Das größte Risiko für KI-Anleger könnte nicht darin bestehen, dass künstliche Intelligenz scheitert. Sondern dass sie ein gewaltiger Erfolg wird – und trotzdem nicht genug Rendite abwirft.
Die Technologiekonzerne liefern sich ein Wettrüsten um Modelle, Rechenzentren und Rechenleistung. Microsoft (WKN: 870747 / ISIN: US5949181045), Alphabet (WKN: A14Y6H / ISIN: US02079K1079), Amazon (WKN: 906866 / ISIN: US0231351067) oder Meta Platforms (WKN: A1JWVX / ISIN: US30303M1027) investieren enorme Summen in GPUs, Energieinfrastruktur und Rechenzentren. Der Kapitalmarkt hat diesen Investitionshunger bislang honoriert. Doch irgendwann reicht es nicht mehr, Milliarden auszugeben. Dann müssen diese Milliarden auch Milliarden verdienen.
Damit beginnt die spannendere Phase des KI-Booms. Die entscheidende Frage lautet dann nicht mehr, wie leistungsfähig das nächste Modell wird, sondern welche Rendite mit dem nächsten investierten Dollar erzielt wird.
Denn technologische Disruption und Aktionärsrendite sind zwei verschiedene Dinge. Das Internet hat die Welt verändert. Trotzdem waren längst nicht alle Unternehmen, die damals in die Infrastruktur investierten, gute Investments. Auch bei KI könnte der wirtschaftliche Nutzen enorm sein, während Kapitalgeber feststellen, dass sie für dieses Wachstum zu viel bezahlt haben.
Kapitaldisziplin wird zum entscheidenden Faktor
Deshalb ist der Blick auf die Hyperscaler besonders interessant. Ihre starken Bilanzen erlauben gigantische Investitionen. Finanzielle Stärke ersetzt jedoch keine Kapitaldisziplin. Jeder zusätzliche Rechenzentrums-Campus und jede neue GPU-Generation erhöhen die Messlatte. Der daraus entstehende Cashflow muss langfristig die Kapitalkosten übertreffen.
Auch OpenAI liefert Stoff für diese Debatte. Das Unternehmen hat einen Börsengang für das Jahr 2026 ausgeschlossen und begründet dies insbesondere mit Fragen rund um Sicherheit und Alignment. Anthropic äußert ebenfalls Sicherheitsbedenken, verfolgt jedoch weiterhin IPO-Pläne. Das wirft zumindest Fragen auf.
Denn ein Börsengang bedeutet nicht nur Zugang zu Kapital, sondern auch Transparenz bezüglich Umsatzwachstum, Cash Burn und Profitabilität. Es gibt keine belastbaren Hinweise darauf, dass finanzielle Ziele hinter OpenAIs Entscheidung stehen. Trotzdem darf man fragen: Ist Safety die vollständige Erklärung – oder würde der öffentliche Kapitalmarkt derzeit Fragen stellen, auf die es noch keine überzeugenden Antworten gibt?
Sinkende KI-Kosten verändern die Renditelogik
Gleichzeitig könnten sinkende Kosten zum nächsten Problem für Investoren werden. Anbieter wie DeepSeek oder Alibaba mit Qwen zeigen, dass leistungsfähige Modelle mit anderen Kostenstrukturen möglich sind. Was technologisch positiv ist, kann ökonomisch unbequem werden. Werden Modelle günstiger und austauschbarer, dürfte es schwieriger werden, dauerhaft hohe Margen auf Modellebene zu verteidigen.
Damit beginnt die Suche nach den Gewinnern. Sind es Halbleiterhersteller, Hyperscaler oder Softwareunternehmen, die von sinkenden Inferenzkosten profitieren, ohne selbst Milliarden in die Infrastruktur investieren zu müssen?
Eine einfache Antwort gibt es nicht. Genau deshalb dürfte die nächste Phase für aktive Anleger interessanter werden. Statt möglichst viel KI-Exposure zu kaufen, zählen zunehmend Preissetzungsmacht, Kapitalintensität, Bewertung und freier Cashflow.
Vielleicht liegt darin das Paradox des KI-Booms. Die Blase müsste nicht platzen, nur weil künstliche Intelligenz nicht funktioniert. Sie könnte jedoch platzen, wenn sich herausstellt, dass der wirtschaftliche Nutzen größer ist als die Rendite für jene, die heute Milliarden dafür investieren.
Ein Beitrag von Serge Nussbaumer
Er ist Head Public Solutions und Kapitalmarktexperte bei Maverix Securities
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