LONDON (IT BOLTWISE) – UBS rät Anlegern, bei der KI-Investition stärker auf Unternehmen mit physischer Rechenzentrums- und Netz-Infrastruktur zu setzen. In einem Sektorenaufruf nennt die Bank eine 14-Positionen-Liste über Technologie, Medien und Telekommunikation. Im Kern argumentiert UBS, dass jeder GPU-Cluster, Stromvertrag und Glasfaserabschnitt Eigentümer benötigt, die Kapazität aufbauen und später monetarisieren. Besonders im Blick stehen dabei Größen wie Amazon und Palantir.
UBS stellt Anlegern eine einfache Logik vor, die bei KI-Investitionen oft untergeht: Wer die physischen Engpässe des Rechenzentrums marktnah adressiert, investiert nicht nur in Algorithmen, sondern in Infrastruktur. Hintergrund ist die Erwartung, dass der nächste große Investitionszyklus der KI-Rechenzentren noch nicht „durch“ ist. UBS ordnet das als frühe Phase eines breiten Ausbauplans ein, bei dem nicht allein Software-Stacks zählen, sondern vor allem GPU-Cluster, Energiezufuhr und die Datenautobahnen, die diese Kapazitäten überhaupt nutzbar machen.
Technisch betrachtet ist der Engpass häufig kein Modelltraining im engeren Sinn, sondern die bereitgestellte Rechenleistung plus die dafür notwendige Systemumgebung. GPU-Cluster bedeuten in der Praxis laufende Beschaffung und Installation von Hardware, dazu passen Stromverträge, Netzanschlüsse und Kühlkonzepte, die zu den Gebäudestrukturen und zur Lastcharakteristik der Workloads passen müssen. Wenn ein Unternehmen Kapazität baut, muss diese nicht nur einmalig errichtet, sondern über Jahre betrieben, gewartet und kostenkontrolliert werden. Genau diese Kette greift UBS in seiner Argumentation auf: Jede neue Rechenzentrumscharge hängt an Eigentümern, die Kapazitäten bereitstellen und sie anschließend in Umsatz umsetzen.
Die von UBS genannte Liste umfasst 14 Namen aus den Bereichen Technologie, Medien und Telekommunikation; als prominente Beispiele nennt die Bank Amazon sowie Palantir. Amazon wird in dem Kontext vor allem über seine Cloud-Einheit beschrieben, die fortlaufend Kapazitäten im Gigawatt-Bereich ausbaut. Palantir wird dagegen nicht als klassischer Infrastrukturbetreiber eingeordnet, sondern als Software-Akteur, dessen Ontologie-Ansatz sich zum operativen Fundament für den Betrieb von Rechenzentrumsumgebungen entwickeln soll. Dieser Mix zeigt, dass UBS den Sektoraufruf bewusst nicht auf eine einzige Schicht reduziert: Neben „Pipeline und Kabel“ spielen auch Systeme eine Rolle, die Prozesse im Betrieb strukturieren und damit Auslastung sowie Verwaltung unterstützen.
Zusätzlich zu Amazon und Palantir nennt UBS weitere zwölf „Picks“, die nach dem von der Bank verwendeten Filter vor allem eine direkte Exposition gegenüber dem physischen Aufbau haben. Dazu zählt die Kategorie Chip-Designer, weil KI-Infrastruktur ohne passende Halbleiter-Architekturen langfristig nicht skalieren kann. Ebenso werden Kühl-Spezialisten genannt, weil hohe Leistungsdichten im Data-Center-Betrieb thermische Limits verschieben. Daneben tauchen Hersteller von Übertragungsausrüstung auf sowie Akteure für Content-Delivery-Netzwerke, also jene Komponenten der Netzwerkkette, die Latenz und Datenrouting für die eigentlichen KI-Dienste mitbestimmen. Gemeinsam ist diesen Positionen, dass sie in der Ausbauwelle der Kapitalausgaben verankert sind, statt nur von mittelbaren Erwartungen an die KI-Nachfrage zu profitieren.
Für wachstumsorientierte Portfolios formuliert UBS daraus eine klare Handlungsempfehlung: Nicht die Politik, die Regulierung oder Genehmigungen verspricht, solle im Vordergrund stehen, sondern die Unternehmen, die konkret Rohre verlegen, Kabel spannen und den Ausbau physisch umsetzen. Der Kern der Bank-These lautet dabei, dass jede zusätzliche Schicht an Genehmigungen, Subventionen oder grünen Vorgaben die Kosten jener Infrastruktur erhöht, die der Markt ohnehin mit Hochdruck hochfährt. Wer auf „perfekte politische Klarheit“ wartet, könnte UBS zufolge später mit höheren Preisen konfrontiert werden, weil der Markt die Kapazitätsknappheit dann bereits teilweise vorweggenommen hat.
Marktstrategisch ist das bemerkenswert, weil der KI-Sektor in vielen Portfolios längst in zwei Lager zerfällt: die stärker softwaregetriebenen Wetten auf Plattform- und Modellumsätze und die Infrastruktur-Wetten auf Energie, Netze und Rechenzentrumsbetrieb. UBS versucht, diese Trennung zugunsten einer stärker realwirtschaftlich begründeten Sicht zu verschieben. Aus Unternehmenssicht bedeutet das außerdem: Wer KI anwendet oder KI-Dienstleistungen plant, muss seine Liefer- und Betriebsrisiken zunehmend als Systemrisiken verstehen – von Stromverfügbarkeit bis Netzkapazität. Für Investoren ist die Botschaft weniger „KI ist da“, sondern „KI braucht Kapazität“, und genau diese Kapazität soll laut UBS über mehrere Marktsegmente hinweg handelbar gemacht werden.
Ob der angekündigte Superzyklus tatsächlich in einer frühen Phase steckt, bleibt letztlich eine Frage der weiteren Investitionsdynamik und der Tempo-Frage bei Strom-, Kühl- und Netzprojekten. Doch selbst ohne endgültige Gewissheit ist der Ansatz als Investment-These plausibel, weil er die bekannten Engpassfaktoren des Data-Center-Aufbaus in den Mittelpunkt rückt. Anleger, die die UBS-Liste als Ausgangspunkt sehen, prüfen dabei am sinnvollsten, wie belastbar die jeweiligen Geschäftsmodelle an der Schnittstelle zwischen Bau, Betrieb und Kapazitätsauslastung sind – denn genau dort entscheidet sich, ob aus Ausbau auch nachhaltige Monetarisierung wird.
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