Jensen Huang tekent de AI-keten uit: deze 12 aandelen zitten op de duurste knelpunten

In het kort:

• Jensen Huang ziet AI als een industriële keten van energie, chips, infrastructuur, modellen en toepassingen. Zonder één schakel kan de rest niet opschalen.

• Eaton, Schneider Electric en Vertiv profiteren al zichtbaar van de vraag naar stroomvoorziening en koeling, terwijl TSMC, geheugenmakers en optische leveranciers cruciale technologische knelpunten bedienen.

• Twaalf AI-aandelen uit verschillende sectoren lijken gespreid, maar blijven afhankelijk van dezelfde datacenterinvesteringen. Vooral bij CoreWeave en Nebius telt daarom de financiering minstens zo zwaar als de omzetgroei.

Jensen Huang heeft een bruikbare kaart getekend voor beleggers die verder willen kijken dan alleen het NVIDIA-aandeel. De topman van NVIDIA beschrijft kunstmatige intelligentie als een industriële keten met vijf lagen: energie, chips, infrastructuur, modellen en toepassingen.

Dat verandert de manier waarop naar AI-aandelen kan worden gekeken. Een model produceert weliswaar intelligentie, maar daarvoor zijn eerst elektriciteit, land, koeling, netwerkverbindingen, geheugenchips, halfgeleiderfabrieken en miljarden aan financiering nodig. De grootste AI-winnaar hoeft daardoor niet per definitie het bedrijf met het populairste model te zijn.

Twaalf beursgenoteerde bedrijven springen binnen deze keten in het oog: Eaton, Schneider Electric, Vertiv, NVIDIA, TSMC, Micron, SK hynix, Samsung Electronics, CoreWeave, Nebius, Corning en Lumentum. Ze bieden samen een dwarsdoorsnede van de fysieke infrastructuur achter de AI-revolutie.

Bron: ALL IN Podcast

Wat Jensen Huang werkelijk bedoelt met een AI-fabriek

Een traditioneel datacenter slaat informatie op en voert bestaande software uit. Een AI-fabriek zet volgens Huang elektriciteit en data voortdurend om in nieuwe digitale output, zoals antwoorden, beelden, computercode en wetenschappelijke voorspellingen.

Dat proces stopt nooit. Iedere gegenereerde token kost rekenkracht en dus elektriciteit. Duizenden GPU’s moeten bovendien als één systeem kunnen werken. Dat vraagt niet alleen om processors, maar ook om high-bandwidth memory, snelle optische verbindingen, noodstroom, transformatoren en geavanceerde koeling.

Huang noemt daarom vijf opeenvolgende lagen: energie, chips, infrastructuur, modellen en toepassingen. De economische opbrengst moet uiteindelijk vooral bij de toepassingen ontstaan, maar geen enkele applicatie kan groeien wanneer de onderliggende capaciteit ontbreekt.

De relevantie daarvan staat inmiddels zelfs in de officiële risicoparagraaf van NVIDIA. Het bedrijf waarschuwt dat tekorten aan land, elektriciteit, datacentergebouwen en kapitaal de uitrol bij klanten kunnen vertragen en daarmee de omzet kunnen raken. De AI-keten is dus niet alleen een aantrekkelijk verhaal. De fysieke knelpunten vormen een aantoonbaar bedrijfsrisico voor NVIDIA zelf.

Eaton, Schneider Electric en Vertiv verdienen aan de eerste bottleneck

Elektriciteit vormt de onderste laag van Huangs systeem. De Amerikaanse Energy Information Administration verwacht dat het elektriciteitsverbruik in de Verenigde Staten in 2026 een record van 4.135 miljard kilowattuur bereikt. Voor 2027 wordt 4.211 miljard kilowattuur voorzien. Datacenters en nieuwe industriële capaciteit behoren tot de belangrijkste aanjagers van deze groei.

Het gaat bovendien niet alleen om het opwekken van stroom. Elektriciteit moet via transformatoren, schakelapparatuur, noodstroomsystemen en stroomverdelers veilig bij duizenden GPU’s terechtkomen. Daarna moet de geproduceerde warmte worden afgevoerd.

Eaton (ETN) verkoopt een groot deel van die elektrische infrastructuur. De omzet steeg in het tweede kwartaal van 2026 met 21%, waarvan 14% organisch. De gemiddelde orders over twaalf maanden groeiden bij Electrical Americas met 41%, terwijl de totale orderportefeuille van de elektrische divisies 43% hoger lag dan een jaar eerder. Datacenters zijn niet de enige groeimarkt van Eaton, maar juist die bredere klantenbasis maakt het aandeel minder afhankelijk van één AI-investeringscyclus.

Schneider Electric (SU) biedt een vergelijkbare combinatie van stroomverdeling, automatisering, noodstroom en koeling. Het Franse concern boekte over de eerste helft van 2026 een omzet van €21,2 miljard, een organische groei van 14%. De aangepaste EBITA kwam uit op €4,1 miljard en de vrije kasstroom op €1,6 miljard. Datacenters voerden de vraag aan, maar Schneider profiteert eveneens van elektrificatie in fabrieken, gebouwen en elektriciteitsnetten.

Vertiv (VRT) is van deze drie de zuiverste datacenterpositie. Het bedrijf levert onder meer noodstroom, vloeistofkoeling, racks en modulaire datacenteroplossingen. In het tweede kwartaal steeg de omzet met 24% naar $3,27 miljard. De aangepaste vrije kasstroom kwam uit op $925 miljoen, ruim driemaal zoveel als een jaar eerder. Vertiv verwacht voor heel 2026 ongeveer 31% organische omzetgroei.

Dat maakt de operationele groei indrukwekkend, maar ook zichtbaar in de verwachtingen rond het aandeel. Eaton en Schneider bieden meer spreiding; Vertiv biedt een directere hefboom op steeds warmere en dichtere GPU-clusters. Die zuiverheid werkt uitstekend zolang de investeringscyclus versnelt, maar kan bij uitstel van datacenterprojecten ook harder tegen beleggers werken.

NVIDIA en TSMC blijven het hart van de AI-chipketen

Boven de energielaag bevinden zich de processors. NVIDIA (NVDA) levert niet alleen GPU’s, maar ook processors, netwerksystemen en software waarmee complete AI-clusters worden aangestuurd. Het bedrijf verkoopt daardoor steeds minder een losse chip en steeds meer een geïntegreerd computerplatform.

TSMC (TSM) produceert de geavanceerde chips die NVIDIA ontwerpt. In het tweede kwartaal van 2026 boekte de Taiwanese fabrikant $40,2 miljard omzet. High-performance computing was goed voor 66% van de omzet, tegenover 60% een jaar eerder. Die categorie omvat meer dan alleen AI, maar de ontwikkeling laat wel zien hoe sterk het zwaartepunt naar krachtige datacenterchips verschuift.

NVIDIA bezit de softwarestandaard en de directe klantrelatie. TSMC bezit een groot deel van de moeilijk vervangbare productiecapaciteit. Dat zijn twee verschillende vormen van marktmacht. Voor NVIDIA is het risico dat klanten eigen chips ontwikkelen of alternatieven zoeken. Voor TSMC zijn geopolitiek, enorme investeringsbedragen en klantconcentratie belangrijker.

De twee aandelen bieden daardoor minder spreiding dan op het eerste gezicht lijkt. Wanneer de wereld minder AI-chips bestelt, voelen beide ondernemingen dat. Het verschil zit vooral in de positie binnen de winstverdeling: NVIDIA verdient aan het platform, TSMC aan de productiecomplexiteit.

Micron, SK hynix en Samsung leveren het geheugen

Een snelle GPU heeft weinig waarde wanneer gegevens niet snel genoeg kunnen worden aangevoerd. Daarom is high-bandwidth memory, meestal afgekort tot HBM, een cruciaal onderdeel van ieder modern AI-systeem.

Micron (MU), SK hynix en Samsung Electronics leveren dit gespecialiseerde geheugen. De sector profiteert van snelgroeiende volumes, hogere geheugeninhoud per accelerator en een overstap naar technisch complexere generaties. SK hynix begon in het tweede kwartaal van 2026 met massaleveringen van HBM4. Samsung meldde tegelijkertijd recordresultaten bij zijn geheugendivisie, terwijl Micron recordomzetten rapporteerde voor HBM en datacenterproducten.

Geheugen is echter cyclischer dan stroomverdeling of software. Hoge prijzen lokken nieuwe capaciteit uit, waarna schaarste uiteindelijk kan omslaan in overaanbod. Het doorslaggevende cijfer is daarom niet alleen de omzetgroei, maar ook hoeveel nieuwe productiecapaciteit wordt gebouwd en welk deel daarvan al via langlopende klantafspraken is verkocht.

HBM kan de komende jaren een bottleneck blijven, maar geheugenbeleggers moeten oppassen dat zij een tijdelijke prijspiek niet verwarren met permanent hogere marges.

CoreWeave en Nebius verkopen toegang tot de AI-fabriek

Niet ieder bedrijf wil zelf een datacenter bouwen of duizenden GPU’s aanschaffen. CoreWeave (CRWV) en het in Amsterdam gevestigde Nebius (NBIS) kopen rekenapparatuur, regelen stroom en datacentercapaciteit en verhuren deze infrastructuur vervolgens aan AI-ontwikkelaars en ondernemingen.

Hier is de groei spectaculair. CoreWeave zag de kwartaalomzet met 112% stijgen naar $2,58 miljard. De omzetbacklog bedroeg eind juni ongeveer $104 miljard. Dat is overtuigend bewijs dat klanten capaciteit willen vastleggen.

Toch vertelt omzet maar de helft van het verhaal. CoreWeave betaalde in hetzelfde kwartaal netto $640 miljoen aan rente en leed een nettoverlies van $626 miljoen. De aangepaste EBITDA van $1,51 miljard oogt sterk, maar houdt geen rekening met alle afschrijvingen, rentelasten en investeringen die bij dit bedrijfsmodel horen.

Nebius groeide in het tweede kwartaal met 454% naar $582 miljoen omzet en boekte $236 miljoen aangepaste EBITDA. Tegelijk bleef onder de officiële boekhoudregels een verlies uit voortgezette activiteiten van $190 miljoen over. De onderneming moet bovendien grote hoeveelheden capaciteit bouwen voordat de bijbehorende contractomzet kan worden ontvangen.

Dat maakt CoreWeave en Nebius wezenlijk anders dan Eaton of Schneider Electric. De industriële leveranciers ontvangen geld voor apparatuur. De AI-clouds moeten eerst zelf miljarden financieren, waarna zij hopen die infrastructuur jarenlang voldoende te benutten.

De belangrijkste maatstaf voor deze aandelen is daarom niet alleen omzetgroei. Beleggers moeten vooral letten op rente per omzetdollar, investeringen, contractduur, klantconcentratie en de snelheid waarmee nieuwe datacenters daadwerkelijk worden aangesloten.

Corning en Lumentum lossen het netwerkprobleem op

Hoe groter een GPU-cluster wordt, hoe belangrijker het netwerk. Processors die voortdurend op gegevens moeten wachten, leveren minder bruikbare rekenkracht op. Snelle optische verbindingen zorgen ervoor dat informatie met zo weinig mogelijk vertraging tussen racks en datacenters beweegt.

Corning (GLW) levert onder meer optische vezels, kabels en verbindingsoplossingen. De omzet van Optical Communications steeg in het tweede kwartaal met 32% naar $2,07 miljard. Binnen Enterprise Networks bedroeg de groei zelfs 65%, waarbij producten voor generatieve AI aanzienlijk sneller groeiden. Corning heeft daarnaast een meerjarige overeenkomst met NVIDIA en wil zijn Amerikaanse productiecapaciteit voor optische verbindingen sterk uitbreiden.

Lumentum (LITE) levert lasers en andere fotonische componenten voor snelle dataverbindingen. Naarmate clusters doorgroeien van duizenden naar tienduizenden chips, neemt het aantal verbindingen snel toe. Daardoor kan de optische inhoud per AI-systeem sneller groeien dan het aantal geïnstalleerde GPU’s.

Het risico is dat optische technologie snel verandert. Een leverancier kan profiteren van sterke vraag en toch marktaandeel verliezen wanneer klanten overstappen naar een andere architectuur. Bij Corning en Lumentum zijn productkwalificaties, productiecapaciteit en orders daarom minstens zo belangrijk als algemene voorspellingen over de AI-markt.

Twaalf AI-aandelen zijn nog geen gespreide portefeuille

De aantrekkelijkste les uit Huangs model is niet dat beleggers al deze aandelen moeten kopen. De belangrijkere conclusie is dat sectorspreiding niet automatisch economische spreiding oplevert.

Een portefeuille met NVIDIA, TSMC, Micron, Vertiv, CoreWeave en Corning bevat verschillende bedrijfsmodellen. Toch zijn alle posities afhankelijk van dezelfde onderliggende beslissing: blijven hyperscalers, modelbouwers en ondernemingen genoeg geld investeren in AI-capaciteit?

Wanneer toepassingen voldoende omzet en productiviteitswinst opleveren, trekt die vraag door de hele keten. CoreWeave verhuurt meer rekenkracht, NVIDIA verkoopt meer systemen, TSMC produceert meer chips, Micron levert meer geheugen en Vertiv installeert meer koeling.

Het omgekeerde geldt eveneens. Als klanten moeite krijgen om AI-uitgaven terug te verdienen, wordt niet alleen een softwarebedrijf geraakt. Projecten kunnen worden uitgesteld, cloudcapaciteit blijft ongebruikt en orders voor chips, geheugen en elektrische apparatuur schuiven naar achteren.

De sterkste kwaliteit lijkt daarom te liggen bij ondernemingen die van AI profiteren zonder er volledig van afhankelijk te zijn. Eaton, Schneider Electric en TSMC combineren AI-vraag met bestaande activiteiten en bewezen winstgevendheid. Vertiv en Corning bieden een directere infrastructuurhefboom.

De geheugenproducenten kunnen uitzonderlijk verdienen zolang schaarste aanhoudt, maar blijven cyclisch. CoreWeave en Nebius hebben het grootste groeipotentieel en tegelijkertijd de hoogste financierings- en uitvoeringsrisico’s.

De applicatielaag moet uiteindelijk de rekening betalen

Huang verwacht dat de applicatielaag uiteindelijk een groot deel van de economische waarde creëert. Dat is logisch: bedrijven betalen niet voor GPU’s omdat zij graag servers bezitten, maar omdat AI-toepassingen kosten moeten verlagen, omzet moeten verhogen of nieuwe producten mogelijk moeten maken.

Juist daar ligt de belangrijkste test voor de volledige AI-keten. Infrastructuurbedrijven kunnen enkele jaren snel groeien doordat capaciteit vooruit wordt gebouwd. Voor een duurzame cyclus moeten toepassingen daarna voldoende cash genereren om die capaciteit te blijven huren.

De kans voor beleggers is dat de AI-investeringsgolf veel breder blijkt dan NVIDIA alleen. Stroomverdeling, koeling, chipproductie, geheugen en optische netwerken zijn geen bijzaken, maar noodzakelijke onderdelen van hetzelfde industriële systeem.

Het grootste risico is dat twaalf ogenschijnlijk verschillende AI-aandelen uiteindelijk één geconcentreerde weddenschap vormen op aanhoudende datacenteruitgaven. Het beslissende vervolgsignaal is daarom de combinatie van drie ontwikkelingen: nieuwe netaansluitingen, omzetting van orderboeken in vrije kasstroom en aantoonbare inkomsten uit AI-toepassingen. Zolang alle drie verbeteren, blijft Huangs keten krachtig. Zodra applicatie-omzet achterblijft terwijl schuld en capaciteit snel oplopen, wordt vooral de duurst gefinancierde laag kwetsbaar.