Das neue Jahr 2024 wird das nächste große Jahr für die KI sein - diese Chip-Stocks sind die Favoriten!

Nachdem der Hype rund um die KI-Technologie die Rallye der Tech-Aktien im Jahr 2023 vorangetrieben hat, wird dieses Jahr ein weiteres großes Jahr für Künstliche Intelligenz (KI) werden. Dieser Meinung sind UBS-Analysten, die ihre mittelfristige Umsatzschätzung für die KI-Branche um 40 % erhöhen. Explizit gehen sie davon aus, dass die KI-Branche im Jahr 2027 einen Umsatz von 420 Mrd. USD statt 300 Mrd. USD erzielen wird. Die neue Schätzung impliziert laut UBS eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 72 %, ausgehend von einem Umsatz von 28 Mrd. USD im Jahr 2022.

"Im Jahr 2024 sind die Halbleiter- und Softwareindustrie gut positioniert, um auf der KI-Welle zu reiten, wobei beide Branchen unserer Meinung nach ein solides zweistelliges Gewinnwachstum und operative Margen von mehr als 30 % verzeichnen werden", schrieb der UBS-Analyst. Einige anderen Prognosen gehen davon aus, dass sich die Vorteile der KI über die anfänglichen Hardwareanbieter hinaus ausbreiten und eine ganze Reihe von Aktien vom Einzelhandel bis zum Finanzwesen miterfassen werden, womit weitere Wachstumschancen entstehen werden.

Speziell für das GPU- und Chipsegment, angeführt von Unternehmen wie Nvidia (NVDA), Advanced Micro Devices (AMD), Super Micro Computer (SMIC), Intel (INTC) und Co. rechnen die UBS-Analysten mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 60 % zwischen 2022 und 2027, was den Jahresumsatz im gleichen Zeitraum von 15,8 Mrd. USD auf 165 Mrd. USD steigern würde.

Was die Software-Branche und explizit Top-KI-Software-Anbieter wie Microsoft (MSFT), Alphabet (GOOGL), Amazon (AMZN) und Co. angeht, so erwartet UBS, dass auch sie von der wachsenden Nachfrage und der Bereitstellung von Cloud-Computing-Ressourcen profitieren werden. Doch insgesamt dürfte sich ihr KI-Wachstumsschub in diesem Jahr zunächst leicht verlangsamen. Grund dafür ist eben die Tatsache, dass zunächst der globale Umstieg auf eine leistungsfähigere Hardware erfolgen muss, bevor eine neue Generation von neuronalen Netzen und den dazu gehörigen praktischen Anwendungen entwickelt und auf der gesellschaftlichen und beruflichen Ebene integriert werden kann. 

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