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Es war wirklich ein Weihnachtsgeschenk. Im Dezember hat das niederländische Technologieunternehmen ASML begann mit dem Versand von 250 Kisten nach Oregon, um eine 350-Millionen-Euro-Maschine für den US-Chiphersteller Intel zu installieren. Die Twinscan Exe: 5000, um der Maschine ihren vollständigen Namen zu geben, handelt es sich wahrscheinlich um das komplexeste Gerät, das je gebaut wurde. Die Entwicklung dauerte ein Jahrzehnt und wiegt so viel wie zwei Airbus A320-Jets. Für die Inbetriebnahme im nächsten Jahr werden 250 Ingenieure erforderlich sein.
Sein Sinn? Um winzige 8-Nanometer-Linien auf einen Siliziumwafer zu „drucken“, im Vergleich zu 13 Nanometern in früheren Modellen. Das hört sich wie ein mikroskopischer Unterschied an und ist es auch, aber er hat enorme Auswirkungen. Durch den Einsatz der neuesten Version seiner Lithografietechnologie für extremes Ultraviolett kann ASML die Unterbringung von 2,9-mal mehr Transistoren auf einem Chip ermöglichen und so die Rechenleistung, den Speicher und die Energieeffizienz deutlich verbessern.
Viele dieser Chips werden verwendet, um die nahezu unersättlichen Anforderungen der Technologieunternehmen zu erfüllen, die die neuesten Dienste für künstliche Intelligenz entwickeln. Das macht ASML zu einem faszinierenden Prisma, durch das man die Entwicklung der neuen Technologiewirtschaft betrachten kann.
Vor mehr als einem Jahrzehnt wurde die Der Risikokapitalinvestor Marc Andreessen erklärte bekanntlich, dass Software die Welt verschlingt. Aber die Hardware, die für den Betrieb dieser Software benötigt wird, ist immer noch hungrig und wird immer hungriger. Einige Investoren gehen nun davon aus, dass Hardware möglicherweise eine sicherere Wahl als Software ist, wenn es darum geht, die KI-Revolution zu nutzen. Dies ist ein klassisches „Picks and Shovels“-Spiel während des KI-Goldrauschs.
Es ist bezeichnend, dass der Börsenwert von ASML inzwischen 1,85-mal so hoch ist wie der von Europas größtem Softwareunternehmen SAP. Auch der Marktwert des US-Chipherstellers Nvidia, der die Grafikprozessoren verkauft, die die neuesten KI-Modelle antreiben, hat kürzlich Alphabet und Amazon überholt.
Und Sam Altman, CEO von OpenAI, der nach der Einführung von ChatGPT dazu beitrug, den generativen KI-Rausch auszulösen, hat von der Notwendigkeit gesprochen, bis zu 7 Billionen US-Dollar zu investieren um die Chips, Energie und Rechenzentren zu produzieren, um die zukünftige Technologiewirtschaft zu betreiben. Wenn Altman nicht halluziniert, würde das eine unglaubliche Menge neuer Ausrüstung erfordern. Einer Schätzung zufolge Halbleiterunternehmen haben seit der Gründung der Branche etwas mehr als 1 Billion US-Dollar für Geräte zur Chipherstellung ausgegeben.
Nun könnte es durchaus sein, wie meine Kollegin June Yoon argumentiert hat, dass die Begeisterung der Anleger für KI-bezogene Hardwareunternehmen weit über sich selbst hinausgeht. Es gibt einen übermäßigen Hype um die Auswirkungen der Technologie. In mehreren Segmenten der notorisch zyklischen Halbleiterindustrie bestehen Überkapazitäten. Mit China, einem der größten Chipmärkte der Welt, der durch US-Exportbeschränkungen unter Druck gerät, bestehen geopolitische Risiken. Wahrscheinlich steht uns eine heilsame Marktkorrektur bevor.
Es gibt jedoch zwei Gründe zu der Annahme, dass die Nachfrage nach den Produkten führender Hardware-Unternehmen längerfristig stark bleiben wird. Erstens ist es unglaublich schwierig und kostspielig, das zu tun, was Nvidia und ASML tun. Letztes Jahr gab ASML 4 Milliarden Euro für Forschung und Entwicklung aus, um den exponentiellen Anstieg der Rechenleistung, bekannt als Moores Gesetz, für die nächsten zwei Jahrzehnte fortzusetzen.
In einem Interview mit der FT im letzten Jahr sprach Peter Wennink, der scheidende CEO von ASML, über den „exponentiellen Anstieg der Komplexität“ im Chip-Design, der nun erforderlich sei, um Moores Gesetz am Leben zu erhalten. Diese Komplexität schafft enorme Eintrittsbarrieren in die Branche. Die „nahezu-Monopolstellung“ von ASML, so ein Analyst, ermöglicht es dem Unternehmen, Margen von mehr als 50 Prozent zu erzielen.
Darüber hinaus hat Altman wahrscheinlich ungefähr Recht mit der Fahrtrichtung, auch wenn er – wie alle anderen auch – mit der Geschwindigkeit der Reise genau falsch liegen wird. „Wir befinden uns in einem Wettrüsten um die Entwicklung von Informationen in einem Ausmaß, das wir uns noch nie hätten vorstellen können“, sagt Brett Simpson, Partner bei Arete Research.
„Im Moment befinden wir uns noch in der frühen Forschungsphase der KI, während die Technologieunternehmen ihre Modelle optimieren“, sagt Simpson. Aber wir werden bald in die Bereitstellungsphase eintreten, in der nahezu jedes Unternehmen und jede Regierungsabteilung versuchen wird, KI einzuführen. „Es wird einen jahrzehntelangen Investitionszyklus geben. Wir werden enorme Innovationen erleben“, sagt er. „Wir haben noch nicht wirklich mit der Bereitstellungsphase begonnen und dann wird der große Wurf für die Investoren losgehen.“
Wie immer besteht die Herausforderung darin, zwischen einem routinemäßigen Marktzyklus und einem säkularen geschäftlichen Wandel zu unterscheiden. Unabhängig von den kurzfristigen Marktschwankungen wäre es unklug, gegen diese Verschiebung zu wetten.