Ein Jahr nach ihrer positiven Einschätzung zur Technologie in Schwellenländern („DeepSeek Impact – eine Evolution, keine Revolution“) ist das GAM Emerging Markets Equity Team weiterhin davon überzeugt, dass weiteres Aufwärtspotenzial besteht. Allerdings ist Selektivität bereits jetzt bedeutsam und gewinnt zunehmend an Relevanz.
16. Februar 2026 | Ygal Sebban
Während sich die Diskussionen um Künstliche Intelligenz (KI) oft auf die USA konzentrieren, kommen einige der wichtigsten technologischen Fortschritte, die den KI-Boom ermöglichen, zunehmend aus Asien. Die Region ist zu einem integralen Bestandteil des globalen KI-Ökosystems geworden, unterstützt durch erstklassige Kompetenzen in den Bereichen Halbleiter, integrierte Schaltkreise und eine schnell wachsende Software-Landschaft.
Unserer Ansicht nach bieten Schwellenländer eine hervorragende Möglichkeit, diese Chancen zu nutzen. Asien ist die Heimat weltweit wettbewerbsfähiger Marktführer entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette: Foundry (TSMC), Speicher (SK Hynix und Samsung Electronics), Design integrierter Schaltkreise (IC) (MediaTek) und das breitere Hardware-Ökosystem, einschliesslich Verpackung, Test, IDM- und ODM1. Gleichzeitig wachsen die in Schwellenländern entwickelten Software- und Anwendungsplattformen, insbesondere in China, unserer Ansicht nach weiterhin rasant und bieten überzeugende Wachstumsaussichten.
Der Einfluss der EM-Technologie spiegelt sich zunehmend in der Marktpräsenz wider. Der EM-Technologiesektor macht mittlerweile 29 Prozent des MSCI EM Index aus, gegenüber 21 Prozent Mitte 2023 und 14 Prozent im Jahr 2018, und übertrifft damit bereits die Gewichtung der Technologiebranche im MSCI World Index (26,5 Prozent).2 Die wichtigsten Upstream-Hardware-Marktführer – TSMC, SK Hynix und Samsung Electronics – machen zusammen fast 20 Prozent des EM-Index aus.
Was prägt das Zeitalter der KI- und der EM-Technologie?
- Die rasante Entwicklung der Fähigkeiten generativer KI (GenAI) bedeutet, dass der Grad der Integration von KI in das tägliche Leben noch unbekannt ist.
- Obwohl die Einführung noch in den Anfängen steckt, schätzt „The Economist“, dass 16 Prozent der weltweiten Arbeitskräfte monatlich GenAI-Tools nutzen3, aber es ist noch zu früh, um die vollständigen Auswirkungen zu verstehen.
- Da die Sichtbarkeit der Endanwendungen noch begrenzt ist, gehen wir davon aus, dass ein anhaltendes Wachstum der KI-bezogenen Investitionsausgaben (Capex) und der Modellentwicklung die Performance der Technologie bis zum Jahr 2026 stützen dürfte.
- EM Asia ist die Heimat vieler weltweit führender Technologieunternehmen, die sowohl im Bereich der KI-Hardware als auch KI-Software eine wichtige Rolle spielen.
- Chinas Top-down-KI-Strategie, die auf kostengünstigen Open-Source-Modellen basiert, versetzt das Land in eine gute Position für einen breiten wirtschaftlichen Einsatz und langfristige Produktivitätssteigerungen. Allerdings ist bei der Auswahl der privaten Unternehmen, die am besten auf die Rentabilität und die staatlichen Ziele abgestimmt sind, weiterhin Selektivität gefragt ist.
Die im letzten Jahr geäusserten Bedenken hinsichtlich eines „Peak Capex” wurden durch konsequente Ergänzungen zerstreut. Die vier führenden Cloud-Service-Provider (CSPs) werden nun voraussichtlich im Jahr 2025 332 Milliarden USD ausgeben (ein Anstieg von 52 Prozent gegenüber dem Vorjahr), wobei für das Jahr 2026 erneut ein Wachstum von über 20 Prozent prognostiziert wird.4 Längerfristige Prognosen deuten darauf hin, dass die Investitionen in KI bis zum Jahr 2030 eine Billion USD übersteigen werden5. UBS prognostiziert sogar 1,3 Billionen USD, was ein Prozent des globalen BIP (basierend auf Angaben des IWF) entspricht6. Trotz des rasanten Anstiegs liegen die Investitionen der CSPs weiterhin deutlich unter dem operativen Cashflow, was einen stabilen und positiven freien Cashflow unterstützt – ein beruhigendes Signal angesichts der Befürchtungen einer „Blase”.
Obwohl die Kapitalintensität insgesamt weiterhin akzeptabel ist, wird der Markt bei seinen Engagements zunehmend selektiver. Unternehmen, bei denen steigende Investitionen bedeuten, dass die Investitionsausgaben den operativen Cashflow übersteigen, mussten Kursverluste hinnehmen. Das beste Beispiel hierfür ist Oracle (ORCL US), dessen Aktien im zweiten Halbjahr 2025 um elf Prozent gefallen sind (gegenüber einem Plus von elf Prozent beim Nasdaq 100), nachdem das Unternehmen seine Ausgabenpläne aktualisiert hatte und die prognostizierten Investitionsausgaben laut Analystenprognosen7, den operativen Cashflow überstiegen, trotz einer starken AI-Story.
Abbildung 1: KI-Investitionen – Investitionsausgaben der vier grössten CSPs im Verhältnis zum operativen Cashflow und freien Cashflow
Quelle: GAM, JP Morgan, Stand: November 2025. Die hierin geäusserten Ansichten sind die des Managers und können Änderungen erfahren. Mrd. USD = Milliarden US-Dollar, EBITDA = Gewinn vor Zinsen, Steuern und Abschreibungen; OCF = operativer Cashflow; FCF = freier Cashflow, LHS = linke Seite, RHS = rechte Seite.
Fertigung im Zentrum der KI-Entwicklung – TSMC
Bei der jüngsten Bekanntgabe der Ergebnisse für das vierte Quartal hob die Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) ihre Fünfjahresprognose für das Wachstum im Bereich KI von 40 Prozent auf 50 Prozent an und erhöhte die Prognose für die Investitionsausgaben für das Jahr 2026 auf 52 bis 56 Mrd. USD (gegenüber Markterwartungen von rund 48 Mrd. USD).8 Der Vorsitzende und CEO Dr. Che-Chia Wei betonte, dass die Diskussionen über die direkten Kunden von TSMC hinausgingen und konkrete geschäftliche Vorteile und finanzielle Erträge aus der Einführung von KI aufzeigten. TSMC richtet seine langfristige Kapazitätsstrategie entsprechend aus.
Von generischen Chips zu anwendungsspezifischen Siliziumchips – MediaTek
KI beschleunigt den Wandel von generischen Halbleitern (Chips) zu anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreisen (ASIC). Die Gemini-3-Modelle von Google, die ausschliesslich mit hauseigenen TPUs (Tensor Processing Units) anstelle von Nvidia-GPUs (Graphics Processing Units) betrieben werden, veranschaulichen diesen Trend. In Asien sind führende ASIC-Entwickler ansässig, darunter das taiwanesische Unternehmen MediaTek, wo die ASIC-bezogenen Einnahmen bis zum Jahr 2027 voraussichtlich die Einnahmen aus dem Verkauf von Mobiltelefonen übersteigen werden.9 Da das Jahr 2026 wahrscheinlich ein Übergangsjahr sein wird, sehen wir die Bewertungen angesichts des erwarteten ASIC-getriebenen Wachstums ab dem Jahr 2027 durch die aktuellen Niveaus gestützt.10
Architektur über Transistoren – ASE Technology
Jahrzehntelang wurde der Fortschritt in der Halbleitertechnik von einem Grundprinzip bestimmt: Je mehr Transistoren in einem Chip untergebracht werden konnten, desto besser war die Performance. Als die Chips auf kleinere Knoten umgestellt wurden, gemessen in Nanometern, und dichter gepackt wurden, stieg die Rechenleistung.
Auf der CES (Consumer Electronics Show) im Jahr 2026 in Las Vegas machte Jensen Huang, CEO von Nvidia, deutlich, dass sich der Engpass bei der KI von der Rechenleistung hin zu kontextbezogenem Speicher und Speicherkapazität verlagert: „Moores Gesetz11 unterliegt einer Verlangsamung. Die Anzahl der Transistoren, die wir Jahr für Jahr erhalten können, kann unmöglich mit den zehnmal grösseren Modellen Schritt halten“, bemerkte er und betonte die Belastung durch lange Kontext-Inferenz-Workloads. Herkömmliche Netzwerkspeicher sind für diese Aufgaben ineffizient, was Nvidia dazu veranlasste, seine Architektur rund um neue „Inferenzkontextspeichersysteme“ neu zu gestalten.12 Infolgedessen ist die Architektur auf Systemebene mittlerweile wichtiger als die Transistordichte. Die Performance hängt zunehmend von fortschrittlicher Speicherintegration und heterogener Verpackung ab.
Diese Entwicklung erhöht die Bedeutung von Unternehmen, die sich auf fortschrittliche Verpackungs- und Testverfahren spezialisiert haben. ASE Technology, ein weltweit führendes taiwanesisches Unternehmen im Bereich Outsourced Assembly and Test (OSAT) und Electronic Manufacturing Services (EMS), scheint gut positioniert zu sein, um von der wachsenden Nachfrage der Branche nach leistungsstarker heterogener Integration sowie von den knappen Kapazitäten für fortschrittliche Verpackungslösungen bei TSMC zu profitieren.
Die Erzählung vom „Superzyklus” im Speicherbereich verstärkt sich – SK Hynix und Samsung Electronics
Wir stehen Speicherchips seit Mitte des Jahres 2023 positiv gegenüber (siehe „Emerging Markets: Auf dem Weg zur industriellen Revolution 5.0”), aber seit Ende 2025 haben sich die Aussichten deutlich verbessert. Die Überzeugung des Marktes von einem „Superzyklus” bei Speicherchips hat sich verstärkt, insbesondere für führende Unternehmen wie SK Hynix13 und Samsung Electronics, da ihre strategische Bedeutung in der KI-Lieferkette weiter zunimmt. Zwei wichtige Entwicklungen untermauern diese Einschätzung.
- Breit angelegte Nachfrage nach Speicher
In der zweiten Hälfte des Jahres 2025 wurde zunehmend deutlich, dass die Verbreitung von inferenzbasierten KI-Modellen zu einem breiten Anstieg der Nachfrage nach Speicher führt. Dies umfasst nicht nur hochmoderne Speicher mit hoher Bandbreite (HBM), sondern auch ältere DRAM-Knoten (Dynamic Random Access Memory), die für einen kostengünstigen KI-Einsatz in grossem Massstab nach wie vor unerlässlich sind. Das knappe Angebot sowohl bei modernen als auch bei älteren Knoten unterliegt einem starken Anstieg der Spotpreise. Mehrere Analysten prognostizieren nun, dass die DRAM-Knappheit bis weit ins Jahr 2027 hinein andauern und möglicherweise bis Anfang 2028 anhalten wird.14
Grafik 2: Spotpreis und Vertragspreis von DRAM (DDR4 8 GB)
Quelle: GAM, Bloomberg, inSpectrum, Stand: 8. Januar 2026.
- Speicher als neuer Engpass
Die Verlagerung der KI-Workloads hin zu Inferenzprozessen mit längerem Kontext hat die Tatsache unterstrichen, dass zunehmend der Speicher und nicht die Rechenleistung zum limitierenden Faktor für die Systemleistung wird. Wie auf der CES 2026 hervorgehoben, hat Jensen Huang betont, dass nun architektonische Einschränkungen und nicht mehr die reine Rechenleistung das Tempo der KI-Entwicklung bestimmen. 15 Dieser Wandel begünstigt nicht nur HBM, sondern auch traditionell margenschwächere NAND16, da Speicher von einem passiven Kostenfaktor zu einem zentralen Faktor für die Performance in KI-Systemen wird.
Trotz der steigenden Nachfrage hat sich das Angebot nur langsam angepasst. Die Engpässe sind auf die Angebotsdisziplin innerhalb des DRAM-Oligopols (drei marktbeherrschende Hersteller), die anhaltende Nachfrage nach älteren Knoten (die historisch gesehen auf neuere umgestellt worden wären) und vor allem auf einen Mangel an Reinraumkapazitäten bei den Halbleiterausrüstungslieferanten zurückzuführen – das heisst, es gibt nicht genügend spezialisierte Einrichtungen und Ausrüstungen, um den Auftragsrückstand aufzuholen. Infolgedessen ist es unwahrscheinlich, dass die Auftragsrückstände der Branche vor Ende des Jahres 2027 oder bereits im Jahr 2028 abgearbeitet werden können17.
Jüngste Branchenstudien deuten darauf hin, dass führende asiatische Speicheraktien, darunter SK Hynix und Samsung Electronics, durch eine „länger anhaltende Stärke” Branche und nach oben korrigierte Marktprognosen für den Gewinn pro Aktie und den Buchwert gestützt werden18. Sollte das Vertrauen in den „Superzyklus” der Speicherbranche weiter zunehmen, könnte eine Neubewertung unserer Meinung nach weiteres Aufwärtspotenzial über die historischen Handelsspannen hinaus erschliessen. Bei den zweitrangigen Speicherchip-Unternehmen stellen wir fest, dass die Bewertungen aufgrund des Interesses der Privatanleger stark unterliegen, was im Vergleich zu den führenden Marktteilnehmern ein weniger attraktives Risiko-Ertrags-Profil zur Folge hat.
Anwendungs-KI und physikalische KI – Hesai
Vor einem Jahr haben wir darauf hingewiesen, dass der Investitionsfokus im Technologiesektor von den vorgelagerten Segmenten hin zur Midstream-Hardware verlagert wurde. Die Performance Anfang des Jahres 2026 deutet nun darauf hin, dass sich diese Dynamik bereits weiter nach unten verlagert hat, hin zu softwaregesteuerter Anwendungs-KI und dem schnell aufkommenden Bereich der physikalischen KI.
Auf der CES stellten eine Reihe von Technologiekonzernen neue Robotik-Suiten vor. Während einige auf Robotik spezialisierte Fertigungsunternehmen mit hohen Bewertungen gehandelt werden19, ergeben sich attraktive Chancen auch jenseits der offensichtlichen Themenwerte, insbesondere bei den Basistechnologien, die das Rückgrat physischer Intelligenzsysteme bilden.
20Ein Beispiel hierfür ist Hesai, ein chinesisches Technologieunternehmen, das sowohl in den USA als auch seit kurzem in Hong Kong notiert ist. Als weltweit führender Anbieter von LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging), die für autonomes Fahren, Robotik und ein breites Spektrum physischer KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung sind, stellt Hesai ein klassisches „Pick-and-Shovel”-Unternehmen dar, das eine wichtige Infrastruktur für ein schnell wachsendes Ökosystem bereitstellt.
Die Risiken
Es gibt zahlreiche Bedenken hinsichtlich des Renditeprofils und der potenziellen Blasenbildung von GenAI. Ein Bericht des MIT vom Juli 2025 schätzt, dass rund 95 Prozent der GenAI-Projekte scheitern21, während die Bewertungen in Teilen des Technologie-Ökosystems weiterhin anspruchsvoll erscheinen. Gleichzeitig setzen Speicherengpässe die Hersteller von Industrie- und Unterhaltungselektronik – insbesondere PC- und Mobiltelefonhersteller – unter Druck, da das begrenzte Angebot und die gestiegenen Preise für Komponenten sich negativ auf Absatzvolumen und Margen auswirken.
Bleiben Sie beim Thema, aber bleiben Sie selektiv
Trotz des Lärms glauben wir, dass es viel zu früh ist, das GenAI-Thema aufzugeben, wobei Selektivität unerlässlich ist. Unserer Ansicht nach werden diejenigen Unternehmen als Gewinner hervorgehen, die eine klare Führungsposition oder eine defensive Nischenposition innerhalb der KI-Wertschöpfungskette einnehmen und sich durch eine disziplinierte Kapitalallokation, angemessene Bewertungen und attraktive langfristige Ertragsaussichten auszeichnen. Wir glauben, dass etablierte Branchenführer innerhalb der KI-Wertschöpfungskette gut positioniert sind, um von der zunehmenden Verbreitung und den immer deutlicher werdenden wirtschaftlichen Auswirkungen der Technologie zu profitieren.
Ygal Sebban leitet das Emerging-Markets-Equity-Team und verwaltet die Emerging-Markets-Equity-Strategie bei GAM Investments. Mehr über Ygal Sebban erfahren Sie hier.