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Tech-Aktien: Zyklische Chipbranche und die Herausforderungen der 'Magnificent Seven'

  • Die Chipbranche bleibt trotz ihrer zentralen Rolle im Alltag hochzyklisch, was die Bewertungen der 'Magnificent Seven' beeinflusst.
  • Analysten erwarten weiteres Wachstum, doch die Schwäche im Chipsektor könnte ein Warnsignal für überhöhte Bewertungen sein.

Die Chipbranche bleibt trotz ihrer zentralen Rolle im Alltag hochzyklisch. Nach einem Sommer der Zurückhaltung kehrt das Interesse an den großen Tech-Unternehmen zurück, was die Bewertungen der 'Magnificent Seven' auf Rekordhöhen treibt.

Im Sommer versuchten Investoren, sich von großen Tech-Firmen zu lösen, um in stabilere Sektoren zu investieren. Die Begeisterung für AI verstärkte die Sorgen über überhöhte Bewertungen, da die Nachfrage nach AI-Chips die Erwartungen übertraf.

Mit den Quartalsberichten der Tech-Unternehmen erreichen die Aktien wieder Rekordwerte. Die Faszination für die 'Magnificent Seven' verdrängt AI-Bedenken, doch die Schwäche im Chipsektor könnte ein Warnsignal sein.

Ein Rückgang der Aufträge bei ASML belastete den Sektor, während TSMC optimistisch bleibt. Der CEO betont die anhaltende Nachfrage, trotz Herausforderungen bei Intel und Samsung.

Die Chipbranche ist bekannt für kurzfristige Schwankungen. Der Philadelphia Semiconductor Index stieg in fünf Jahren um 220 Prozent, was die Fragilität der Tech-Investoren erhöht.

Die Erwartungen für die 'Magnificent Seven' liegen bei über 2 Billionen US-Dollar Umsatz in diesem Jahr. Analysten prognostizieren weiteres Wachstum, obwohl die letzte Ertragsperiode enttäuschend verlief.

Von den großen Tech-Unternehmen verzeichnete nur Meta solide Kursgewinne. Nvidia erlebte einen Kurssturz, erreichte aber neue Rekordhöhen. Apple steigerte die Kurse durch AI-Neupositionierung.

Die zentrale Frage bleibt, ob Investoren die langsame AI-Verbreitung übersehen und auf die Zukunft blicken. Solange die Nachfrage hoch bleibt, könnte Wall Street stabil bleiben, doch ein Vertrauensbruch wäre verheerend.

Quelle: Eulerpool Research Systems