Taiwan Semiconductor: Der Gigant der Chipindustrie im Fokus
Taiwan Semiconductor Manufacturing, kurz TSMC, gehört zu den zentralen Akteuren der globalen Chipindustrie. Dank seiner überlegenen Fertigungs- und Technologiekompetenzen beliefert das Unternehmen nahezu alle führenden Tech-Unternehmen weltweit. Dies ist auch ein Grund, weshalb die USA großes Interesse daran haben, dass Taiwan das "Ein Land, zwei Systeme"-Modell beibehält, während China seinen Einfluss zusehends ausweiten möchte.
Der steigende Bedarf an Halbleitern, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), bietet TSMC erhebliche Chancen. Doch wohin steuert das Unternehmen in den nächsten drei Jahren? Die Antwort auf diese Frage könnte entscheidend sein für TSMCs zukünftige Attraktivität als Investition.
Ein wesentlicher Faktor für TSMCs Erfolgsrezept ist die Kultur ständiger Verbesserungen. Aktuell produziert das Unternehmen 3-Nanometer-Chips, entwickelt jedoch bereits Chips mit 2 Nanometern, die bis Ende 2025 marktreif sein sollen. Eine Massenproduktion wird für 2026 angestrebt. Langfristig arbeitet TSMC sogar an einem 1,4-Nanometer-Chip, dessen Markteinführung aber nicht vor 2026 erwartet wird.
TSMCs weitere Entwicklung hängt maßgeblich vom Erfolg der 2-Nanometer-Chips und der Stabilität seines übrigen Geschäfts in einem KI-boomenden Marktumfeld ab. Im zweiten Quartal 2023 prognostizierte das Management ein jährliches Wachstum der KI-Umsätze um 50 Prozent für die nächsten fünf Jahre. Die Nachfrage wurde jedoch unterschätzt, da nun erwartet wird, dass die KI-Umsätze bereits 2024 in die mittleren Teenager-Prozentsätze des Gesamtumsatzes steigen werden.
Dieser Auftrieb wird durch größere Investitionen bedeutender Cloud-Anbieter in KI-Infrastrukturen bis 2025 verstärkt. Die Einführung des 2-Nanometer-Chips könnte TSMC zusätzlich beflügeln. Ein erheblicher Kostenfaktor ist der Energieverbrauch in Rechenzentren. Beispielsweise benötigt Nvidias H100-Grafikprozessor, der gerne von KI-Modellen verwendet wird, so viel Energie wie ein durchschnittlicher amerikanischer Haushalt im Jahr. Da tausende solcher GPUs in einem Server eingesetzt werden, steigen die Betriebskosten enorm.
