LONDON (IT BOLTWISE) – Die Bank of America hebt ihre Wachstumsprognosen für die US-Halbleiterindustrie deutlich an. Bis 2030 erwartet sie 18 Prozent durchschnittliches jährliches Wachstum statt 14 Prozent. Speicherchips und Server-CPUs rücken dabei als neue Wachstumstreiber in den Fokus, während steigende KI-Investitionen die Nachfrage stützen. Für Anleger bleibt die Bewertung zwar erhöht, aber die Bank sieht rechnerisch noch Spielraum.
Die Debatte um das Tempo der KI-Entwicklung sorgt zwar regelmäßig für Schwankungen an der Börse, doch eine neue Makro-Einschätzung aus der Bankwelt liefert dem Chip-Sektor zusätzlichen Rückenwind. Die Bank of America korrigiert ihre Prognosen für die US-Halbleiterindustrie nach oben und rechnet bis 2030 mit einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 18 Prozent statt zuvor 14 Prozent. Im Kern argumentiert die Analyse, dass nicht nur Logik- und Rechenleistung weiter skaliert, sondern auch die „Versorgungsschiene“ der KI-Infrastruktur: Speicherchips und Server-CPUs sollen im nächsten Zyklus stärker wachsen als in früheren Annahmen.
Damit verschiebt sich auch der Blick weg von reinem „GPU-Wachstum“ hin zu einer breiteren Chip-Pipeline. Für den adressierbaren Markt nennt die Bank bis 2030 eine Größe von 3,2 Billionen US-Dollar, verglichen mit der vorherigen Schätzung von 2,7 Billionen US-Dollar. Parallel steigen die geplanten Ausgaben für die Wafer-Herstellung: 2026 erwartet die Bank 156 Milliarden US-Dollar statt 144 Milliarden US-Dollar, für 2027 hebt sie die Zahl von 190 auf 210 Milliarden US-Dollar an. Besonders wichtig wird dabei die Nachfrage nach Speicher-Fertigungsanlagen, weil DRAM in KI-Workloads typischerweise nicht nur als „Add-on“, sondern als Engpassfaktor bei Bandbreite und Kapazität wirkt. Für DRAM nennt die Bank 2026 Ausgaben von 61 Milliarden US-Dollar und 2027 von 85 Milliarden US-Dollar.
Technisch betrachtet ist genau diese Kette entscheidend: Große KI-Cluster erhöhen nicht nur die Zahl der Recheneinheiten, sondern treiben auch den Bedarf an schnellen Speicherhierarchien, etwa über DRAM und nachgelagerte Speicherstufen. Die Bank geht zudem davon aus, dass der Markt für Wafer-Fertigungsanlagen langfristig bis 2030 auf bis zu 360 Milliarden US-Dollar wachsen kann. Wenn diese Annahmen eintreten, profitieren nicht nur Anbieter von Speicher- und Rechenchips, sondern auch der gesamte Fertigungs- und Equipment-Unterbau, der über viele Quartale hinweg Kapazitäten aufbaut. Für 2030 skizziert die Bank damit ein Bild, in dem die Investitionszyklen der Halbleiterproduktion mehrere Wellen überlappen.
Auch auf der CPU- und Cloud-Seite setzt die Bank ein Signal. Laut der Einschätzung rechnet sie für den globalen Server-CPU-Markt bis 2030 mit mehr als 210 Milliarden US-Dollar; zuvor waren rund 170 Milliarden US-Dollar veranschlagt. Das entspricht einem jährlichen Wachstum von 24 Prozent. Ergänzend schätzt die Bank die möglichen Cloud-Infrastruktur-Ausgaben der Hyperscaler für 2027 auf bis zu 1,08 Billionen US-Dollar. Eine separate Studie aus dem Umfeld der Bank geht außerdem davon aus, dass sich die weltweiten KI-Investitionen bis Ende des Jahrzehnts auf mehr als 3 Billionen US-Dollar verdreifachen könnten. Als bevorzugte Titel im Halbleitersektor nennt die Bank of America dabei unter anderem NVIDIA, AMD, Marvell, Analog Devices und ON Semiconductor.
Für die unmittelbare Marktsicht liefert außerdem ein Indikator aus dem Rechenzentrumsumfeld eine konkrete Temperaturmessung: Laut der Bank lagen die Mietpreise für NVIDIAs B200-GPUs Mitte September bei 5,72 US-Dollar pro Stunde. Solche „Rentals“ werden häufig als Proxy genutzt, um die Auslastung in Rechenzentren abzubilden, weil sie – anders als langfristige Verträge – stärker auf kurzfristige Nachfrage reagieren. Selbst wenn die Börse bereits stark gelaufen ist, bleibt die Bewertung damit für viele Anleger zumindest erklärbar: Der Philadelphia Semiconductor Index hat seit Jahresbeginn kräftig zugelegt. Gleichzeitig wird die Halbleiterbranche laut den genannten Daten mit dem 18-Fachen des für die nächsten zwölf Monate erwarteten Gewinns bewertet, während der S&P 500 im Vergleich bei etwa dem 19-Fachen liegt.
Trotzdem sollten Anleger die Risiken nicht ausblenden, denn eine Multiplikator-Betrachtung ersetzt keine Ergebnisprognose. In der kurzfristigen Perspektive belasten unter anderem Debatten über das Tempo der KI-Entwicklung. Der Konflikt um einen möglichen Drosselungsansatz wurde in den genannten Quellen entlang der Positionen von Anthropic-Chef Dario Amodei, Rückfragen von OpenAI-Chef Sam Altman und dem zusätzlichen Widerspruch von Elon Musk beschrieben. Zusätzlich können steigende Anleiherenditen „zinssensitive“ Technologiewerte unter Druck setzen, und ein enttuschender Ausblick von Broadcom hatte zuvor die Stimmung im Sektor gedämpft. Als nächster konkreter Katalysator wird in der Einschätzung die Veröffentlichung der Quartalszahlen von Micron am 30. September 2026 genannt – relevant vor allem für Speicherpreise und Margen. Denn gerade dort entscheidet sich, ob die angehobenen Kapazitäts- und Ausgabenannahmen in realen Bestellungen und Preissignalen bestätigt werden.
Unterm Strich bedeutet die neue Bank-Logik für die KI-Branche vor allem eines: Der Investitionspfad wird breiter argumentiert als in vielen Schlagzeilen zuvor. Wenn Speicher-Fertigungsanlagen wie erwartet hochgefahren werden und Server-CPUs parallel weiterwachsen, entsteht ein längerfristiger Nachfrageunterbau, der die Ertragsbasis der Zulieferer stabilisieren kann. Gleichzeitig gilt: Prognosen sind keine Kursversprechen. Die genannten Schätzungen beruhen auf Annahmen zur Nachfrageentwicklung, die sich je nach Auftragslage in Rechenzentren und beim Speicherchip-Absatz verändern können. Für professionelle Anleger heißt das, die Zahlen der kommenden Quartale – insbesondere aus dem Speicherumfeld – als Prüfstein zu behandeln und nicht als abgeschlossene Bestätigung.
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