Gartner: Halbleiterumsätze steigen 2025 voraussichtlich um 14 Prozent

Speicherchips und GPUs für KI-Server beflügeln das Wachstum. Die Nachfrage aus dem Automobil- und Industriesektor bleibt indes schwach.

Gartner sagt für 2025 ein Wachstum der Halbleiterumsätze von 14 Prozent voraus. Die Brancheneinnahmen sollen im kommenden Jahr auf 717 Milliarden Dollar ansteigen. Das laufende Jahren sollen die Chiphersteller mit 629,8 Milliarden Dollar abschließen, was einem Plus von 18,8 Prozent entsprechen würde.

2023 waren die Halbleiterumsätze noch um 11,7 Prozent geschrumpft. „Das Wachstum wird von einem anhaltenden Anstieg der KI-bezogenen Halbleiternachfrage und der Erholung der Elektronikproduktion angetrieben,“ sagte Rajeev Rajput, Senior Principal Analyst bei Gartner. Die Nachfrage aus dem Automobil- und Industriesektor bleibe hingegen schwach.

Kurzfristig soll vor allem die Nachfrage nach Speicherchips und GPUs den Branchenumsatz festigen. Gartner rechnet mit einem Wachstum von 20,5 Prozent im kommenden Jahr bei Speicherchips. Außerdem soll eine Unterversorgung mit Speicherchips zu einem Anstieg der NAND-Preise von bis zu 60 Prozent führen.

Der Umsatz mit GPUs für die Entwicklung von KI-Modellen soll im kommenden Jahr um 27 Prozent auf 51 Milliarden Dollar klettern. Auch die Nachfrage nach High Bandwidth Memory (HBM) für KI-Server soll steil ansteigen. „Die Anbieter investieren in erheblichem Umfang in die HBM-Produktion und -Verpackung, um den Speicheranforderungen der nächsten Generation von GPU/AI-Beschleunigern gerecht zu werden“, ergänzte George Brocklehurst, VP Analyst bei Gartner.

Gartner erwartet, dass der HBM-Umsatz im Jahr 2024 um mehr als 284 Prozent und im Jahr 2025 um 70 Prozent auf 12,3 Milliarden beziehungsweise 21 Milliarden Dollar steigen wird. Die Analysten sagen auch voraus, dass bis 2026 mehr als 40 Prozent der HBM-Chips KI-Inferenz-Workloads unterstützen werden, verglichen mit weniger als 30 Prozent heute. Dies sei vor allem auf den verstärkten Einsatz von Inferenzen und die begrenzte Umwidmung für Trainings-GPUs zurückzuführen.

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