Achter AI staan ook de bedrijven die het mogelijk maken

Door Kaspar Huijsman, Hugo Investing

Wanneer ik met beleggers over kunstmatige intelligentie praat, valt al snel de naam Nvidia. Begrijpelijk: krachtige chips spelen een belangrijke rol bij de ontwikkeling van AI. Maar ik vind het minstens zo interessant om te kijken naar de bedrijven daar omheen. Wie zorgt ervoor dat die chips kunnen worden gemaakt? En dat al die rekenkracht ook efficiënt kan samenwerken?

Daar komt een veel bredere wereld achter vandaan. Twee bedrijven die dat goed illustreren, zijn Marvell Technology en Lam Research. Ze hebben ieder een andere functie binnen de chipindustrie, maar maken allebei technologie mogelijk die we als gebruikers nauwelijks zien.

De scheppen en zeven van het digitale tijdperk

Ik vergelijk technologische ontwikkelingen graag met een goudkoorts. De aandacht gaat naar de goudzoekers, terwijl ook de leveranciers van gereedschap een belangrijke rol spelen. Zonder scheppen en zeven wordt het immers lastig zoeken.

Bij AI zie ik een vergelijkbaar patroon. Achter een slimme toepassing staan datacenters, verbindingen, chips en machines waarmee die chips worden geproduceerd. Het succes van één toepassing is onzeker, maar verschillende toepassingen kunnen gebruikmaken van dezelfde onderliggende infrastructuur.

Die vergelijking heeft wel een grens. Ook een leverancier van ‘scheppen en zeven’ kan last krijgen van concurrentie, tegenvallende investeringen of technologische veranderingen. Een belangrijke plek in de keten biedt geen garantie op een goed beleggingsresultaat.

Sleutelspelers in de AI-infrastructuur

Marvell: rekenkracht heeft verbindingen nodig

Een krachtige chip werkt niet op zichzelf. In een datacenter moeten gegevens voortdurend worden verplaatst tussen processors, geheugen, opslag en andere systemen. Als die verbindingen tekortschieten, wordt de beschikbare rekenkracht onvoldoende benut.

Marvell ontwikkelt onder meer technologie voor die verbindingen en ontwerpt chips op maat voor specifieke toepassingen. Ook optische communicatie, waarbij gegevens via licht worden overgedragen, maakt deel uit van het aanbod.

Ik vergelijk het weleens met een auto. De motor krijgt de meeste aandacht, maar zonder een goede transmissie komt het vermogen niet goed op de weg terecht. Zo heeft een datacenter naast rekenkracht ook snelle, efficiënte gegevensuitwisseling nodig.

Dat maakt Marvell voor mij een interessant voorbeeld om de infrastructuur achter AI te begrijpen. Het gaat niet alleen om hoeveel een chip kan berekenen, maar ook om hoe alle onderdelen samenwerken.

Lam Research: de techniek achter het maken van chips

Lam Research zit op een andere plek in de keten. Het bedrijf levert apparatuur waarmee chipfabrikanten uiterst dunne materiaallagen kunnen aanbrengen, delen daarvan nauwkeurig kunnen verwijderen en wafers kunnen reinigen. Die processen worden tijdens de productie steeds opnieuw uitgevoerd.

Dat klinkt technisch, maar het basisidee is overzichtelijk: een chip wordt opgebouwd uit ingewikkelde structuren die met enorme precisie moeten worden gemaakt.

Veel Nederlandse beleggers kennen ASML, dat apparatuur voor lithografie levert. Lam Research helpt om te laten zien dat chipproductie uit veel meer stappen bestaat. Er zijn verschillende specialistische technieken nodig om van een ontwerp tot een werkende chip te komen.

Wat mij daarin boeit, is de kennis achter die machines. Hoe ingewikkelder de structuren worden, hoe groter de technische uitdaging om ze nauwkeurig en betrouwbaar te produceren. Lam beschrijft bijvoorbeeld hoe het herhaald aanbrengen en weghalen van materiaal de structuren vormt die een chip laten functioneren.

Een groeiverhaal is nog geen beleggingsresultaat

Bij dit soort bedrijven maak ik altijd onderscheid tussen de technologie, het bedrijf en het aandeel. Dat zijn drie verschillende zaken.

Een technologie kan belangrijker worden, terwijl een leverancier toch marktaandeel verliest. Een bedrijf kan groeien, terwijl de winst achterblijft. En zelfs bij sterke bedrijfsresultaten kan een aandelenkoers dalen wanneer beleggers vooraf op méér hadden gerekend.

Daarom zegt een aantrekkelijk verhaal over AI op zichzelf nog weinig over het toekomstige rendement. Ook de prijs van het aandeel, de concurrentiepositie en de verwachtingen die al in de koers zitten, spelen een rol.

Daarnaast kent de chipindustrie schommelingen in de vraag en investeringen. Exportbeperkingen, geopolitieke spanningen en afhankelijkheid van grote klanten kunnen de bedrijfsvoering beïnvloeden. De bedrijven achter de schermen staan dus ook bloot aan risico’s.

Verder kijken dan de bekendste naam

Wat ik met deze twee voorbeelden vooral wil laten zien, is hoe breed de wereld achter AI is. Marvell draait onder meer om verbindingen en chips op maat. Lam Research levert technologie voor het productieproces. Twee verschillende activiteiten binnen dezelfde keten.

Juist dat vind ik interessant aan beleggen: begrijpen wat een onderneming werkelijk doet. Waar verdient zij haar geld mee? Waarom hebben klanten haar nodig? En wat kan die positie onder druk zetten?

Essentiële vragen voor beleggers

Kernvragen voor analyse:

Waar verdient de onderneming haar geld mee? Waarom hebben klanten haar nodig? En wat kan die positie onder druk zetten?

Een bekende naam vertelt maar een deel van het verhaal. Achter de toepassingen die we dagelijks gebruiken, staan bedrijven die minder zichtbaar zijn, maar wel een belangrijke technische bijdrage leveren.

Wat kan Hugo Investing voor u betekenen?

Beleggen begint met begrijpen waarin u belegt én weten hoe u het aanpakt. Bij Hugo Investing combineren we een professioneel handelsplatform met persoonlijke ondersteuning. Of u nu vragen heeft over het platform, onze dienstverlening of de werking van beleggingsproducten: mijn collega’s en ik leggen het u graag helder uit.