LONDON (IT BOLTWISE) – Der wichtigste Engpass in der KI-Chipkette sitzt nicht mehr beim Waferprozess, sondern danach: beim CoWoS-Packaging und bei HBM-Speichern. TSMC beschreibt weiterhin sehr hohe Auslastung, während sich die knappen Kapazitäten in Richtung Zusammenbau und Speicher verlagern. Für Anleger bedeutet das eine andere Risikoklasse als bei vorgelagerten Energiethemen. Nvidia sichert Lieferkapazitäten verbindlich ab – und bezahlt damit den Preis der Knappheit über mehrere Quartale hinweg.

Engpass bei KI-Chips wandert: CoWoS-Packaging und HBM bleiben knapp
Engpass bei KI-Chips wandert: CoWoS-Packaging und HBM bleiben knapp (Foto: IT BOLTWISE)
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In Nvidias KI-Ökonomie verschiebt sich der Engpass genau dort, wo es für viele Marktteilnehmer zuvor nur am Rande sichtbar war: nicht mehr beim Wafer, sondern beim Schritt danach. Die „Belichtung des Wafers“ gilt zunehmend als planbarer Teil der Fertigung, weil etwa 3-Nanometer-Linien bei TSMC laut eigenen Angaben bereits vollständig ausgelastet laufen und die Kapazitätsplanung damit nicht mehr primär an der Prozesschemie scheitert. Stattdessen entscheidet sich der Takt der Lieferfähigkeit beim Zusammenbau von Rechenkern und Speicherstapel – und damit dort, wo CoWoS-Packaging und HBM zusammentreffen.

CoWoS beschreibt das Verfahren, mit dem TSMC Rechenkerne und Speicherstapel auf einem gemeinsamen Träger integriert; HBM wiederum ist der hochgestapelte Speicher, der direkt neben dem Rechenbereich sitzt. Diese zweite Schicht funktioniert ökonomisch anders als die Energie darunter, weil es für sie nur wenige „Abnehmer“ im Sinne von Ersatznachfrage gibt. Wenn Hyperscaler Budgets kürzen, springt kein zweiter Markt sofort ein, der dieselben speziellen Verpackungs- und Speicherstrukturen in vergleichbarem Umfang nachfragt. Das spiegelt sich in den Margen: TSMC meldete in den genannten Zahlen eine Bruttomarge von 67,7 Prozent, während Speicheranbieter wie SK Hynix operative Margen von bis zu 76 Prozent erreichen konnten. In Boom-Phasen wirkt das wie ein Renditehebel, in Abschwüngen aber auch wie eine Schwachstelle, weil die Umsätze stark an einen einzelnen Nachfragezyklus gekoppelt bleiben.

Gerade die TSMC-Logik erklärt, warum die Chip-Schicht oft als „Hebel“ statt als „Dauer“ beschrieben wird. Am 16. Juli legte der Konzern Zahlen vor: Umsatz 40,2 Milliarden US-Dollar (+33,7 Prozent zum Vorjahr) bei 67,7 Prozent Bruttomarge und einem Nettogewinnanstieg um 77,4 Prozent auf einen Quartalsrekord. Der entscheidende Hinweis steckt jedoch im Investitionsbudget, das TSMC binnen weniger Monate mehrfach nach oben angepasst hat: von 52 bis 56 Milliarden US-Dollar im Januar über eine präzisierte Spanne im April bis hin zu 60 bis 64 Milliarden US-Dollar im Juli; hinzu kommt ein mehrjähriges Programm von über 100 Milliarden US-Dollar für Arizona. Wenn ein Konzern sein größtes Budget zweimal nach oben korrigiert, ist das meist mehr als nur Finanzdisziplin – es ist ein Signal, dass Kapazitäten nicht nur knapp sind, sondern kurzfristig weiter wachsen müssen. Für das dritte Quartal nennt TSMC zudem eine Umsatzspanne von 44,6 bis 45,8 Milliarden US-Dollar und 65 bis 67 Prozent Bruttomarge; der Rückgang stammt aus dem Hochlauf der 2-Nanometer-Fertigung, die im zweiten Quartal erst drei Prozent des Waferumsatzes ausmachte.

Die beiden „echten Warteschlangen“ bleiben damit CoWoS und HBM. Nach Branchenschätzungen hält TSMC über 90 Prozent der weltweiten CoWoS-Kapazität; die Lieferzeiten der Packaging-Werke sollen zwischen 52 und 78 Wochen liegen, und Buchungen reichen bis 2027. TSMC quantifiziert zudem indirekt die Kapazitätsknappheit: Die Kapazität soll von etwa 35.000 Wafern pro Monat Ende 2024 auf rund 75.000 Ende 2025 steigen; für das Jahresende 2026 werden 125.000 bis 130.000 in Aussicht gestellt. Genau in diesen Zeiträumen entscheidet sich, wie schnell Kunden ihre Beschleuniger-Stacks wirklich ausliefern können. Beim Speicher ist das Bild ähnlich: Es gibt nur drei Anbieter, die HBM in der geforderten Qualität liefern können – SK Hynix, Samsung und Micron –, und die Kapazität für 2026 gilt laut der Darstellung als ausverkauft. Für eine einzelne Plattform wird die Knappheit besonders greifbar: Nvidias Vera Rubin benötigt pro Beschleuniger acht HBM4-Stapel mit zusammen 288 Gigabyte; damit hängt die Verfügbarkeit von Rubin im Kern an der Ausbringung mehrerer HBM-Fabriken.

Dass die Knappheit nicht nur „aus dem Bauch“ kommt, zeigt auch ein Blick auf Bestellmuster. Broadcom meldete am 3. Juni für das zweite Geschäftsquartal einen KI-Halbleiterumsatz von 10,8 Milliarden US-Dollar (+143 Prozent) und Bestellungen von über 30 Milliarden US-Dollar, also knapp das Dreifache dessen, was ausgeliefert wurde. Konzernchef Hock Tan begründet das Muster damit, dass große Kunden nicht nur für die sofortige Lieferung einkaufen, sondern damit Vorlaufzeiten für Wafer, HBM – und ausdrücklich auch für Strom – in ihren Planungsrechnungen abbilden. Auf der anderen Seite steht Nvidias Bilanzlogik: Der Konzern führt kein klassisches Auftragsbuch wie ein Anlagenbauer, sondern eine Gegenposition in Form verbindlicher lieferbezogener Verpflichtungen. Zum Ende des ersten Quartals des Geschäftsjahres 2027 (Ende April) summierten sich diese Verpflichtungen auf 119 Milliarden US-Dollar; nach den später genannten Entwicklungen stiegen sie innerhalb weniger Monate auf 279 Milliarden US-Dollar, unter anderem weil der Einkauf von Speicher dominiert. Die Botschaft für die Bewertung ist klar: Wenn Lieferfähigkeit an Speicher-Stacks gekoppelt ist, dann wird „Wachstum“ zur Frage der vorab gesicherten Kapazität – und damit auch zur Frage, wie teuer der Komfort der Sicherheit erkauft wird.

Nvidia liefert dafür im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2027 den Belastungstest. Nach US-Börsenschluss am 26. August meldete der Konzern 96,2 Milliarden US-Dollar Umsatz (+106 Prozent zum Vorjahr; +18 Prozent zum Vorquartal), davon 89,0 Milliarden US-Dollar aus dem Rechenzentrumsgeschäft. Die Bruttomarge lag bei 75 Prozent, der Gewinn je Aktie bei 2,46 Dollar nach GAAP. Für das laufende Quartal nennt Nvidia 108 Milliarden US-Dollar Ausblick (plus/minus zwei Prozent), ohne Beitrag aus dem chinesischen Rechenzentrumsgeschäft, das im Ausblick mit null angesetzt wird. Besonders relevant ist jedoch die Verteilung der Nachfrage: Die Umsätze mit großen Cloud-Konzernen verdoppelten sich auf 48,7 Milliarden US-Dollar, während der Rest um 138 Prozent auf 40,3 Milliarden US-Dollar zulegte und schneller wächst als der Kern. Gleichzeitig steigen die lieferbezogenen Verpflichtungen stark, und der Konzern kündigt in diesem Zusammenhang an, dass steigende Speicherpreise die Erwartungen übertroffen haben und weiter zunehmen sollen; das wirkt direkt auf die künftige Bruttomarge durch. Damit wird die Kernthese dieses Textes praktisch bestätigt: Die Speicherbranche kann operative Margen von mehr als 70 Prozent ausweisen – bezahlt wird dieser Vorteil am Ende durch Kunden, die Sicherheit erkaufen.

Damit erklärt sich auch, warum Nvidias Wachstum in der KI-Phase so rasant sein kann: Der Konzern beschreibt den Mechanismus über Token-Ökonomie. Sprachmodelle zerlegen Eingaben und Ausgaben in Token; abgerechnet wird pro Token, nicht mehr nur als „Rechenzeit“ im klassischen Sinne. Für Rechenzentren bedeutet das, dass ein Agent statt eines einmaligen Durchlaufs Werkzeuge plant, Zwischenergebnisse bewertet und iteriert – und damit je Aufgabe deutlich mehr Rechenbedarf auslösen kann. Zusätzlich wächst der Umsatzhebel über den „Umfang des Regals“: Prozessor, Beschleuniger, mehrere Netzwerkebenen und Inferenz-Logik werden zusammen verkauft, während die gleiche Fläche und Stromversorgung eine größere Rechenleistung in Umsatz übersetzt. Wenn dann auch noch fallende Token-Kosten Anwendungen eröffnen, die vorher nicht rentabel waren, entsteht eine Nachfragekurve, die Engpässe noch schneller sichtbar macht. Für Unternehmen heißt das: Wer die KI-„Kette“ bewertet, muss sie in Etagen denken – Wafer, Packaging und HBM sind nicht nur technisch, sondern auch kaufmännisch unterschiedlich entkoppelt.


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