DNCA Invest : Das Wort fiel aus dem Mund von Sam Altman höchstpersönlich. Der Mitbegründer von OpenAI erklärte: «Wenn Blasen entstehen, sind kluge Menschen übermässig von einem Körnchen Wahrheit begeistert. Sind wir an einem Punkt, an dem die Anleger insgesamt überreagieren, was KI betrifft? Ich denke, ja.»
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Von Pierre Pincemaille, Portfoliomanager bei DNCA Invest
Wie einst Alan Greenspan könnte auch Altman eine neue Phase „irrationaler Überschwänglichkeit“ eingeläutet haben. Und als wäre das nicht genug, hat das renommierte Massachusetts Institute of Technology eine Studie veröffentlicht, deren Befunde ernüchternd sind: Nur 5 % der Pilotprojekte von Unternehmen im Bereich generativer KI erzielen eine angemessene Rendite – der Rest sei Fehlinvestition.
Auch die jüngsten Ergebnisse von Nvidia, dem Branchenprimus und wertvollsten Unternehmen der Welt, konnten die Anleger nicht mehr beeindrucken, die bislang an stetige Übererfüllungen der Erwartungen gewöhnt waren. Kurz gesagt: Die Euphorie scheint ihren Höhepunkt erreicht zu haben.
China im Fokus – neue Machtverhältnisse im KI-Universum
Die grosse Unbekannte betrifft derzeit Nvidias Verkäufe nach China, die seit April ausgesetzt sind – zeitgleich mit dem Beginn neuer Handelsgespräche zwischen Washington und Peking. Jüngst kündigte die US-Regierung an, 15 % der zukünftigen Einnahmen aus Exporten in die Volksrepublik abzuschöpfen. Zudem darf Nvidia nur noch eine abgespeckte Version seines Chips (RTX Pro 6000D) anstelle der H20 anbieten.
Als Reaktion forderte die chinesische Cybersicherheitsbehörde heimische Technologieunternehmen auf, lokale Anbieter in Betracht zu ziehen – unter Verweis auf Sicherheitslücken und die anhaltende Unsicherheit über Exportrestriktionen.
Profiteur dieses „kommunizierenden Gefässes“ ist Cambricon, von manchen als das „chinesische Nvidia“ bezeichnet. Laut Bloomberg dürfte der Umsatz des Unternehmens von 1,2 auf 6,8 Milliarden Yuan bis 2025 steigen – eine Versechsfachung. Und das ist nur die Spitze des Eisbergs: Chinas Regierung treibt den Aufbau einer nationalen KI-Industrie massiv voran.
So rühmt sich T-Head, die KI-Tochter von Alibaba, einen Prozessor entwickelt zu haben, der mit Nvidias H20 konkurrieren kann, und kündigte zudem Investitionen von 53 Milliarden US-Dollar an. Es entstehen damit zwei getrennte Ökosysteme, die in einem Wettlauf um immer spektakulärere Investitionsankündigungen stehen.
Zwischen Euphorie und Realität – eine Branche im Stresstest
Während die Börsenbewertungen des Sektors dank der soliden Ergebnisse von Broadcom und Oracle sowie der Partnerschaft zwischen Nvidia und OpenAI* wieder anzogen (einige sprechen von einem „zirkulären“ Deal), hat der Start von ChatGPT-5 in anderen Branchen deflationäre Nebenwirkungen.
Medienunternehmen und Softwareverlage hinken seit August deutlich hinterher – kein Zufall, wenn Sam Altman selbst meint, die neue Version seines Chatbots sei „in allem klüger als die Experten“. Ein erstes Beispiel: Die jüngste Werbekampagne von Palo Alto Networks wurde in nur einer Woche und zu minimalen Kosten erstellt – vollständig KI-basiert.
Doch die wachsende Bewertungsmanie betrifft insbesondere den nicht börsenkotierten Bereich. Wenn es eine Blase gibt, dann vermutlich hier: OpenAI, das den Hype um generative KI überhaupt ausgelöst hat, wird inzwischen mit 500 Milliarden US-Dollar bewertet – bei Umsätzen von 4,3 Milliarden im ersten Halbjahr (+16 % im Jahresvergleich) und keinen Gewinnen vor 2029. Ähnlich Databricks, eine US-Plattform für datenbasierte KI-Analysen, deren Bewertung über 100 Milliarden US-Dollar beträgt – bei prognostizierten Jahreserlösen von 4 Milliarden.
Auf makroökonomischer Ebene beginnen Analysten, die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt zu hinterfragen. Goldman Sachs erwartet zwar Produktivitätsgewinne, sobald die Technologie flächendeckend eingesetzt wird, beobachtet aber gleichzeitig, dass Sektoren wie Callcenter, Marketingberatung oder Grafikdesign kaum noch einstellen. Eine Studie der Stanford University bestätigt dies: Seit Aufkommen der generativen KI sind die Einstellungen von Berufseinsteigern in gefährdeten Tätigkeiten um 13 % zurückgegangen.
Diese Entwicklung ist umso bemerkenswerter, als der Arbeitsmarkt insgesamt an Dynamik verliert. Die Frage, ob die enorme Welle an Investitionen in Rechenzentren und Infrastruktur tatsächlich durch künftige Nachfrage nach Modelltraining und Softwareanwendungen gerechtfertigt ist, bleibt unbeantwortet. Der US-Technologie-Kreditspread (CITE), derzeit auf dem tiefsten Stand seit 18 Jahren, dürfte dabei als Frühwarnsystem dienen.
Diversifikation statt Techno-Euphorie
Die Investitionsentscheidungen der Hyperscaler – also Meta, Google, Amazon, Microsoft und Oracle – hängen mittlerweile zu 25 % ihrer Umsätze und 70 % ihrer Cashflows mit KI zusammen. Für die Unternehmensführungen ist dies eine strategische Absicherung, um den nächsten technologischen Wendepunkt nicht zu verpassen.
Doch angesichts einer beispiellosen Marktkonzentration* und eines sehr einseitigen Anlegerpositionierungsniveaus** gewinnt ein altes Prinzip wieder an Bedeutung: Diversifikation. Sie sollte geografisch, sektoral, stilistisch und nach Marktkapitalisierung erfolgen – mit dem Ziel, das Rendite-Risiko-Profil der Portfolios zu verbessern.
Auch wenn das heisst, vorübergehend als Techno-Skeptiker zu gelten.
* Nvidia investiert bis zu 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zum Ausbau einer Rechenkapazität von 10 Gigawatt.
** Meta, Google, Amazon, Microsoft und Oracle.
*** Die zehn grössten Unternehmen machen derzeit 38 % des S&P 500 aus.
**** Laut der jüngsten Umfrage der Bank of America ist das Long-Engagement auf die „Magnificent Seven“ das meistgenannte Konsens-Thema.
Quelle: InvestmentWorld.ch
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