JH Explorer in Belgien: Innovation in der Halbleiterindustrie
Portfoliomanager Richard Clode ist begeistert von den hochmodernen Innovationen, die auf der ITF-Weltkonferenz in Antwerpen vorgestellt wurden. Im Mittelpunkt stehen Lösungen zur Reduzierung des Stromverbrauchs von Halbleitern, eine zentrale Herausforderung bei der Entwicklung generativer KI.
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Zentrale Erkenntnisse:
- Die Herausforderung für die Halbleiterindustrie, den Stromverbrauch in Rechenzentren zu senken, wird immer größer, vor allem aufgrund der steigenden Anforderungen an fortschrittliche große Sprachmodelle, die in der generativen KI zum Einsatz kommen.
- Die Branche macht große Fortschritte beim nachhaltigen Energieverbrauch durch Spitzeninnovationen, wie zum Beispiel Verbesserungen im Bereich der Holistic Lithography, der rückseitigen Stromversorgung und bei EUV-Tools.
- Dies bestärkt unsere Begeisterung für den Halbleiterbereich und seine Rolle bei der Steigerung der Effizienz in einer generativen KI-Zukunft.
| Die JH Explorer-Serie folgt unseren Investmentteams auf der ganzen Welt und berichtet über deren Vor-Ort-Research auf Länder- und Unternehmensebene. |
Rückseitige Stromversorgung: Eine Technik, bei der Stromversorgungsleitungen auf der Rückseite eines Halbleiterchips oder integrierten Schaltkreises anstatt, wie herkömmlich, auf der Vorderseite verlegt werden. Dieser Ansatz erhöht die Logikdichte und verbessert die Leistung und Wertentwicklung.
EUV: Extrem-Ultraviolett-Lithografie ist eine Art der Fotolithografie, bei der extrem ultraviolettes Licht zum Einsatz kommt, um komplizierte Muster auf Halbleitermaterialien zu erzeugen. Die Verwendung immer kürzerer Wellenlängen hat die Entwicklung dieses Verfahrens ermöglicht.
Gate-All-Around-Transistoren: Die GAA-Technologie ist eine neue Halbleiterfertigungstechnologie, die dazu beitragen kann, die Skalierung von Silizium weiter voranzutreiben und es so zu ermöglichen, dass Transistoren mehr Strom leiten können und dabei relativ klein bleiben.
Generative KI: bezieht sich auf Deep-Learning-Modelle, die auf großen Rohdatenmengen trainieren, um „neue Inhalte“ wie Texte, Bilder, Audio und Video zu generieren.
Inferencing: Die erste Phase des maschinellen Lernens ist die Trainingsphase, in der Intelligenz durch Aufzeichnen, Speichern und Kennzeichnen von Informationen entwickelt wird. In der zweiten Phase wendet die Inferenzmaschine logische Regeln auf die Wissensbasis an, um neue Informationen auszuwerten und zu analysieren, die zur Verbesserung der menschlichen Entscheidungsfindung verwendet werden können.
Large Language Model (LLM): eine spezielle Art künstlicher Intelligenz, die auf großen Textmengen trainiert wurde, um vorhandene Inhalte zu verstehen und Originalinhalte zu generieren.
Unser ESG-Integrationsansatz: durchdacht, pragmatisch, analyse- und zukunftsorientiert
Ich bin hier bei der ITF-Weltkonferenz, die zu den weltweit führenden Events der Halbleiterindustrie zählt. Sie findet aber eigentlich im belgischen Antwerpen statt, weil IMEC, eines der führenden F&E-Labore der Halbleiterindustrie, hier beheimatet ist und seit 40 Jahren Innovationen in der Halbleiterindustrie vorantreibt.
Eine der Kernbotschaften dieser Konferenz besteht für mich darin, dass die Halbleiterindustrie vor einem der größten Probleme steht, das es je zu lösen galt: dem exponentiellen Wachstum des Stromverbrauchs und der Rechenzentren, die für das Training und das Inferencing all dieser großen Sprachmodelle erforderlich sind, da wir auf ein Zeitalter der generativen KI zusteuern.
Und die Botschaft dieser Halbleiterunternehmen lautet: Wir werden dieses Problem lösen. In ihren Roadmaps und Pipelines steckt jede Menge Innovation, die dazu beitragen wird, die Kurve des Stromverbrauchs zu senken und abzuflachen, wie wir es im Internetzeitalter erlebt haben, sei es durch die Umstellung auf Gate-All-Around-Transistoren zur rückseitigen Stromversorgung. Wir sehen Innovationen im Bereich der Halbleiterausrüstung im Hinblick auf ganzheitliche Lithografie und die Einbeziehung maschinellen Lernens. EUV-Tools, die einen deutlich höheren Durchsatz erreichen können, sowie Software-Innovationen. Also ist eine Full-Stack-Lösung für dieses Problem erforderlich, sei es durch Algorithmen, die den Rechenaufwand reduzieren können, der zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit dieser großen Sprachmodelle nötig ist, um das viel schneller und damit mit viel geringerem Stromverbrauch zu tun, oder durch Edge-Geräte, die tatsächlich lokal auf dem Gerät Inferenzen durchführen können und nicht wieder zum Rechenzentrum zurückkehren müssen, was eine beträchtliche zusätzliche Bandbreite und damit Stromverbrauch erfordert. Über das gesamte Ökosystem und die Lieferkette hinweg erleben wir, wie die Halbleiterindustrie innovative neue Lösungen entwickelt, um eine der größten Herausforderungen unserer Zeit zu bewältigen. Und das sollte hoffentlich einige großartige Investitionsmöglichkeiten schaffen. Deshalb bin ich heute hier.
Die vorstehenden Einschätzungen sind die des Autors zum Zeitpunkt der Veröffentlichung und können von den Ansichten anderer Personen/Teams bei Janus Henderson Investors abweichen. Die Bezugnahme auf einzelne Wertpapiere stellt keine Empfehlung zum Kauf, Verkauf oder Halten eines Wertpapiers, einer Anlagestrategie oder eines Marktsektors dar und sollten nicht als gewinnbringend angesehen werden. Janus Henderson Investors, die mit ihr verbundenen Berater oder ihre Mitarbeiter haben möglicherweise eine Position in den genannten Wertpapieren.
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- Aktien/Anteile können schnell an Wert verlieren und beinhalten in der Regel höhere Risiken als Anleihen oder Geldmarktinstrumente. Daher kann der Wert Ihrer Investition steigen oder fallen.
- Aktien kleiner und mittelgroßer Unternehmen können volatiler sein als Aktien größerer Unternehmen und bisweilen kann es schwierig sein, Aktien zu bewerten oder zu gewünschten Zeitpunkten und Preisen zu verkaufen, was das Verlustrisiko erhöht.
- Wenn ein Fonds ein hohes Engagement in einem bestimmten Land oder in einer bestimmten Region hat, trägt er ein höheres Risiko als ein Fonds, der breiter diversifiziert ist.
- Der Fonds ist auf bestimmte Branchen oder Anlagethemen ausgerichtet und kann durch Faktoren wie Änderungen der staatlichen Regulierung, dem zunehmenden Preiswettbewerb und dem technologischen Fortschritt sowie durch andere nachteilige Ereignisse stark beeinflusst werden.
- Der Fonds verfolgt einen nachhaltigen Anlageansatz, der dazu führen kann, dass er in bestimmten Sektoren über- und/oder untergewichtet ist und sich daher anders entwickelt als Fonds, die ein ähnliches Ziel verfolgen, aber bei der Auswahl von Wertpapieren keine nachhaltigen Anlagekriterien berücksichtigen.
- Wenn der Fonds oder eine währungsabgesicherte Anteilsklasse versucht, die Wechselkursschwankungen einer Währung gegenüber der Basiswährung des Fonds abzumildern, kann die Absicherungsstrategie selbst aufgrund von Unterschieden der kurzfristigen Zinssätze zwischen den Währungen einen positiven oder negativen Einfluss auf den Wert des Fonds haben.
- Wertpapiere innerhalb des Fonds können möglicherweise schwer zu bewerten oder zu einem gewünschten Zeitpunkt und Preis zu verkaufen sein, insbesondere unter extremen Marktbedingungen, wenn die Preise von Vermögenswerten möglicherweise sinken, was das Risiko von Anlageverlusten erhöht.
- Der Fonds könnte Geld verlieren, wenn eine Gegenpartei, mit der er Handel treibt, ihren Zahlungsverpflichtungen gegenüber dem Fonds nicht nachkommen kann oder will, oder als Folge eines Unvermögens oder einer Verzögerung in den betrieblichen Abläufen oder des Unvermögens eines Dritten.
Besondere Risiken
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