LONDON (IT BOLTWISE) – Der Investmentmanager Tony Wang sieht den KI-Ausbau durch harte physische Grenzen gebremst: Rechenleistung, Speicherbandbreite und Netzwerkfähigkeit. In einer neuen Space-These leitet er daraus eine Kapitalrotation ab, sobald SpaceX stärker in große Indexportfolios rückt. Statt dem nächsten KI-Hype hinterherzulaufen, richtet sein Fonds den Fokus auf Infrastrukturgewinne entlang des Engpassmodells – von High-Bandwidth-Memory bis zu Silicon-Photonics.
Der KI-Boom kommt im Investment-Universum zunehmend an einen Punkt, an dem nicht mehr nur Software-Strategien zählen, sondern knappe physikalische Ressourcen. Genau hier setzt Tony Wang an: Der Manager des T. Rowe Price Science & Technology Fund verwies in Branchenberichten darauf, dass Agentic-KI-Systeme, also KI-Modelle, die Aufgaben eigenständig ausführen statt auf jede einzelne Nutzeranweisung zu warten, erheblich mehr Rechenleistung benötigen könnten als in heutigen Workflows. Aus seiner Sicht ist das Problem weniger die abstrakte Nachfrage nach Rechenzentren, sondern die realen Kapazitätsgrenzen – angefangen bei Flächen, Energie und der Fähigkeit, Daten schnell genug in Bewegung zu halten.
Wang verbindet diese Engpasslogik mit einer ungewöhnlichen Konsequenz: Wenn die benötigte Rechenkapazität im Verhältnis zum heutigen Stand drastisch steigt, sei der Platz auf der Erde zumindest mittelfristig nicht ausreichend. In der zugespitzten Formel, die sinngemäß aus den Berichten zitiert wird, zieht er deshalb eine „Verlagerung ins All“ als gedanklichen Ausweg in Betracht. Das ist keine reine Fantasiebehauptung, sondern ein Investor’s-Frame: Sobald ein Unternehmen wie SpaceX in größere Aktienindizes aufgenommen wird, müssten Portfoliomanager Umschichtungen vornehmen, um Indexgewichte zu erfüllen. Dadurch könne Kapital aus etablierten Schwergewichten abfließen.
Die wirtschaftliche Mechanik dahinter ist für Marktteilnehmer nicht neu, aber sie bekommt in diesem Zyklus besondere Spannung. Sobald ein Titel breit indexfähig wird, entsteht kurzfristig ein systematischer Kauf- oder Verkaufsdruck, der sich mit fundamentalen Bewertungen überlagert. Wang erwartet laut den Berichten Kürzungen bei mehreren großen Technologie-Positionen, darunter Microsoft, Meta, Alphabet, Apple und auch NVIDIA – nicht als Aussage über die Qualität der jeweiligen Unternehmen, sondern als Folge von Reallokationen innerhalb standardisierter Portfolioroutinen. Entscheidend ist damit nicht die „Story“, sondern die Frage, wie viel Index- und ETF-getriebenes Kapital in einen neuen Kernwert wandert und welche Positionen dafür anteilig weichen müssen.
Im Fonds manifestiert sich die These bereits über konkrete Beteiligungen. Der T. Rowe Price Science & Technology Fund hält sowohl eine Position in SpaceX als auch Anteile an AST SpaceMobile, die in den Berichten innerhalb eines Jahres besonders stark zugelegt habe. Parallel deutet Wang die KI-Infrastruktur nicht nur über Raumfahrt an, sondern über die Kette der Engpässe, die jeder Ausbau auf dem Weg zu höheren Rechenlasten produziert. Er argumentiert, dass Speicherbandbreite ähnlich begrenzend wirken kann wie ein mechanischer Engpass in der Produktion: Ohne ausreichende Datenzufuhr hilft die schnellste Recheneinheit nicht weiter. Als Beispiel werden High Bandwidth Memory (HBM) und die Herstellerlandschaft genannt, bei der Micron, SK hynix und Samsung besonders im Fokus stehen.
Diese Sichtweise lässt sich technisch gut einordnen. KI-Training und zunehmend auch KI-Inferenz erzeugen Workloads, in denen Speicherhierarchien zu einem dominanten Faktor werden: GPUs benötigen kontinuierlichen Datendurchsatz, um nicht auf Speicherzugriffe zu warten. HBM wird deshalb häufig als Schlüsselkomponente betrachtet, weil es die Bandbreite pro Baustein erhöht und damit die Zeit, in der Recheneinheiten „leer laufen“, reduziert. Von dort aus strahlt die Nachfrage typischerweise in weitere Speicherklassen ab: Flash-Anbieter wie Sandisk und Kioxia sowie Festplattenhersteller wie Western Digital oder Seagate profitieren, wenn Datenhaltung, Vorverarbeitung und Langzeitspeicher im Rechenzentrumskreislauf mitwachsen. Für Unternehmen bedeutet das: Wer den Engpass behebt, kann über Produktmix und Preissetzungsspielräume profitieren – vorausgesetzt, die Lieferketten bleiben stabil.
Auch beim Netzwerk setzt Wang auf eine Verschiebung weg von klassischen Kupfergrenzen hin zu optischen Ansätzen. In den Berichten werden für Rechenzentren Unternehmen wie Ciena, Lumentum und Coherent genannt, die technologisch in Richtung Silicon-Photonics/optische Vernetzung driften. Der Kern dieser Entwicklung ist die Entkopplung von Datenrate und thermischer sowie energetischer Belastung: Mit Licht lassen sich Signale über Entfernungen und mit hohen Durchsätzen transportieren, während sich die Wärmeprobleme in wachsenden Cluster-Umgebungen tendenziell eindämmen lassen. Ergänzend wird eine Beteiligung an Lightmatter erwähnt, was die These unterstreicht, dass optische Schnittstellen und Beschleuniger-zu-Beschleuniger-Kommunikation mittelfristig strukturell an Bedeutung gewinnen.
Wangs Haltung gegenüber „thematischer Aufregung“ ist dabei ein wichtiger Teil der Marktwirkung. Er trennt, laut den zitierten Aussagen, konsequent zwischen Investment-Story und messbarem Ertrags- beziehungsweise Cashflow-Wachstum. In der Praxis heißt das: Ein Portfoliomanager muss bei KI nicht nur die Trendrichtung erkennen, sondern die spezifischen Kapitalknoten finden, an denen Budgets wirklich fließen – etwa wenn neue Servergenerationen zusätzliche Speicher- und Netzwerk-Infrastruktur erfordern. Der Fonds habe 2025 demnach um 24,43 Prozent zugelegt, nach 40,27 Prozent im Jahr 2024 und 53,77 Prozent im Jahr 2023. Solche Renditen machen die These nicht automatisch „richtig“, liefern aber einen Hinweis darauf, dass sein Engpassmodell im Markt zumindest zeitweise Gegenwind in Wertsupport umwandeln konnte.
Für die nächsten Monate dürfte sich die These vor allem an zwei Größen messen lassen: an der tatsächlichen Kapitalbewegung nach dem potenziellen SpaceX-Börsenstart auf der NASDAQ mit einer in den Berichten genannten Bewertung von rund 1,8 Billionen US-Dollar und an der Frage, ob der Engpasskatalog – Speicher, Optik, Rechenzentrumsarchitektur – weiter strategisch priorisiert wird. Selbst wenn nicht jede Wette im Raumfahrt-Szenario aufgeht, bleibt die Infrastrukturlogik für Unternehmen praktisch. Wer Entwicklerteams betreibt oder KI-Systeme skaliert, sollte daher Speicherbandbreite, Netzwerkdesign und Deployments in Rechenzentren stärker als bisher als strategische Architekturthemen behandeln. Regulatorisch und datenschutzseitig bleibt derweil entscheidend, dass mehr Rechenleistung häufig auch mehr Datenverarbeitung bedeutet: Unternehmen müssen deshalb saubere Governance, Protokollierung und Zugriffskontrollen einplanen, um KI-Workloads in Einklang mit internen Compliance-Vorgaben zu betreiben.
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