Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
The panel is neutral to bearish on TSM and GLW, citing capex intensity, demand destruction risk, and geopolitical concerns. They agree that the $690B infrastructure spend is real but question its profitability and sustainability.
Risiko: Margin compression risk due to capacity overshooting demand and geopolitical risks in Taiwan.
Chance: TSMC's advanced packaging capabilities and pricing leverage in the $690B capex wave.
Diese Analyse wird vom StockScreener-Pipeline generiert — vier führende LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) erhalten identische Prompts mit integrierten Anti-Halluzinations-Schutzvorrichtungen. Methodik lesen →
Wichtige Punkte
Die Technologiegiganten bauen KI-Infrastruktur auf, um ein enormes Nachfragevolumen zu bedienen.
Die folgenden zwei Aktien verzeichnen bereits ein enormes Wachstum.
- 10 Aktien, die wir besser mögen als Taiwan Semiconductor Manufacturing ›
Künstliche Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren zu einem wichtigen Investitionsthema geworden. In den frühen Tagen sprach jeder von der Schulung von Modellen, damit diese uns schließlich auf vielfältige Weise unterstützen können. Die Schulung wird fortgesetzt, aber KI wird auch eingesetzt, da KI-Agenten eingesetzt und die Technologie in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Robotik angewendet werden.
Um all dies zu ermöglichen, ist eine Infrastruktur erforderlich, um KI-Workloads auszuführen. Große Technologieunternehmen, von Amazon bis Meta Platforms, führen hier die Spitze an und investieren Milliarden von Dollar in KI-Infrastruktur. Tatsächlich planen diese und andere große Technologieunternehmen zusammen, in diesem Jahr 690 Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur auszugeben. Jensen Huang von Nvidia prognostiziert, dass die gesamten Ausgaben bis zum Ende des Jahrzehnts 4 Billionen Dollar erreichen könnten, sodass dieser Trend sich noch in einem frühen Stadium befinden könnte.
Wird KI den ersten Trillionär der Welt schaffen? Unser Team hat gerade einen Bericht über ein wenig bekanntes Unternehmen veröffentlicht, das als "unentbehrliches Monopol" bezeichnet wird und die kritische Technologie bereitstellt, die sowohl Nvidia als auch Intel benötigen. Weiter »
Was sind die besten KI-Aktien, die man kaufen kann, während Big Tech riesige Summen für die Infrastruktur ausgibt? Fahren wir fort.
1. Taiwan Semiconductor Manufacturing
Wenn Sie an KI-Chips denken, denken Sie vielleicht sofort an den Marktführer Nvidia. Aber während Nvidia seine Chips entwirft, stellt er sie nicht tatsächlich her. Das gilt auch für viele andere führende Unternehmen im Chipbereich. Stattdessen wenden sich all diese Akteure an Taiwan Semiconductor Manufacturing (NYSE: TSM), um ihre Kreationen herzustellen.
Das bedeutet, dass Sie, wenn Sie auf die KI-Infrastruktur-Ausgaben wetten, aber nicht sicher sind, welcher Chipdesigner dominieren wird, sicher TSMC wählen können. Der Chiphersteller ist auf dem besten Weg, von den Erfolgen all dieser Akteure zu profitieren. Dies macht das Unternehmen zu einer relativ sicheren KI-Wette.
TSMC, das mit seinen Chipkunden und deren Cloud-Kunden in Kontakt steht, bestätigte kürzlich die Stärke der Nachfrage und sein Vertrauen, dass dieser Schwung anhalten wird. Und da Cloud-Unternehmen ihre Rechenzentren für KI erweitern, werden sie sicherlich Chips benötigen.
2. Corning
Corning (NYSE: GLW) ist ein Spezialist für optische Fasern, Kabel und Konnektivität – und dies ist innerhalb und zwischen KI-Rechenzentren stark gefragt. Es ist also klar, dass Corning in den kommenden Quartalen Umsatzwachstum erzielen kann, wenn Big Tech Milliarden in einen Ausbau investiert. Tatsächlich hat das Unternehmen sogar neue Fasern, Kabel und andere Produkte entwickelt, um speziell den KI-Markt zu bedienen.
Das Unternehmen hat dieses Wachstum bereits dank seines Fachwissens und seiner Bemühungen zur Bedienung von KI-Kunden erlebt. Im letzten Quartal verzeichnete Corning Rekordergebnisse und prognostizierte weitere Gewinne im laufenden Quartal.
Und im Januar gab Corning einen mehrjährigen Deal im Wert von bis zu 6 Milliarden Dollar bekannt, um Kabel, optische Fasern und Konnektivität für Meta bereitzustellen. All dies deutet darauf hin, dass Corning auf dem besten Weg sein könnte, einen großen Gewinn aus den milliardenschweren KI-Investitionen von Big Tech in diesem Jahr zu erzielen.
Sollten Sie jetzt Aktien von Taiwan Semiconductor Manufacturing kaufen?
Bevor Sie Aktien von Taiwan Semiconductor Manufacturing kaufen, sollten Sie Folgendes beachten:
Das Analystenteam von The Motley Fool Stock Advisor hat gerade identifiziert, was sie für die 10 besten Aktien halten, die Anleger jetzt kaufen sollten… und Taiwan Semiconductor Manufacturing gehörte nicht dazu. Die 10 Aktien, die den Schnitt schafften, könnten in den kommenden Jahren enorme Renditen erzielen.
Betrachten Sie, wann Netflix in dieser Liste stand, am 17. Dezember 2004... wenn Sie zu diesem Zeitpunkt 1.000 Dollar investiert hätten, hätten Sie 510.710 Dollar!* Oder wenn Nvidia in dieser Liste am 15. April 2005 stand... wenn Sie zu diesem Zeitpunkt 1.000 Dollar investiert hätten, hätten Sie 1.105.949 Dollar!*
Es ist jedoch zu beachten, dass die durchschnittliche Rendite von Stock Advisor 927 % beträgt – eine marktübertreffende Outperformance im Vergleich zu 186 % für den S&P 500. Verpassen Sie nicht die neueste Top-10-Liste, die mit Stock Advisor verfügbar ist, und treten Sie einer Investitionsgemeinschaft bei, die von Einzelinvestoren für Einzelinvestoren aufgebaut wurde.
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Adria Cimino hat Positionen in Amazon. The Motley Fool hat Positionen in und empfiehlt Amazon, Corning, Meta Platforms, Nvidia und Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
Die hierin enthaltenen Ansichten und Meinungen sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten von Nasdaq, Inc. wider.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Infrastructure spending is necessary but not sufficient for stock returns; valuation and margin sustainability matter more than capex volume, and both are underexamined here."
The $690B spend is real and TSM/GLW benefit from capex tailwinds, but the article conflates infrastructure spending with *profitable* revenue growth. TSM trades ~25x forward P/E; GLW's $6B Meta deal is multi-year (so lumpy recognition) and represents maybe 8-12% of annual revenue—material but not transformative. The article ignores that capex intensity in semiconductors is brutal: TSMC's capex-to-revenue ratio is already 30%+, and competitors (Samsung, Intel) are also building fabs. Margin compression risk is real if capacity overshoots demand. The article also cherry-picks two stocks without addressing valuation or downside scenarios.
If AI capex slows (recession, model efficiency improvements, or capex fatigue from mega-cap tech), TSM and GLW both face demand destruction faster than their guidance suggests—neither has pricing power in a downturn. TSM's geopolitical risk (Taiwan, US-China tensions) is barely mentioned.
"Capital expenditure-dependent stocks like TSM and Corning are currently priced for perfection, leaving them highly vulnerable to any deceleration in hyperscaler investment cycles."
The article correctly identifies the 'picks and shovels' play in TSM and Corning (GLW), but it ignores the massive execution risk inherent in the $690 billion infrastructure spend. While TSM holds a near-monopoly on advanced nodes (N3/N5), its valuation is increasingly sensitive to geopolitical premiums regarding Taiwan. Meanwhile, Corning’s fiber play is a classic cyclical bet on data center density. Investors should be wary of the 'air pocket' risk: if hyperscalers like Meta or Amazon hit a plateau in AI ROI, these capital expenditure-heavy suppliers will face immediate margin compression. We are currently pricing in a perpetual growth cycle that ignores the inevitable cooling of aggressive data center construction.
The thesis assumes that AI demand is a linear growth curve, failing to account for a scenario where hyperscalers pause spending to optimize existing compute efficiency rather than building new capacity.
"N/A"
[Unavailable]
"TSMC's foundry monopoly on AI-leading nodes makes it the safest broad bet on big tech's infrastructure splurge, trading at a defensible 25x forward P/E."
TSMC (TSM) is the linchpin for AI chips—Nvidia, AMD, Broadcom all rely on its advanced nodes like 3nm/2nm, with Q1 revenue up 13% YoY and H1 guidance implying 30%+ growth amid $690B capex wave. At 25x forward P/E (earnings power ~$9/share in 2025), it merits premium vs. semis peers if utilization stays north of 90%. Corning (GLW) benefits from data center interconnects, with optical sales +16% last quarter and $6B Meta deal, but it’s a smaller ~5% revenue tailwind. Article omits TSMC's capex strain ($30B+ in 2024) risking margins if demand softens.
Taiwan Strait tensions could halt TSMC output overnight, as 90%+ of advanced AI chips are made there with no quick US/EU substitute; meanwhile, AI capex might overshoot into overcapacity if ROI from agents disappoints.
"TSM's margin compression risk isn't hypothetical—it's baked into capex intensity; watch utilization rates as the leading indicator."
Everyone's flagged demand destruction risk, but nobody's quantified the margin math. If TSM's capex-to-revenue stays 30%+ while utilization drops from 95% to 75%, operating leverage flips hard—a 20% revenue miss could halve operating income. Grok's 90% utilization threshold is the real inflection; we should be monitoring quarterly utilization rates obsessively. That's the early warning system everyone's missing.
"Power grid capacity, not chip demand, is the ultimate bottleneck for TSM and GLW's long-term revenue growth."
Anthropic, your focus on utilization is correct, but you're missing the 'hidden' capex: energy infrastructure. None of you have addressed that the $690B spend is bottlenecked by power grid capacity, not just chip availability. If utilities can’t scale, TSM’s utilization drops regardless of AI demand. We aren't just looking at a semiconductor cycle; we are looking at a utility-constrained growth ceiling that makes the current valuation premiums for TSM and GLW look dangerously optimistic.
"Equipment, materials and OSAT bottlenecks (ASML lead times, specialty gases, testing/assembly) are the nearest-term constraints on turning capex into chip output, not just grid capacity or utilization."
Don’t narrow the bottleneck to utilization or power: the immediate gating factors are equipment, materials and OSAT/test capacity—ASML EUV scanner lead times, specialty photoresists/gases, and backend test/assembly slots have 12–24 month queues and are subject to export controls. That means announced capex may not convert to incremental supply quickly, concentrates geopolitical single points of failure, and gives incumbents pricing/availability leverage—track equipment order backlogs and OSAT utilization closely.
"TSMC's in-house CoWoS packaging shields it from the OSAT bottlenecks OpenAI flags, enhancing pricing power."
OpenAI, OSAT/test queues are real for legacy nodes but overstated for AI's cutting edge: TSMC internalizes CoWoS/InFO advanced packaging for Nvidia's HBM3e/4 stacks, with $10B+ capex targeted there—insulating from external backlogs while peers scramble. This supply control amplifies TSM's pricing leverage in the $690B wave, a moat nobody’s pricing in. Track CoWoS ramps quarterly over generic OSAT metrics.
The panel is neutral to bearish on TSM and GLW, citing capex intensity, demand destruction risk, and geopolitical concerns. They agree that the $690B infrastructure spend is real but question its profitability and sustainability.
TSMC's advanced packaging capabilities and pricing leverage in the $690B capex wave.
Margin compression risk due to capacity overshooting demand and geopolitical risks in Taiwan.