Coatue: „Agents Launching Agents“ löst eine digitale Bevölkerungsexplosion aus – und eine 16-fache CPU-Chance, die der Markt noch nicht eingepreist hat
Sourcery-Podcast, 15. Mai 2026 — Das Frühjahrs-Update von Coatue-CIO Jaimin Rangwalla für Investoren
Der am meisten unterschätzte Impulsgeber der KI
Jaimin Rangwalla, Chief Investment Officer für Public Investments bei Coatue, erläuterte im Gespräch mit Sourcery das Frühjahrs-Update der Investmentfirma. Die wichtigste Erkenntnis, die er dabei hervorhob, ist am Markt bisher kaum eingepreist: Agenten, die selbstständig weitere Agenten generieren, erzeugen eine „digitale Bevölkerungsexplosion“. Dies werde den Halbleiter- und Energiebedarf pro Kopf um das etwa 1.000-fache vervielfachen.
„Stellen Sie sich vor, wir alle nutzen hunderte von Agenten. Das müssen keine hochkomplexen Programmieraufgaben sein – doch der Fußabdruck jedes Einzelnen in Bezug auf Halbleiterbedarf und Energieverbrauch wird durch diese Verhaltensänderungen massiv steigen“, so Rangwalla. Die Logik ist mathematisch simpel: Wenn sieben Milliarden Menschen jeweils tausende virtuelle Agenten einsetzen, wächst die effektive digitale Weltbevölkerung in den Billionenbereich. Jeder dieser Agenten benötigt CPUs, GPUs und Speicher.
Als spezifischen Katalysator nennt Rangwalla Anthropic Claude Opus 4.5. Dieses Modell führte die Fähigkeit ein, dass ein einzelner Agent autonom mehrere untergeordnete Agenten starten kann. Der Mensch, der zuvor als Flaschenhals fungierte und Agenten bei jedem Zwischenschritt kontrollieren musste, ist nun weitgehend aus der Schleife entfernt. Rangwalla beschreibt die praktische Konsequenz: „Ich starte einen neuen Auftrag, ich will dies erledigt haben. Ich starte einen weiteren, ich will jenes. Alle arbeiten gleichzeitig – Agenten-Pools starten wiederum weitere Agenten.“ Die exponentielle Steigerung der Arbeitsleistung ist aus seiner Sicht die am meisten unterschätzte Entwicklung im aktuellen Zyklus.
Der CPU-Trade: Eine 16-fache Markterweiterung direkt vor unseren Augen
Die konkretste strukturelle Empfehlung von Coatue leitet sich direkt aus der Agenten-These ab. In den vergangenen drei bis vier Jahren verlief die Rechenzentrumsarchitektur bei etwa einer CPU auf acht bis sechzehn GPUs – die gesamte rechenintensive Parallelverarbeitung lag bei den GPUs, während die CPU auf eine reine Ausführungsrolle reduziert war. Coatues Analyse zeigt, dass sich dieses Verhältnis bereits auf eine CPU pro vier GPUs verschoben hat, eine Verbesserung um den Faktor zwei. Rangwalla glaubt jedoch, dass sich das Verhältnis komplett umkehren wird: auf vier CPUs pro GPU, in aggressiven Schätzungen sogar auf acht CPUs pro GPU.
„Ein Verhältnis von 4:1, das sich zu 1:4 entwickelt, bedeutet mathematisch eine 16-fache Markterweiterung“, erklärt Rangwalla. Der Grund liegt in der Natur der Agenten-Workloads. Wenn ein Agent eine Restaurantreservierung vornimmt oder eine Kalendereinladung versendet, ist diese Aufgabe seriell und sequenziell – genau das, wofür CPUs konzipiert sind. Sie erfordert nicht die massiv parallele Gleitkomma-Rechenleistung, in der GPUs glänzen. Da sich agentenbasierte Anwendungsfälle über das Training und die Inferenz von Deep Learning hinaus auf die tägliche Aufgabenausführung ausweiten, verschiebt sich der Bedarf deutlich zurück in Richtung CPUs.
Die primären Nutznießer sind laut Coatue Intel, AMD und ARM im CPU-Bereich, wobei Amazons kundenspezifische Chips (entwickelt durch die Annapurna-Übernahme) ein stiller, aber bedeutender Gewinner innerhalb des AWS-Ökosystems sind. Speziell zu Intel formulierte Rangwalla eine klare Erholungsthese: „Manche der besten Thesen sind die einfachsten. Wir haben eine Entwicklung von 4:1 zu 1:4, was einer 16-fachen Verbesserung entspricht, und dazu kommt Elon Musk, der Intel sein Vertrauen ausspricht und das Innovationstempo erhöht.“ Er räumte ein, dass Intel 2026 bereits eine deutliche Aufwärtsbewegung verzeichnet habe, betonte aber, dass das Unternehmen über einen mehrjährigen Zeitraum im Vergleich zu Wettbewerbern im Halbleitersektor weiterhin stark zurückliege.
Anthropic legt jede Woche 2,5 Milliarden Dollar beim ARR zu
Die Daten von Coatue zu den führenden privaten KI-Unternehmen sind in ihrem Ausmaß frappierend. Rangwalla merkte an, dass der annualisierte wiederkehrende Umsatz (ARR) von Anthropic Ende Dezember 2024 bei etwa 9 Milliarden Dollar lag und zum Zeitpunkt des Updates bereits rund 30 Milliarden Dollar erreicht hatte – was einem Zuwachs von etwa 20 Milliarden Dollar in wenigen Monaten entspricht, also etwa 2,5 Milliarden Dollar pro Woche. „Die meisten Unternehmen im SaaS-Universum erreichen nicht einmal 2,5 Milliarden Dollar ARR pro Jahr“, sagte er. „Die legen das in einer Woche zu.“
Er fügte hinzu, dass der kombinierte ARR von OpenAI und Anthropic bereits den von ServiceNow und Salesforce übersteige – Plattformen, deren Aufbau 15 bis 20 Jahre in Anspruch nahm. Diese Unternehmen erreichen 25 Milliarden Dollar an annualisiertem Umsatz in einem Drittel bis der Hälfte der Zeit, die die Hyperscaler und die ursprünglichen „Mag 7“ für eine vergleichbare Skalierung benötigten.
Der Bewertungshintergrund ist ebenso außergewöhnlich. Die jüngste Finanzierungsrunde von OpenAI wurde mit über 800 Milliarden Dollar abgeschlossen. SpaceX, inklusive der XAI-Transaktion, wird mit 1,25 Billionen Dollar bewertet. Die letzte Runde von Anthropic lag im hohen 300-Milliarden-Dollar-Bereich, wobei für die nächste Runde deutlich höhere Werte erwartet werden. Rangwallas Einschätzung: Dies sind keine bloßen großen Privatunternehmen mehr – sie sind in die Top 25 der wertvollsten Unternehmen der Welt vorgestoßen, noch vor einem Börsengang. Ein historisch beispielloser Vorgang. „Es spielt keine Rolle mehr, ob sie börsennotiert oder privat sind. Sie haben diesen Meilenstein bereits erreicht.“
Den Gigawatt folgen: Coatues Ordnungsrahmen
Rangwalla erklärte, dass Coatue die Linse, durch die sie die KI-Lieferkette betrachten, kontinuierlich geschärft habe. Die Firma begann mit der Devise „Folge der GPU“, als sie erstmals in Nvidia investierte, und entwickelte dies nun zu „Folge den Gigawatt“ weiter. Das Gigawatt ist in seinem Modell zur atomaren Einheit des KI-Wachstums geworden und gleichzeitig zu einer der bindendsten Beschränkungen im System.
Was die aktuelle Knappheit ungewöhnlich und aus Sicht von Coatue strukturell bedeutsam macht, ist ihre Breite und Beständigkeit. „Ich habe noch nie Lieferverträge oder garantierte Abnahmemengen bis 2029, 2030 gesehen. Dieses Niveau an Knappheit ist beispiellos“, sagte er. Speicher ist ein Beispiel, aber die Beschränkung ist systemweit. Rangwalla zählte auf: Stromerzeugung ist ein Flaschenhals; Übertragung und Verteilung sind Flaschenhälse; NAND ist ein Flaschenhals; DRAM ist ein Flaschenhals; optische Komponenten sind ein Flaschenhals; qualifizierte Arbeitskräfte für Bau und Elektrotechnik sind ein Flaschenhals. „Das eigentliche Problem ist, dass es so viele Flaschenhälse gibt. Wäre es nur ein vertikaler Bereich, könnte man sagen: Wenn genug Kapital hineinfließt, löst sich das Problem. Aber selbst wenn der Speicher-Flaschenhals gelöst wird, löst das nicht das Energieproblem oder das optische Problem.“
Die Implikation für die Portfolio-Strukturierung ist Coatues Rahmenmodell „Verkäufer der Knappheit versus Käufer der Knappheit“. Unternehmen, die bei explodierender Nachfrage mit fester Kapazität operieren – Speicherhersteller, Energieinfrastrukturanbieter, Hersteller optischer Komponenten, TSMC –, erzielen außergewöhnliche Margenausweitungen, da der Umsatz durch Preise statt durch Volumen getrieben wird. Wenn Fixkosten dominieren, steigt der operative Gewinn schneller als der Umsatz. Währenddessen erleben die Käufer dieser Knappheit – Microsoft, Amazon, Meta – eine Bewertungskomprimierung, da ihre Investitionsausgaben (Capex) steigen, ohne dass ein entsprechender Nutzen pro Einheit entsteht, da höhere Speicher- oder Infrastrukturpreise nicht mehr Rechenleistung liefern, sondern nur dieselbe Leistung zu höheren Kosten.
Rangwalla nannte Google und Amazon als teilweise Ausnahmen vom Abschlag für Knappheits-Käufer, da beide auch Verkäufer eigener Silizium-Technologien sind – Google durch TPUs und Amazon durch Trainium –, was ihnen ein hybrides Engagement auf beiden Seiten des Modells verleiht. TSMC wird als eine der größten Beteiligungen von Coatue beschrieben, da sie von der Preissetzungsmacht profitieren, die mit begrenzten Spitzenkapazitäten einhergeht.
OpenClaw und die Super-App, die es noch nicht gibt
Rangwalla widmete viel Zeit dem Phänomen „OpenClaw“ – einer Schnittstelle, die es einem Agenten ermöglicht, einen entfernten oder virtuellen Computer zu steuern und in der realen Welt Aktionen im Namen eines Nutzers durchzuführen. Er sieht den aktuellen Stand als Zwischenschritt zu etwas weitaus Größerem: einer einzigen Super-App, die sich mit jedem Dienst verbindet, den eine Person nutzt, und Agenten gleichzeitig über alle diese Dienste hinweg einsetzt. „Es wird eine große Chance für jemanden geben, der einfach sagt: Hier ist dein Smartphone, hier ist die App, das ist deine Super-App. Sie ermöglicht dir die Verbindung zu allem, was du hast, und du kannst diese App einfach alles fragen.“ Er merkte an, dass jede große chinesische Internetplattform – ByteDance, Tencent, Alibaba – bereits ihr eigenes Äquivalent gebaut habe und hält die Geschwindigkeit der Adaption für weit unterschätzt.
Der Wandel in der Speicherarchitektur ergänzt diese Verschiebung. Heutige Modelle leiden effektiv unter Amnesie – sie behalten keinen Kontext zwischen Sitzungen bei, was Nutzer dazu zwingt, ihre Situation jedes Mal neu zu erklären. Rangwalla verglich dies mit dem Film „50 erste Dates“. Die nächste Generation von Beschleunigern soll persistenten Speicher bringen, was bedeutet, dass Agenten über die Zeit hinweg Kontext ansammeln, ihren praktischen Nutzen steigern und den Halbleiterbedarf pro Nutzer weiter in die Höhe treiben werden.
Optik: Der Überraschungssieger
Unter den strukturellen Nutznießern hob Rangwalla optische Komponenten als den Bereich hervor, der Coatue am meisten überrascht hat. Optik war historisch durch zyklische Über- und Unterangebote geprägt und wurde als Commodity-Geschäft betrachtet. Die Firma hatte Speicher, CPUs, GPUs und Beschleuniger genau beobachtet, doch die Entwicklung der Optik zu einer kritischen Infrastrukturebene – getrieben durch Datenübertragungsanforderungen über wachsende Verbindungen zwischen Rechenzentren – war eine sektoraler Impuls, der von außerhalb ihres ursprünglichen Rahmens kam. Der Wechsel von Kupfer zu optischen Verbindungen innerhalb und zwischen Rechenzentren ist eine Entwicklung, auf die Nvidia und andere bereits bei ihren Systemarchitekturen der nächsten Generation setzen.
Die Neuordnung der Mag 7 und was der Markt tatsächlich signalisiert
Trotz der positiven makroökonomischen Einschätzung äußerte sich Rangwalla direkt zur internen Neuordnung innerhalb der „Mag 7“. Unter Verwendung von Bloomberg-Daten zur Performance seit dem Höchststand des NASDAQ am 31. Oktober zeigt Coatues Analyse, dass die meisten Mag 7-Komponenten – mit Ausnahme von Alphabet – deutlich schlechter abgeschnitten haben als der NASDAQ, wobei drei Werte seit Jahresbeginn im Minus liegen. Seine Lesart ist nicht, dass die Mag 7 „kaputt“ seien, sondern dass sich die Rangordnung verschiebt – eine strukturelle Konsequenz daraus, welche Unternehmen Verkäufer von Knappheit und welche Käufer sind, sowie wer vertikal in die KI-Modellentwicklung integriert ist und wer lediglich Infrastruktur bereitstellt.
Zur breiteren Marktstimmung äußerte sich Rangwalla skeptisch gegenüber der Lücke zwischen negativen Medienberichten und der tatsächlichen Marktentwicklung. Er merkte an, dass der NASDAQ derzeit besser dastehe als im April 2020, trotz durchweg negativer Schlagzeilen. „Fundamentaldaten sind wichtiger als Stimmung. Das Gewinnwachstum des S&P 500 für 2026 liegt bei etwa 15 % und beschleunigt sich auf 18 %. In Perioden mit einem solchen Wirtschaftswachstum laufen die Aktienmärkte gut.“ Er fügte hinzu, dass die Marktbewertungen (Multiples) nicht wesentlich gestiegen seien – das Gewinnwachstum leiste die Arbeit, was bedeutet, dass die Bewertungen effektiv sinken, selbst wenn die Preise steigen.
Was Coatue den Schlaf raubt
Rangwalla äußerte sich offen zum primären Risikoszenario: einer technologischen Entwicklung, die plötzlich die Rechen-, Energie- und Speicherintensität von KI-Modellen der Spitzenklasse reduziert. Er verwies auf DeepSeek und merkte an, dass ein weiterer solcher Moment – in dem ein Modell vergleichbare Fähigkeiten zu wesentlich geringeren Ressourcenkosten erreicht – den Komplex der „Knappheits-Verkäufer“ hart treffen würde, selbst wenn dies letztlich durch die Dynamik des Jevons-Paradoxons die allgemeine KI-Einführung beschleunigen würde. Weniger besorgt zeigte er sich hinsichtlich der Regulierung; er charakterisierte KI als eine Frage der nationalen Sicherheit, was aggressive regulatorische Einschränkungen im aktuellen Umfeld politisch unwahrscheinlich mache. Das sekundäre Risiko, das er hervorhob, ist die Art von Volatilität, bei der hochwertige KI-Beteiligungen in einer einzigen Sitzung um fünf bis zehn Prozent fallen, ohne erkennbaren fundamentalen Katalysator – die Art von Rauschen, das die Überzeugung auf die Probe stellt, aber nach derzeitiger Einschätzung von Coatue keine Änderung des zugrunde liegenden Trends widerspiegelt.