LONDON (IT BOLTWISE) – Qualcomm schiebt seine Data-Center-Ambitionen 2029 deutlich nach vorn: Die Prognose für Non-Handset-Umsätze steigt von 22 auf 40 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig nennt der Chipkonzern Ziele von 15 Milliarden US-Dollar Data-Center-Verkäufen und mehr als 18 US-Dollar je Aktie (adjusted). Mit dem neuen CPU Dragonfly C1000 kündigt Qualcomm außerdem einen Prozessor speziell für agentic KI an, den Meta ab 2028 einsetzen soll. Analysten werten vor allem die Kombination aus Custom-Silicon-Roadmap und Energieeffizienz als entscheidenden Hebel.
Qualcomm hat in dieser Woche die eigenen Zahlen für 2029 deutlich nach oben gezogen – und genau das spiegelt sich in der Börsenreaktion wider. In der erweiterten Notierung legten die Aktien um 15% zu, nachdem das Unternehmen seine Prognose für Non-Handset-Umsätze auf 40 Milliarden US-Dollar angehoben hatte, zuvor waren es 22 Milliarden US-Dollar. Zusätzlich nennt Qualcomm für das gleiche Jahr 15 Milliarden US-Dollar Zielvolumen bei Data-Center-Verkäufen und erwartet beim bereinigten Ergebnis einen Wert von mehr als 18 US-Dollar je Aktie. Laut LSEG liegen die Erwartungen mehrerer Analysten für das EPS bei 15,26 US-Dollar.
Technisch sitzt der Fokus dabei nicht nur auf „mehr Rechenleistung“, sondern auf einem anderen Lastprofil: Data Center werden zunehmend durch Energie- und Effizienzgrenzen limitiert, während KI-Systeme parallel laufen und „agentic“ Aufgaben teilweise autonom ausführen. Genau an dieser Stelle positioniert Qualcomm den neuen Zentralsprozessor Dragonfly C1000. Das Unternehmen beschreibt die CPU als auf agentic KI ausgerichtet und betont die Fähigkeit, Rechenleistung zu liefern, ohne den Stromverbrauch ausufern zu lassen. Diese Art von Zielkonflikt ist historisch typisch: Die Branche hat immer wieder versucht, Workloads effizienter zwischen CPU, GPU und Beschleunigern aufzuteilen.
Qualcomm liefert dazu auch eine marktorientierte „Proof“-Story: Meta soll Dragonfly C1000 nutzen, wenn die Produktion 2028 startet. Damit wird der Anspruch „nicht zu spät“ unterfüttert, den CEO Cristiano Amon später explizit adressiert. Qualcomm argumentiert, dass Data Center zwar langfristig stark wachsen, aber nicht allein der Einstiegszeitpunkt zählt, sondern Skalierung, Engineering-Fähigkeiten, operative Umsetzung und Lieferketten. Akash Palkhiwala, CFO, ergänzte in einem Interview, dass Qualcomm über Smartphone-Chips bereits mit nahezu jedem Hyperscaler Geschäftsbeziehungen aufgebaut habe – die Data-Center-Aktivität sei daher eher eine Weiterentwicklung vorhandener Zusammenarbeit als ein Neustart bei null.
In der Marktlogik ist das zugleich ein indirekter Wettbewerbs- und Timing-Vergleich. Wenn CPUs künftig mehr Aufgaben von GPUs und KI-Beschleunigern übernehmen, dann verschiebt sich der Wettbewerb um Architektur- und Plattformvorteile: Wer Workloads energieeffizient auf CPUs bringt, kann die Systemkosten je Training- oder Inferenz-Job senken. Palkhiwala brachte es auf den Punkt: Es gebe „nicht genug Supply“, weshalb mehrere Anbieter benötigt würden. Genau deshalb investiert Qualcomm in eine breitere Produktpalette. Neben dem AI-Chip und einer Lösung, die mehrere Chips koppelt, führt das Unternehmen eine Roadmap an, die „schnell wachsende“ Data-Center-Märkte abdecken soll.
Konkreter wird die Unternehmensseite auch in der Automotive-Strategie. Qualcomm erweitert den „automotive design-win pipeline“ auf 65 Milliarden US-Dollar und peilt bis ins Geschäftsjahr 2029 Erlöse von 10 Milliarden US-Dollar an. Diese Zusatzspur ist nicht bloß Randnotiz: Autos, Robotik und Data Center teilen Anforderungen wie Zuverlässigkeit, Langzeitverfügbarkeit und Energieeffizienz – nur mit unterschiedlichen Produktions- und Validierungszyklen. Qualcomm setzt darauf, dass die Expertise aus stromsparenden Smartphone- und PC-Chips bei den Hyperscalern ankommt, die Data Center zunehmend dort ausbauen, wo Strom die harte Grenze bildet. In der Meldung heißt es außerdem, Qualcomm habe zwei Deals zur Herstellung kundenspezifischer Siliziumchips für Hyperscaler gesichert.
Wichtiger Baustein der Strategie ist zudem die Software-Schicht – und hier spielt die Akquise Modular eine Rolle. Qualcomm gab bekannt, Modular übernommen zu haben, ohne den Kaufpreis zu nennen. Modular entwickelt Software, mit der KI-Anwendungen auf einer breiten Palette von Chiparchitekturen laufen können. Qualcomm ordnet Modular explizit als funktionales Pendant zu NVIDIAs CUDA ein, das in vielen KI-Ökosystemen eine zentrale Rolle für Entwickler-Produktivität und Portabilität spielt. Der historische Hintergrund ist klar: In den frühen KI-Phasen waren Hardware-Unterschiede oft ein Produktivitätshemmnis, weil Modelle und Laufzeiten nicht problemlos über Plattformen hinweg „durchliefen“.
Aus Marktsicht ist das gleichzeitig eine Antwort auf zwei typische Engpässe: Erstens sorgt Portabilität dafür, dass Hyperscaler und Enterprise-Kunden nicht für jede neue Architektur komplett neu integrieren müssen. Zweitens kann eine Software-Schicht verhindern, dass sich ein Ökosystem zu stark an einen einzelnen Vendor bindet. In der Praxis entscheidet das über die Zeit bis zum Rollout: Wer die Integrationskosten senkt, beschleunigt Adoption. Gerade im CPU-Segment, in dem sich Workloads dynamisch verschieben (zunehmend „agentic“), wird ein konsistentes Entwickler- und Laufzeitmodell zum Wettbewerbsvorteil. Dazu passt auch, dass Qualcomm seine Data-Center-Roadmap als „nächste Phase“ beschreibt – also mit dem Ziel, aus der Pipeline konkrete Serienprodukte und Skalierung zu machen.
Für Unternehmen und Entwickler ergibt sich daraus vor allem eine Frage der Umsetzung: Wie schnell lässt sich eine KI-Produktionsumgebung so umbauen, dass CPU-basierte Workloads profitieren, ohne dass Qualität oder Latenz leiden? Qualcomm positioniert Dragonfly C1000 und die Custom-Silicon-Deals genau in diesem Schnittfeld aus Performance, Stromverbrauch und Integrationsfähigkeit. Regulatorisch und im Betrieb rückt außerdem die Datensicherheit in den Vordergrund: Data-Center-Architekturen müssen nicht nur Modelle effizient ausführen, sondern auch die Compliance-Anforderungen etwa bei Standortwahl, Logging, Zugriffskontrolle und Datenschutz erfüllen. Der Ausblick bleibt daher zweigeteilt: Kurzfristig entscheiden Referenzkunden wie Meta über Glaubwürdigkeit, mittelfristig entscheidet das Ökosystem aus Tools, Laufzeit und Plattformstrategie, ob CPUs beim Autonomie-Shift wirklich dauerhaft einen größeren Anteil übernehmen.
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