Die Elastizität der AI-Nachfrage oder die Umgestaltung des Speicherzyklus: Eine Erweiterung der Produktion führt nicht unbedingt zu einem dramatischen Rückgang der Unternehmensgewinne

Am 18. Juli veröffentlichte der Analyst Jukan eine Mitteilung, in der er erklärte, dass eine aktuelle Marktanalyse zu dem Schluss kommt, dass die jüngsten Rückgänge bei den Speicherchip-Aktien nicht nur durch Faktoren der Entschuldung beeinflusst werden, sondern dass der Markt auch beginnt, die Erwartungen an eine Angebotsausweitung im Jahr 2028 vorwegzunehmen. Obwohl in der Branche allgemein erwartet wird, dass die angespannte Angebots-Nachfrage-Situation bei High-End-Speichern wie HBM bis 2027 anhalten wird, sind sich Forschungsinstitute und Verkäuferanalysten weitgehend einig, dass mit der massiven Produktionsausweitung durch Unternehmen wie Samsung Electronics und SK Hynix die Angebotslücke voraussichtlich ab 2028 beginnen wird, sich zu verringern. Traditionell wird angenommen, dass Speicheraktien in der Regel etwa zwei Quartale vor den Speicherpreisen ihren Höhepunkt erreichen, aber diese Analyse legt nahe, dass der Markt möglicherweise nicht auf diese Regel beschränkt ist und auch längerfristige Erwartungen an eine zukünftige Angebotsausweitung vorwegnehmen könnte.

Allerdings basieren alle pessimistischen Erwartungen auf derselben Annahme – dass die neu geschaffene Kapazität im Jahr 2028 konzentriert freigesetzt wird und zu einem erneuten drastischen Rückgang der Speicherpreise führt. Ein Rückblick auf die Geschichte zeigt, dass die Preisstürze in der Speicherindustrie seit den 1980er Jahren fast immer auf eine schnelle Angebotsausweitung zurückzuführen sind und nicht auf eine Nachfrageschrumpfung. Die Nachfrage in der PC-, Smartphone- und Cloud-Computing-Ära ist tatsächlich immer gewachsen. Dieser AI-Zyklus könnte sich jedoch grundlegend von früheren unterscheiden: Die Nachfrage nach Rechenleistung und Speicher durch AI-Anwendungen hat eine höhere Preiselastizität. Wenn die Preise fallen, könnte die Wachstumsrate der Nachfrage die Auswirkungen des Preisrückgangs übersteigen, was die traditionelle Zyklusdynamik abschwächt.

Die Analyse zitiert eine Arbeit von Zhang und Zhang aus dem Jahr 2026 mit dem Titel „The Economics of Digital Intelligence Capital“, die besagt, dass die Preiselastizität der Nachfrage nach AI-Token etwa 1,42 beträgt, was bedeutet, dass bei einem Preisrückgang von 1 % die Nachfragemenge um etwa 1,42 % steigen kann. Die Arbeit argumentiert, dass, wenn die API-Preise erheblich gesenkt werden, Entwickler nicht nur die Abrufmenge erhöhen, sondern auch rechenintensivere Inferenzarchitekturen verwenden, was zu einem konvexen Wachstum des Token-Verbrauchs führt. Nehmen wir DRAM als Beispiel: Wenn der Verkaufspreis um 30 % sinkt, schrumpfen in traditionellen Zyklen die Einnahmen und Gewinne oft erheblich. So sank der Betriebsgewinn von Samsung Electronics im Jahr 2019 im Jahresvergleich um 52,8 %. In der neuen Nachfrageumgebung, die durch AI angetrieben wird, könnte jedoch bei einem Anstieg des Verkaufsvolumens um etwa 42 % und einem gleichzeitigen Rückgang der Kosten um etwa 15 % durch Prozessverbesserungen die Branchenumsätze stabil bleiben, während der Rückgang der Gewinne auf etwa 15 % verringert werden könnte. Diese Differenz könnte entscheidend dafür sein, ob Speicherhersteller in Zukunft weiterhin nach den traditionellen Zyklusaktien mit einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von 5 bis 6 bewertet werden sollten.

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