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Wie werden sich Technologiewerte nach den US-Zwischenwahlen entwickeln? Ein historisches Phänomen, das möglicherweise noch interessanter ist als der S&P 500: Seit der Gründung im Jahr 1999 hat $QQQ sechs Zwischenwahlen in den Jahren 2002, 2006, 2010, 2014, 2018 und 2022 erlebt. Wenn man den Schlusskurs am Wahltag als Ausgangspunkt nimmt und die darauffolgenden 12 Monate betrachtet, stiegen diese sechs Male alle, mit einer historischen Erfolgsquote von 100 %. $QQQ $NVDA $MSFT $GOOG $AMZN Hier muss man unterscheiden: Der S&P 500 verzeichnet seit 1950 19 Zwischenwahlen, nach denen er im Folgejahr durchgehend gestiegen ist, während $QQQ erst seit 1999 existiert und man die Daten der Jahrzehnte davor nicht direkt auf ihn übertragen kann. Obwohl es nur sechs Stichproben sind, sind die Ergebnisse dennoch eine Untersuchung wert. Einige typische Beispiele: 2002 hatte die USA gerade die Internetblase platzen sehen, der Nasdaq 100 fiel in diesem Jahr um etwa 37,6 %. Doch von der Zwischenwahl im November bis zum gleichen Zeitpunkt 2003 stieg $QQQ um über 30 %, und Technologiewerte erholten sich deutlich. 2018 erhöhte die Fed weiterhin die Zinsen, und der Handelskonflikt zwischen den USA und China eskalierte. Der S&P 500 und der Nasdaq erlebten im Dezember starke Verluste, aber von der Zwischenwahl im November 2018 bis November 2019 stieg $QQQ dennoch um etwa 18 %. 2022 erhöhte die Fed aggressiv die Zinsen, der Nasdaq 100 fiel im Jahresverlauf um etwa 33 %. Doch von der Zwischenwahl im November 2022 bis zum gleichen Zeitpunkt 2023 stieg $QQQ um über 30 %. Der KI-Investitionsboom, die Erholung der Gewinne der Tech-Giganten und die Neubewertung der Zinserwartungen trieben diese Rallye gemeinsam an. Warum zeigen Technologiewerte nach Zwischenwahlen historisch so starke Leistungen? Eine mögliche Ursache ist der Rückgang politischer Unsicherheit. Nach der Wahl werden die Erwartungen des Marktes an zukünftige Finanz-, Steuer- und Regulierungspolitiken klarer, sodass Investoren Unternehmensgewinne und Bewertungen neu einschätzen können. Wichtiger könnte jedoch der makroökonomische Zyklus sein. Nach 2002 erholten sich Technologiewerte von der Blasenplatzung, 2019 leitete die Fed Zinssenkungen ein, und 2023 gab es einen KI-Investitionsboom. Diese Anstiege hatten jeweils eigene fundamentale und Liquiditätsgründe und können nicht einfach den Zwischenwahlen zugeschrieben werden. Am 3. November 2026 finden in den USA erneut Zwischenwahlen statt. Die aktuelle Situation für $QQQ unterscheidet sich nicht vollständig von den vorherigen sechs Fällen. KI-Infrastruktur bleibt ein wichtiger Wachstumsbereich, Unternehmen wie $NVDA, $MSFT, $GOOG und $AMZN investieren weiterhin stark in Rechenleistung. Gleichzeitig stehen Technologiewerte vor Herausforderungen wie hohen Bewertungen, Kapitalrenditen, Energiekosten und Zinsdruck. Wenn nach der Wahl die Renditen von US-Staatsanleihen allmählich fallen, KI-Kapitalinvestitionen in tatsächliche Gewinne umgewandelt werden können und die Gewinnerwartungen der Tech-Giganten weiter steigen, hat $QQQ tatsächlich die Chance, die historische Regel erneut zu bestätigen. Andererseits, wenn die Gewinnerwartungen stark nach unten korrigiert werden oder KI-Investitionen den freien Cashflow großer Tech-Unternehmen belasten, kann trotz sinkender politischer Unsicherheit kein Marktwachstum garantiert werden. Ein weiterer leicht übersehener Punkt: Ein Anstieg im Jahr nach der Wahl bedeutet nicht, dass der Wahltag selbst der Tiefpunkt war. 2018 ist ein typisches Beispiel, als der US-Aktienmarkt nach der Zwischenwahl im November im Dezember noch eine starke Korrektur erlebte. Daher unterstützen historische Daten eine relativ positive Erwartung für das kommende Jahr, aber sie rechtfertigen keine bedingungslose Vollinvestition jetzt und bedeuten auch nicht, dass kurzfristige Korrekturen vorbei sind. Nach den letzten sechs Zwischenwahlen lag der Kurs von $QQQ ein Jahr später stets über dem Schlusskurs am Wahltag. Das ist eine wertvolle historische Regel, aber ob sie 2026 zum siebten Mal eintritt, hängt weiterhin von Gewinnwachstum, Bewertung und Liquidität der Technologiewerte ab. Langfristig optimistisch für die Tech-Branche zu sein, steht nicht im Widerspruch dazu, kurzfristig die Positionen zu kontrollieren und auf günstigere Einstiegspreise zu warten.

$LRCX Lam Research erzielte im Geschäftsjahr 2026 einen Umsatz von 23,2 Milliarden US-Dollar, ein Wachstum von 26 % gegenüber dem Vorjahr, und einen Nettogewinn von über 7,2 Milliarden US-Dollar. Viele konzentrieren sich jedoch nur auf Speicherunternehmen wie $MU und $SNDK und übersehen dabei das Unternehmen, das tatsächlich Fertigungsanlagen an Waferfabriken verkauft. Unabhängig davon, wie hoch die Speicherpreise letztlich steigen, können Anlagenhersteller Aufträge vorzeitig erhalten, solange die Waferfabriken ihre Kapazitäten weiter ausbauen. Lam Research ist eines der weltweit führenden Unternehmen für Halbleiterfertigungsanlagen. Das Kerngeschäft umfasst Ätzen, Dünnschichtabscheidung, Waferreinigung und zugehörige Geräteservices. Es unterscheidet sich deutlich von ASML: Während ASML hauptsächlich für die Lithografie zuständig ist, ist Lam Research vor allem in der Materialbearbeitung und Strukturherstellung nach der Lithografie tätig. Ätzen kann man sich als das präzise Formen extrem feiner Strukturen auf dem Wafermaterial gemäß den Designvorgaben vorstellen; die Abscheidung bildet dünne Schichten verschiedener Materialien auf der Waferoberfläche. Für fortschrittliche Chips müssen diese Prozesse mehrfach wiederholt werden, und mit zunehmender Komplexität der Chipstrukturen steigen auch die Anforderungen an die Verfahren. Einer der größten Vorteile von Lam Research liegt in der 3D-NAND-Herstellung. Traditioneller NAND basiert hauptsächlich auf flachen Strukturen, während 3D-NAND durch das kontinuierliche Stapeln von Schichten die Speicherdichte pro Flächeneinheit erhöht. Je höher die Anzahl der Schichten, desto schwieriger ist die Bearbeitung der tiefen Löcher und komplexen Strukturen im Waferinneren, was höhere Präzision, Gleichmäßigkeit und Stabilität der Ätzgeräte erfordert. Das bedeutet, dass NAND-Hersteller selbst ohne eine deutliche Steigerung der Waferproduktion durch die Weiterentwicklung der Stapeltechnologie möglicherweise fortschrittlichere Ätz- und Abscheidungsanlagen kaufen müssen. Lam Research profitiert somit sowohl von Kapazitätserweiterungen als auch von technologischen Upgrades. $MU, Samsung, SK Hynix sowie SanDisk und Kioxia sind Teil dieser NAND-Wertschöpfungskette. Die genauen Investitionssummen hängen jedoch von den Kapitalausgabenplänen der einzelnen Waferfabriken ab und lassen sich nicht direkt aus den NAND-Preisentwicklungen ableiten. Neben NAND sind auch DRAM und HBM wichtige Wachstumsbereiche. HBM erfordert fortschrittliche DRAM-Herstellung, Chipstapelung und Verpackungstechnologien. Mit zunehmender Produktkomplexität steigt auch der Bedarf an Geräten für bestimmte Abscheidungs-, Ätz- und Reinigungsprozesse. Lam Research ist zudem in der Fertigung fortschrittlicher Logikchips aktiv. GAA-Transistoren, fortschrittliche Vernetzung und einige moderne Verpackungsverfahren stellen neue Anforderungen an Materialabscheidung und präzises Ätzen. Daher ist das Unternehmen nicht ausschließlich auf die Speicherbranche angewiesen. Laut Geschäftsbericht für das Geschäftsjahr 2026 erzielte Lam Research einen Jahresumsatz von 23,233 Milliarden US-Dollar, ein Wachstum von 26 %, eine GAAP-Bruttomarge von 50,5 %, eine operative Marge von 35,3 % und einen Nettogewinn von 7,265 Milliarden US-Dollar. Der kürzlich veröffentlichte Quartalsumsatz für Juni 2026 betrug 6,722 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 15,1 % gegenüber dem Vorquartal, mit einer weiteren Steigerung der GAAP-Bruttomarge auf 51,7 %. Davon entfielen etwa 4,25 Milliarden US-Dollar auf Geräteverkäufe und rund 2,47 Milliarden US-Dollar auf Kundensupport und sonstige Einnahmen. Diese Serviceeinnahmen sind ebenfalls wichtig. Nach dem Kauf der Anlagen benötigen Waferfabriken kontinuierliche Wartung, Ersatzteile und Prozessupgrades. Je mehr Geräte installiert sind, desto größer ist in der Regel die Basis für Folge-Servicegeschäfte, was Schwankungen im Neugeräteabsatz teilweise abfedern kann. Allerdings bedeutet das Gewinnwachstum von Lam Research nicht zwangsläufig ein gleichzeitiges Wachstum des Cashflows. Der operative Cashflow im Geschäftsjahr 2026 lag bei etwa 5,86 Milliarden US-Dollar, etwas unter den 6,17 Milliarden US-Dollar des Vorjahres; nach Abzug von rund 970 Millionen US-Dollar Investitionsausgaben verbleibt ein freier Cashflow von etwa 4,89 Milliarden US-Dollar. Trotz Rekordgewinnen bleibt die Cash-Konversion weiterhin zu beobachten. Ein weiteres Risiko kommt vom chinesischen Markt. Im Geschäftsjahr 2026 entfielen etwa 34 % des Umsatzes auf die Region China, im Juni-Quartal waren es 26 %. Dies umfasst verschiedene Kunden mit Fabriken in China und bedeutet nicht, dass alle Umsätze von chinesischen Unternehmen stammen. Änderungen bei US-Exportkontrollen könnten den Geräteverkauf direkt beeinflussen. Im Wettbewerb sind auch Unternehmen wie $AMAT (Applied Materials) und Tokyo Electron im Markt für Ätz- und Abscheidungsanlagen aktiv. Lam Research verfügt zwar über starke technische Fähigkeiten, besitzt aber nicht die exklusive Lieferposition von ASML im EUV-Bereich. Langfristig liegen die Chancen von Lam Research nicht nur in steigenden Speicherpreisen, sondern darin, dass mit zunehmender Komplexität der Chipfertigung der Wert der pro Wafer eingesetzten Geräte und Verfahren weiter steigen könnte. Die Anlagenbranche ist jedoch oft zyklischer als die Endchipnachfrage. Wenn Samsung, SK Hynix, Micron oder Foundry-Unternehmen ihre Kapazitätserweiterungen verschieben, kann die Gerätebeschaffung schnell beeinträchtigt werden. Bei der Analyse von $LRCX sollte man daher besonders die globalen Ausgaben für Waferfertigungsanlagen, Kapitalausgaben für DRAM und NAND, Aufträge für fortschrittliche Prozesse, Serviceeinnahmen und freien Cashflow verfolgen. Das Unternehmen verfügt über starke technologische Vorteile und Profitabilität, ist aber weiterhin vom Kapitalzyklus der Halbleiterindustrie abhängig.

$ASML erzielte im dritten Quartal einen Nettogewinn von fast 5 Milliarden Euro und eine Bruttomarge von 57,5 %. Das Management erklärte sogar, dass die derzeit geplante Kapazität in den Jahren 2027 und 2028 möglicherweise nicht ausreichen wird, um die Kundennachfrage vollständig zu decken. Weltweit erweitern Chiphersteller ihre Kapazitäten, doch nur sehr wenige Unternehmen beherrschen die fortschrittliche Lithografietechnologie wirklich. Womit verdient ASML sein Geld und warum hat es eine so starke Branchenposition? ASML ist ein niederländischer Hersteller von Halbleiterausrüstung, der hauptsächlich Lithografiegeräte für Waferfabriken bereitstellt. Die Chipfertigung durchläuft viele Schritte wie Lithografie, Ätzen, Abscheidung und Ionenimplantation, wobei die Lithografie dafür verantwortlich ist, die entworfenen Schaltkreis-Muster auf den Wafer zu übertragen. Ohne ausreichend fortschrittliche Lithografietechnologie ist es für Waferfabriken schwierig, fortschrittliche Chips in großem Maßstab herzustellen. ASML vertreibt hauptsächlich zwei Arten von Lithografiegeräten: DUV und EUV. DUV wird breit in verschiedenen Prozessschritten sowohl bei reifen als auch bei fortschrittlichen Verfahren eingesetzt, während EUV das Schlüsselgerät für die Herstellung fortschrittlicher Logikchips ist. Insbesondere im EUV-Bereich ist ASML derzeit der einzige Hersteller weltweit, der kommerzielle Serienproduktion und Lieferung realisiert. Das bedeutet, dass egal wie fortschrittlich Chips von $NVDA, $AMD oder $AVGO entwickelt werden, wenn der Herstellungsprozess EUV erfordert, die Waferfertigungssysteme auf ASML-Geräte angewiesen sind. $TSM, Intel und Samsung sind wichtige Nutzer der fortschrittlichen Lithografietechnologie. Laut dem am 14. Oktober veröffentlichten Finanzbericht für das dritte Quartal 2026 erzielte ASML einen Quartalsumsatz von 11,662 Milliarden Euro, einen Nettogewinn von 4,96 Milliarden Euro und eine Bruttomarge von 57,5 %. Im Quartal wurden 113 neue Lithografiesysteme verkauft, während die Einnahmen aus Gerätewartung, Upgrades und Service 3,289 Milliarden Euro erreichten. Dieser Bereich der Servicegeschäfte für bereits installierte Geräte wird oft übersehen. Lithografiemaschinen sind teuer und haben eine lange Lebensdauer. Nach dem Kauf benötigen Waferfabriken langfristige Wartung, Upgrades und Effizienzsteigerungen. Daher verdient ASML nicht nur am Verkauf neuer Geräte, sondern auch die weltweit installierten Geräte generieren kontinuierlich Einnahmen. Die technischen Barrieren von ASML liegen nicht nur in den Geräten selbst. EUV erfordert extrem komplexe Lichtquellen, präzise Spiegel, Bewegungskontrollsysteme und Softwarekoordination, wobei das optische System eine sehr hohe Präzision erreicht. Diese Fähigkeiten basieren auf langfristigen Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen sowie der gemeinsamen Akkumulation der gesamten Lieferkette und können von anderen Herstellern nicht schnell durch Investitionen kopiert werden. Die wichtigste technologische Weiterentwicklung in der nächsten Phase ist High-NA EUV. Das traditionelle EUV-System hat eine numerische Apertur von 0,33, die neue High-NA-Generation steigt auf 0,55, was die Lithografieauflösung weiter verbessert und einige mehrstufige Musterungsschritte in fortschrittlichen Prozessen reduziert. Allerdings sind High-NA-Geräte teurer, und ob Kunden sie in großem Maßstab einsetzen, hängt von tatsächlicher Ausbeute, Kapazität und Herstellungskosten ab. KI ist ein wichtiger Wachstumstreiber für ASML. Die steigende Chipnachfrage von $NVDA, $AMD und $AVGO führt zu Investitionen in fortschrittliche Kapazitäten bei Waferfabriken wie TSMC; die Entwicklung von HBM und fortschrittlichem DRAM erhöht ebenfalls die Nachfrage nach entsprechenden Lithografiegeräten. Das Management erwartet für das Gesamtjahr 2026 einen Umsatz von 44 bis 45 Milliarden Euro und eine Bruttomarge von etwa 56 %. Einige Kunden haben bereits Interesse an Gerätebestellungen für 2029 und 2030 bekundet, aber Absichtserklärungen sind noch keine verbindlichen Aufträge. Das größte Risiko für ASML liegt im Kapitalausgabenzyklus der Halbleiterindustrie. Waferfabriken kaufen Geräte meist gebündelt in konjunkturellen Hochphasen. Wenn das Wachstum der KI-Nachfrage nachlässt oder Kunden Überkapazitäten haben, könnten die Gerätebestellungen schnell zurückgehen. Exportbeschränkungen für den chinesischen Markt könnten ebenfalls den Verkauf bestimmter Produkte beeinträchtigen. Langfristig ist ASMLs stärkster Vorteil die technologische Unersetzlichkeit. Doch eine Monopolstellung bedeutet nicht, dass der Aktienkurs nur steigen kann. Wenn der Markt im Vorfeld zu hohe Bewertungen vergibt, kann es trotz anhaltendem Wachstum in den kommenden Jahren zu einer Bewertungsanpassung kommen. Die Analyse von $ASML erfordert eine kontinuierliche Beobachtung von EUV-Bestellungen, Geräteauslieferungszyklen, dem Fortschritt bei der High-NA-Einführung, den Serviceeinnahmen aus installierten Geräten sowie den Kapitalausgaben der globalen Waferfabriken. Solange fortschrittliche Fertigungsverfahren weiterentwickelt werden, bleibt ASML eines der am schwersten ersetzbaren Unternehmen in der gesamten Halbleiter-Wertschöpfungskette.

$TSLA bereinigtes EPS für das dritte Quartal übertrifft die Erwartungen, aber der Umsatz stagniert im Wesentlichen, und der Betriebsgewinn sinkt im Jahresvergleich um 56 %. Der freie Cashflow ist deutlich besser als erwartet, was hauptsächlich auf geringere Investitionsausgaben als vom Markt prognostiziert zurückzuführen ist. Dieser Finanzbericht zeigt eine gewisse Erholung der Gewinnmarge im Automobilgeschäft, aber die Gesamtprofitabilität bleibt unter Druck. Am 21. Oktober nach US-Ostzeit veröffentlichte Tesla den Finanzbericht für das dritte Quartal 2026. Der Umsatz betrug 28,046 Mrd. USD, im Jahresvergleich im Wesentlichen unverändert und unter der von Tesla offiziell zusammengefassten Analystenerwartung von 28,341 Mrd. USD. Das bereinigte EPS lag bei 0,48 USD, über der Erwartung von 0,45 USD, aber unter den 0,50 USD des Vorjahreszeitraums. Das GAAP-EPS betrug 0,22 USD gegenüber 0,39 USD im Vorjahr. Der Betriebsgewinn betrug 718 Mio. USD, ein Rückgang von 56 % im Jahresvergleich; die Betriebsgewinnmarge lag bei 2,6 % gegenüber 5,8 % im Vorjahr. Die F&E-Ausgaben erreichten 2,761 Mrd. USD, ein Anstieg von 69 % im Jahresvergleich, hauptsächlich bedingt durch Investitionen in AI, autonomes Fahren und Robotik. Das Automobilgeschäft zeigte eine gewisse Verbesserung. Im dritten Quartal wurden 486.532 Fahrzeuge ausgeliefert, ein Rückgang von 2 % im Jahresvergleich, aber höher als die bisherigen Markterwartungen. Die bereinigte Bruttomarge des Automobilgeschäfts ohne regulatorische Gutschriften erreichte 18,1 %, gegenüber 16,3 % im zweiten Quartal. Produktstrukturänderungen, eine verbesserte regionale Verkaufszusammensetzung und ein Anstieg der FSD-Einnahmen unterstützten die Marge. Allerdings sank der Umsatz im Automobilgeschäft im Jahresvergleich weiterhin um etwa 3 %, und die Einnahmen aus regulatorischen Gutschriften fielen von 417 Mio. USD im Vorjahr auf 113 Mio. USD. Die Erholung der Bruttomarge in einem Quartal beweist noch nicht, dass Absatz und Profitabilität des Automobilgeschäfts wieder in eine Phase nachhaltigen Wachstums eingetreten sind. Der Cashflow war der Bereich mit der größten Abweichung von den Markterwartungen in diesem Quartal. Der freie Cashflow im dritten Quartal betrug 1,53 Mrd. USD, während die von Tesla offiziell zusammengefassten Analystenerwartungen bei minus 4,506 Mrd. USD lagen. Die tatsächlichen Investitionsausgaben beliefen sich auf nur 4,73 Mrd. USD, weniger als die zuvor erwarteten 7,771 Mrd. USD. Die Verbesserung des freien Cashflows ist nicht vollständig auf eine höhere operative Effizienz zurückzuführen. Die geringeren Investitionsausgaben spielten ebenfalls eine wichtige Rolle. Sollte die Investition in AI-Infrastruktur, Robotaxi und Optimus künftig wieder beschleunigt werden, könnte der Cashflow weiterhin unter Druck geraten. Das Speichersegment muss zwischen ausgelieferten Mengen und tatsächlichen Einnahmen unterschieden werden. Im dritten Quartal wurden 13,7 GWh Speicher installiert, ein Wachstum von etwa 10 % im Jahresvergleich, aber die Umsätze im Energiesegment sanken im Jahresvergleich um etwa 16 % auf 2,881 Mrd. USD. Das Wachstum der installierten Kapazität führte nicht zu einem entsprechenden Umsatzanstieg. Im Vergleich dazu erreichten die Umsätze aus Service und anderen Geschäften 4,605 Mrd. USD, ein Wachstum von etwa 33 % im Jahresvergleich, und wurden damit zum am schnellsten wachsenden Teil der Umsatzstruktur in diesem Quartal. Im Bereich AI und autonomes Fahren erreichte die aktive Abonnentenzahl von FSD 1,74 Mio., ein Anstieg von 67 % im Jahresvergleich; diese Statistik umfasst Einmalkäufe und monatliche Abonnements. Cybercab hat bereits mit dem Betrieb von Robotaxis in Austin begonnen, aber dieses Geschäft befindet sich noch in der frühen kommerziellen Phase und ist noch keine bedeutende Gewinnquelle für das Unternehmen. Aus Bewertungssicht trägt $TSLA weiterhin hohe Erwartungen an die Kommerzialisierung von AI, autonomem Fahren und Robotik, aber der aktuelle Gewinn basiert hauptsächlich auf dem Automobil-, Energie- und Servicegeschäft. Die Verbesserung der Bruttomarge im Automobilgeschäft, das Wachstum der FSD-Nutzer und der bessere Cashflow können kurzfristig die Marktstimmung stützen; aber stagnierende Umsätze, der starke Rückgang des Betriebsgewinns im Jahresvergleich und der zukünftige Kapitalbedarf für nachhaltiges Wachstum begrenzen die Verbesserung der langfristigen Gewinnprognose durch diesen Finanzbericht. Im weiteren Verlauf wird besonders darauf zu achten sein, ob die Bruttomarge im Automobilgeschäft kontinuierlich steigt, wie die Kommerzialisierung von Robotaxi voranschreitet, wie die tatsächlichen Lieferungen von Optimus verlaufen und wie sich die zukünftigen Investitionsausgaben auf den freien Cashflow auswirken. Die operative Qualität dieses Berichts hat sich gegenüber dem zweiten Quartal verbessert, aber es fehlen weiterhin ausreichende Belege dafür, dass der Gesamtgewinn wieder in eine Phase nachhaltigen Wachstums eingetreten ist. Kurzfristig kann der Aktienkurs aufgrund des über den Erwartungen liegenden EPS und Cashflows steigen, aber ob die langfristige Bewertung gestützt wird, hängt letztlich davon ab, ob die neuen Geschäftsbereiche ausreichend große tatsächliche Gewinne beitragen können.

$AMD erzielte im zweiten Quartal ein Umsatzwachstum im Rechenzentrum von 107 % im Jahresvergleich, doch die Bruttomarge liegt weiterhin deutlich unter der von $NVDA. Beide profitieren vom Boom der KI-Rechenleistung, aber warum gibt es so große Unterschiede in der Profitabilität der beiden Unternehmen? Hat AMD wirklich eine Chance, der nächste Nvidia zu werden? AMD ist kein reines AI-GPU-Unternehmen. Es betreibt hauptsächlich drei Geschäftsbereiche: Rechenzentrum, Client & Gaming sowie Embedded. Die Kernprodukte umfassen EPYC-Server-CPUs, Instinct AI-GPUs, Ryzen-PC-Prozessoren, Radeon-Grafikkarten und Embedded-Computing-Chips. Laut dem Finanzbericht für das zweite Quartal 2026 erzielte AMD einen Umsatz von 11,536 Mrd. USD, ein Wachstum von 50 % im Jahresvergleich; der GAAP-Nettogewinn betrug 2,297 Mrd. USD, die Bruttomarge lag bei 54 %. Der Umsatz im Rechenzentrum betrug 6,718 Mrd. USD, ein Plus von 107 % und machte etwa 58 % des Gesamtumsatzes aus. Der Umsatz im Bereich Client & Gaming lag bei 3,841 Mrd. USD, der Embedded-Bereich erzielte 977 Mio. USD. Hier gibt es ein leicht zu übersehendes Problem: Der Umsatz im Rechenzentrum stammt nicht ausschließlich aus AI-GPUs. AMD hat auch ein sehr wichtiges EPYC-Server-CPU-Geschäft, das eine der stabilsten Quellen seines langfristigen Wettbewerbsvorteils darstellt. Der Server-CPU-Markt wurde lange Zeit von $INTC dominiert, doch AMD hat durch die Zen-Architektur, Prozessverbesserungen und eine höhere Kernanzahl seine Wettbewerbsfähigkeit im Servermarkt schrittweise gesteigert. Cloud-Computing, Datenbanken, Virtualisierung und AI-Server benötigen alle CPUs. Selbst wenn Kunden Nvidia-GPUs wählen, bedeutet das nicht, dass die Server auch Nvidia-CPUs verwenden müssen. Das Geschäft mit dem größten Wachstumspotenzial bei AMD ist der Instinct AI-Beschleuniger. Nvidias größter Vorteil liegt nicht nur in der GPU-Leistung, sondern auch im CUDA-Software-Ökosystem, NVLink-Verbindungen und einem kompletten AI-Server-System. AMD möchte mit Instinct, der ROCm-Softwareplattform und dem Helios-Rack-System eine alternative AI-Computing-Infrastruktur bieten. Derzeit hat AMD wichtige Partnerschaften mit Unternehmen wie OpenAI, Meta, Anthropic, Microsoft und Oracle aufgebaut. OpenAI kündigte zuvor Pläne an, insgesamt 6 GW AMD-GPU-Rechenleistung einzusetzen, Anthropic plant eine Zusammenarbeit mit bis zu 2 GW. Man muss jedoch zwischen dem Umfang der Kooperation und den tatsächlich erzielten Einnahmen unterscheiden. Diese Einsätze erstrecken sich oft über mehrere Jahre, und die tatsächlichen Lieferungen hängen von Rechenzentrumsbau, Stromversorgung, Produktlieferungen und Kundenfinanzierung ab. Die GW-Zahlen können nicht einfach in den aktuellen Umsatz umgerechnet werden. Ein weiteres Detail, das Aufmerksamkeit verdient: AMD hat OpenAI und Meta bedingte Bezugsrechte für bis zu 160 Millionen AMD-Aktien eingeräumt. Diese Rechte sind an den Fortschritt bei GPU-Beschaffungen, Aktienkurs und andere Bedingungen geknüpft. Bis zum 27. Juni 2026 sind diese Bezugsrechte noch nicht ausgeübt worden. Sie helfen, große Kunden zu binden, könnten aber bei massiver Ausübung zu einer Verwässerung der Aktien führen. Im Vergleich zu Nvidia ist AMDs derzeit größter Nachteil weiterhin das Software-Ökosystem und die Systemgröße. CUDA verfügt über ein langfristig aufgebautes Entwickler-, Framework- und Optimierungstool-Ökosystem. Kunden, die die Plattform wechseln, müssen nicht nur die Chippreise vergleichen, sondern auch Migrationskosten, Stabilität und tatsächliche Inferenzleistung berücksichtigen. AMD muss Nvidia nicht vollständig ersetzen, um erhebliches Wachstum zu erzielen. Der Markt für KI-Rechenleistung ist groß genug, einige Cloud-Anbieter wollen ihre Abhängigkeit von einem einzigen Lieferanten reduzieren, und maßgeschneiderte Inferenz sowie kostenempfindliche Aufgaben könnten AMD Chancen bieten. In Bezug auf die Profitabilität lag AMDs Non-GAAP-Bruttomarge im zweiten Quartal bei 56 %, deutlich unter der von Nvidia. Dieser Unterschied ist jedoch nicht allein auf technische Rückständigkeit zurückzuführen. Die Produktportfolios, Software-Preissetzungsmacht, Netzwerksystemgeschäfte und Umsatzgrößen der beiden Unternehmen unterscheiden sich. Wenn AMD den Verkauf von AI-GPUs ausbauen und den Anteil von margenstarken Produkten im Portfolio erhöhen kann, besteht Spielraum für eine Verbesserung der Gesamtmarge. Die Risiken sind ebenfalls offensichtlich. AMD muss weiterhin in Forschung und Entwicklung investieren, ein reiferes Software-Ökosystem aufbauen und mit Nvidia um fortschrittliche Packaging-Technologien, HBM und Budgets für Rechenzentrumskunden konkurrieren. Wenn die Lieferung der nächsten Instinct-Generation verzögert wird oder die tatsächliche Leistung und Nutzungskosten nicht den Erwartungen der Kunden entsprechen, könnte das vorweggenommene Wachstum ausbleiben. Das Unternehmen erwartet für das dritte Quartal 2026 einen Umsatz von etwa 13 Mrd. USD und eine Non-GAAP-Bruttomarge von etwa 56 %. Die künftigen Finanzberichte müssen nicht nur zeigen, ob der Gesamtumsatz die Erwartungen übertrifft, sondern auch, wie viel vom Wachstum im Rechenzentrum aus AI-GPUs stammt, ob die Kundenbereitstellung reibungslos verläuft und ob die Bruttomarge weiter verbessert werden kann. $AMD langfristige Chance liegt im gemeinsamen Wachstum seiner Wettbewerbsvorteile im CPU-Markt und im AI-GPU-Geschäft, aber die Kursvolatilität bedeutet auch höhere Erwartungsrisiken. Es muss nicht der zweite Nvidia werden; entscheidend ist, ob es gelingt, große Kundenkooperationen in nachhaltiges Wachstum bei Umsatz, Gewinn und freiem Cashflow umzusetzen.