89 Billionen Won – das entspricht etwa dem Doppelten des deutschen Bundesbildungsetats für ein ganzes Jahr. Samsung Electronics hat diese Zahl im zweiten Quartal 2026 als operativen Gewinn gemeldet, das dritte Rekordquartal in Folge. Der Umsatz kletterte auf 171 Billionen Won, ein Plus von 129 Prozent gegenüber dem Vorjahreszeitraum.

Was sich dahinter verbirgt, ist keine Produktdiversifizierung und keine Erschließung neuer Märkte. Es ist ein einziges Bauteil: Speicherchip, Hochleistungsklasse, drei Buchstaben – HBM.

Was HBM ist und warum es zählt

High Bandwidth Memory ist kein gewöhnlicher RAM-Baustein. HBM stapelt mehrere Speicherschichten übereinander und verbindet sie vertikal, sodass Daten mit einer Bandbreite übertragen werden, die konventionelle DRAM-Architekturen um ein Vielfaches übertrifft. Für KI-Beschleuniger wie Nvidias H100 oder H200 ist das keine Komfortoption, sondern eine Grundbedingung: Große Sprachmodelle und Bildgeneratoren bewegen pro Inferenz-Schritt Datenmassen, die durch jeden Speicher-Engpass sofort in Rechenzeit kollabieren. Ohne HBM kein skalierendes KI-Rechenzentrum.

Samsung hat die Produktion von HBM der sechsten Generation (HBM4) aufgenommen; die Kapazitäten für 2026 sind nach eigenen Angaben vollständig ausgebucht. Das klingt nach einer komfortablen Position – und ist es auch, mit einem Vorbehalt.

Der Aufholkampf gegen SK Hynix

Bis Mitte 2025 hielt SK Hynix 62 Prozent der globalen HBM-Lieferungen, Micron kam auf 21 Prozent, Samsung auf 17 Prozent. Das war kein Zufall: SK Hynix hatte HBM früher industrialisiert und sich bei Nvidia als Erstlieferant etabliert. Im ersten Quartal 2026 hatte sich das Bild bereits verschoben – SK Hynix auf 56 bis 58 Prozent, Samsung und Micron je bei etwa 21 bis 22 Prozent.

Für das Gesamtjahr 2026 prognostiziert das Marktforschungshaus Omdia einen Umschwung: Samsung soll SK Hynix überholen und mit rund 41 Prozent die Marktführerschaft übernehmen. Der Hebel ist der Generationswechsel zu HBM4, bei dem Samsung nach eigenem Bekunden früher als der Wettbewerb in volle Produktion geht.

Das ist noch nicht belegt – Marktanteilsprognosen für Chipgenerationen vor der Massenauslieferung haben eine schlechte Trefferquote. Der Trend aber ist messbar: Samsung gewinnt Boden.

F&E-Wettlauf: Drei Kurven, drei Strategien

Die Gewinne fließen zurück in Forschung – und die Größenordnungen verschieben sich. Samsung steigerte seine F&E-Ausgaben 2024 um 71 Prozent auf 9,5 Milliarden US-Dollar und rückte damit auf Platz drei der weltweiten Halbleiterproduzenten. TSMC, der weltgrößte Auftragsfertiger, investierte im selben Jahr 6,4 Milliarden Dollar in Forschung – bei einem deutlich schmaleren Produktportfolio, dafür mit einem Fertigungskapazitätsplan, der die Zahlen relativiert: TSMC plant für 2026 Investitionsausgaben von 60 bis 64 Milliarden Dollar und kündigte zusätzliche 100 Milliarden Dollar für neue US-Werke an.

Nvidia, das Unternehmen, das die HBM-Nachfrage maßgeblich erzeugt, gab im Geschäftsjahr 2023 rund 7,3 Milliarden Dollar für F&E aus – ein Plus von 39 Prozent. Nvidia forscht jedoch nicht an Fertigung, sondern an Chiparchitektur. Die drei Kurven vergleichen unterschiedliche Dinge: Samsungs Ausgaben decken sowohl Fertigung als auch Produktentwicklung, TSMCs Investitionen sind fast reine Produktionskapazität, Nvidias F&E ist reine Designarbeit. Ein direkter Vergleich der Zahlen täuscht über die verschiedenen Geschäftsmodelle hinweg.

Was sich aber klar ablesen lässt: Alle drei erhöhen gleichzeitig, und alle drei rechtfertigen es mit KI.

Lieferkette unter Druck

Die Engpässe bei HBM und konventionellem DRAM sind bekannt. Analysten gehen davon aus, dass die Angebotsknappheit bis 2027 anhält. Weniger beachtet: Was nach den Speicherchips knapp wird.

Der KI-Server-Boom hat eine Nachfragewelle durch die gesamte Elektronik-Lieferkette geschickt. Spezialkondensatoren (MLCCs), Hochstrom-Drosseln und spezifische Leiterplatten-Substrate für KI-Beschleuniger sind inzwischen ebenfalls in Engpass-Situationen. Das sind keine glamourösen Bauteile – aber ein fehlender MLCC stoppt die Serienproduktion genauso wie ein fehlender HBM-Stack.

Für Samsung ist das ein doppeltes Signal: Die eigene Chip-Produktion läuft auf Anschlag, gleichzeitig steigt das Risiko, dass Kunden ihre Endprodukt-Auslieferungen durch andere Engpässe verzögern müssen – was wiederum die HBM-Abrufmengen bremsen könnte.

Strategische Wetten: Tesla, Google, AMD

Samsung baut nicht nur auf bestehende Kundenbeziehungen. Im zweiten Quartal wurde bekannt, dass die Foundry-Sparte – also die Auftragsfertigungstochter – den größten Einzelkundenvertrag ihrer Geschichte abgeschlossen hat: 16,5 Milliarden US-Dollar mit Tesla für die Fertigung von AI6-Chips bis Ende 2033. Google führt Gespräche über die Produktion seiner Axion-Prozessoren und TPU-Chips bei Samsung, AMD über künftige CPU-Generationen.

Das ist strategisch bedeutsam, weil Samsungs Foundry-Sparte bislang klar hinter TSMC rangiert. TSMC produziert die fortschrittlichsten Logikchips in großen Stückzahlen; Samsung hat bei Ausbeute und Prozessstabilität in den letzten Jahren Rückstände aufgebaut. Die neuen Großverträge sind Vertrauensvorschüsse – und gleichzeitig Druckmittel auf die eigene Fertigungsmannschaft.

Die südkoreanische Regierung flankiert das mit einem Investitionsrahmen: Samsung und SK Hynix planen gemeinsam mit staatlicher Beteiligung Ausgaben von 590 Milliarden Dollar in den Ausbau der Chipproduktion. Für 2030 hat Samsung angekündigt, alle Fertigungsprozesse auf KI-gesteuerte Fabriken umzustellen.

Die Arbeitsfrage

Chipfertigung ist kapitalintensiv, nicht arbeitsextensiv. Die Rekordgewinne haben bei Samsung dennoch eine direkte Arbeitsmarktfrage ausgelöst: Die Gewerkschaft der Halbleitersparte handelte nach einem abgewendeten Streik Bonuszahlungen von durchschnittlich bis zu 340.000 US-Dollar für Mitarbeiter in der Chipfertigung aus.

Das ist eine Momentaufnahme aus einem sehr spezifischen Segment – hochqualifizierte Fachkräfte in der Reinraumproduktion, die Samsung nicht verlieren will. Die breitere Frage, ob KI-getriebenes Wachstum in der Halbleiterindustrie netto neue Stellen schafft, lässt sich aus diesen Bonusdaten nicht beantworten. OECD-Studien deuten darauf hin, dass KI eher Tätigkeiten umstrukturiert als Stellen vernichtet – und dass Unternehmen, die KI intensiv einsetzen, ihre Belegschaft tendenziell vergrößern. Samsung selbst entwickelt eine interne generative KI für Projektmanagement und Produktentwicklung; welche Stellenprofile das mittelfristig verändert, ist noch offen.

Was zählt

Der Befund ist eindeutig: HBM ist Samsungs Gewinnmotor, und die Nachfrage übersteigt bis auf Weiteres das Angebot. Der stärkste Einwand gegen eine lineare Fortschreibung lautet: Die großen Cloud-Anbieter – Google, Microsoft, Amazon – könnten ihre KI-Infrastrukturinvestitionen drosseln, sobald die Monetarisierung hinter den Erwartungen zurückbleibt. Dieser Effekt würde Samsung mit einer Verzögerung von zwei bis drei Quartalen treffen, weil HBM-Vorverträge Vorlaufzeiten haben.

Der KI-Chipmarkt wird bis 2030 auf rund eine Billion US-Dollar geschätzt. Ob Samsung dann mit 41 Prozent HBM-Anteil und einer sanierten Foundry-Sparte dasteht oder ob SK Hynix und TSMC die entscheidenden Positionen halten – das entscheidet sich bei HBM4E, dessen Samples Samsung für das zweite Quartal 2026 angekündigt hat. Die nächste Verschiebung der Marktanteile wird man an diesen Ausbeute-Zahlen ablesen können, die Samsung nicht veröffentlicht.