The Circuit: Die neue Untergrenze des Speichers, Balance-Sheet-as-a-Service und warum sich niemand auf den Wert eines Tokens einigen kann
Podcast-Rückblick nach den Micron-Zahlen, dem Networking-Investor-Day von HPE und dem DevDay von OpenAI am 6. Oktober 2025
In der jüngsten Episode von „The Circuit“ nahmen die Moderatoren Ben Bajarin und Jay Goldberg eine Woche voller wegweisender Ereignisse – die Quartalszahlen von Micron, ein Networking-Investor-Event von HPE und den DevDay von OpenAI – zum Anlass für eine fundamentale Analyse: Der Markt ist sich demnach noch immer uneins darüber, wie sich der strukturelle Wandel bei Speicherchips, Server-Finanzierung und der Ökonomie von KI-Tokens modellieren lässt. Das Gespräch drehte sich um Micron, HPE, NVIDIA, Broadcom und AMD, doch der rote Faden war klar: Die alten Bewertungsrahmen für diese Geschäftsbranchen brechen schneller zusammen, als die Wall-Street-Modelle umgeschrieben werden können.
Die Untergrenze des Speichers hat sich verschoben – aber auch der Zyklus?
Microns Quartal verlief sauber; Zahlen, Ausblick und Tonalität kamen gut an, doch die Aktie ging kaum verändert aus der Woche. Bajarin und Goldberg werteten dies als Beleg dafür, dass der Markt tief gespalten ist, was Speicherchips aktuell tatsächlich wert sind. Bajarin brachte das Kernproblem auf den Punkt: Der adressierbare Speichermarkt hat sich fundamental neu bewertet – von einem historischen Spitzenwert nahe 100 Milliarden US-Dollar hin zu modellierten 600 Milliarden bis 800 Milliarden US-Dollar, je nachdem, wo sich die neue ASP-Untergrenze einpendelt. Dennoch preisen Investoren weiterhin einen harten Absturz um das Jahr 2029 ein. „Das ist das, was modelliert wird“, sagte Goldberg: „Nachfragezerstörung und eine erhebliche Margenkompression.“ Bajarin hielt der Annahme entgegen, dass die Zyklizität zwangsläufig in einem Crash enden muss, anstatt um eine dauerhaft höhere Untergrenze zu oszillieren. Er bezeichnete diese Debatte als den eigentlichen entscheidenden Faktor für Micron und seine Wettbewerber mit Blick auf das Jahr 2028. Damals dürften das DRAM- und NAND-Bit-Wachstum, das in den Jahren 2027 bis 2028 im niedrigen bis mittleren 20-Prozent-Bereich liegt, den rasanten Kapazitätsaufbau einholen. Dies könnte ein potenzielles „Angebot-Nachfrage-Gleichgewicht“ schaffen, das der Markt weit vor seinem tatsächlichen Eintreten pessimistisch einpreisen könnte.
Chinas CXMT ist der Joker, den niemand korrekt modelliert
Beide Moderatoren wiesen auf die beschleunigten Kapazitätsziele des chinesischen Speicherherstellers CXMT als unterschätztes Risiko für das Angebotsszenario im Jahr 2028 hin. Der eigentliche Vorteil chinesischer Speicherhersteller liegt dabei nicht in unbeschränktem Zugang zu Kapital oder Technologie, sondern im Bautempo. „Es dauert zweieinhalb bis drei Jahre, um eine Speicher-Fab in den USA, Korea oder Japan zu bauen“, so Goldberg. „In China dauert es 18 Monate.“ Diese Lücke bedeutet, dass ein signifikanter Teil des neuen globalen Speicherangebots früher und schneller auf den Markt kommen könnte, als es die Kapazitätsplanungen des Westens vorsehen. Dies würde den Zeitraum von Angebot und Nachfrage verkürzen, auf den die Bullen setzen, um eine Preiskorrektur hinauszuzögern.
Das Argument für „Trailing-Edge“-Speicher als Legacy-Knoten nach TSMC-Vorbild
Der strukturell interessanteste Gedanke der Episode war Bajarins These, dass sich Speicher möglicherweise auf ein Foundry-ähnliches Modell zubewegen, bei dem ältere Nodes – insbesondere DDR4 – auf unbestimmte Zeit monetarisiert werden, anstatt wie historisch üblich ausgemustert und ersetzt zu werden. Da das Bit-Wachstum für KI-Beschleuniger praktisch unbegrenzt ist („wenn man mit irgendjemandem spricht, der Logik rund um KI-Beschleuniger baut, wollen sie einfach immer mehr, es ist speicherhungrig“, so Bajarin), sprach er sich für einen rationalen Ansatz aus: Speicherhersteller sollten ältere Reinraum-Kapazitäten weiter betreiben, um Smartphones, PCs und CXL-basiertes, disaggregiertes Computing zu bedienen, während sie neue Kapazitäten und F&E auf HBM lenken. Goldberg zeigte sich weitaus weniger überzeugt davon, dass die Speicherhersteller diese Logik verinnerlicht haben. Er wies darauf hin, dass die Ökonomie derzeit Anreize bietet, ältere Kapazitäten zugunsten von HBM zu kannibalisieren: Ein Wafer, der vier Einheiten Standard-Speicher liefert, könnte stattdessen einen HBM-Die abwerfen, der zum rund 100-pazifischen Preis verkauft wird. „Die Mathematik spricht massiv dafür, alles daranzusetzen und HBM zu priorisieren“, sagte er. Er fügte hinzu, dass Teslas jüngste Entscheidung, den Speicher in seinen Robotern wegen Lieferengpässen abzuspecken, ein frühes Warnsignal dafür sei, was Kunden außerhalb von Rechenzentren blüht, wenn die Kapazitäten knapp werden. Goldberg benannte zudem ein weiteres Nachfragerisiko, das in aktuellen Speichermodellen weitgehend fehlt: Die Upgrade-Zyklen von Smartphones könnten sich aufgrund steigender Gerätepreise strukturell verlängern. Ein Prognostiker habe ihm gesagt, dass der Mobilfunkmarkt ohne einen KI-Smartphone-Katalysator vor „einem Jahrzehnt ohne Wachstum“ stehen könnte.
HPE will als Networking-Unternehmen wahrgenommen werden – aber wo bleibt die IP?
Bajarins Rückblick auf das Networking-Investor-Event von HPE brachte eine schärfere, skeptischere Sicht auf den von Juniper angetriebenen Kurswechsel zutage, als es die oberflächliche Optik vermuten lässt. HPE-Manager positionieren das Unternehmen explizit zuerst als Netzwerkgeschäft, dem Infrastruktur und Software nachgelagert sind – angetrieben nicht zuletzt durch die Angst von Unternehmenskunden vor Sicherheitslücken veralteter Campus-Netzwerke im Zeitalter agentischer KI. Das Unternehmen präsentierte sein Helios-Rack, das auf Broadcom-Tomahawk-Switches mit UALink-over-Ethernet für Scale-up-Domain-Switching basiert. Bajarin beschrieb es als das Gerät mit der „wahnsinnigsten Menge an Kupfer-Ethernet-Kabeln, die ich je in einem einzigen Compute-Tray gesehen habe“. Diese ingenieurtechnische Leistung warf jedoch eine unangenehme Frage auf, die mehrere Sell-Side-Analysten, darunter Erik Woodring von Morgan Stanley, auf der Konferenz stellten: Worin genau besteht hier die proprietäre IP von HPE, wo die Switches von Broadcom und die Recheneinheiten von AMD oder NVIDIA stammen? Goldberg, der Juniper jahrelang beobachtet hat, äußerte sich offen skeptisch gegenüber der dem Konzept zugrundeliegenden Netzwerktechnologie. Bajarin räumte ein, dass die „Schweiz“-Positionierung des Unternehmens – die Unterstützung von NVLink, Ethernet und beliebigen Beschleuniger-Anbietern – letztlich bedeuten könnte, dass HPEs Wert weniger in proprietärer IP als vielmehr in erstklassiger Systemintegration liegt.
Balance-Sheet-as-a-Service wird zur offiziellen Folie statt zur Fußnote
Eine der schärfsten Beobachtungen der Episode drehte sich um die Non-Deal-Roadshow-Präsentation von NVIDIA, die in dieser Woche an mindestens sechs Sell-Side-Banken ging und erstmals eine Folie enthielt, die die Nutzung der Bilanz explizit als Wachstumsstrategie statt als Risikohinweis darstellt. Goldberg wies darauf hin, dass diese Folie im Wesentlichen ein neu verpacktes Abbild der 10-K-Verpflichtungsfußnoten von NVIDIA war – genau jene Abbildungen, die Bären zuvor genutzt hatten, um auf explodierende Verpflichtungen hinzuweisen. „Das ist wie dieses Meme aus ‚The Big Short‘“, sagte er: „Warum gestehen die das? Sie gestehen nicht, sie prahlen.“ Hinzu kam die Nachricht, dass sich Broadcom laut einem Reuters-Bericht über einen vorläufigen Anthropic-IPO-Einreichungsantrag verpflichtet hat, Anthropic im Zusammenhang mit der Google-TPU-Produktion bis zu 42 Milliarden US-Dollar zu leihen. Bajarin warf die strategisch wichtigere Frage auf: Warum sind es die fabless Chip-Designer NVIDIA und Broadcom und nicht Foundries wie TSMC, die sich vorwagen, um Kundenkapazitäten abzusichern? Goldbergs Antwort: TSMC sitzt zu weit oben in der Lieferkette, um die echte Endnachfrage abzulesen („es steht in den Nachrichten, wenn jemand von Google oder Sam Altman nach Taiwan reist, um mit TSMC zu sprechen – so selten ist das“). NVIDIA und Broadcom hingegen, die beide deutlich höhere Bruttomargen als TSMC aufweisen, sind schlicht besser positioniert, um diese KI-Nachfrage direkt zu monetarisieren und zu bepreisen. Die Diskussion zog zudem einen pointierten Vergleich zu Hock Tans Historie, Broadcom „wie einen Private-Equity-Fonds“ zu führen. Bajarin argumentierte, Broadcoms Einstieg in die Verkäuferfinanzierung sei ein Signal dafür, dass sophistizierte Kapitalallokatoren genügend strukturelle Nachhaltigkeit in den KI-Infrastrukturausgaben sehen, um das Risiko zu tragen. Goldberg agierte vorsichtiger und wertete die Dynamik so, dass NVIDIA jeden Wettbewerber – einschließlich AMD – zwingt, bei Bilanz, Netzwerken und Systemkompetenz gleichzuziehen, nur um wettbewerbsfähig zu bleiben. Ein Rennen, das AMD mit einer Liquidität von rund 10 Milliarden US-Dollar realistisch nicht gegen NVIDIAs Barbestände von über 60 Milliarden US-Dollar und dessen weitaus höheren Free Cash Flow gewinnen kann. „Hätte mir vor fünf Jahren jemand gesagt, die zentrale Wettbewerbsdynamik bei Halbleitern sei der Einsatz der Bilanz und die Aufnahme von Schulden“, sagte Goldberg, „ich hätte es nicht geglaubt.“
Tokenomics: Bepreisung wird endlich messbar
Goldberg nutzte die Episode, um einen aus seiner Sicht reifenden analytischen Rahmen vorzustellen, den er als „Tokenomics“ bezeichnet. Er argumentierte, dass mittlerweile genügend Preisdaten über Input- im Vergleich zu Output-Tokens, Prämien für Reasoning-Modelle und Inferenzgeschwindigkeiten existieren, um die Analyse der KI-Unit-Economics von unkonkreten Kommentaren auf harte Finanzmodellierung umzustellen. Er stellte fest, dass die Preisprämie für Reasoning-Modelle, die Labs noch vor rund einem Jahr verlangten, praktisch verschwunden ist und nun als Standardfunktion in die Preise von Frontier-Modellen einfließt, statt ein monetarisierbares Alleinstellungsmerkmal zu sein. Die Preise für Input- und Output-Tokens driften derweil weiter auseinander, da die zugrundeliegenden Rechenkosten fundamental unterschiedlich sind. Dieser Rahmen, so argumentierte er, erkläre auch strategische Schritte wie NVIDIAs kolportierte 20-Milliarden-Dollar-Übernahme von Groq. Das Gespräch schlug direkt eine Brücke zur DevDay-Ankündigung von OpenAI bezüglich einer „Ultrafast“-Stufe mit rund 250 Tokens pro Sekunde. Bajarin merkte an, dass dies zunächst fälschlicherweise für eine Inferenz auf Basis von Cerebras gehalten wurde, bevor sich herausstellte, dass der Geschwindigkeitsvorteil aus einer Low-Batch-optimierten Konfiguration von Standard-NVIDIA-GPUs resultierte und nicht von einem spezialisierten Beschleuniger. Beide Moderatoren waren sich einig, dass dies auf eine nahe Zukunft hindeutet, in der segmentierte, geschwindigkeits- und modellbasierte Preisstufen an die Stelle eines simplen Dualismus aus „Premium“- und „Commodity“-Tokens treten. Goldberg prognostizierte, dass Unternehmenskunden zunehmend eigene Tokenomics-Modelle benötigen werden, um effektiv mit Laboren verhandeln zu können, die inzwischen so weit fortgeschritten sind, dass sie interne Ökonomen für ihre Preisstrategie beschäftigen.