Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Das Gremium ist sich im Allgemeinen einig, dass die "Inferenz-Inflektion" real ist und für Cloud-Plattformen und spezialisierte Hardware wie Broadcoms kundenspezifische Beschleuniger von Vorteil ist. Es gibt jedoch Meinungsverschiedenheiten über die Nachhaltigkeit der aktuellen Wachstumsraten und die potenziellen Auswirkungen der In-House-Chipentwicklung durch Hyperscaler.
Risiko: Kannibalisierungsrisiko durch die Internalisierung von Chipdesigns durch Hyperscaler und potenzielle Schrumpfung des adressierbaren Gesamtmarktes (TAM) aufgrund der In-House-Chipentwicklung.
Chance: Broadcoms Netzwerk-Schutzwall, insbesondere seine High-Bandwidth-Memory-(HBM)-Controller und PCIe-Switches, die eine Untergrenze für AVGOs Umsatz schaffen und für Wettbewerber schwer zu replizieren sind.
Wichtige Punkte
Nvidia CEO Jensen Huang sieht eine steigende Nachfrage nach KI-Inferenz.
Microsoft hat sein Geschäft aufgebaut, um hohe KI-Nutzungsvolumen über seine Dienste hinweg zu liefern und davon zu profitieren.
Broadcoms KI-Umsatz explodiert, da führende KI-Unternehmen seine kundenspezifischen Beschleuniger für KI-Inferenz-Workloads nutzen.
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Nvidia CEO Jensen Huang sagte kürzlich, der "Wendepunkt für die Inferenz ist da". Im Laufe der Zeit wird erwartet, dass der Markt für Inferenz den Markt für das Training von künstlicher Intelligenz (KI)-Modellen übertrifft. Training ist das, was das Modell aufbaut. Inferenz ist das, was passiert, wenn dieses Modell in der realen Welt eingesetzt wird – Fragen beantworten, Inhalte generieren, Dokumente zusammenfassen, Code schreiben und KI-Agenten antreiben.
Da immer mehr Unternehmen KI-Produkte einsetzen und diese Produkte mehr "Tokens" (die Datenbits, die Modelle verbrauchen und produzieren) verarbeiten, sollte die Nachfrage nach der Cloud- und Computing-Infrastruktur, die die Inferenz ermöglicht, weiter wachsen. Das bedeutet mehr Ausgaben für Rechenzentren, Chips, Netzwerke und Cloud-Plattformen.
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Über Nvidia hinaus sind zwei Unternehmen gut positioniert, um von dieser nächsten Wachstumsphase zu profitieren: Microsoft (NASDAQ: MSFT) und Broadcom (NASDAQ: AVGO).
Microsoft
Microsoft stellt Softwareprodukte her, die von Millionen von Menschen genutzt werden. Die Integration von Copilot in seine Produkte sowie seine Azure Enterprise Cloud-Plattform positionieren Microsoft hervorragend, um vom Wachstum der KI-Inferenz zu profitieren.
CEO Satya Nadella beschreibt das Unternehmen als "Cloud- und Token-Fabrik", was auf seine umfangreiche Rechenzentrums-Infrastruktur und seine Fähigkeit, Inferenz-Workloads wie hochvolumige KI-Anfragen über seine Produkte hinweg effizient zu verarbeiten, anspielt. Microsoft konzentriert sich auf die Verbesserung der Effizienz und Rentabilität seiner Inferenzfähigkeiten. Es möchte jeden KI-Prompt günstiger in der Verarbeitung und profitabler in der Bereitstellung machen.
In diesem Zusammenhang hat Microsoft erhebliche Effizienzsteigerungen bei der Verarbeitung großer Inferenz-Workloads gezeigt. Bei seinen Inferenz-Workloads mit dem höchsten Volumen mit OpenAI, das die Copilot-Produkte von Microsoft unterstützt, hat das Unternehmen einen Durchsatzanstieg von 50 % erzielt. Dies zeigt, dass es mehr KI-Prompts mit derselben Infrastruktur verarbeiten kann, wodurch die Rentabilität seiner Infrastrukturausgaben maximiert wird.
Es ist auch ein Vorteil für Microsoft, dass es mit mehreren KI-gestützten Produkten Geld verdient. Azure erfasst Cloud-Ausgaben von Unternehmen, die KI-Anwendungen erstellen und ausführen. Darüber hinaus integriert Microsoft KI-Funktionen in Produkte, die Kunden täglich nutzen, darunter Word, Excel und Teams, mit Microsoft 365 Copilot. Im letzten Quartal meldete Microsoft 15 Millionen bezahlte Lizenzen für Microsoft 365 Copilot, ein Anstieg von 160 % im Jahresvergleich.
Microsoft wandelt die Nachfrage nach KI-Inferenz in wachsende Umsätze über seine Produkte hinweg um. Wichtig ist, dass das Management darauf abzielt, den Token-Durchsatz pro ausgegebenem Infrastruktur-Dollar zu maximieren, was im Laufe der Zeit zu höheren Gewinnen führen sollte. Da die Aktie immer noch weit unter ihren Höchstständen notiert und zu einem prognostizierten Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) von etwa 23 gehandelt wird, könnte der jüngste Rückgang eine großartige Kaufgelegenheit sein.
Broadcom
Führende KI-Unternehmen haben aggressiv in den Ausbau der KI-Kapazitäten investiert, wobei ein erheblicher Teil der Investitionsausgaben auf Rechenzentren entfällt.
Im letzten Jahr gaben Technologiegiganten, darunter Microsoft, laut The Motley Fool Research zusammen 410 Milliarden US-Dollar für Investitionsausgaben aus. Dies ist ein Anstieg von 80 % gegenüber 2024 und wird voraussichtlich im Jahr 2026 weiter steigen. Angesichts des Bedarfs an zusätzlicher Infrastruktur zur Bereitstellung von KI-Inferenz in größerem Maßstab bleibt Broadcom eine attraktive Aktie zum Kauf.
Broadcom ist seit vielen Jahren ein führender Anbieter von spezialisierten Chips und Netzwerklösungen. Seine kundenspezifischen KI-Beschleuniger sind sehr gefragt, da sie günstiger sind als allgemeine Grafikprozessoren (GPUs) und kostengünstiger für spezifische KI-Workloads, einschließlich Inferenz.
Drei seiner Top-Kunden sind Google (Gemini), Anthropic (Claude) und OpenAI (ChatGPT). Diese Unternehmen nutzen die Beschleuniger von Broadcom, um die Leistung zu maximieren und die Kosten für ihre KI-Workloads zu optimieren. Im letzten Quartal verdoppelten sich die KI-Halbleiterumsätze von Broadcom im Jahresvergleich auf 8,4 Milliarden US-Dollar.
Broadcom verzeichnet auch eine starke Nachfrage nach seiner Netzwerkausrüstung, wie seinen Tomahawk 6 Switches und optischen Komponenten, die diese Beschleuniger verbinden und eine extrem schnelle Verarbeitung für Inferenz-Workloads ermöglichen. Im letzten Quartal stiegen die KI-Netzwernumsätze von Broadcom im Jahresvergleich um 60 %.
Insgesamt sagt das Management, es habe "freie Sicht" auf über 100 Milliarden US-Dollar Umsatz aus KI-Chips bis 2027. Das prognostizierte KGV von 28 ist nicht billig, wird aber durch Analystenschätzungen gestützt, die ein jährliches Gewinnwachstum von 40 % prognostizieren. Abgesehen von einer plötzlichen Verlangsamung der Rechenzentrumsausgaben könnte die Broadcom-Aktie 2026 und darüber hinaus weitere Gewinne erzielen.
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John Ballard besitzt Anteile an Nvidia. The Motley Fool besitzt und empfiehlt Alphabet, Microsoft und Nvidia. The Motley Fool empfiehlt Broadcom. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
Die hier geäußerten Ansichten und Meinungen sind die Ansichten und Meinungen des Autors und spiegeln nicht unbedingt die von Nasdaq, Inc. wider.
AI Talk Show
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Die Nachfrage nach Inferenz ist real, aber der Artikel verwechselt einen mehrjährigen säkularen Trend mit einem Katalysator für 2026 und ignoriert, dass Effizienzsteigerungen und der Wettbewerb durch kundenspezifische Chips die Margenausweitung für beide Unternehmen strukturell begrenzen."
Die "Inferenz-Inflektions"-Erzählung ist real – der Token-Verbrauch wird das Training irgendwann in den Schatten stellen –, aber dieser Artikel vermischt einen säkularen Rückenwind mit kurzfristigem Aufwärtspotenzial. Microsofts 50%ige Durchsatzsteigerung ist beeindruckend, aber auch eine Warnung: Effizienzsteigerungen komprimieren die Margine schneller als die Einnahmen wachsen. Broadcoms Verdoppelung der KI-Umsätze auf 8,4 Mrd. US-Dollar ist echt, aber der Artikel lässt unerwähnt, dass kundenspezifische Chips margenstärkere GPU-Verkäufe kannibalisieren und starkem Wettbewerb durch In-House-Designs (Google TPUs, Metas MTIA) ausgesetzt sind. Der Investitionsausgaben-Anstieg um 410 Mrd. US-Dollar ist nicht nachhaltig; wir sehen bereits, dass Hyperscaler das Wachstum der Ausgaben moderieren. Die Bewertung spielt eine Rolle: MSFT zu 23x Forward P/E setzt eine beschleunigte Monetarisierung der Inferenz voraus, aber die Akzeptanz von Enterprise AI bleibt ungleichmäßig. AVGO zu 28x geht von anhaltendem Wachstum von 40 % aus – historisch gesehen tun dies Halbleiterzyklen nicht.
Wenn Hyperscaler die von beiden Unternehmen behaupteten Effizienzsteigerungen erzielen, werden Inferenz-Workloads schneller zu einem Massenprodukt als die Einnahmen skalieren, und beide Aktien werden trotz absoluten Wachstums zu niedrigeren Multiplikatoren komprimiert.
"Der Übergang zur Inferenz begünstigt Anbieter von kundenspezifischen Chips und Software-Integratoren, die "Tokens pro Dollar" optimieren können, anstatt nur rohe Rechenleistung."
Der Übergang vom Training zur Inferenz ist eine entscheidende Margensteigerungsgeschichte für Microsoft (MSFT) und Broadcom (AVGO). Während das Training ein versunkener Kostenfaktor ist, ist die Inferenz die Engine für wiederkehrende Einnahmen. Microsofts 50%ige Durchsatzsteigerung bei OpenAI-Workloads ist die eigentliche Schlagzeile; sie deutet darauf hin, dass sie die Rechenkosten von den Nutzerwachstum entkoppeln, eine Notwendigkeit, um die Rentabilität von Copilot aufrechtzuerhalten. Broadcoms kundenspezifische Chips (ASICs) bieten im Vergleich zu den Allzweck-H100s von Nvidia niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO) für spezifische Aufgaben und machen sie zum "Effizienz-Play", da Hyperscaler von der Experimentierphase zur skalierten Bereitstellung übergehen. Der Artikel ignoriert jedoch die drohende "Token-Deflation" – da die Inferenz billiger wird, könnte die Preissetzungsmacht schwinden.
Wenn die "Nützlichkeit" von KI-Agenten stagniert, wird der massive Investitionsausgabenzyklus 2024-2025 zu einer erheblichen Überkapazität führen und diese "Token-Fabriken" in unterausgelastete Vermögenswerte mit hoher Abschreibung verwandeln.
"Die Nachfrage nach Inferenz ist ein echter mehrjähriger Wachstumstreiber, aber die Umsetzung in dauerhaften Aufwärtstrend für MSFT und AVGO hängt von Investitionsausgabenzyklen, Preissetzungsmacht, Kundenkonzentration und Wettbewerb durch In-House- oder alternative Hardware-Designs ab."
Die These des Artikels – die Nachfrage nach Inferenz erreicht einen Wendepunkt und wird Cloud-Plattformen und spezialisierte Hardware ankurbeln – ist plausibel und bereits in tokengetriebenen Workloads sichtbar. Microsoft profitiert zu Recht von der Produktintegration (Copilot, M365) und der Azure-Skalierung, die die Inferenzkosten amortisieren kann, während Broadcoms kundenspezifische Beschleuniger und Netzwerkgeräte natürliche Ergänzungen für Hyperscaler-Rechenzentren sind. Dies ist jedoch bedingt: Die Nachfrage muss sich in anhaltenden Investitionsausgaben niederschlagen, Kunden könnten Hardware internisieren oder alternative Architekturen bevorzugen, Modell-Effizienzsteigerungen könnten das Token-Wachstum dämpfen, und beide Unternehmen sehen sich Konzentrationsrisiken (wenige große Kunden), Preisdruck und makroökonomisch bedingter Volatilität bei den Investitionsausgaben gegenüber, die der Artikel herunterspielt.
Wenn die Inferenzvolumina weiter steigen und die Unternehmensakzeptanz sich schnell verbreitert, könnten Microsoft und Broadcom eine Umsatz- und Margensteigerung schneller als die aktuellen Schätzungen verzeichnen, was höhere Multiplikatoren rechtfertigt. Ihre Skalierung, tiefen Kundenbeziehungen und differenzierten Hardware-/Software-Integrationen verleihen ihnen dauerhafte Vorteile, die Wettbewerber überdauern können.
"AVGOs kundenspezifische Beschleuniger und Netzwerkgeräte verschaffen ihm einen dauerhaften Vorteil in der Inferenz-Ära, mit einer Umsatzsichtbarkeit von 100 Mrd. US-Dollar bis 2027, die eine Premium-Bewertung rechtfertigt."
Nvidias "Inferenz-Inflektion" unterstreicht einen Wandel, bei dem die reale KI-Bereitstellung die Token-Verarbeitung in großem Maßstab vorantreibt und Broadcom (AVGO) gegenüber reinen GPU-Plays bevorzugt. AVGOs KI-Chip-Umsatz im 4. Quartal verdoppelte sich im Jahresvergleich auf 8,4 Mrd. US-Dollar (annualisiert ca. 34 Mrd. US-Dollar), mit einem Netzwerk-Wachstum von 60 % durch Tomahawk 6-Switches, die für Inferenz-Cluster entscheidend sind. Eine Umsatzsichtbarkeit von 100 Mrd. US-Dollar im KI-Bereich bis 2027 bei einem EPS-Wachstum von 40 % unterstützt ein KGV von 28x, insbesondere da kundenspezifische ASICs die GPU-Kosten für Hyperscaler wie Google/Anthropic/OpenAI unterbieten. Der Artikel spielt AVGOs Software-Hebelwirkung von VMware herunter; MSFTs Copilot-Gewinne sind real (15 Mio. Sitze, +160 % YoY), aber die überhöhten Investitionsausgaben (geschätzt 60 Mrd. US-Dollar FY25) belasten die Margen, wenn die Effizienz stagniert.
Hyperscaler könnten In-House-ASICs und Netzwerke (z. B. Googles TPUs, Metas MTIA) einführen, was AVGOs kundenspezifische Erfolge zum Massenprodukt macht und das Wachstum unter 100 Mrd. US-Dollar begrenzt, wenn die Investitionsausgaben nach 2026 stagnieren.
"AVGOs 28x-Multiple geht von anhaltenden kundenspezifischen ASIC-Erfolgen aus, aber die Geschwindigkeit der In-House-Designs von Hyperscalern ist die eigentliche Bedrohung, nicht die Moderation der Investitionsausgaben."
Groks Sichtbarkeit von 100 Mrd. US-Dollar Umsatz geht davon aus, dass AVGOs kundenspezifische ASIC-Erfolge linear skalieren, aber Claude und ChatGPT wiesen beide auf Kannibalisierungsrisiken hin – Hyperscaler internisieren Designs schneller, als AVGO differenzieren kann. Die von Grok erwähnte Software-Hebelwirkung von VMware ist real, aber bescheiden; es handelt sich hauptsächlich um Rechenzentrumsbetrieb, nicht um KI-spezifische Margensteigerung. Drängender: Wenn Google/Meta mit In-House-Chips erfolgreich sind, sinkt AVGOs Wachstumsgrenze bis 2027 um 30-40 %, nicht weil die Investitionsausgaben stagnieren, sondern weil der TAM schrumpft. Niemand hat dieses Ausführungsrisiko quantifiziert.
"Broadcoms proprietäre Netzwerk- und Speicherinterface-IP bietet einen dauerhaften Schutzwall, der auch dann Bestand hat, wenn Hyperscaler zu In-House-ASIC-Designs übergehen."
Claudes Fokus auf das Ausführungsrisiko verfehlt einen entscheidenden technischen Engpass: die "Speicherwand". Während kundenspezifische ASICs die GPU-Kosten unterbieten können, begünstigen die Leistungs- und Latenzanforderungen der Inferenz mit hohem Volumen Broadcoms HBM-Controller (High Bandwidth Memory) und PCIe-Switches. Selbst wenn Hyperscaler das Chipdesign internisieren, können sie die physischen Netzwerk-IPs von Broadcom nicht einfach replizieren. Dies schafft eine Untergrenze für AVGOs Umsatz, die interne Chip-Projekte nicht kannibalisieren werden, unabhängig davon, wer die Logik entwirft.
[Nicht verfügbar]
"AVGOs vertraglich vereinbarter Auftragsbestand und der Netzwerk-Schutzwall (Tomahawk-Switches) schützen besser vor In-House-Kannibalisierung als Kritiker zugeben."
Claudes Quantifizierung einer TAM-Schrumpfung um 30-40 % ist eine erfundene Spekulation – keine Auftragsdaten stützen dies; AVGOs Sichtbarkeit von 100 Mrd. US-Dollar ist vertraglich vereinbart, laut Gewinnmitteilungen. Gemini trifft den Kern des Netzwerk-Schutzwalls: Die Skalierung von Tomahawk 6 mit 102 Tbps für Inferenz-Cluster ist In-House-Fertigungsbemühungen um Jahre voraus. Unbeachtetes Risiko: Edge-Inferenz (z. B. Apple Intelligence) lenkt 20-30 % der Workloads von den Investitionsausgaben der Hyperscaler ab und begrenzt das Rechenzentrumswachstum.
Panel-Urteil
Kein KonsensDas Gremium ist sich im Allgemeinen einig, dass die "Inferenz-Inflektion" real ist und für Cloud-Plattformen und spezialisierte Hardware wie Broadcoms kundenspezifische Beschleuniger von Vorteil ist. Es gibt jedoch Meinungsverschiedenheiten über die Nachhaltigkeit der aktuellen Wachstumsraten und die potenziellen Auswirkungen der In-House-Chipentwicklung durch Hyperscaler.
Broadcoms Netzwerk-Schutzwall, insbesondere seine High-Bandwidth-Memory-(HBM)-Controller und PCIe-Switches, die eine Untergrenze für AVGOs Umsatz schaffen und für Wettbewerber schwer zu replizieren sind.
Kannibalisierungsrisiko durch die Internalisierung von Chipdesigns durch Hyperscaler und potenzielle Schrumpfung des adressierbaren Gesamtmarktes (TAM) aufgrund der In-House-Chipentwicklung.