Nicht die Chips bremsen Broadcoms KI-Pläne, sondern die Rechenzentren

Broadcom-Chef Hock Tan hat auf der Goldman-Sachs-Konferenz Communacopia + Technology einen bemerkenswert offensiven KI-Ausblick formuliert. Die Nachfrage sei stark genug für einen steilen Wachstumspfad – doch darüber, wie schnell daraus tatsächlich installierte Systeme und Umsätze werden, entscheide die physische Infrastruktur.

Broadcom rechnet mit rund 58 Milliarden US-Dollar KI-Umsatz im Geschäftsjahr 2026, etwa 115 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2027 und sieht für das Geschäftsjahr 2028 rund 230 Milliarden US-Dollar in Reichweite. 17 Das entspräche in den beiden folgenden Geschäftsjahren jeweils nahezu einer Verdopplung. Es handelt sich allerdings um Unternehmensprognosen, nicht um gesicherte Ergebnisse.

Der limitierende Faktor: Strom, Standort und Bauzeit

Nach Tans Darstellung ist nicht die Nachfrage der Engpass – und auch nicht allein die Fähigkeit Broadcoms, Halbleiter zu liefern. Entscheidend sei vielmehr, ob Kunden Rechenzentrumsstandorte mit ausreichender Stromversorgung sichern und die nötigen Anlagen rechtzeitig fertigstellen können. Berichte von der Konferenz nennen Stromverfügbarkeit, geeignete Standorte und Bauzeitpläne als zentrale Bremsfaktoren. 318

Das ist ein wichtiger Unterschied: Ein Kunde kann Beschleuniger benötigen, Broadcom kann die Chips liefern – und dennoch verschiebt sich Umsatz, wenn das Rechenzentrum für den Betrieb der Hardware noch nicht bereitsteht. Für die nächste Wachstumsphase der KI-Infrastruktur werden damit Elektrizität und die Fähigkeit, Rechenzentren zu errichten, zu den entscheidenden Ressourcen.

Maßgeschneiderte XPUs als Kern der KI-Strategie

Broadcom setzt auf kundenspezifische XPU-Beschleuniger. „XPU“ ist dabei ein Sammelbegriff für speziell auf bestimmte KI-Workloads zugeschnittene Rechenchips. Tan zufolge arbeitet das Unternehmen eng mit sechs Entwicklern führender KI-Modelle zusammen, darunter OpenAI, Google und Anthropic. 17

Dieses Modell unterscheidet sich vom Verkauf eines weitgehend standardisierten Prozessors an viele Kunden. Maßgeschneiderte Chips lassen sich auf die Modelle, Systemarchitekturen und Ausbaupläne eines einzelnen Entwicklers ausrichten. Das vertieft die Kundenbeziehung – erhöht aber zugleich Broadcoms Abhängigkeit von der Umsetzung und den Expansionsplänen einer kleinen Gruppe sehr großer Abnehmer.

OpenAIs „Jalapeño“ als Beispiel für die gemeinsame Entwicklung

Als Beispiel für das mögliche Tempo verwies Tan auf die Zusammenarbeit mit OpenAI. Nach Berichten von der Konferenz entwickelten beide Unternehmen den kundenspezifischen XPU-Chip Jalapeño in ungefähr einem Jahr; ein erstes ASIC-Muster wurde bereits neun Monate nach der ursprünglichen Vereinbarung geliefert. 317

Tan sagte zudem, Broadcom arbeite mit OpenAI bereits an den zwei folgenden Generationen nach Jalapeño. 19 Zuvor hatte das Unternehmen erklärt, OpenAI solle 2027 Jalapeño-Systeme mit einer Leistung von 1,3 Gigawatt einsetzen; für 2028 habe Broadcom mehr als 5 Gigawatt an Jalapeño- und Nachfolge-XPUs im Blick. 1

Gerade diese Größenordnungen unterstreichen Tans Argument: Es geht nicht bloß darum, einen Chip zu verkaufen. Systeme im Gigawatt-Maßstab benötigen Stromanschlüsse, Netzwerktechnik, Gebäude und verlässliche Bauabläufe.

Google bleibt ein langfristiger Partner für Spezialchips

Tan hob auch die langjährige Arbeit mit Google am TPU-Programm hervor. Laut Konferenzberichten umfasst die Vereinbarung der Unternehmen TPUs und Netzwerkprodukte bis 2031. 19

Zusammen mit der Kooperation mit OpenAI und der breiteren Gruppe von sechs Kunden zeigt dies Broadcoms Wette darauf, dass große KI-Entwickler weiterhin in spezialisierte Rechen- und Netzwerktechnik investieren werden – statt ausschließlich auf universell einsetzbare Beschleuniger zu setzen.

Wo Tan die wirtschaftliche Wertschöpfung erwartet

Strategisch geht Tan davon aus, dass ein großer Teil des späteren KI-Werts bei den Entwicklern führender Modelle und den darauf aufbauenden Anwendungen landen dürfte – und nicht nur bei Infrastrukturzulieferern. Berichte über seine Aussagen beschreiben dies als Erwartung einer Wertverlagerung hin zu Spitzenmodellen und kundenspezifischen Chips. 19

Zur Veranschaulichung nannte er ein hypothetisches Szenario: Ein Gigawatt Rechenleistung könne potenziell 30 Milliarden US-Dollar jährlich wiederkehrenden Umsatz bei 10 Milliarden US-Dollar Betriebskosten erzeugen. Diese Zahlen sind als Tans Rechenbeispiel zu verstehen, nicht als unabhängig bestätigte Marktprognose.

Er sprach außerdem über ein Missverhältnis zwischen Investitionen in Infrastruktur zur Token-Erzeugung und modellbezogenen Erlösen sowie über die Umsatzkonzentration bei geschlossenen Spitzenmodellen. Da das vorliegende Quellenmaterial nicht jede zugrunde liegende Zahl unabhängig belegt, sollten diese Aussagen als Managementsicht auf die KI-Ökonomie gelesen werden – nicht als abschließend gesicherte Marktkennzahlen.

Was der Ausblick für Broadcom bedeutet

Die Zielwerte von 58, 115 und 230 Milliarden US-Dollar machen Broadcoms KI-These deutlich: Kundenspezifische Rechenchips und Netzwerktechnik könnten zu wesentlich größeren Geschäftsfeldern werden, wenn die führenden Modellentwickler ihre Installationen weiter hochfahren. 17

Doch darin liegt auch das Hauptrisiko. Die Ziele hängen von einem komplexen Ausbau ab, den Broadcom nicht unmittelbar kontrolliert – insbesondere von Netzstrom, baureifen Rechenzentrumsstandorten und einer reibungslosen Umsetzung der Bauprojekte. 318 Tans Botschaft ist daher zugleich optimistisch und an Bedingungen geknüpft: Die Nachfrage scheint vorhanden zu sein. Das Tempo des KI-Umsatzwachstums dürfte jedoch davon abhängen, wie schnell weltweit Orte entstehen, an denen diese Maschinen tatsächlich betrieben werden können.