FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Vor der Quartalsbilanz von NVIDIA drehen Halbleiterwerte spürbar ins Plus. In Deutschland steigt Infineon zeitweise auf 55,75 Euro, während AIXTRON und SUSS MicroTec ebenfalls Gewinne im einstelligen Prozentbereich verbuchen. Über den Atlantik erholen sich Chip-Aktien im vorbörslichen US-Handel, gestützt von der Erwartung, dass die KI-Investitionen robust bleiben. Analysten verweisen zugleich auf mögliche Risiken durch nachlassende Kapitalausgaben und eine schwächere Monetarisierung.
Der Stimmungsumschwung im Chip-Sektor kommt nicht schleichend, sondern als klare Tagesbewegung. Kurz vor der Quartalsbilanz von NVIDIA schoben sich mehrere Kurszettel in Europa spürbar nach oben, nachdem Halbleiterwerte zuvor weltweit unter Druck geraten waren. Besonders auffällig: In der Spitze zeigte sich die Erholung gleichzeitig in unterschiedlichen Segmenten – von DAX-Titeln bis zu Werten der zweiten Reihe. Das Muster passt weniger zu einer reinen technischen Gegenbewegung als zu einer Neubewertung der Frage, ob die hohen KI-Ausgaben der großen Rechenzentrumsbetreiber tatsächlich in stabile Umsätze und Gewinne übersetzen.
In Deutschland machten Infineon, AIXTRON, SUSS MicroTec und JENOPTIK den Takt der positiven Bewegung vor. Infineon legte über XETRA zeitweise um 2,94 % auf 55,75 Euro zu und zählte damit zu den stärksten Papieren im DAX. AIXTRON gewann stellenweise 1,52 % auf 37,31 Euro, während SUSS MicroTec nach dem Rücksetzer am Vortag wieder 2,82 % auf 71,00 Euro zulegte. Auch JENOPTIK stieg um 2,93 % auf 39,34 Euro. Auffällig ist dabei die Breite: So profitieren nicht nur Hersteller rund um KI-Rechenzentren, sondern auch Unternehmen, die in Fertigungs- und Prozessketten eine Rolle spielen, etwa wenn sich Investitionsbudgets in Richtung Maschinen, Anlagen und Automatisierung verschieben.
Auch jenseits des Atlantiks wirkte die Entspannung: Im vorbörslichen US-Handel an der NASDAQ wurden mehrere Chip-Aktien zeitweise höher gehandelt. Marvell Technology stieg um 2,26 % auf 931,00 US-Dollar, während AMD um 2,58 % auf 468,51 US-Dollar zulegte und SanDisk zeitweise 3,48 % auf 1.545,07 US-Dollar gewann. Solche Kursbewegungen spiegeln häufig die Erwartung wider, dass sich das Marktumfeld stabilisiert – nicht zuletzt nach einer Phase, in der Investoren die Nachhaltigkeit des KI-Investitionszyklus hinterfragt hatten. Der Philadelphia Semiconductor Index (SOX) verzeichnete in diesem Jahr laut den vorliegenden Marktangaben einen Zuwachs von mehr als 60 %; in der Spitze waren es im Juni sogar mehr als 100 %. Damit ist klar, dass die Branche zwar kräftig gelaufen ist, aber bei neuer Risikobereitschaft schnell wieder Dynamik aufnehmen kann.
Als zentrale Antriebsfeder für die Rally wird in der aktuellen Diskussion vor allem die Halbleiternachfrage im Zusammenhang mit dem Einsatz Künstlicher Intelligenz genannt. In einem Basisszenario äußerte die UBS, dass die Investitionen für KI robust bleiben dürften, auch wenn die Wachstumsraten nachlassen könnten. Gleichzeitig rechnet der Chef-Anleger Mark Haefele damit, dass Tech-Konzerne weiterhin in Datenzentren, technologische Infrastruktur und KI-Anwendungen investieren. Auf Basis der jüngsten Prognosen der Unternehmen wird für das kommende Jahr ein Investitionsvolumen von 1,2 Billionen US-Dollar genannt – das wäre laut dieser Rechnung ein Drittel mehr als im laufenden Jahr. Wichtig ist aber: Die gleiche Quelle verweist auch auf Gegenargumente, darunter Anzeichen für abschwächende Kapitalausgaben, eine schwächere Nachfrage nach KI-Infrastruktur sowie eine enttäuschende Monetarisierung. Genau diese Kombination aus Optimismus und Risiko erklärt, warum der Markt zwar anspringt, aber das Tempo weiterhin von belastbaren Ergebnisdaten abhängt.
Parallel dazu stützt auch JPMorgan die Erwartung eines anhaltenden KI-Investitionszyklus – allerdings mit einem Fokus auf die Entwicklung im Cloud-Bereich und auf erste Monetarisierungseffekte. In der Argumentation von Analyst Harlan Sur nach der Berichtssaison zum zweiten Quartal bilden verbesserte wirtschaftliche Rahmenbedingungen im Cloud-Geschäft und erste Erfolge bei der Umwandlung von KI-Ausgaben in Erträge die Grundlage für einen fortdauernden Investitionszyklus. Für die zweite Jahreshälfte 2026 wird ein Ausgabenanstieg um 42 % gegenüber dem ersten Halbjahr erwartet. Dass ein Teil dieser Entwicklung bereits vor den Ergebnissen für das zweite Quartal eingepreist gewesen sein könnte, ändert laut Einschätzung nicht zwingend die allgemeine Sicht auf die KI- und Cloud-Dynamik. Gleichzeitig werden zwei Erkenntnisse aus den zurückliegenden Berichten der Hyperscaler hervorgehoben: erste Anzeichen erfolgreicher Monetarisierung sowie eine verbesserte Rentabilität der Investitionen in Cloud- und KI-Lösungen. Aus technischer Marktsicht ist das ein entscheidender Punkt, weil KI-Workloads nicht nur Rechenleistung, sondern auch Speicher- und Netzwerkressourcen in einem Systemverbund erfordern – und dieser Verbund nur dann skaliert, wenn die Wirtschaftlichkeit stimmt.
Für einzelne Zulieferer und Infrastruktur-Layer leitet JPMorgan daraus konkrete Nachfrageimpulse ab. Da die Nachfrage nach Rechenleistung laut Darstellung das verfügbare Angebot weiterhin übersteigt, entsteht ein günstiges Umfeld für Anbieter wie NVIDIA oder AMD im Bereich der für KI zentralen Grafikprozessoren. Auch bei Broadcom und Micron sieht die Bank laut Einschätzung Luft nach oben, unter anderem wegen maßgeschneiderter KI-Beschleuniger (ASICs). Im Speichersegment gelten Micron Technology und SanDisk als wichtigste Profiteure. Die daraus abgeleiteten Investment-Statements sind dabei differenziert: Für die genannten Unternehmen votiert JPMorgan nahezu ausschließlich mit „Overweight“, nur AMD erhält aktuell „Neutral“. Zudem wird im Rahmen der „Overweight“-Einstufung davon ausgegangen, dass sich die jeweilige Aktie in den kommenden sechs bis zwölf Monaten besser als der jeweilige Sektor entwickelt. Für Anleger und IT-nahe Entscheider ist das mehr als ein Börsenthema: Wenn der KI-Kernstack aus Compute, Beschleunigern und Speicher weiter hochgefahren wird, wirken sich stabile Investitionszyklen direkt auf die Planung von Rechenzentrums- und Systemarchitekturen aus – also darauf, wie schnell Unternehmen ihre KI-Workflows ausrollen können.
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