KI-Wertschöpfungskette: Speicher, Netzwerke und agentische Workflows im Fokus
Der KI-Sektor reift: Investoren differenzieren zunehmend zwischen Hardware, Dateninfrastruktur und Anwendungen – mit sehr unterschiedlichen Wachstumsraten.
Der Boom rund um Künstliche Intelligenz verändert seine Gestalt. Wer noch vor wenigen Jahren mit einem breiten „Kaufe alles"-Ansatz auf KI-Hardware setzte, sieht sich heute mit einem deutlich komplexeren Ökosystem konfrontiert. Analysen zeigen, dass sich die KI-Wertschöpfungskette in drei klar abgrenzbare Schichten aufteilt: Hardware, Dateninfrastruktur und Anwendungen. Jede dieser Schichten bewegt sich in einem eigenen Tempo und birgt spezifische Risiken.
Hardware dominiert nach wie vor mit rund 70 % des erfassten Umsatzes. Dateninfrastruktur macht etwa 25 % aus, während Anwendungen derzeit lediglich rund 4 % des KI-Umsatzkuchens repräsentieren. Diese Verteilung ist jedoch nicht statisch – sie verschiebt sich, und genau darin liegt die eigentliche Investitionsstory der kommenden Jahre.
Die Details
Im Hardware-Segment hat sich der Fokus seit 2023 deutlich gewandelt. Stand damals die GPU-Nachfrage im Mittelpunkt, rückte bis 2026 der Speicher in den Vordergrund – konkret High Bandwidth Memory (HBM) und konventionelles DRAM. Preisanstiege infolge von Angebotsengpässen haben Unternehmen wie Micron Technology zu klaren Profiteuren dieses sogenannten „Memory-Superzyklus" gemacht. Umsatz und Bruttomargen von Micron haben sich in diesem Umfeld deutlich ausgeweitet.
Allerdings sind Analysten gespalten, was die Nachhaltigkeit dieses Wachstums betrifft. Kritiker warnen, dass Microns aktuelle Finanzerfolge an volatile Speicherpreise geknüpft sind, die kollabieren könnten, sobald sich das Angebots-Nachfrage-Ungleichgewicht normalisiert. Hinzu kommt: HBM macht derzeit weniger als 10 % von Microns Gesamtumsatz aus. Die Produktion von HBM ist zudem technisch anspruchsvoll – sie erfordert die dreifache Waferkapazität gegenüber Standard-DRAM und konkurriert um begrenzte EUV-Lithografiesysteme von ASML.
Der nächste Rotationszyklus im Hardware-Bereich zeichnet sich bereits ab. Mit dem Aufkommen sogenannter KI-Agenten – die eine komplexe Koordination zwischen CPUs und Netzwerken erfordern – verändert sich die Stückliste für KI-Systeme grundlegend. Bei NVIDIAs Hardware-Racks etwa soll der Anteil der Rechenleistung an der Gesamtstückliste von 60 % auf 45 % sinken, während der Netzwerkanteil von 8 % auf 20 % steigen soll. Netzwerk- und Optikzulieferer befinden sich damit in einer frühen Wachstumsphase: Anbieter wie Lumentum berichten, dass ihre Kapazitäten bis Anfang 2029 ausgebucht sind.
Im Bereich Dateninfrastruktur ist Anthropic das prägnanteste Beispiel für die aktuelle Wachstumsdynamik. Der Umsatz-Run-Rate des Unternehmens lag Ende 2025 bei rund 9 Milliarden US-Dollar und soll bis Ende 2026 die Marke von 100 Milliarden US-Dollar überschreiten. Treiber ist der Übergang von einfachen Rechenaufgaben zu komplexen „agentischen" Workflows: KI-Agenten funktionieren wie Mitarbeiter mit Aufgabenlisten, die kontinuierlich mit Modellen und Datenquellen interagieren. Plattformen, die diesen Datenverkehr steuern – sogenannte Data-Orchestration-Lösungen –, gewinnen damit massiv an strategischer Bedeutung. Cloudflare-Daten belegen, dass KI-Bots mittlerweile mehr Web-Traffic erzeugen als Menschen.
Ein besonders diskutiertes Modell im Infrastrukturbereich ist SpaceX. Das Unternehmen hat sich als bedeutender Akteur im Rechenzentrums-Leasingmarkt positioniert und nutzt überschüssige Rechenkapazität. Mit Anthropic hat SpaceX einen Leasingvertrag über 1,25 Milliarden US-Dollar pro Monat abgeschlossen, der bis 2029 läuft und ein Gesamtvolumen von 84,5 Milliarden US-Dollar umfasst. SpaceX verfolgt das Ziel, bis 2027 eine Rechenkapazität von 10 Gigawatt zu erreichen, und hat zudem das KI-Coding-Unternehmen Cursor akquiriert.
Hintergrund: Was bisher geschah
Bereits am 28.05.2026 berichtete aktien.news, dass Micron Technology mit einer jahrzehntealten Überzeugung bricht: dass Speicherchips zwangsläufig in Boom-and-Bust-Zyklen gefangen sind – und sich stattdessen als tragende Säule der KI-Infrastrukturrevolution positioniert.
Am 21.05.2026 thematisierte aktien.news die schwindelerregenden Bewertungen im Speicherchip-Segment: Micron, das vor drei Jahren noch den größten Verlust seiner Unternehmensgeschichte verzeichnet hatte, wurde laut damaligen Prognosen zur sechstprofitabelsten US-Aktie hochgestuft – mit einem prognostizierten Jahresumsatz von knapp 100 Milliarden US-Dollar.
Am 26.07.2026 stellte aktien.news fest, dass Micron allein im Jahr 2026 rund 250 % zulegte, während Nvidia lediglich 12 % verzeichnete – und fragte, ob Micron damit zum besseren KI-Investment geworden sei.
Am 07.06.2026 berichtete aktien.news über sechs KI-Infrastruktur-Aktien für die nächsten fünf Jahre und verwies auf McKinsey-Daten, wonach Unternehmen weltweit im vergangenen Jahr fast eine Billion US-Dollar für Rechenzentren ausgaben – mit einer Prognose von vier Billionen US-Dollar bis 2030.
Was das für Anleger bedeutet
Für deutsche Privatanleger ergibt sich aus dieser Analyse ein differenziertes Bild. Der einfache Reflex, pauschal auf KI-Hardware zu setzen, greift zu kurz. Speicherchiphersteller wie Micron profitieren zwar vom aktuellen Superzyklus, sind aber an volatile Preise geknüpft, die sich bei einer Normalisierung des Angebots rasch umkehren können. HBM macht weniger als 10 % von Microns Umsatz aus – ein Faktor, den Anleger bei der Bewertung des Unternehmens einkalkulieren sollten.
Gleichzeitig sind viele der am schnellsten wachsenden Segmente – insbesondere die KI-nativen Anwendungsunternehmen – für Privatanleger an der Börse kaum zugänglich, da die meisten dieser Firmen noch privat gehalten werden. Plattformen im Bereich Data Orchestration und Netzwerkinfrastruktur befinden sich hingegen in einer frühen Wachstumsphase und könnten für Anleger interessante Einstiegspunkte bieten – sofern die entsprechenden Unternehmen börsennotiert sind.
Die Gegenüberstellung von SpaceX und Micron verdeutlicht das grundlegende Spannungsfeld: zyklische Chip-Investments mit hohem Upside, aber erheblichem Preisrisiko auf der einen Seite – und infrastrukturbasierte, langfristig orientierte Modelle mit stabilerem Cashflow auf der anderen. Diese Abwägung ist keine Empfehlung, sondern eine Einordnung der unterschiedlichen Risikoprofile.
Ausblick
Die Wachstumsdynamik im Anwendungssegment ist bemerkenswert: KI-native Unternehmen wachsen mit Raten von über 100 % jährlich, während etablierte Softwareanbieter wie Salesforce oder Adobe derzeit Wachstumsraten im Bereich von 8 bis 14 % verzeichnen. Das KI-Videoplattform-Unternehmen Higgsfield etwa erreichte eine jährliche wiederkehrende Umsatzrate von 1 Milliarde US-Dollar in unter drei Jahren – ein Meilenstein, für den Canva 13 Jahre benötigte.
SpaceX plant, bis 2027 eine Rechenkapazität von 10 Gigawatt aufzubauen. Der Leasingvertrag mit Anthropic läuft bis 2029. Lumentum berichtet, dass seine Kapazitäten bis Anfang 2029 ausgebucht sind – ein Indikator für die anhaltend hohe Nachfrage im Netzwerksegment. Die nächste Phase der KI-Wertschöpfungskette dürfte maßgeblich davon abhängen, wie schnell agentische Workflows in der Breite eingesetzt werden und welche Infrastruktur dabei zum Engpass wird.
Kurz erklärt
- High Bandwidth Memory (HBM): Ein spezieller Speicherchip-Typ, der besonders hohe Datenübertragungsraten ermöglicht und vor allem in leistungsstarken KI-Systemen eingesetzt wird.
- Agentische Workflows: KI-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen, indem sie kontinuierlich mit verschiedenen Modellen und Datenquellen interagieren.
- Data Orchestration: Softwareplattformen, die Aufgaben und Datenströme automatisch an die jeweils geeigneten Modelle und Datenquellen weiterleiten.