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Das 6-Schichten-Modell: Wie Closelook die KI-Lieferkette abbildet
Closelook gliedert die gesamte KI-Infrastruktur-Lieferkette in sechs funktionale Schichten: Silicon (Lithografie, Fertigung, Packaging), Memory (HBM, DDR5, Storage), Networking (Interconnects, Switches, Optik), Compute (GPUs, Custom ASICs, CPUs), Data Platforms (Cloud-Infrastruktur, Datenbanken, Observability) und End Markets (Enterprise AI, Consumer AI, Robotik). Jede Schicht hat eigene Wettbewerbsdynamiken, Bottleneck-Risiken und Investmentcharakteristika. Das 6-Layer-Modell ist das strukturelle Rückgrat des Functional Index — jeder Bestandteil wird nach seiner primären Schicht klassifiziert. (Hinweis: In der Rekonstitution vom 2026-06-30 wurde der Rubin-Index auf ein achtstufiges Lieferketten-Framework erweitert, mit einer AI-Factory- und einer Physical-AI-Schicht; dieses Sechs-Schichten-Modell bleibt ein nützlicher konzeptioneller Einstieg, spätere strukturelle Arbeiten können es jedoch ablösen.)
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Warum Layer für Anleger wichtig sind
Die meisten Anleger betrachten "KI-Aktien" als eine einzige Kategorie. Doch die KI-Lieferkette ist eine tiefe, mehrschichtige Struktur, in der jede Schicht eigene Zyklusdynamiken, Margenprofile und Bottleneck-Risiken aufweist. Silicon (Layer 1) ist kapitalintensiv mit langen Vorlaufzeiten. Memory (Layer 2) ist hochzyklisch mit stark schwankender Preissetzungsmacht. Compute (Layer 4) ist die Schicht, in der NVIDIA dominiert, während Custom ASICs aufkommen. Zu verstehen, in welche Schicht man investiert, bestimmt das eigene Risikoprofil.
Der Functional Index verfolgt alle sechs Schichten unabhängig voneinander. Wenn Layer 1 (Silicon) Layer 4 (Compute) outperformt, signalisiert dies, dass die Lieferkette der Nachfrage voraus aufgebaut wird — ein gesunder Frühindikator. Wenn nur Layer 4 outperformt, deutet dies auf eine Nachfragekonzentration ohne breite Bestätigung durch die Lieferkette hin.
Die sechs Schichten
Layer 1 — Silicon: ASML, TSMC, Applied Materials, Lam Research, BESI. Lithografie, Fertigung, Packaging. Das physische Fundament. Längste Vorlaufzeiten, höchste Kapitalintensität.
Layer 2 — Memory: Micron, SK Hynix, Samsung Memory. HBM, DDR5, Storage. Die zyklischste Schicht. Die HBM-Preisentwicklung ist das Schlüsselsignal für die Gesundheit der KI-Nachfrage.
Layer 3 — Networking: Broadcom, Arista, Marvell, Coherent. Interconnects, Switches, Optik. Das Bindegewebe zwischen Compute-Knoten. Mit wachsender Clustergröße zunehmend ein Bottleneck.
Layer 4 — Compute: NVIDIA, AMD, Intel, Google TPU, AWS Trainium. GPUs, Custom ASICs, Inference-Accelerator. Die sichtbarste Schicht, aber nicht die einzig relevante.
Layer 5 — Data Platforms: Snowflake, Datadog, Confluent, Elastic. Cloud-Infrastruktur, Datenbanken, Observability. Die Software-Schicht, auf der Agenten und KI-Anwendungen laufen.
Layer 6 — End Markets: Tesla, Apple, Meta, Enterprise-Anwender. Wo KI auf die reale Welt trifft. Nachfrageseitiger Indikator für den gesamten Stack.