Die Zahlen von SpaceX haben seine Aktien deutlich unter Druck gesetzt, weil Anleger über den Anstieg der KI-Ausgaben besorgt waren. Gleichzeitig sendete CEO Elon Musk eine positive Botschaft für eines der volatilsten Segmente der Halbleiterindustrie: Speicherchips.

Während des Earnings-Calls des Unternehmens argumentierte Musk, die Nachfrage nach Speicherchips wachse in einem Tempo, das die globale Produktion bei Weitem übertrifft, und deutete damit an, dass die Preise trotz aggressiver Kapazitätserweiterungen der Hersteller über Jahre hoch bleiben könnten.

Seine Äußerungen stützen das langfristige Investment-Argument für Unternehmen wie Micron Technology, SK Hynix und Samsung Electronics, die alle darum konkurrieren, die rasant steigende Nachfrage aus der KI-Infrastruktur zu bedienen.

Die Aussagen fallen zudem in eine Debatte unter Investoren, ob der aktuelle KI-Ausgabenboom starke Preisniveaus für Speicherprodukte, insbesondere High-Bandwidth Memory (HBM), aufrechterhalten kann – HBM ist für das Training und den Betrieb fortgeschrittener KI-Modelle unerlässlich.

Musk: Speicher bleibt der größte Engpass der Branche

Musk machte die Aussagen als Antwort auf eine Frage des JP Morgan-Analysten Doug Anmuth, der nach den Angebots-Nachfrage-Dynamiken fragte und wissen wollte, ob SpaceX seine Premium-Preissetzung halten könne.

„Sehen Sie sich die Geschwindigkeit an, mit der Logik- und Speicherchips produziert werden. Man muss immer den begrenzenden Faktor betrachten. Der begrenzende Faktor ist derzeit der Speicher“, sagte Musk.

„Die Speicherproduktion steigt um rund 20 % pro Jahr. Normalerweise wäre das für jede große, reife Branche fantastisch schnell und beeindruckend.“

Er stellte dem das Tempo des Nachfragewachstums gegenüber.

„Fragen Sie sich: Steigt die Nachfrage um 20 % pro Jahr? Nein, die Nachfrage steigt um 200 % pro Jahr, vielleicht noch stärker. Wenn die Nachfrage viel schneller wächst als das Angebot, würde Volkswirtschaftslehre 101 nahelegen, dass der Preis steigt. Er sinkt nicht.“

Die Äußerungen kommen, während KI-Unternehmen weiterhin Milliarden Dollar in Rechenzentren mit Grafikprozessoren und fortschrittlichen Speicherchips investieren und damit eine anhaltende Nachfrage in der gesamten Halbleiter-Lieferkette schaffen.

Speicheraktien bleiben trotz verbesserter Aussichten volatil

Musks Aussage fällt in eine Phase, in der Speicheraktien in den vergangenen Wochen erhebliche Volatilität gezeigt haben.

Die Micron-Aktie lag am Mittwoch im vorbörslichen Handel rund 2 % im Minus, nachdem sie in den beiden vorangegangenen Sitzungen zugelegt hatte, während SK Hynix um etwa 3 % nachgab.

Anleger sorgen sich, ob Hyperscale-Cloud-Anbieter ihre KI-Ausgaben künftig drosseln könnten und ob der chinesische Speicherhersteller CXMT als stärkerer Wettbewerber auftreten könnte.

Die Stimmung hat sich diese Woche jedoch nach besser als erwarteten Ergebnissen von Amazon, Microsoft und Google verbessert, deren Cloud-Geschäfte weiterhin eine beschleunigte KI-Nachfrage meldeten.

Ein allgemeiner Marktoptimismus im Zuge nachlassender Spannungen im Nahen Osten hat Halbleiteraktien zusätzlich gestützt.

Deloitte erwartet anhaltende Engpässe über Jahre

Branchenprognosen deuten weiterhin darauf hin, dass das Speicherangebot trotz Rekordinvestitionen Schwierigkeiten haben wird, mit der Nachfrage Schritt zu halten.

Laut Deloitte werden die drei weltweit größten Speicherhersteller – Micron, Samsung und SK Hynix – voraussichtlich ihre gemeinsamen Kapitalausgaben zwischen 2024 und 2027 um nahezu 340 % erhöhen, um die Produktion auszuweiten.

Investitionen im Speichersektor könnten bis 2026 etwa die Hälfte der gesamten Kapitalausgaben der Halbleiterindustrie ausmachen.

Deloitte wies jedoch darauf hin, dass zusätzliche Kapazitäten Jahre benötigen werden, um online zu gehen, da neue Fertigungsstätten typischerweise drei bis fünf Jahre für Bau und Hochlauf der Produktion brauchen.

Das Beratungsunternehmen erwartet, dass Hyperscale-Cloud-Anbieter etwa 30 % ihrer Data-Center-Investitionen für 2026 in Speicher allokieren, und dieser Anteil soll 2027 auf 36 % steigen.

Speicherkomponenten machen zudem rund ein Viertel der Stückliste für High-End-AI-Serverracks aus.

Daher prognostiziert Deloitte, dass die weltweiten Umsätze im Speichersektor 2027 mehr als 1 Billion US-Dollar übersteigen könnten, gegenüber rund 230 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025.

„Die derzeitige Knappheit im Speichermarkt und die erhöhten Preise könnten bis 2029 oder sogar 2030 anhalten, vorausgesetzt die Hyperscaler halten weiterhin an der Nachfrage nach Speicherchips fest. Andere Kunden, die Speicher für Geräte wie PCs, Smartphones und andere Unterhaltungselektronik sowie für Nicht-KI-Rechenzentren benötigen, werden sich voraussichtlich ebenfalls mit hohen Speicherpreisen auseinandersetzen müssen“, sagte Deloitte.

Bank of America sieht Micron-Abverkauf als Kaufchance

Musks Äußerungen stehen im Einklang mit einer bullishen Einschätzung der Bank of America in dieser Woche. Die Bank wiederholte ihre Kaufempfehlung für Micron und beließ das Kursziel bei 1.550 US-Dollar, was rund 72 % Aufwärtspotenzial gegenüber dem Schlusskurs am Dienstag impliziert.

Analyst Vivek Arya räumte ein, dass sich Speicherpreise und Margen schließlich normalisieren würden, sobald neue Kapazitäten zwischen Mitte 2027 und 2028 in den Markt eintreten.

Er argumentierte jedoch, dass Anleger sich zu sehr auf einen künftigen Abschwung konzentriert hätten, obwohl sich die aktuellen Branchenfundamente weiter verbessern.

„Die Ausgaben der Hyperscaler steigen trotz höherer Komponentenpreise weiter, was auf Preissetzungsmacht im Bereich Halbleiter/Speicher hindeutet“, schrieb Arya.

Bank of America stellte außerdem fest, dass GPU-Mietpreise weiterhin nahe Rekordhöhen liegen und dass keiner der großen Cloud-Anbieter angegeben habe, Speicherknappheit schränke KI-Einsätze ein.

Die Bank wischte zudem Bedenken gegenüber dem chinesischen Hersteller CXMT vom Tisch und argumentierte, das Unternehmen konzentriere sich weiterhin auf Commodity-DRAM und stelle derzeit keine bedeutende Wettbewerbsbedrohung im Bereich High-Bandwidth Memory dar, das für KI-Workloads genutzt wird.

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