Deutsche Bank erhöht Kursziel für ASML – doch der Härtetest folgt nächste Woche

ASML ist heute mit einem Minus von 2,85 Prozent der größte Verlierer im AEX. Dennoch gibt es auch positive Nachrichten: Die Deutsche Bank zeigt sich zuversichtlicher und hat ihr Kursziel angehoben. Am Mittwoch folgt mit den Quartalszahlen der eigentliche Belastungstest.

Kursziel steigt, Aktie fällt

Deutsche-Bank-Analyst Robert Sanders erhöhte das Kursziel für ASML von 1.600 auf 1.800 Euro. Auch beim Branchenkollegen ASMI ging es nach oben, von 926 auf 1.025 Euro.

Ein solches Kursziel beschreibt den Kurs, den Analysten innerhalb eines Jahres erwarten. Die Kaufempfehlung für beide Hersteller von Chipmaschinen blieb unverändert.

Trotzdem verkaufen derzeit viele Anleger. ASML hatte gestern noch bei 1.602,8 Euro geschlossen, notiert nun aber bei 1.558,4 Euro. Das entspricht einem Minus von 2,77 Prozent.

Der stärkste Rückgang erfolgte bereits im vorbörslichen Handel: Die Aktie eröffnete heute bei 1.567 Euro.

Das fällt besonders ins Gewicht, denn ASML ist mit Abstand der größte Einzelwert am Damrak, wie die Amsterdamer Börse auch genannt wird.

Sanders führte in seinem Bericht eine lange Liste von Risiken auf. Auf der Nachfrageseite steht vor allem die Frage im Raum, ob sich die enormen KI-Investitionen tatsächlich ausreichend auszahlen.

Auf der Angebotsseite drohen Doppelbestellungen. Kunden decken sich aus Sorge vor Engpässen ein; später könnten die Lager überquellen und die Aufträge zurückgehen.

Auch die Stromnetze spielen eine Rolle. Sie können mit dem rasanten Ausbau der Rechenzentren kaum Schritt halten und werden damit zum Engpass.

Auch finanziell gibt es Sorgen. Die freien Cashflows der großen Hyperscaler, also der größten Cloud- und Rechenzentrumsbetreiber, könnten durch die gewaltigen KI-Ausgaben unter Druck geraten.

Das erschwert die Finanzierung neuer Projekte. Cloudanbieter könnten sich wieder stärker auf ihr Kerngeschäft konzentrieren und Infrastruktur mieten, statt eigene Rechenzentren zu bauen.

Auch das Gegenteil ist möglich. Finanzstarke Konzerne wie Google könnten den Markt mit zusätzlicher Kapazität fluten und damit den Wettbewerb verschärfen. Über allem stehen zudem geopolitische Risiken, die die Chipindustrie empfindlich treffen können.

Neue Quartalszahlen stehen an

Am kommenden Mittwoch legt ASML die Zahlen für das zweite Quartal vor. Sie dürften solide ausfallen, doch im Mittelpunkt steht eine andere Frage: Kann Veldhoven die enorme Nachfrage nach KI-Chips überhaupt bedienen?

Als ChatGPT vor fast vier Jahren gestartet wurde, hatte kaum jemand dieses Problem auf dem Radar. Inzwischen ist die Nachfrage so groß, dass ASML zur Bremse der KI-Revolution werden könnte.

Das Unternehmen baut EUV-Maschinen, Anlagen im Wert von mehr als 200 Millionen Euro, mit denen Hersteller winzige Schaltungen auf Silizium brennen. Kunden wie TSMC, Samsung und SK Hynix kommen ohne sie nicht aus.

Microsoft, Meta, Alphabet und Amazon haben in diesem Jahr zusammen Investitionen in Rechenzentren in dreistelliger Milliardenhöhe angekündigt. Nvidias Auftragsbuch ist voll, und TSMC ist für 2026 bereits ausverkauft.

Die naheliegende Antwort wäre der Bau weiterer Chipfabriken. Doch genau dort liegt das Problem: ASML kann schlicht nicht genügend Maschinen liefern, um diese Fabriken auszustatten.

2025 lieferte das Unternehmen 48 seiner modernsten EUV-Systeme aus. In diesem Jahr peilt ASML mindestens 60 Anlagen an, langfristig sollen es rund 90 pro Jahr werden.

Ein neuer Campus in den Niederlanden soll die Produktion erhöhen. Der Engpass liegt jedoch weniger bei der Fläche als in der Kette hochspezialisierter Zulieferer.

Auch deren Auftragsbücher sind prall gefüllt. So kann der Optikspezialist Zeiss seine Spiegelproduktion nicht innerhalb eines Jahres verdoppeln.

Dabei geht es nur um eine Handvoll Maschinen. Eine Rechnung zeigt die Dimension: Eine EUV-Maschine belichtet mehr als 200 Wafer pro Stunde, also jene Siliziumscheiben, aus denen Chips geschnitten werden, und läuft fast 90 Prozent der Zeit.

Das entspricht mehr als 1,5 Millionen Belichtungen pro Jahr. Ein moderner KI-Chip wie Nvidias Blackwell benötigt rund 20 Belichtungen pro Wafer.

Unter dem Strich unterstützt eine einzige Maschine damit etwa 3,75 Millionen High-End-KI-Chips pro Jahr. In einem großen Rechenzentrum werden Hunderttausende solcher Chips eingesetzt.

Damit entscheidet eine Handvoll Maschinen aus Veldhoven darüber, ob Big Tech im kommenden Jahr auf Hochtouren läuft oder bremsen muss.