Die komplexen Finanzmanöver im aufstrebenden Sektor der künstlichen Intelligenz geben Analysten Anlass zur Sorge. Sie weisen auf ein Muster von gegenseitigen Investitionen und Subventionen zwischen Anbietern von KI-Infrastruktur und ihren Kunden hin. Diese zirkuläre Dynamik, die an die Fallstricke der Dotcom-Blase erinnert, könnte die Nachfrage künstlich aufblähen und systemische Risiken schaffen.
### Verflochtene Bewertungen und Potenzial für systemische Risiken
Ein bemerkenswerter Trend sind direkte Investitionen von KI-Infrastruktur-Führern wie Nvidia in ihre Kunden, die daraufhin ihre Käufe von Produkten dieser Anbieter erhöhen. Umgekehrt investieren auch Kunden von Infrastruktur wie OpenAI in ihre Lieferanten. Diese Vernetzung hat zu explodierenden Bewertungen großer Technologieunternehmen geführt, insbesondere da die Aktienkurse positiv auf Nachrichten über solche Deals reagieren. Experten warnen, dass diese enge Verflechtung von Schicksalen bedeutet, dass ein Rückschlag für ein Unternehmen kaskadierende negative Auswirkungen auf das gesamte Ökosystem haben könnte, eine Dynamik, die bereits bei früheren technologischen Booms zu beobachten war.
### Echos des Dotcom-Crashs
Die aktuelle Situation weist Parallelen zur Dotcom-Blase der späten 1990er und frühen 2000er Jahre auf. Damals wurden Internetdienstanbieter (ISPs), die mit Cashflow-Problemen konfrontiert waren, von ihren Ausrüstungslieferanten durch Kredite und Beteiligungen finanziert. Diese Lieferanten, darunter prominente Namen wie Cisco Systems, Nortel Networks und Lucent, gewährten ISPs Milliarden. Oberflächlich betrachtet deutete dies auf eine robuste Geschäftsaktivität hin, verschleierte jedoch eine zugrunde liegende finanzielle Fragilität. Als die Kapitalmärkte sich verengten, brachen viele ISPs zusammen, was zu erheblichen Abschreibungen bei den Ausrüstungsherstellern führte und den Abschwung am Technologiemarkt verschärfte.
Während die aktuelle KI-Landschaft anders ist – viele große Technologieunternehmen verfügen über stärkere Gewinnmargen und nutzen hauptsächlich interne Cashflows für Investitionsausgaben –, sehen einige Analysten erste Warnsignale. Oracle beispielsweise hat kürzlich erhebliche 18 Milliarden US-Dollar an Schulden aufgenommen, was auf eine mögliche Verschiebung der Finanzierungsstrategien hindeutet, während Unternehmen ihre KI-Operationen skalieren.
### Bedenken hinsichtlich der Profitabilität und Verschuldung von OpenAI
Ein Hauptanliegen ist die Abhängigkeit vom Erfolg von Unternehmen wie OpenAI. Als Entwickler von ChatGPT hat OpenAI noch keine Profitabilität erreicht. Analysten äußern Bedenken hinsichtlich der Fähigkeit des Unternehmens, seine Umsatzprognosen zu erfüllen, und der möglichen Folgen, falls dies nicht gelingt. Diese Abhängigkeit von einer einzigen, noch nicht bewährten Einheit schafft eine Risikokonzentration im KI-Ökosystem. Darüber hinaus sind jüngste Vereinbarungen, bei denen Unternehmen wie OpenAI und CoreWeave Schulden aufnehmen und gleichzeitig Investitionen von Nvidia erhalten, besonders besorgniserregend. Diese Praxis der Kapitalaufnahme für weitere Investitionen kann als ungesundes Signal gewertet werden, das darauf hindeutet, dass Kunden die notwendige Infrastruktur möglicherweise nicht ohne erhebliche finanzielle Verpflichtungen bezahlen können.
### Unterschiedliche Perspektiven auf KI-Investitionsstrategien
Trotz dieser Bedenken sehen einige an der Wall Street diese strategischen Partnerschaften als vorteilhaft an. Befürworter argumentieren, dass solche Allianzen die schnelle Kapitalbereitstellung ermöglichen, die für die Entwicklung von KI-Infrastruktur erforderlich ist, und potenziell die Realisierung erheblicher Renditen auf massive Investitionen beschleunigen. Bernstein-Analyst Stacy Rasgon hat beispielsweise vorgeschlagen, dass die Investitionen von Nvidia in seine Kunden eine äußerst effektive Kapitalnutzung darstellen und glaubt nicht, dass der Markt kurz vor einer Blase steht. Nvidia-CEO Jensen Huang hat solche Deals ebenfalls verteidigt und OpenAI mit einem potenziellen „Multi-Billionen-Dollar-Hyperscale-Unternehmen“ verglichen und bedauert, nicht stärker in den frühen Phasen des Unternehmens investiert zu haben. Diese unterschiedlichen Ansichten unterstreichen die Komplexität und die anhaltende Debatte über die Finanzierungsstrukturen, die der KI-Revolution zugrunde liegen.
Lukas durchleuchtet Quartalsberichte mit der Präzision eines Datenanalysten und dem Spürsinn eines Investigativjournalisten. Seine Schwerpunkte reichen von DCF-Modellen bis zu Governance-Scores, wodurch er Anlegerinnen und Anlegern konkrete Handlungsoptionen aufzeigt – verständlich, nachvollziehbar und immer faktenbasiert. Er glaubt fest daran, dass Kennzahlen mehr verraten als Vorstandspräsentationen, weshalb er bei Earnings-Calls neben dem Ton auch die Kaffeetassenanzahl des Managements im Blick behält: Je leerer, desto spannender der Ausblick.