KI-Blase? Zehn Gegenargumente

1. Adaption jetzt, Monetarisierung später
Im Internet werden erst Nutzer gewonnen, dann wird monetarisiert. Facebook ist dafür ein klassisches Beispiel: Beim Börsengang im Jahr 2012 hatte man rund eine Milliarde Nutzer, finanziell genutzt wurde das Jahre später.

ChatGPT fühlt sich ähnlich an. 20 Dollar pro Monat wären im Vergleich zur Zeitersparnis bereits günstig. Kostenlose Nutzer dürften für den Mehrwert gezielte Werbung akzeptieren. Verdienen ausgereifte KI-Assistenzen mit jedem aktiven Nutzer 10 Dollar pro Monat, bedeutet eine Milliarde Nutzer ein Umsatzpotenzial von jährlich 120 Milliarden Dollar.

Der Aufbau einer globalen Plattform ist jedoch kostspielig. Netflix, Spotify und Uber haben jahrelang Geld verbrannt, bevor sie skalieren konnten. KI-Plattformen befinden sich in derselben Phase. Unterdessen sind die Erträge für die Nutzer bereits real und messbar. KI senkt Kosten, erhöht den Durchsatz und beschleunigt Entscheidungen.

2. Aktienrenditen folgen den Gewinnen
In einer Blase lösen sich die Kurse von der Realität. Die Kurse der Internetaktien der späten 1990er Jahre kletterten ohne entsprechende Gewinne. Ende 1999 wurde der MSCI World IT mit dem 50-fachen des Gewinns gehandelt.

Dieses Mal haben sich die Kurse im IT-Sektor weitgehend parallel zum Gewinnwachstum entwickelt. Bislang verhält sich die KI-Technologie eher wie ein starkes Wachstumssegment als wie eine Manie. Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud und Oracle Cloud Infrastructure haben alle zugelegt. Neue Kapazitäten werden sofort verkauft. Diese Unternehmen haben ein Umsatzwachstum von 31 % erzielt, die Rentabilität ist unvermindert hoch.

3. Bewertungen liegen auf einem - gemessen am Umfeld - vertretbaren Premium
Die KI-Marktführer werden mit einem erheblichen Aufschlag gegenüber dem breiteren Markt gehandelt, der jedoch ihre Fähigkeit widerspiegelt, schnelleres Wachstum, höhere Margen, starke Wettbewerbsvorteile und eine sehr geringe Verschuldung zu kombinieren. Die meisten dieser Unternehmen werden nach wie vor mit ihren durchschnittlichen Bewertungskennzahlen der letzten fünf Jahre gehandelt werden. Steigern sie ihre Gewinne in den nächsten drei bis vier Jahren deutlich schneller als der Markt, dürften sie bis dahin mit einem Marktmultiplikator gehandelt werden. Die Halbleiterbranche zeigt, wie viel Wachstumsspielraum noch vorhanden ist.

4. Modelle nähern sich Menschen an
Die neue Generation von „Reasoning-Modellen” verringert bei vielen Aufgaben die Lücke zu menschlichen Experten erheblich. Diese Modelle geben nicht nur eine Antwort aus. Sie „denken” ein Problem mehrmals durch, überdenken und verfeinern ihre erste Antwort. Das reduziert Halluzinationen, verbessert die Zuverlässigkeit und öffnet die Tür für anspruchsvollere Anwendungsfälle.

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit lässt sich immer mehr Arbeit automatisieren oder optimieren. Das bedeutet eine stärkere Nutzung, eine tiefere Integration in Unternehmen und letztendlich höhere Umsätze.

5. Mehr Rechenleistung ermöglicht fortgeschrittene KI-Generationen
Schlussfolgerungen, autonome Agenten, Bild- und Videogenerierung sowie tiefgreifende Forschung erfordern alle eine viel höhere Rechenleistung als die Generation davor. Arbeiten, die früher wochenlangen manuellen Aufwand erforderten, können nun in etwa zwanzig Minuten erledigt werden. Mit sinkenden Kosten pro verarbeiteter Arbeitseinheit (Token) werden Projekte günstiger; es können mehr davon durchgeführt werden. Mit sinkenden Kosten für KI steigt das Volumen der KI sprunghaft an.

6. Verbrauch verdoppelt sich alle drei Monate
Das Volumen der verarbeiteten Token steigt sprunghaft an. Zwischen Dezember 2024 und August 2025 meldete Google einen etwa vierzehnfachen Anstieg in nur acht Monaten, was eine Verdopplung etwa alle drei Monate bedeutet. Wenige Engpässe bei den Nutzern, starke Anreize zum Experimentieren und greifbare Produktivitätssteigerungen sorgen für exponentielles Wachstum. Wenn die Nachfrage so schnell wächst und das Angebot kaum Schritt halten kann, entsteht ein mehrjähriger Investitions-Superzyklus.

7. Das Angebot ist die eigentliche Einschränkung
In einerBlase herrscht üblicherweise ein kritisches Überangebot. Zu viele Glasfasernetzwerke, zu viele Rechenzentren und Fabriken. Die KI hat heute das gegenteilige Problem. Alle GPUs sind zu 100 % ausgelastet. Darüber hinaus begrenzen Engpässe die Geschwindigkeit, mit der das Angebot erweitert werden kann.

Auf der Chip-Seite hat TSMC die Nachfrage nach KI als „wahnsinnig” bezeichnet und erklärt, dass die Kapazität für fortschrittliche Knoten viel zu gering ist. Ähnlich knapp sind Speicher und Komponenten mit hoher Bandbreite. Der vorsichtige Ansatz von TSMC, kombiniert mit den physischen Engpässen bei Strom und Infrastruktur, wirkt wie eine natürliche Bremse für Überinvestitionen und macht einen heftigen Einbruch aufgrund von Überangebot weniger wahrscheinlich. Kühlung, Grundstücke und Netzanschlüsse sind zusätzliche Einschränkungen.

8. Rechenzentren: Rund 40 % jährliches Wachstumspotenzial
Nvidia geht davon aus, dass die weltweiten Investitionen in Rechenzentren bis 2030 um etwa 40 % pro Jahr steigen werden. Die Markterwartungen für das Umsatzwachstum im Bereich KI liegen im gleichen Zeitraum näher bei 12 % pro Jahr. Liegt Nvidia auch nur annähernd richtig, unterschätzt der Konsens die Größe und Dauer des KI-Investitionszyklus. Nvidia ist mit einem Kurs-Gewinn-Verhältnis von etwa 25 hoch, aber nicht extrem bewertet. Selbst der niedrigere Konsenswachstum wird nicht vollständig in den aktuellen Kursen widergespiegelt, ganz zu schweigen von den ehrgeizigeren Aussichten von Nvidia.

9. KI-native Unternehmen wachsen in Rekordgeschwindigkeit
KI-native Softwareunternehmen wachsen auch jenseits von Big Tech viel schneller als frühere Generationen von Software-Service-Anbietern. KI-first-Startups erreichen innerhalb von ein bis zwei Jahren einen wiederkehrenden Jahresumsatz von 100 Millionen US-Dollar. In der Vergangenheit brauchten selbst die besten Softwareunternehmen zwei- bis dreimal so lange, um diesen Meilenstein zu erreichen.

10. „Software als Service“ (SaaS) wird profitieren (trotz Disruption)
Der Markt scheint überzeugt zu sein, dass KI einen Großteil der Nachfragen nach Software als Service aushöhlen wird. Für undifferenzierte Tools trifft dies teilweise zu. Kernsysteme wie ERP, CRM, HCM und Finanzplattformen sind tief in den Betriebsabläufen verankert und für Compliance, Sicherheit und Interoperabilität entscheidend. Für die meisten Unternehmen ist es sinnvoller, KI-Agenten und Automatisierung auf diesen Systemen aufzubauen, als sie zu entfernen.

Die Gewinner im SaaS-Bereich dürften diejenigen sein, die KI als Co-Pilot-Ebene nutzen, um Aufgaben zu automatisieren, die bisher von Entwicklern, Analysten und Betreibern ausgeführt wurden, und gleichzeitig die zugrunde liegenden Daten und Arbeitsabläufe weiter zu verankern. Dennoch werden viele dieser Namen derzeit so bewertet, als würden sie vollständig verdrängt werden.

Was könnte den KI-Erfolg verhindern?
Der KI-Zyklus wird nicht zwingend geradlinig verlaufen. Die Preissetzungsmacht könnte schwinden, wenn Basismodelle schneller als erwartet zu Massenware werden. Möglicher Gegenwind für die Modellanbieter wäre für Infrastrukturanbieter ein Rückenwind. Regulierung und Datenvorschriften könnten die Einführung verlangsamen. Geopolitische Risiken im Zusammenhang mit Chips, Taiwan und kritischen Materialien könnten zu einer Verknappung des Angebots führen. Die Kapitalintensität des Ausbaus bedeutet, dass falsch zugewiesene Investitionen bestraft werden.

Diese Schwankungsfaktoren dürften jedoch eher das Tempo des Zyklus verändern als dessen Richtung: Die Produktivitätssteigerungen sind bereits sichtbar und lassen sie sich nur schwer rückgängig machen. Wir erwarten einen langen und starken KI-Investitionszyklus, der zwar gelegentlich von Streuungen geprägt ist, aber vor allem Chancen bietet.

Marketing-Mitteilung.
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