HONGKONG / LONDON (IT BOLTWISE) – Jefferies stuft Xiaomi auf „Underperform“ und senkt das Kursziel um 14 Prozent. Im Fokus stehen dabei Verluste im Elektroauto-Geschäft, sinkende Smartphone-Margen und steigende Kosten für DRAM- und NAND-Speicherchips. Die jüngsten Quartalszahlen enttäuschen deutlich, während die Internetdienste als kurzfristiger Ausgleich wirken. Für Anleger wird damit die Frage nach dem Turnaround konkreter als je zuvor.

Xiaomi unter Druck: Jefferies senkt Kursziel wegen EV-Verlusten und Chipkosten
Xiaomi unter Druck: Jefferies senkt Kursziel wegen EV-Verlusten und Chipkosten (Foto: IT BOLTWISE)
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Die aktuelle Xiaomi-Diskussion dreht sich weniger um eine einzelne Produktlinie, sondern um das Zusammenspiel mehrerer Belastungsfaktoren, die sich in den jüngsten Quartalszahlen verdichtet haben. Jefferies hat die Aktie auf „Underperform“ gesetzt und das Kursziel von 26,98 auf 25,49 Hongkong-Dollar reduziert. Der Schritt fällt dabei zeitlich ungünstig: In Frankfurt notieren die Hinterlegungsscheine rund am tiefsten Stand seit zwölf Monaten, und der Abstand zum 52-Wochen-Hoch liegt deutlich über der Hälfte. Damit wird das Thema „Turnaround“ vom Schlagwort zur operativen Messgröße.

Technisch betrachtet ist der Kernkonflikt gut nachvollziehbar: Speicherchips sind wieder zu einem Kostentreiber geworden. DRAM- und NAND-Kapazitäten haben sich laut Bericht in etwa verdoppelt, während KI-Rechenzentren weiterhin Kapazitäten nachfragen und somit den Preisdruck über längere Zeit verlängern können. Für Hersteller bedeutet das höhere Bill-of-Materials-Kosten in Geräten, die stark von Speicherkomponenten abhängen. Gleichzeitig wirkt die niedrigere Bruttomarge im Kerngeschäft wie ein Verstärker für jeden Rückgang bei Absatz und Preisgestaltung. Genau hier setzt Jefferies an, wenn das Smartphone-Geschäft in Summe weniger effizient skaliert.

Der zweite Belastungsblock ist das Elektroauto-Segment, das für Xiaomi finanziell nach wie vor die größten Löcher reißt. Im ersten Quartal meldete das Unternehmen einen operativen Verlust von 3,1 Milliarden Yuan; je verkauftem Fahrzeug entspricht das umgerechnet etwa 5.600 US-Dollar Verlust. Die Bruttomarge fiel dabei von 23,2 auf 20,1 Prozent. Jefferies verweist außerdem auf operative Gründe wie geringere Auslieferungen des teuren SU7 Ultra, Subventionen bzw. deren Einfluss auf die Kaufsteuer in China sowie teurere Schlüsselkomponenten. Damit verschiebt sich der Wettbewerb nicht nur auf Produktfeatures, sondern auf Preis- und Kostenstruktur über die gesamte Lieferkette.

Beim Smartphone- und AIoT-Geschäft zeigt sich der dritte Hebel: geringere Margen und härterer Wettbewerb in China. Die Auslieferungen sanken um 19 Prozent auf 33,8 Millionen Geräte; Jefferies nennt den stärksten Rückgang unter den fünf größten Herstellern. Das AIoT-Segment verlor 24 Prozent Umsatz. Interessant ist der Kontrast: Während Hardware unter Druck steht, stabilisieren Internetdienste das Profil. Werbeerlöse stiegen um knapp acht Prozent auf 7,1 Milliarden Yuan, und die Bruttomarge liegt bei über 76 Prozent. In einem Interview-ähnlichen Expertenkommentar zur Lage wird häufig betont, dass genau solche „Cash-Engines“ die Hardware-Abflüsse überbrücken müssen, bis Margen wieder anziehen.

Die Marktrelevanz dieser Entwicklung lässt sich auch über Wettbewerbsbeispiele einordnen. Im EV-Segment steht Xiaomi im Umfeld von BYD und Tesla, wo Skalierung, Auslastung von Fertigungskapazitäten sowie Software- und Service-Margen entscheidend sind. In der Smartphone-Welt konkurriert Xiaomi neben Apple und Samsung stark über Preis-Leistungs-Profile und die Fähigkeit, schnell genug auf Chip- und Nachfragezyklen zu reagieren. Das macht die Jefferies-Argumentation plausibel: Wenn Smartphone-Margen sinken und gleichzeitig EV-Verluste weiterlaufen, braucht das Management nicht nur höhere Stückzahlen, sondern vor allem eine realistische Linie zur Kostenstabilisierung. Genau das wird im Analystenszenario über die Zeit bis 2027 erwartet.

Für die Einordnung der Quartalszahlen sind die harten Kennziffern entscheidend: Umsatzrückgang um fast elf Prozent auf 99,1 Milliarden Yuan, ein Einbruch des bereinigten Nettogewinns um 43 Prozent auf 6,1 Milliarden Yuan sowie eine um 70 Prozent gesunkene operative Ergebnisgröße (EBIT). Auch hier zeigt sich das Muster klassischer Hardware-Firmen: Wenn Chipkosten steigen und die Absatzkurve abflacht, schlägt die Ergebnishebelwirkung überproportional durch. Experten rechnen deshalb häufig mit weiterem Kostendruck, weil Speicherchip-Kosten nicht über Nacht verschwinden, sondern erst mit dem Kapazitätszyklus und neuen Angebotsmengen nachgeben. Der entscheidende Punkt bleibt der Zeitpfad: Wie schnell kann Xiaomi Margen stabilisieren und Auslieferungen steigern?

Aus regulatorischer und sicherheitstechnischer Perspektive entsteht zudem ein indirekter Blick auf die Strategie. Wer KI und Dateninfrastruktur ausbaut, muss auch Anforderungen an Datenschutz, Transparenz und IT-Sicherheit erfüllen, gerade wenn Werbe- und Internetdienste stärker monetarisieren. Das gilt in China und international gleichermaßen, weil Kunden- und Nutzungsdaten in stärkerem Maß geschützt, lokal verwaltet und technisch abgesichert werden müssen. Für Unternehmen, die KI-Workloads in der eigenen Produktwelt verankern, wird zudem die Resilienz der Lieferkette relevanter: Bei Chipknappheit oder Kostenstress entscheidet weniger die Vision als die Fähigkeit, Beschaffungsrisiken zu mitigieren und dennoch SLAs für Rechen- und Serviceleistung einzuhalten.

Der Ausblick von Jefferies ist damit weniger ein Wetteinsatz auf kurzfristige Kursbewegungen, sondern eine Bewertung des Turnaround-Risikos. Das Unternehmen senkt die Jahresprognose für Elektrofahrzeuge auf 495.000 Stück; das Management hält zwar am Ziel von 550.000 fest, aber die jüngsten Auslieferungszahlen sprechen gegen eine lineare Verbesserung. Gleichzeitig erhöht Xiaomi die F&E-Ausgaben um 33 Prozent auf 9 Milliarden Yuan, was als Option interpretiert werden kann, die technischen Differenzierungsmerkmale beschleunigt. Für Anleger heißt das: Es wird sich in den nächsten Quartalen daran zeigen, ob Investitionen in KI und Elektromobilität in messbare Effizienzgewinne übersetzen—oder ob der Kostendruck die Wirkung überlagert.


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