Diese Schaufelverkäufer verdienen immer
Der weltweite KI-Boom entwickelt sich rasant: Neue Modelle, enorme Sprünge in der Rechenleistung und eine stetig wachsende Datenbasis treiben die Technologie in immer neue Anwendungsfelder.
Doch parallel zu diesem beeindruckenden Fortschritt zeigen sich auch erste Anzeichen einer Überhitzung. Der Wettbewerb wird teurer, die Erwartungen steigen weiter und viele Bereiche werden zunehmend voneinander abhängig.
Diese Dynamik erinnert an den historischen Goldrausch: Während viele auf den nächsten großen Fund hoffen, liegen die stabilsten Erträge bei den Unternehmen, die den Goldsuchern Werkzeuge, Infrastruktur und Versorgung bereitstellen.
Die Entwicklungen im KI-Sektor weisen überraschend viele Parallelen auf: Hinter jedem Modell, jeder Cloud-Anwendung und jedem Training stehen technische Grundlagen, die unverzichtbar sind, aber nur selten im Mittelpunkt der öffentlichen Aufmerksamkeit stehen.
Warum mein Fokus nicht auf den KI-Giganten liegt
Dabei geht es mir nicht um die bekannten Technologiekonzerne wie Nvidia, Broadcom, AMD oder TSMC. Diese Unternehmen profitieren direkt vom aktuellen Modell-Hype – sind aber selbst Teil desselben Wettlaufs um Rechenleistung, in dem Erwartungen, Kosten und Risiken immer weiter steigen.
Ich schaue zunehmend auf die Bereiche, die unterhalb dieser Technologieebene angesiedelt sind und unabhängig davon verdienen, welcher Chip, welches Modell oder welche Plattform sich durchsetzt:
Stromverbrauch steigt massiv an
Mit der schnellen Verbreitung von KI-Anwendungen steigen die Anforderungen an Stromversorgung, Kühlung, Materialtechnologie und industrielle Systeme. Dieser Bedarf ist kein theoretisches Szenario, sondern eine Entwicklung, die bereits gut messbar ist.
Die Internationale Energieagentur schätzt den globalen Stromverbrauch von Rechenzentren 2015 auf rund 200 TWh. Bis 2030 wird dieser auf bis zu 945 TWh ansteigen. Dieser Trend zeigt, dass KI nicht nur ein Softwarephänomen ist, sondern eine infrastrukturelle Herausforderung von globaler Bedeutung.
Besonders relevant ist, dass dieser Energiebedarf nicht beliebig schnell bedient werden kann. Die IEA weist darauf hin, dass zahlreiche Regionen bereits heute Engpässe aufweisen und dass etwa ein Fünftel der geplanten Rechenzentrumsprojekte Verzögerungsrisiken trägt. Der Ausbau elektrischer Netze braucht in entwickelten Volkswirtschaften häufig vier bis acht Jahre.
Auch kritische Komponenten wie Transformatoren, Kabelsysteme oder thermische Anlagen haben sich in ihrer Lieferzeit teils verdoppelt. Das bedeutet, dass physische Infrastruktur zum eigentlichen Nadelöhr der KI-Industrie wird.
Big Tech investiert Billionen
Zeitgleich steigen die Ausgaben der KI-Entwickler und Hyperscaler massiv an. Laut meinen Schätzungen werden sich die KI-Ausgaben der Magnificent-7-Unternehmen bis 2028 auf rund 3 Bio. USD summieren (!!!). Allein Meta will in diesem Zeitraum 600 Mrd. USD in seine KI-Infrastruktur investieren.
Nur etwa die Hälfte davon soll aus den Cashflows der Tech-Riesen finanziert werden – der Rest über Schulden. Dabei kann niemand derzeit mit Sicherheit sagen, wann und in welchem Umfang sich diese gewaltigen Investitionen tatsächlich auszahlen werden.
Gefahr der Blasenbildung
Ein gefährlicher Trend: Denn offensichtlich wird die KI zunehmend auf Pump entwickelt. Die untenstehende Grafik zeigt deutlich, wie eng die großen Tech-Konzerne inzwischen miteinander verflochten sind:
Unternehmen investieren Milliarden ineinander, kaufen gegenseitig Cloud-Leistungen oder spezialisierte Chips und sichern sich so Aufträge, die wiederum neue Investitionsrunden rechtfertigen. Dieses „gegenseitige Anschieben“ lässt die Branche größer erscheinen, als die realen Nutzungs- und Ertragszahlen derzeit hergeben.
Gleichzeitig entsteht ein Überbietungswettbewerb, bei dem nahezu alle Marktführer auf dieselbe Technologie setzen und sich wechselseitig zu weiteren Ausgaben drängen. Diese Struktur aus hohen Erwartungen, steigender Kapitalintensität und engen Abhängigkeiten könnte ein Frühindikator für eine entstehende KI-Blase sein.
Die Strukturen hinter der KI: Wer den Boom wirklich trägt
Während sich also die großen Technologiekonzerne in einem teuren Wettlauf überbieten und immer höhere Risiken eingehen, verschiebt sich die eigentliche Wertschöpfung zunehmend zu den Schaufelverkäufern.
Diese Unternehmen stellen die physische Basis der KI-Ökonomie und verdienen jetzt schon Milliarden dank der KI-Nachfrage: Energie- und Infrastrukturunternehmen investieren in Hochlastnetze, Kühltechnikhersteller entwickeln Flüssigkühlungssysteme, und Materialproduzenten konzentrieren sich auf Anwendungen mit extremen Leistungsanforderungen.
Das Ergebnis: höhere Margen, stabilere Cashflows und wachsende Preissetzungsmacht, getrieben von einer Nachfrage, die schneller steigt als neue Kapazitäten geschaffen werden können.
Fazit: Darum setze ich auf die Schaufelverkäufer
Egal wie sich der KI-Markt entwickelt – die dauerhaften Profiteure sind die Schaufelverkäufer, die im Hintergrund liefern, ohne sich in den kostspieligen Wettlauf der Tech-Konzerne stürzen zu müssen.
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