Droht Nvidia und anderen Anbietern von KI-Infrastruktur härtere Konkurrenz? Das ist natürlich möglich. Dennoch ist der KI-Chip eine echte neue Produktkategorie. Es handelt sich dabei um Prozessoren, die für die parallele Verarbeitung der Arbeitslasten ausgelegt sind, die für das Training und den Betrieb von KI-Modellen erforderlich sind. Maßgeschneiderte Chips der Hyperscaler (Googles TPUs, Amazons Trainium/Inferentia, Metas MTIA) gewinnen zwar an Bedeutung, sind jedoch eher eine Ergänzung als tatsächlich ein Ersatz für Nvidias Plattform. Ist das Narrativ vom „Tod der Software“ eigentlich stichhaltig? Strategisch kritische Software, etwa zur Ressourcenplanung, die tief in die Geschäftsprozesse eines Unternehmens (Finanzen, Beschaffung, Fertigung, Lieferketten) integriert ist, lässt sich wegen hoher Umstellungskosten und regulatorischer Anforderungen nur schwer durch KI-Alternativen ersetzen. Gefährdet ist der Bereich der Cloud-Software as a Service mit nutzerbasierten Abo-Preismodellen, wo KI-Agenten die Zahl der Nutzer verringern könnten. Dies lässt jedoch außer Acht, dass auch KI-Agenten, die auf Software zugreifen, Lizenzen benötigen. Gibt es ein Technologie-Segment, das von den Investoren zu wenig beachtet wird? Bis vor kurzem traf dies auf den Bereich Cybersicherheit zu, da hier auch viele Softwareanbieter aktiv sind. Die Verbreitung von KI schafft neue angreifbare Schwachstellen, aber auch neue Abwehrmöglichkeiten, und regulatorische Rahmenbedingungen werden immer strenger, KI-basierte Systeme immer komplexer. Ausgaben für Cybersicherheit gehören zu den widerstandsfähigsten Posten der Technologiebudgets von Unternehmen. Wie wirken sich steigende Token-Preise aus? Die Rechenkosten pro Aufgabenstellung sinken trotzdem, was zu einer höheren Gesamtnachfrage führt. Richard Clode, Fondsmanager Janus Henderson Technology Leaders . INTERVIEW „Im Gegensatz zur Internetblase wird die Finanzierung der KIInfrastruktur durch die Bilanzen der Hyperscaler und deren Cash Flows gestützt.“ den. Die Verbreitung von KI in der physischen Welt abseits des Technologiebereichs, etwa in der produzierenden Industrie, ist ein nachhaltiges Thema, da KI hier bereits zu überzeugenden Resultaten bei Anwendern geführt hat.“ Automatisierung durch „Physical AI“ ist sehr renditeträchtig. „Je näher eine KI an einer Maschine agiert, desto besser“, so Lei Qiu. Physische KI & Robotik Matthew Cioppa, Fondsmanager des Franklin Technology Fund, setzt daher auf Unternehmen, die Technologie-Plattformen für den Einsatz von KI im Fabriksalltag bereitstellen. Arbeitsabläufe werden automatisiert, Maschinen ohne menschliches Zutun gesteuert und die Bezahlung erfolgt nicht über die Zahl der Mitarbeiter, die KI einsetzen, sondern über die Intensität des KI-Einsatzes und ihr Ergebnis (z.B. sinkende Produktionskosten), was eine bessere Monetarisierungsmethode darstellt. Humanoide Roboter verbinden KI, Industrie und Energiesysteme miteinander. Sie können die Produktion automatisieren oder die Logistik revolutionieren. „Unter den Hyperscalern zeichnet sich eine klare Differenzierung ab. Unternehmen mit KI-Produkten, die neben Investitionen auch echtes Umsatzwachstum generieren, sind besser aufgestellt. Das Umsatzwachstum von Google Cloud um 63 Prozent und der Auftragsbestand von 467 Milliarden US-Dollar, oder das KI-Geschäft von Microsoft, das eine Run-Rate (aufs Gesamtjahr hochgerechnetes Wachstum) von 37 Milliarden US-Dollar erreichte (ein Plus von 123 Prozent gegenüber 2024), zeigen, dass die Monetarisierung tatsächlich voranschreitet“, meint Cioppa. „Fortschritt und Produktivität werden zusehends in Token gemessen. Die Monetarisierung von Token rückt in den Mittelpunkt der Kapitalrendite von KI. Googles monatliche Token-Verarbeitung stieg von 9,7 Billionen im Mai 2024 auf 3,2 Billiarden im Mai 2026 – eine 300-fache Steigerung in nur zwei Jahren. Auch Nvidia profitiert von dieser Token-Monetarisierung und kann den Nutzungsanstieg in nachhaltige Erträge umwandeln.“ Ausgabe Nr. 3/2026 – GELD-MAGAZIN . 35 „Die aktuellen Quartalszahlen der Hyperscaler zeigen deutlich, dass die Monetarisierung von KI-Produkten tatsächlich voranschreitet.“ Matthew Cioppa, Manager des Franklin Technology Fund
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