KI-Wertschöpfungskette: Chips, Daten und Anwendungen im Fokus
Hardware dominiert noch, doch Modell-Unternehmen und KI-Anwendungen gewinnen rasant an Bedeutung – KI-Agenten prägen alle drei Ebenen.
Die Künstliche Intelligenz hat lange vor allem den Chip-Sektor beflügelt. Doch 2026 verlagern sich die Wachstumsimpulse: Modell-Unternehmen und eine neue Welle von KI-Anwendungen rücken ins Zentrum. Eine aktuelle Analyse der gesamten KI-Wertschöpfungskette zeigt, wie unterschiedlich schnell sich die drei Ebenen – Hardware, Dateninfrastruktur und Anwendungen – entwickeln und welcher Trend alle drei verbindet: KI-Agenten.
Die Zahlen verdeutlichen die aktuelle Gewichtung: Hardware erwirtschaftet rund 70 % des erfassten KI-Umsatzes, die Dateninfrastruktur etwa ein Viertel und Anwendungen lediglich rund 4 %. Doch diese Verteilung ist im Wandel. Unternehmen haben 2026 begonnen, Agenten im großen Stil einzusetzen. Der nächste Schritt – die breite Akzeptanz durch Konsumenten – könnte die Nachfrage entlang der gesamten Kette in den nächsten zwei bis fünf Jahren erheblich antreiben.
Hardware: Kein einheitlicher Trade mehr
KI-Hardware bleibt das Fundament aller drei Ebenen, aber die Investitionsstrategie hat sich grundlegend verändert. Während es 2023 noch ausreichte, breit in KI-Hardware investiert zu sein, kommt es heute darauf an, den jeweiligen Engpass zu identifizieren – denn dieser verschiebt sich ständig. GPUs waren die große Überraschung der Jahre 2023 und 2024, Speicher (Memory) folgte 2026, CPUs erreichen 2027 ihren Wendepunkt, und Vernetzung (Networking) steht als Nächstes an.
Der Grund für diese Verschiebung liegt in der Funktionsweise von KI-Agenten. Während das Training eines Modells einen enormen Datensatz durch Tausende von GPUs schleust und wenig Koordinationsaufwand erfordert, arbeitet ein Agent eher wie ein Mitarbeiter mit einer To-do-Liste – er greift bei jedem Schritt auf das Modell zurück. Das erfordert CPUs zur Koordination und Networking für den Datenaustausch.
Diese Entwicklung spiegelt sich direkt in NVIDIAs eigenen Rack-Generationen wider. Über drei Generationen sinkt der Anteil der Rechenleistung an den Materialkosten von rund 60 % auf etwa 45 %, während der Networking-Anteil von rund 8 % auf etwa 20 % steigt. In der Vera-Rubin-Generation war die größte Veränderung der Speicher, dessen Anteil auf rund 35 % stieg – was vor allem den diesjährigen Preissprung widerspiegelt.
Beim Speicher zeigen sich die Marktdynamiken besonders deutlich: Der Umsatz von Micron lag im letzten Quartal fast fünfmal so hoch wie im Vorjahr, die DRAM-Preise stiegen innerhalb von drei Monaten um 30 %. Die Nachfrage bleibt stark, doch der Speichersektor befindet sich bereits jenseits der Mitte seines Zyklus – neue Fabrikkapazitäten gelten als Hauptrisiko.
Beim Networking hingegen steht das Wachstum noch am Anfang. Optische Komponenten, bisher vor allem für die Skalierung genutzt, halten mit den nächsten NVIDIA-Systemen Einzug in die Server selbst. Die Kapazitäten von Lumentum sind aufgrund der sprunghaft gestiegenen Nachfrage bis Anfang 2029 ausverkauft. Marvell hat seinen adressierbaren Markt soeben auf 400 Milliarden US-Dollar erhöht – das Vierfache der vorherigen Schätzung.
Dateninfrastruktur: Anthropic als Überraschung des Jahres
Die mittlere Ebene des KI-Stacks umfasst Cloud-Anbieter, Modell-Unternehmen sowie Plattformen für Datenmanagement und -sicherheit. Die größte Überraschung des Jahres 2026 kam von hier: Die Umsatzlaufrate von Anthropic stieg von rund 9 Milliarden US-Dollar im Dezember 2025 auf mehr als 70 Milliarden US-Dollar. Der Markt erwartet, dass das Unternehmen das Jahr mit über 100 Milliarden US-Dollar abschließen wird – was als realistisch, wenn nicht sogar konservativ eingeschätzt wird.
Frontier-Modelle haben dabei ihre Preismacht behalten. Günstigere Open-Source-Modelle erscheinen zwar kurz nach jeder Veröffentlichung, doch proprietäre Modelle sichern sich nach wie vor den Großteil des Umsatzes. Parallel dazu wächst eine neue Schicht: die sogenannte Daten-Orchestrierungsebene. Wenn Unternehmen Agenten einsetzen, müssen sie jede Aufgabe mit dem richtigen Modell und den richtigen Daten verknüpfen. Plattformen, die Unternehmensdaten organisieren, das passende Modell auswählen und die Arbeit steuern, füllen diese Lücke. Laut Cloudflare erzeugen KI-Bots mittlerweile mehr Web-Traffic als Menschen – ein Indikator für das rasante Wachstum des Agenten-Traffics.
Anwendungen: Kleinstes Segment mit größtem Potenzial
Anwendungen sind der Bereich, in dem die meisten Menschen täglich mit KI in Berührung kommen – und dennoch bilden sie heute mit einem Umsatz von rund 100 Milliarden US-Dollar die kleinste Ebene der Wertschöpfungskette. KI-native Unternehmen erwirtschaften davon etwa 14 Milliarden US-Dollar. Langfristig könnte dieser Bereich jedoch zum größten Teil der gesamten Kette heranwachsen.
Die Wachstumsgeschwindigkeit KI-nativer Unternehmen ist dabei historisch beispiellos. Die KI-Videoplattform Higgsfield erreichte weniger als drei Jahre nach der Gründung einen jährlich wiederkehrenden Umsatz von 1 Milliarde US-Dollar. Canva benötigte für denselben Meilenstein rund 13 Jahre. KI-native Unternehmen wachsen mit deutlich mehr als 100 % pro Jahr, während die Wachstumsprognosen für etablierte Softwareanbieter wie Salesforce, Adobe und HubSpot bei lediglich 8 bis 14 % liegen.
Der Vorteil der etablierten Anbieter liegt in ihrer installierten Kundenbasis – doch ihr Wachstum ist strukturell langsamer als das der neuen KI-nativen Wettbewerber. Für Anleger bleibt die entscheidende Frage, ob die Bewertungen dem Wachstum in einzelnen Segmenten bereits vorausgeeilt sind.