TAIPEI / LONDON (IT BOLTWISE) – Während viele Anleger den KI-Boom vor allem an NVIDIA festmachen, rückt ein Fondsmanager von Janus Henderson die Chipfertigung in den Mittelpunkt. Jonathan Cofsky argumentiert, dass nicht der Chipdesigner, sondern die weltweit installierte Rechenleistung zählt. Im Portfolio priorisiert der Fonds daher TSMC statt der bekannten KI-Bausteine aus dem Grafikprozessor-Segment. Zusätzlich setzt Cofsky stärker auf Arm und ausgewählte Software- und Plattformwerte, die sich aus KI-getriebenen Wachstumsdynamiken speisen könnten.
Der KI-Boom an den Börsen klingt derzeit wie ein Rennen, bei dem jeder Blick automatisch zu den größten Namen im Chip-Ökosystem wandert. Genau an dieser Stelle setzt Jonathan Cofsky an: Der Co-Portfoliomanager des Global Tech and Innovation Fund von Janus Henderson empfiehlt Anlegern, den Fokus von der Frage „Wer designt den führenden Chip?“ auf die weniger greifbare, aber entscheidende Frage „Wie viel Rechenleistung entsteht global?“ zu verschieben. Diese Perspektive wirkt besonders dann plausibel, wenn man den Wertschöpfungsweg betrachtet: KI-Innovation entsteht nicht nur in Architektur-Entwürfen, sondern in der Fähigkeit, massive Produktions- und Lieferketten verlässlich hochzufahren.
Technisch betrachtet ist TSMC für viele KI-Anwendungen der entscheidende Engpass- und Skalierungsfaktor. Der taiwanische Fertiger produziert die modernsten Halbleiter für eine breite Palette großer KI-Chipentwickler – einschließlich NVIDIA, AMD und Broadcom. Der Punkt ist weniger Markenprestige, sondern Ausbeute, Prozessqualität und Timing: Gerade bei fortschrittlichen Knoten (etwa bei kleineren Strukturgrößen und anspruchsvollen Packaging-Varianten) entscheidet, wer Fertigungskapazitäten stabil bereitstellen kann, über die reale Verfügbarkeit von Trainings- und Inferenzhardware. Cofsky betont damit indirekt, dass die KI-Industrialisierung als Systemleistung funktioniert – und nicht als Einzelwette.
Als Begründung wird in Berichten aus der Finanzberichterstattung, unter anderem von MarketWatch, zitiert, Cofsky sehe TSMC „wahrscheinlich derzeit das wichtigste Unternehmen für die Ermöglichung von KI“. In seiner Logik spielt es keine Rolle, welcher Halbleiteranbieter den fertigen Chip designt; entscheidend ist, dass die Rechenleistung, die für KI-Workloads benötigt wird, letztlich aus denselben Produktionslinien stammt. Genau deshalb verdrängt TSMC im Fonds sogar NVIDIA knapp von der Spitzenposition. Im Vergleich dazu hat NVIDIA als Architektur- und Plattformanbieter zwar enorme Marktpräsenz, ist aber stärker von seinem Ökosystem aus Design, Software-Stack und Board-Level-Integration abhängig. Die Marktmeinung differenziert sich damit: Treiber sind nicht nur „Front-End“-Player.
Neben TSMC setzt Cofsky laut den Berichten auch stärker auf Arm Holdings. Der Fonds habe die Beteiligung Anfang des Jahres ausgebaut – mit der These, dass „agentische“ Arbeitsabläufe und KI-Agenten deutlich CPU-intensiver werden könnten als frühere KI-Generationen. Das ist eine wichtige technische Vergleichsperspektive: Viele Fortschritte in der KI der letzten Jahre wurden zwar von Beschleunigern dominiert, doch Agenten benötigen zusätzliche Orchestrierungsschritte, Multi-Step-Planung, Speichermanagement und Koordinationslogik. Genau hier kann eine breite CPU-Architektur, die in zahlreichen Implementierungen steckt, strategisch an Wert gewinnen. Wenn sich autonome Agenten als Standard durchsetzen, steigt die Bedeutung der Rechenplattformen, die diese „Steuerungsebene“ tragen.
Auch der Marktmechanismus dahinter ist relevant. Arm wird zunehmend nicht nur als Lizenzgeber, sondern als potenzieller eigener Chiphersteller betrachtet, wodurch zusätzliche Wertschöpfung außerhalb der klassischen IP-Gebühren entstehen kann. Berichten zufolge soll Meta als früher Kunde im Fokus stehen. Gleichzeitig ergänzt Cofsky das Bild durch Software- und Datenwerte, die er als weniger disruptiv gefährdet einordnet. Dazu zählen beispielsweise Datadog und Snowflake, die laut Fondsmanager bereits KI-getriebene Effekte spüren und eine „erneute Beschleunigung“ beim Umsatzwachstum zeigen könnten. In derselben Logik werden spezialisierte Anbieter wie Cadence und Guidewire hervorgehoben, deren Datenbestände und Fachdomänen schwerer zu replizieren sind und die KI-Extensions besser absorbieren können.
Für die Investment-Realität bleibt jedoch ein entscheidender historischer Kontext: KI-Investitionszyklen verlaufen selten linear. Auch wenn die Schlagzeilen nach wie vor von Rekorden handeln, verweist Cofsky auf den Charakter langfristiger Ausbauphasen, in denen es über fünf bis zehn Jahre hinweg stets Auf- und Abschwünge gibt. Diese Aussage wirkt wie ein Gegenmittel gegen die kurzfristige „NVIDIA-or-nichts“-Erzählung. Hinzu kommt eine zweite Branchen-Erkenntnis: Wer Rendite sucht, kann entlang der gesamten Wertschöpfungskette investieren – von der Fertigung bis zu datengetriebenen Plattformen. Wenn zudem autonome KI-Agenten tatsächlich mehr CPU- und Orchestrationslast erzeugen, könnten Arm und Infrastruktur-nahe Software dynamischer werden, während reine Chip-Fantasien stärker schwanken.
Der wichtigste Ausblick für Unternehmen lautet daher: KI-Strategien dürfen nicht nur als Modell- und Beschleunigerfrage verstanden werden, sondern als Lieferketten- und Betriebsfrage. Rechenleistung entsteht im Zusammenspiel aus Fertigungskapazitäten, Architekturentscheidungen und Software-Ökosystemen, inklusive Monitoring, Datenplattformen und Integrationsschichten. Für IT-Leiter und Entwickler ist das gleichzeitig eine Chance: Wer Workloads zuverlässig skalieren will, sollte Schnittstellen und Datenpfade so gestalten, dass sie sowohl auf GPU-orientierte als auch auf agentenlastige, orchestrierungsintensive Szenarien passen. In der Praxis bedeutet das: Latenz- und Ressourcenplanung, robuste Observability und klare Governance werden wichtiger, sobald Agenten eigenständig handeln.
Auch regulatorisch und datenschutzseitig verschiebt sich der Fokus. KI-Agenten verarbeiten zunehmend mehr Kontext, führen mehr Aktionen aus und erzeugen dadurch zusätzliche Datenflüsse, die organisationsweit auditierbar bleiben müssen. Das betrifft insbesondere Protokollierung, Berechtigungsmodelle, Datenminimierung sowie die Frage, wie Ergebnisse aus KI-Inferenz und Agenten-Entscheidungen dokumentiert werden. Gleichzeitig zeigen die diskutierten Plattformwerte, dass „KI“ zunehmend in die IT-Betriebsprozesse einzieht. Unternehmen sollten deshalb nicht nur die erwartete Performance, sondern auch die Security-Architektur ihres KI-Betriebs betrachten: Wer Monitoring, Datenhaltung und Rollenmanagement zusammen denkt, reduziert das Risiko von Fehlkonfigurationen und verbessert die Nachvollziehbarkeit in Audit-Szenarien.
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