IhrKonzept-KAPITALMARKTAUSBLICK: KI treibt die US-Börsen weiter an

Ausgabe 12/2025

29. August 2025

KI treibt die US-Börsen weiter an

Sehr geehrte Damen und Herren,

Am Mittwoch, den 27. August, um 22 Uhr deutscher Zeit veröffentlichte Nvidia die neuesten Quartalsergebnisse. Diese Zahlen und der Ausblick, den Jensen Huang als CEO von Nvidia bekanntgab, waren für die Investoren wichtiger als die Frage, ob der US-Präsident mal wieder höhere oder niedrigere Zölle einführen will.    

Für den eiligen Leser vorab: ich erwarte bis zum Jahresende eine weiterhin positive Entwicklung der Börsen in den USA, gefolgt von Ostasien, danach von der Eurozone. Es wird allerdings je nach Stimmungslage der Investoren weiterhin Schwankungen geben.

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Der aktuelle Ausblick auf die Anlagemärkte ist hier für Sie bereitgestellt:

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Im Feil & Künzel Expertentalk erläutert Mario Künzel dieses Mal, wie Donald Trump versucht, die Kontrolle über die Fed zu erreichen und warum dies nicht einfach so umzusetzen ist. Hier ist der Link:

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Nun aber werde ich meine Überzeugung, dass die künstliche Intelligenz die Börsen weiter antreiben wird, mit Beispielen aus meiner eigenen Arbeitsumgebung begründen. Das ist eine etwas längere, jedoch absolut spannende Lektüre für jeden, der darüber entscheiden will, in welchem Umfang er künftig in Technologie-Unternehmen investieren will.

Beispiel Google

Schon seit Jahren sind wir es gewohnt, zu „googeln“, wenn wir etwas über eine Person, eine Firma oder einen Sachverhalt recherchieren wollen. Heute ist Google um ein Vielfaches treffsicherer als früher. Die Auskünfte sind umfangreicher. Und häufig haben wir das Gefühl, dass Google weiß, welche Punkte uns am meisten interessieren, auch wenn wir dies nicht ausdrücklich erwähnt haben.  Dahinter steckt eine Datensammlung, die aus allen Quellen gespeist wird, die wir über unsere Interaktionen mit Webseiten, Social Media Plattformen, Onlineshops etc. gefüttert haben. Die Auftraggeber für Werbung wissen, dass Google unsere Interessen kennt, und zahlen dafür, dass Google uns Werbung anzeigt, die ziemlich genau zu unseren Interessen passt.

Beispiel ChatGPT

Das vermutlich bekannteste Beispiel für eine KI-Anwendung ist ChatGPT. Ich nutze die kostenpflichtige Version für 20 USD monatlich. Seitdem empfinde ich Google als unnötig, ja – im Vergleich zu ChatGPT – sogar zeitraubend. Früher musste ich für eine Recherche in zahlreichen Webseiten, die Google mir anzeigte, nach den relevanten Informationen suchen. Heute gebe ich meine Fragen ein einziges Mal bei ChatGPT ein. Damit übernimmt der Robot die Recherche, durchsucht das Internet und fasst die Ergebnisse für mich zusammen.

Das testen wir nun gleich einmal am Beispiel „Nvidia“. Es ist schon erstaunlich, dass dieses Unternehmen heute mit vier Billionen USD Börsenwert das wertvollste Unternehmen der Welt ist, höher bewertet als Apple und Microsoft. Meine Eingabe lautet: „Was macht Nvidia so wichtig und so erfolgreich?“ Die Antwort erhielt ich binnen zwei Sekunden:

ChatGPT:

Sehr gute Frage – die „Faszination Nvidia“ lässt sich in mehreren Ebenen erklären. Ich gebe dir eine strukturierte Übersicht:

1. Technologische Führerschaft

• Grafikprozessoren (GPUs): Nvidia hat in den 1990ern die Grafikkarten für Gaming revolutioniert. Heute gelten ihre GPUs als Goldstandard für paralleles Rechnen.
• CUDA-Plattform: Seit 2006 ein entscheidender Schritt: Mit „CUDA“ machte Nvidia seine GPUs programmierbar für Anwendungen jenseits von Grafik (z. B. Wissenschaft, Simulation, KI). Dadurch wurden GPUs zum universellen Rechenwerkzeug.
• KI-Beschleunigung: Nvidias H100 und Nachfolger (z. B. Blackwell B200) sind heute das Rückgrat des KI-Booms – jedes große Sprachmodell (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.) läuft auf Nvidia-Chips.

2. Ökosystem & Software

• Nicht nur Hardware: Nvidia liefert ein ganzes Software-Ökosystem (CUDA, TensorRT, cuDNN, Omniverse, DGX-Server).
• Diese „moats“ sind schwer nachzubauen – Entwickler, Forscher und Unternehmen setzen auf Nvidia, weil Hard- und Software perfekt integriert sind.
• Lock-in-Effekt: Wer einmal seine KI-Modelle mit CUDA-Toolchains optimiert hat, wechselt ungern zur Konkurrenz (AMD, Intel).

3. Marktstellung

• Monopolähnliche Position im KI-Chip-Markt: Schätzungen zufolge hat Nvidia derzeit 80–90 % Marktanteil bei Hochleistungs-KI-Prozessoren.
• Strategische Partner: Alle großen Cloud-Anbieter (Amazon, Microsoft, Google, Oracle) und Start-ups (OpenAI, Anthropic, xAI) sind von Nvidia abhängig.
• Nvidia verkauft nicht nur Chips, sondern komplette Systeme (DGX-Server, Supercomputer-Cluster).

4. Finanzielle Stärke

• Hyper-Wachstum: Umsatzsprünge von über 200 % pro Jahr durch KI-Boom.
• Hohe Margen: Bruttomargen von über 70 % – einzigartig in der Halbleiterbranche.
• Riesige Cashflows: Milliardenüberschüsse erlauben eigene Investitionen in Forschung, Fabrikations-Partnerschaften (TSMC) und neue Geschäftsbereiche.

5. Visionäre Führung

• Jensen Huang („Leather Jacket Guy“): charismatischer Gründer und CEO seit 1993.
• Er gilt als Visionär, der früh auf KI gesetzt hat – während andere Halbleiterfirmen noch CPUs oder klassische Grafikchips fokussierten.
• Seine Strategie: Nvidia als „Plattform-Unternehmen für die Zukunft der Rechenleistung“ etablieren – nicht nur ein Chip-Hersteller.

6. Neue Geschäftsfelder

• Automobilbranche: GPUs für autonomes Fahren (Nvidia DRIVE).
• Medizin & Forschung: KI für Biologie, Genomik, Arzneimittelforschung.
• Industrielles Metaverse: Digitale Zwillinge und Simulationsplattformen (Omniverse).
• Rechenzentren & Netzwerke: Mit Übernahmen (Mellanox 2019) ist Nvidia auch im Bereich Hochleistungsnetzwerke (Infiniband) führend.

7. Warum so erfolgreich?

• Timing: Nvidia hat sich früh und entschlossen auf KI konzentriert, als andere den Trend unterschätzt haben.
• Einzigartige Kombination: Hardware + Software + Ökosystem + Partnerschaften.
• Markteintrittsbarrieren: Hohe Entwicklungs- und Fertigungskosten machen es extrem schwer, ernsthafte Konkurrenz aufzubauen.
• Skaleneffekte: Je mehr Nvidia verkauft, desto größer wird das Entwickler- und Kunden-Ökosystem → selbstverstärkender Erfolg.

Kurz gesagt:
Nvidia ist so wichtig, weil es der Motor des KI-Zeitalters ist. Wer heute große KI-Modelle trainieren oder betreiben will, kommt an Nvidia kaum vorbei. Der Erfolg basiert auf einem technologischen Vorsprung, einem geschlossenen Ökosystem, einer dominanten Marktstellung und visionärer Führung.

Soll ich dir das Ganze noch in einer einfachen, bildhaften Analogie erklären – etwa so, dass man es auch einem Laien in 2 Minuten verständlich machen könnte?

Soweit die erste Auskunft von ChatGPT, in einer sachlichen, detailreichen Sprache, die meiner üblichen Konversation mit dem Robot entspricht. Er bietet mir dazu gleich eine zweite Version an. Ich reagiere auf das Angebot einfach mit „ja“.  Darauf folgt:

ChatGPT:

Stell dir die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) wie ein neues Goldrausch-Zeitalter vor:

• Alle wollen Gold finden – das sind hier die KI-Anwendungen (Chatbots, selbstfahrende Autos, Bildgeneratoren usw.).
• Damit man überhaupt graben kann, braucht man Spitzhacken und Schaufeln.

Nvidia baut genau diese Spitzhacken und Schaufeln – aber nicht aus Metall, sondern als Computerchips (GPUs).

Warum ist Nvidia so wichtig?

• Ohne die Chips läuft kein Goldrausch: Fast jedes moderne KI-Modell wird auf Nvidia-GPUs trainiert.
• Nicht nur die Spitzhacken, sondern auch die Bedienungsanleitung: Mit der Software „CUDA“ liefert Nvidia gleich die Werkzeuge, damit alle Entwickler ihre Modelle effizient nutzen können.
• Monopolartige Stellung: Wenn alle Goldsucher in der Stadt ihre Ausrüstung nur bei einem Händler kaufen können – dann verdient dieser Händler an jedem Erfolg. Genau das ist Nvidia.
• Der Goldhändler investiert ständig in neue Werkzeuge: Während andere noch über den nächsten Spaten nachdenken, hat Nvidia schon High-Tech-Bagger entwickelt.

Kurz gesagt:
Nvidia ist wie der Ausrüster des KI-Goldrauschs – jeder, der an der KI-Revolution teilnimmt, braucht ihre Werkzeuge. Und solange das so bleibt, sitzt Nvidia in der stärksten Position.

Soll ich dir das noch als Grafik / Schaubild (z. B. „Goldrausch-Analogie mit Nvidia als Ausrüster“) visualisieren, sodass man es in einem Vortrag oder in einer Präsentation nutzen kann?

Ich antworte noch einmal mit „ja“ und erhalte die Grafik:

Wir könnten die Konversation jetzt noch weiter ausbauen bis zur Erstellung einer Präsentation. Aber ich möchte Sie nun weiterführen zu den Folgen, die sich aus dem KI-Boom für die Wirtschaft, vor allem für die amerikanische Wirtschaft und damit auch für die Börsen, ergeben. Meine Frage lautet deswegen:

Wie hoch sind die Investitionen, die die größten Technologie-Konzerne der USA in 2025 und in den folgenden fünf Jahren in den USA zum weiteren Aufbau ihrer Leistungen investieren wollen?

ChatGPT brauchte nur 2 (!) Sekunden für eine Antwort wie folgt:

Hier ist ein klar strukturierter Überblick über die geplanten Investitionen der größten US-Tech-Konzerne in den USA – aufgeteilt nach Investitionen im Jahr 2025 sowie Verpflichtungen für die kommenden fünf Jahre:

Investitionen im Jahr 2025

• Laut aktuellen Schätzungen werden Amazon, Microsoft, Google und Meta gemeinsam über 300 Milliarden USD in KI‑ und Rechenzentrumsinfrastruktur in den USA investieren TechTarget+4Reuters+4Die Guardian+4IT Pro+4Latitude Media+4MarketWatch+4.
• Andere Quellen nennen einen höheren Gesamtwert: Für 2025 alleine sei eine kumulierte Summe von 364 Milliarden USD geplant Yahoo Finanzen.
• Eine genauere Zahl mit Bezug auf bisherige Ausgaben lautet: Tech‑Giganten hätten 155 Milliarden USD in diesem Jahr bereits für KI aufgebracht – und die Tendenz zeigt stark nach oben Die Guardian.

Fazit: Für das Jahr 2025 liegt die Gesamtsumme der Investitionen von großen US-Tech-Konzernen in KI und Infrastruktur grob zwischen 300 und 364 Milliarden USD.

Fünfjahres-Investitionspläne (2025–2030 bzw. 2029)

Mehrere führende Unternehmen haben bereits umfangreiche Verpflichtungen bekanntgegeben:

Apple

• Über 500 Milliarden USD innerhalb von vier Jahren (ab 2025) für Aufbau und Stärkung von Forschung, Fertigung, KI, Silizium-Ingenieurwesen etc. Apple+2IT Pro+2.

IBM

• 150 Milliarden USD über die nächsten fünf Jahre für Wachstum und Fertigung, darunter Quantencomputer-Infrastruktur Latitude Media+10Reuters+10The White House+10.

Nvidia

• 500 Milliarden USD für KI-Infrastruktur, verteilt über vier Jahre, um KI-Supercomputer vollständig in den USA zu produzieren The Times+1.

TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company)

• 165 Milliarden USD in US-Chipherstellung investiert, inklusive vorhandener 65 Milliarden USD für Fabriken in Arizona, mit Ziel, diese bis 2028 weiter auszubauen TechTarget+1.

Project Stargate (OpenAI, Oracle, SoftBank, u. a.)

• Geplant ist die Investition von bis zu 500 Milliarden USD in KI-Infrastruktur in den USA bis 2029. Der Start wurde mit 100 Milliarden USD bekanntgegeben, der Rest ist angekündigt, aber bislang nicht abgerufen Wikipedia.

Gesamteinschätzung

• 2025 allein: Allein für KI und Rechenzentrumsinfrastruktur planen die großen Tech-Spieler Investitionen zwischen 300 und 364 Milliarden USD.
• Kurz- bis mittelfristige (4–5 Jahre) Planung: Apple, Nvidia und IBM jeweils mit hunderten Milliarden USD, i. d. R. in den Bereichen KI, Fertigung und Infrastrukturen.
• Langfristige (bis 2029) Verpflichtungen: Das Stargate-Projekt ist ein ambitionierter, voraussichtlich 500-Milliarden-USD-Plan, dessen Umsetzung sich aktuell noch in der frühen Phase befindet.

Möchtest du zusätzlich wissen, welche Technologie-bereiche (z. B. KI-Forschung, Rechenzentren, Chip-Produktion etc.) besonders adressiert werden oder wie sich diese Investitionen auf Regionen oder Arbeitsplätze in den USA verteilen? Sag einfach Bescheid!

• Ende Zitat aus ChatGPT

Diese 300 Milliarden Investitionen in Rechenzentren alleine von den großen Tech-Konzernen im Jahr 2025 führen zu Umsätzen und Gewinnen bei den Unternehmen, die diese Rechenzentren bauen und ausrüsten.

Nach der Inbetriebnahme müssen die Rechenzentren gewartet und mit Strom versorgt werden. Meine nächste Frage war deswegen: Wie können die zusätzlichen Rechenzentren, die die großen Technologie-Konzerne bauen wollen, mit Strom versorgt werden? Welche Folge-Investitionen erfordert dies bei den Energieversorgungsunternehmen?

Auch hier brauchte der Robot nur 2 Sekunden für Auskünfte wie folgt:

Sehr spannende und hochaktuelle Frage – denn die explosiv wachsende Nachfrage nach Rechenzentrumsleistung (besonders für KI) trifft auf Stromnetze, die ohnehin stark belastet sind. Ich fasse dir die Situation und die absehbaren Folge-Investitionen zusammen:

1. Strombedarf von Rechenzentren (Status 2025)

• Heute (USA 2025): Rechenzentren verbrauchen bereits > 4 % des US-Stroms (Tendenz stark steigend).
• Bis 2030: Prognosen erwarten eine Verdreifachung des Bedarfs (teilweise +200–300 TWh jährlich). Allein die großen KI-Cluster von Microsoft, Amazon, Google oder Meta erreichen pro Standort schnell Leistungen von 500–1.000 MW – das entspricht einem Großkraftwerk.

2. Mögliche Energiequellen für neue Rechenzentren

Die Tech-Konzerne verpflichten sich, klimaneutralen oder „grünen“ Strom einzusetzen. In der Praxis wird es eine Kombination geben:

• Erneuerbare Energien (Solar, Wind, Geothermie): Direktverträge (PPAs) mit Entwicklern, um Strom langfristig zu festem Preis einzukaufen. Google und Amazon sind schon heute die größten privaten Käufer von Solar- und Windstrom weltweit.
• Kernkraftwerke (inkl. Small Modular Reactors – SMRs): Erste Pilotprojekte in den USA (z. B. Microsoft/Oklo), da Kernkraft konstant Grundlast liefern kann.
• Gas- und Wasserstoffkraftwerke: Als Übergangslösung, wenn kurzfristig mehr Leistung gebraucht wird, oft in Kombination mit „Carbon Capture“.
• Eigene On-Site-Erzeugung: Manche Rechenzentren sollen künftig mit integrierten Photovoltaikanlagen, Batteriespeichern oder sogar kleinen Reaktoren ausgestattet werden.

3. Folge-Investitionen bei Energieversorgern und Infrastruktur

Damit diese Rechenzentren tatsächlich betrieben werden können, müssen Versorger und Netzbetreiber massiv investieren – in mehreren Bereichen:

1. a) Stromerzeugungskapazitäten

• Zusätzliche Kraftwerksleistung von Hunderten Gigawatt ist nötig (Erneuerbare + Speicher + Backup).
• Beispielrechnung: Ein 1-GW-Rechenzentrum benötigt so viel Strom wie 750.000 US-Haushalte. Allein die bis 2030 geplanten US-Rechenzentren könnten ~50–70 GW neue Kraftwerksleistung erfordern.

1. b) Netzausbau

• Übertragungsnetze (Hochspannung): Viele Standorte sind heute nicht an ausreichend starke Leitungen angebunden.
• Verteilnetze (Mittelspannung): Lokale Umspannwerke müssen massiv verstärkt werden.
• Schätzungen von US-Netzbetreibern gehen von zusätzlichen Investitionen in Höhe von 300–400 Mrd. USD bis 2035 aus.

1. c) Speichertechnologien

• Große Batteriespeicherparks, um Schwankungen von Solar/Wind auszugleichen.
• Flexible Laststeuerung („Demand Response“) wird Pflicht: Rechenzentren schalten Teile ihrer Kapazität ab oder verschieben Rechenaufgaben in Zeiten mit viel Wind- oder Solarstrom.

1. d) Wasser & Kühlung

• Viele Standorte erfordern zusätzliche Investitionen in Kühlwasser-Management oder neue Technologien wie Immersionskühlung. Auch das beansprucht Infrastruktur (Pumpstationen, Rückkühlwerke).

4. Beispiele geplanter Folge-Investitionen (USA)

• Dominion Energy (Virginia): Muss über 50 Mrd. USD in neue Gaskraftwerke, Leitungen und Solarparks investieren, um allein die Rechenzentrumsregion „Data Center Alley“ bei Washington D.C. zu versorgen.
• MidAmerican Energy (Berkshire Hathaway Energy, Iowa): Ausbau von Windparks für Googles und Microsofts Rechenzentren, mehrere Milliarden USD.
• Pacific Gas & Electric (Kalifornien): Zusätzliche 20 Mrd. USD für Netzverstärkungen und Speicher, damit Bay-Area-Rechenzentren angeschlossen werden können.

5. Fazit

• Die Tech-Investitionen (bis zu 500 Mrd. USD) in Rechenzentren erzwingen parallele Energie-Investitionen mindestens in gleicher Größenordnung.
• Ohne Netzausbau, neue Kraftwerkskapazitäten und Speicher würden diese Rechenzentren schlicht nicht ans Netz gehen können.
• Für Energieversorger ist dies Chance und Risiko zugleich: enorme Investitionen, aber auch jahrzehntelange Abnahmegarantien durch Tech-Konzerne.

Soll ich dir als nächsten Schritt eine Tabelle mit geschätzten Folge-Investitionen pro Energiebereich (Kraftwerke, Netze, Speicher, Kühlung) erstellen – mit Beispielbeträgen, wie viel bis 2030 in den USA ungefähr notwendig wird?

Hier stoppen wir nun die Konversation mit dem Robot. Jetzt übertragen Sie dieses Beispiel einfach einmal auf andere Themen. Jeder kann diese Technologie nutzen, um in seinem eigenen Interessen- und Aufgabengebiet Zeit zu sparen, gründlicher und tiefer zu recherchieren, Arbeitsprozesse zu vereinfachen. Ich nutze derzeit erst einen winzigen Bruchteil dieser Möglichkeiten. Aber es hilft mir, weniger Zeit für die Beschaffung und Auswertung von Informationen zu verbrauchen und mehr Zeit zum Nachdenken zu haben.

Auch hier frage ich wieder den digitalen Helfer, um ein Zitat von einem der erfolgreichsten Investoren aller Zeiten zu finden:

Warren Buffet hat in einer seiner Reden erklärt, dass er sehr viel Zeit ganz einfach zum „Denken“ nutzt. Kannst Du die Fundstelle in englisch und in deutscher Übersetzung wiedergeben?

Die Antwort von ChatGPT (dieses Mal mit einer nicht wahrnehmbaren Verzögerung von unter einer Sekunde): Hier ist die Stelle, die du meintest – zuerst in der Originalfassung auf Englisch, dazu die deutsche Übersetzung:

Original (Englisch)

“I insist on a lot of time being spent, almost every day, to just sit and think. That is very uncommon in American business. I read and think. So I do more reading and thinking, and make less impulse decisions than most people in business. I do it because I like this kind of life.”
theladders.com+6sarwa.co+6quest-technology-group.com+6

Übersetzung (Deutsch)

„Ich bestehe darauf, dass täglich viel Zeit einfach damit verbracht wird, zu sitzen und nachzudenken. Das ist in der amerikanischen Geschäftswelt sehr ungewöhnlich. Ich lese und denke. Deshalb lese und denke ich öfter und treffe weniger impulsive Entscheidungen als die meisten Menschen im Geschäftsleben. Das tue ich, weil mir so ein Leben einfach gefällt.“

Diese Worte von Warren Buffett unterstreichen eindrucksvoll, wie wichtig er das bewusste Nachdenken – jenseits von Zeitdruck oder überfrachteten Terminkalendern – für erfolgreiches Entscheiden erachtet. Wenn du möchtest, kann ich dir auch Beispiele nennen, wie er dieses Prinzip in seinem Alltag konkret umsetzt oder welche Bedeutung es in seinen Lebensgrundsätzen hat. Sag einfach Bescheid!

• Ende Konversation mit ChatGPT

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Damit verlassen wir für heute das Thema „Wie investieren“. Ich habe noch ein weiteres Beispiel aus einer anderen KI-Anwendung für Sie. Wo möchten Sie mich gerne zu einem Gespräch treffen?

Im Büro?

Oder lieber draußen in einem Lokal?

Vielleicht lieber auf in den Bergen bei einer Wanderung?

Oder starten wir eine Ausfahrt auf einer Harley Davidson?

Lassen Sie sich nicht verwirren! Wir können zwar alle diese Treffen vereinbaren, aber die Fotos wurden sämtlich – Sie ahnen es schon – von einer App, hinter der künstliche Intelligenz steckt, erstellt. Sie füttern die App mit 10 echten Fotos von sich. Dann beschreiben Sie, welche neue Szene Sie als Bild sehen wollen.

Das ist faszinierend und beängstigend zugleich. Faszinierend, weil es demonstriert, was KI schon alles kann. Sie hat bereits begonnen, unsere Arbeitsweise zu verändern. Wir können sie nutzen, um mit unseren Kenntnissen, mit unserem Denken, mit unseren Vorstellungen bessere Ergebnisse zu erreichen, und dies mit weniger Zeitaufwand. Beängstigend, weil damit auch Täuschungen produziert werden können.

Wir beide, Sie und ich, lieber Leser, können diese Entwicklung nicht aufhalten. Als Investoren können wir jedoch davon profitieren, wenn wir einen Teil unserer Investments in diesen schnell wachsenden Bereich lenken.

Herzliche Grüße
Walter Feil

Walter Feil:
Mail: wf@ihrkonzept.de
Tel.: 07223 – 990 98 11

IhrKonzept GmbH
Brahmsstraße 6
77815 Bühl
E-Mail: info@ihrkonzept.de

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