf Stufen – und je weiter vorn ein Unternehmen steht, desto direkter schlägt der Investitionsboom auf den Umsatz durch.
Stufe 1: Chipdesign
Hier entstehen die Rechenwerke selbst. Diese Unternehmen besitzen meist keine eigenen Fabriken, sondern lassen fertigen. Die Margen sind entsprechend hoch, die Abhängigkeit von wenigen Großkunden aber ebenfalls.
| Unternehmen | Kürzel | Rolle |
|---|---|---|
| Nvidia | NVDA | Marktführer bei KI-Beschleunigern, dazu die Software-Plattform CUDA |
| AMD | AMD | Zweiter Anbieter für KI-Beschleuniger und Server-Prozessoren |
| Broadcom | AVGO | Kundenspezifische KI-Chips für Hyperscaler, dazu Netzwerk-Bausteine |
| Marvell Technology | MRVL | Spezialchips für Rechenzentren und optische Verbindungen |
| Arm Holdings | ARM | Lizenziert die Prozessorarchitektur, die in fast allen Server-CPUs steckt |
| Qualcomm | QCOM | KI-Beschleunigung auf dem Endgerät statt im Rechenzentrum |
| Intel | INTC | Prozessoren und eigene Auftragsfertigung im Umbau |
| Astera Labs | ALAB | Verbindungsbausteine zwischen Beschleunigern und Speicher |
Stufe 2: Fertigung und Fertigungsausrüstung
Ohne diese Unternehmen existiert kein einziger KI-Chip. Der Engpass der gesamten Branche liegt hier – bei der Kapazität für fortgeschrittene Fertigung und bei der Verpackungstechnik, die mehrere Chips zu einem Modul verbindet.
| Unternehmen | Kürzel | Rolle |
|---|---|---|
| TSMC | TSM | Fertigt den Großteil aller fortgeschrittenen KI-Chips weltweit |
| ASML | ASML | Einziger Hersteller von EUV-Belichtungsmaschinen – ein echtes Monopol |
| Applied Materials | AMAT | Anlagen für Beschichtung und Ätzung |
| Lam Research | LRCX | Ätzanlagen, besonders wichtig für Speicherchips |
| KLA | KLAC | Messtechnik und Fehlerkontrolle in der Fertigung |
| Teradyne | TER | Testsysteme für fertige Chips |
| Micron Technology | MU | Hochbandbreiten-Speicher (HBM) – der zweite große Engpass |
Stufe 3: Rechenzentrum, Netzwerk und Speicher
Zwischen dem Chip und der laufenden Anwendung liegt eine Menge Hardware: Server, Kühlung, Netzwerktechnik, Speicher. Dieser Teil der Kette wächst mit, hat aber deutlich niedrigere Margen als das Chipgeschäft.
| Unternehmen | Kürzel | Rolle |
|---|---|---|
| Vertiv Holdings | VRT | Kühlung und Stromversorgung im Rechenzentrum |
| Arista Networks | ANET | Netzwerk-Switches für KI-Cluster |
| Super Micro Computer | SMCI | Serversysteme, eng an Nvidia gekoppelt |
| Dell Technologies | DELL | KI-Server für Unternehmen und Cloud-Anbieter |
| Coherent | COHR | Optische Bauteile für die Verbindung zwischen Racks |
| Lumentum | LITE | Laser und optische Komponenten für Rechenzentren |
| Seagate | STX | Massenspeicher für Trainingsdaten |
| Western Digital | WDC | Massenspeicher und Flash |
| CoreWeave | CRWV | Vermietet reine KI-Rechenleistung |
| Nebius Group | NBIS | Europäischer Anbieter von KI-Rechenkapazität |
Stufe 4: Strom und Netz
Der am meisten unterschätzte Teil. Ein großes KI-Rechenzentrum braucht die Leistung einer Kleinstadt, und zwar rund um die Uhr. Der Ausbau scheitert inzwischen häufiger am Netzanschluss als an der Chip-Lieferung. Davon profitieren Versorger mit grundlastfähiger Erzeugung und Hersteller von Netztechnik.
| Unternehmen | Kürzel | Rolle |
|---|---|---|
| Constellation Energy | CEG | Größter Betreiber von Kernkraftwerken in den USA |
| Vistra | VST | Stromerzeuger mit langfristigen Verträgen an Rechenzentren |
| GE Vernova | GEV | Turbinen, Generatoren und Netztechnik |
| Siemens Energy | ENR | Netztechnik und Turbinen, Schwerpunkt Europa |
| Schneider Electric | SU | Stromverteilung und Rechenzentrumstechnik |
| Eaton | ETN | Elektrische Infrastruktur für Rechenzentren |
Wer sich für die Rohstoffseite dieses Themas interessiert: Der Brennstoff hinter der Kernkraft ist in unserem Beitrag zu Uran beschrieben, die Gasseite in Erdgas.
Stufe 5: Plattformen und Anwendungen
Am Ende der Kette stehen die Unternehmen, die mit KI Geld verdienen sollen – teils als Cloud-Vermieter, teils als Softwareanbieter. Sie sind zugleich die größten Investoren der Stufen 1 bis 4. Diese Doppelrolle macht sie schwer einzuschätzen: Ihre Ausgaben sind der Umsatz der anderen.
| Unternehmen | Kürzel | Rolle |
|---|---|---|
| Microsoft | MSFT | Azure-Cloud, enge Verbindung zu OpenAI, Copilot in allen Produkten |
| Alphabet | GOOGL | Google Cloud, eigene TPU-Chips, Gemini-Modelle |
| Amazon | AMZN | AWS als größter Cloud-Anbieter, eigene Chips Trainium und Inferentia |
| Meta Platforms | META | Größter Betreiber eigener KI-Cluster ohne Cloud-Vermietung |
| Oracle | ORCL | Cloud-Kapazität mit sehr großen Einzelverträgen |
| Palantir | PLTR | KI-gestützte Datenplattformen für Behörden und Industrie |
| IBM | IBM | Unternehmens-KI und Beratung |
| SAP | SAP | KI-Funktionen in Geschäftssoftware, größter Softwarewert Europas |
| Salesforce | CRM | KI-Agenten im Vertriebs- und Servicegeschäft |
| Adobe | ADBE | Generative Bild- und Videowerkzeuge |
| CrowdStrike | CRWD | KI-gestützte Sicherheitssoftware |
| Datadog | DDOG | Überwachung von Cloud- und KI-Anwendungen |
Europäische KI-Werte
Der Schwerpunkt liegt eindeutig in den USA und Asien. In Europa gibt es dennoch einige Unternehmen mit unverzichtbarer Position in der Kette – ASML ist das beste Beispiel: Ohne die Maschinen aus Veldhoven entsteht weltweit kein fortgeschrittener Chip.
| Unternehmen | Land | Rolle |
|---|---|---|
| ASML | Niederlande | EUV-Lithografie, Monopolstellung |
| ASM International | Niederlande | Beschichtungsanlagen für die Chipfertigung |
| BE Semiconductor | Niederlande | Verpackungstechnik für Chip-Module |
| SAP | Deutschland | Geschäftssoftware mit KI-Funktionen |
| Infineon | Deutschland | Leistungshalbleiter für Rechenzentren und Netzteile |
| Siemens | Deutschland | Industrie-Software und Automatisierung |
| Siemens Energy | Deutschland | Netztechnik für den Rechenzentrumsausbau |
| Schneider Electric | Frankreich | Stromverteilung im Rechenzentrum |
| Nebius Group | Niederlande | KI-Rechenkapazität in Europa |
Was die Kurse dieser Aktien bewegt
Anders als bei klassischen Aktien entscheiden hier nicht in erster Linie Konjunktur oder Konsumnachfrage, sondern vier Größen:
- Die Investitionsbudgets der Hyperscaler. Jede Quartalsmitteilung von Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta enthält eine Zahl für die geplanten Sachinvestitionen. Wird sie erhöht, steigen fast alle Werte der Stufen 1 bis 4 – wird sie gesenkt, fallen sie gemeinsam.
- Die Kapazität in der Fertigung. Entscheidend ist nicht die Nachfrage, sondern was TSMC liefern kann. Engpässe bei Verpackungstechnik und Hochbandbreiten-Speicher haben in den vergangenen Jahren regelmäßig die Auslieferungen begrenzt.
- Der Netzanschluss. Rechenzentren, die gebaut, aber nicht ans Netz gebracht werden, erzeugen weder Umsatz noch Nachfrage nach neuen Chips.
- Exportregeln. Welche Chips in welche Länder geliefert werden dürfen, entscheidet die Politik – und ändert sich kurzfristig.
Die vier größten Risiken
Wer sich mit diesem Thema beschäftigt, sollte die Schwachstellen kennen. Keine davon ist ein Argument gegen das Thema, aber jede ist ein Grund, Größenordnungen zu prüfen.
- Konzentration. Ein erheblicher Teil des Kursgewinns breiter US-Indizes der vergangenen Jahre stammt von einer Handvoll Unternehmen aus dieser Liste. Wer einen S&P 500– oder Nasdaq-100-ETF besitzt, hat KI-Aktien bereits im Depot – oft stärker, als ihm bewusst ist.
- Kreisgeschäfte. Chiphersteller beteiligen sich an Rechenzentrumsbetreibern, die mit dem Geld Chips desselben Herstellers kaufen. Solche Konstruktionen lassen Umsätze entstehen, denen keine zusätzliche Endnachfrage gegenübersteht.
- Abschreibungsdauer. Die Hyperscaler schreiben ihre Server über mehrere Jahre ab. Fällt diese Annahme zu optimistisch aus, weil Hardware schneller veraltet, sinken die ausgewiesenen Gewinne nachträglich – ohne dass sich am Geschäft etwas ändert.
- Bewertung. In vielen Kursen steckt bereits ein Jahrzehnt Wachstum. Das ist nicht automatisch zu teuer, aber es bedeutet, dass schon eine Verlangsamung – nicht erst ein Rückgang – für deutliche Kursverluste reicht.
Einzelwerte oder Fonds?
Beides ist möglich, und beides hat einen klaren Nachteil. Einzelne Aktien erfordern eine Einschätzung darüber, welche Stufe der Kette in den kommenden Jahren die Marge behält – eine Frage, bei der sich auch Fachleute regelmäßig irren. Breite Technologie-ETFs nehmen diese Entscheidung ab, enthalten dafür aber automatisch auch die Verlierer, und thematische KI-Fonds haben oft hohe Kosten und eine Zusammensetzung, die sich mit jeder Moderevision ändert.
Wichtiger als die Auswahl ist in diesem Thema die Gewichtung. Wer bereits breit in US-Indizes investiert ist, hat einen erheblichen Teil dieser Unternehmen bereits – ein zusätzlicher KI-Fonds verdoppelt dann eine Position, die er für eine Ergänzung hält.
Fazit
Der KI-Boom ist an der Börse kein einzelnes Thema, sondern eine Kette mit sehr unterschiedlichen Gliedern. Am Anfang stehen wenige Unternehmen mit außergewöhnlichen Margen und hoher Abhängigkeit von wenigen Kunden. In der Mitte liegt eine Hardware- und Infrastrukturschicht mit solidem, aber schmalerem Geschäft. Am Ende stehen die Konzerne, die das alles bezahlen und beweisen müssen, dass sich die Investition rechnet.
Die Zahlen der Stufe 1 sind derzeit außergewöhnlich – 117 Prozent Wachstum im Rechenzentrumsgeschäft eines einzelnen Quartals sind historisch selten. Sie hängen aber vollständig an den Investitionsentscheidungen von ungefähr einem halben Dutzend Unternehmen. Wer KI-Aktien einschätzen will, beobachtet deshalb weniger die Technologie als die Investitionsbudgets dieser wenigen Käufer.
Dieser Beitrag dient der Information und stellt keine Anlageberatung oder Kauf- beziehungsweise Verkaufsempfehlung dar. Die Auflistung ist keine Auswahlempfehlung, sondern eine Einordnung nach Funktion in der Wertschöpfungskette.
Quellen
- NVIDIA Corporation, Investor Relations: Ergebnisse des zweiten Quartals des Geschäftsjahres 2027, veröffentlicht am 26. August 2026
- U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR): Quartalsmitteilungen der genannten US-Unternehmen
- Eigene Recherche und Einordnung der Geschäftsmodelle anhand der Unternehmensberichte
