LONDON (IT BOLTWISE) – Deep Tech rückt nach der KI-Euphorie in den Fokus: Chips, Rechenzentren, Stromnetze und Robotik werden zu den Engpass-Treibern. Sascha Röhrer ordnet ein, warum nicht nur Modelle, sondern auch Hardware- und Infrastruktur-Realität die nächste Wertschöpfungswelle prägen. Für Anleger geht es dabei weniger um Ankündigungen, sondern um zahlende Kunden, Auftragsbücher und realistische Bewertungen. Der Beitrag verbindet dabei technische Grundlagen mit einer konkreten Investment-Perspektive auf mehrere Deep-Tech-Sektoren.
Deep Tech bekommt an der Börse gerade eine neue Gewichtung: Nicht die nächste KI-Software-Iteration steht im Mittelpunkt, sondern die physische Infrastruktur, die diese Anwendungen überhaupt möglich macht. Sascha Röhrer beschreibt diese Verschiebung als Übergang von der „Euphoriephase“ hin zur Bau- und Skalierungsphase. Dahinter steckt eine einfache Beobachtung aus vielen Zyklen: Wer den Flaschenhals kontrolliert, bestimmt die Geschwindigkeit der gesamten Wertschöpfung. Im aktuellen Umfeld heißt das häufig Energie, Rechenleistung und industrielle Fertigungskompetenz – also Bereiche, in denen Kapazitäten nicht in wenigen Monaten nachgezogen werden können.
Technisch betrachtet bündelt Deep Tech mehrere Disziplinen, die sich über lange Entwicklungsdauern definieren: Halbleiterfertigung, Quantencomputing, Biotechnologie, Robotik, neue Materialien und Energietechnik. Der entscheidende Unterschied zu typischen App- oder Plattform-Updates liegt in der Verknüpfung von Forschung, Produktion und Betrieb. Eine neue Roboterplattform oder eine Materialklasse für industrielle Prozesse erfordert nicht nur Algorithmen, sondern Produktionslinien, Testinfrastruktur und oft auch Lieferketten-Integrationen. Ebenso gilt für Rechenzentren: Der Ausbau hängt nicht nur an Servern und GPUs, sondern an Kühlsystemen, Speicherkapazitäten und vor allem an Stromverfügbarkeit – inklusive Netzausbau und Lastmanagement.
Marktseitig ordnet Röhrer das Geschehen zeitlich ein: Nach der ersten KI-Software-Welle folgt jetzt die Phase, in der Investitionen in Rechenzentren, Chips und Energieinfrastruktur in messbare Kapazitäten übersetzen. Der Vergleich mit dem frühen Internet ist dabei hilfreich, aber auch mit einem Haken versehen. Damals ließen sich viele Erwartungen über Nutzerwachstum legitimieren; heute geht es deutlich stärker um konkrete Umsätze, Margen und effiziente Auslastung. Gleichzeitig verstärkt die Konkurrenz die Dynamik: Während NVIDIA die Beschleuniger-Ökosysteme für KI weiter ausbaut, pushen Hyperscaler wie AWS, Google und Microsoft Hard- und Software-Bausteine bis an die Grenzen der Energieeffizienz – und erzeugen damit indirekt Druck auf Zulieferer, etwa für Netztechnik, Wärmemanagement und Hochleistungsspeicher.
Gerade bei der „zweiten Welle“ wird die Marktstruktur besonders spannend. Röhrer beschreibt KI als Kopplung an die physische Welt: Roboter, die aus Videodaten lernen, Wirkstoffentwicklung mit KI-gestützten Plattformen und Materialforschung im Zeitraffer. Hier verschiebt sich die Wertschöpfung von der reinen Rechenleistung hin zu Unternehmen, die KI in Produkte, Maschinen und Fabrikprozesse bringen. Damit steigt die Relevanz von Integrations- und Betreiberkenntnissen: Wer Sensorik, Steuerungstechnik, Sicherheitskonzepte und Wartungsfähigkeit zusammenführt, kann schneller wiederholbare Umsätze erzielen als reine Modellanbieter. Auch der Hinweis auf den „Engpass“ ist markant: Erst waren Chips kritisch, jetzt wird häufig der Strom zum limitierenden Faktor.
Historisch erinnert der Rahmen an frühere Industriewellen, nur mit anderen Komponenten. 2022 war es bei vielen Sprachmodellansätzen vor allem der Durchbruch in Trainingsmethoden und Datenqualität; heute sehen Marktteilnehmer eine ähnliche Beschleunigung, allerdings in Richtung „Physical AI“ und Automatisierung. In der Praxis heißt das: Foundation-Modelle werden flexibler einsetzbar, aber der ROI hängt davon ab, ob sich Roboter in realen Arbeitsabläufen bewähren – etwa bei Logistik, Qualitätsprüfung oder industrieller Montage. In den USA, Europa und China laufen parallel Programme zur Technologiesouveränität, bei Chips ebenso wie bei Verteidigung und kritischen Rohstoffen. Das kann wie ein Rückenwind wirken, erhöht aber auch den Wettbewerb um staatlich unterstützte Lieferketten.
Für Anleger führt das zwangsläufig zu einer anderen Auswahllogik als bei reinen KI-Softwaretiteln. Röhrer betont die Trennung von Technologie-These und Investment-These: Eine Innovation kann technologisch stark sein, aber an der Börse dennoch überbewertet. Entscheidend seien zahlende Kunden, Auftragsbücher und der Kapitalbedarf der nächsten Quartale bis Jahre – statt „bunter“ Roadmaps. Im Quantensektor, so die Argumentationslinie, spielen Milliardenbewertungen gegenüber eher kleinen Umsätzen eine besonders große Rolle. Daraus folgt ein praktischer Risikopunkt: Positionsgröße und Disziplin werden zu Kerninstrumenten, weil auch gute Storys in einzelnen Titeln kurzfristige Korrekturen von 50% und mehr auslösen können, sobald der Markt die Zahlungsfähigkeit oder das Tempo der Monetarisierung neu bewertet.
Regulatorik und Datenschutz sind in dieser Gemengelage kein Randthema, sondern Teil der Umsetzbarkeit. In der EU verschärft der regulatorische Rahmen rund um KI, etwa durch den AI Act, die Anforderungen an Transparenz, Risiko-Management und Datenflüsse. Bei Robotik und „Vision“-Systemen kommt hinzu, dass Trainings- und Betriebsdaten häufig personenbezogene oder sicherheitsrelevante Informationen enthalten können. Unternehmen müssen deshalb nicht nur technisch robust sein, sondern auch Compliance-fähige Datenpipelines bauen: Governance, Löschkonzepte, Zugriffskontrollen und Auditing. Zusätzlich wirken Exportkontrollen auf Halbleiter- und Compute-Lieferketten. Wer die Märkte beliefern will, muss diese Rahmenbedingungen früh in die Architektur einpreisen.
Ausblickend stehen laut Röhrer mehrere Themen oben auf der Agenda: Robotik und „Physical AI“, Energie als Deep-Tech-Baustelle, der Übergang im Quantencomputing von der Forschung zu ersten kommerziellen Anwendungen sowie Technologiesouveränität. Der Energieschwerpunkt lässt sich technisch gut begründen: Selbst wenn Rechenleistung schnell skaliert, begrenzen Netze, Speicher und Kühlung das Tempo. Damit rücken oft System- und Komponentenebenen näher an die Gewinnerposition – von Lastmanagement über Speicherlösungen bis zu neuen Konzepten in der Erzeugung. Für die nächsten zwölf bis 24 Monate dürfte besonders relevant sein, ob Unternehmen nachweisen können, dass ihre Lösungen im Feld zuverlässig laufen, Lieferzeiten stabilisieren und messbar Kosten senken.
Für Entwickler und Entscheider ergibt sich daraus eine konkrete Handlungsdimension. Deep Tech bietet weniger „schnelle“ Experimente als vielmehr Projekte, in denen Engineering, Betrieb und Qualitätssicherung zusammenkommen. Wer Teams plant, sollte deshalb Schnittstellenkompetenz mitdenken: von MLOps und Modellüberwachung über die Anbindung an Produktions- und Betriebsdaten bis zur Sicherheits- und Compliance-Schicht. Gleichzeitig lohnt der Blick auf Wettbewerber-Strategien: Große Plattformanbieter und Chip-Ökosysteme wie NVIDIA setzen häufig auf ein enges Hardware-Software-Co-Design, während spezialisierte Firmen stärker über Anwendungstiefe und Integrationsqualität differenzieren. Unterm Strich bleibt die Botschaft: Die nächste Gewinner-Generation entsteht nicht nur durch bessere Modelle, sondern durch zuverlässige Systeme, die im Alltag funktionieren.
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