In den letzten Tagen machten viele die Korrektur im Halbleiter- und KI-Sektor Kimi K3 zum Vorwurf.
Der Grund ist sehr direkt.
In einigen der auf der „Dark Side of the Moon“ veröffentlichten Teilbewertungen ist Kimi K3 bereits in den Bereich der führenden Modelle vorgedrungen und betont zugleich eine höhere Modell-Effizienz sowie einen wettbewerbsfähigen Inferenzpreis.
Also begann der Markt sich zu sorgen:
Wenn zukünftige Modelle immer effizienter werden und man für die gleiche Aufgabe immer weniger Rechenleistung benötigt, sind dann GPU-, HBM- und Rechenzentrumsaktien immer noch so hoch bewertet wie heute?
Diese Logik ist nicht ohne Grundlage.
Aber wenn man den Zeitrahmen etwas weiter fasst, denke ich, dass es nicht so einfach ist.
In der vergangenen Zeit bestand die zentrale Logik für den Anstieg im Halbleitersektor im Grunde nur in einem Punkt:
KI wird das Wachstum der Investitionsausgaben (CapEx) kontinuierlich antreiben.
Je stärker das Modell, desto mehr GPUs werden benötigt.
Je mehr GPUs, desto größer ist die Nachfrage nach HBM, DRAM, fortschrittlicher Verpackung, Servern, Strom und Rechenzentren.
In den vergangenen sechs Monaten hat der Markt die knappen Engpass-Glieder dieser Lieferkette gehandelt – also das sogenannte Bottleneck Trade, den Engpasshandel.
Das Problem ist: Bis zum Juli haben viele der entsprechenden Aktien bereits starke Anstiege hinter sich.
Die Bewertung war sehr hoch, die Positionen waren überfüllt, und die Markterwartungen kamen nahe an eine „perfekte Preisgestaltung“ heran.
In so einer Lage fürchtet der Markt nicht unbedingt die bereits bestätigten schlechten Nachrichten.
Manchmal braucht es nur eine ausreichend plausible Begründung für eine Neubewertung.
Und genau diese Begründung lieferte Kimi K3.
Die erste Reaktion des Marktes ist nicht:
„Wird Kimi K3 KI verändern?“
sondern:
„Wenn die führenden Modelle immer günstiger werden, müssen Technologieriesen dann noch so viel Geld investieren, um Rechenzentren aufzubauen?“
„Geht das Wachstum der KI-CapEx vielleicht bald dem Höhepunkt entgegen?“
„Wie lange kann die Knappheitsprämie bei GPUs und HBM noch aufrechterhalten werden?“
Achtung: Zu diesem Zeitpunkt handelt der Markt nicht die bereits eingetretenen Fakten, sondern die Veränderung der Erwartungen für die Zukunft.
Das ähnelt sehr der Marktreaktion, als damals DeepSeek auftauchte.
Damals war der Markt nicht plötzlich davon überzeugt, dass NVIDIA am nächsten Tag seine Bestellungen verlieren würde.
Was wirklich passiert ist, ist: Anleger begannen, neu zu rechnen:
Wie viele GPUs werden in den nächsten Jahren überhaupt gebraucht?
Wie lange kann das Investitionstempo in die KI-Infrastruktur noch anhalten?
Wird sich die Preisgestaltungs-Macht der Chip-Unternehmen beeinflussen lassen?
Bei Aktien mit hoher Bewertung kann die Bewertung bereits deutlich schrumpfen, wenn diese Erwartungen nur leicht nach unten angepasst werden.
Daher ist bei dieser Gelegenheit das, was der Markt zuerst komprimiert, eher die Bewertung und die Erwartungen – nicht die aktuellen Geschäftszahlen, die bereits widerlegt wurden.
Betrachtet man die Zeitachse, dann begann diese Halbleiter-Korrektur nicht erst plötzlich, nachdem Kimi K3 veröffentlicht wurde.
Davor standen bereits einige KI- und Speicherchip-Aktien unter anhaltendem Druck.
Gewinne bei gleichzeitig voller Positionierung sowie die Sorge über das Tempo der Steigerung der CapEx – all diese Faktoren waren schon längst vorhanden.
Deshalb neige ich dazu, Kimi K3 eher als Zündfunken zu sehen.
Das eigentliche Problem ist: Nachdem die gesamte KI-Infrastruktur-Sparte stark gestiegen ist, sucht der Markt bereits nach Gründen, um Gewinne mitzunehmen und sich neu zu bewerten.
Kimi K3 hat es nur gerade erst entzündet.
Natürlich bedeutet das nicht, dass der KI-Run schon vorbei ist.
Hier gibt es noch eine Frage, die noch viel mehr zum Nachdenken anregt:
Wenn die Effizienz von Modellen steigt, sinkt dann wirklich der gesamte Rechenleistungsbedarf?
Unwahrscheinlich.
Wenn die Kosten für die Erledigung einer KI-Aufgabe sinken, könnten KI-Anwendungen schnell zunehmen, und die Anzahl der Abrufe könnte um das Zehn- bis sogar Hundertfache steigen.
Wenn die neu entstehende Nachfrage die eingesparte Rechenleistung pro Einheit übersteigt, könnte der Verbrauch an Rechenleistung sogar weiter steigen.
Das ist im Grunde sehr nah am „Jevons-Paradoxon“:
Wenn die Effizienz bei der Nutzung einer Ressource steigt, kann der gesamte Verbrauch am Ende trotzdem zunehmen – weil die Nutzungskosten sinken.
Daher muss der Markt möglicherweise gar nicht darüber diskutieren:
„Wird Kimi K3 GPT ersetzen?“
sondern:
Ob die Effizienzsteigerung von KI-Modellen den Bedarf an Rechenleistung wirklich senkt – oder ob sie einen viel größeren Bedarf an Rechenleistung erzeugt.
Meine Ansicht ist:
Kimi K3 hängt zwar mit der aktuellen Halbleiter-Korrektur zusammen, aber es ist eher ein Katalysator (Catalyst) als die grundlegende Ursache (Root Cause).
Als Nächstes gilt es vor allem zu beobachten:
1. Ob das reale Wachstum der KI-CapEx beginnt, sich zu verlangsamen;
2. Ob sich bei GPU und HBM Bestellungen, Preise und Lieferzeiten verändern;
3. Ob das Wachstum von KI-Anwendungen die Auswirkungen abfedern kann, die durch den Rückgang der Inferenzkosten pro Einheit entstehen.
Der Markt handelt viele Male nicht, weil sich die Fakten bereits geändert haben, sondern weil sich die Erwartungen an die Zukunft zu verändern beginnen.
Vielleicht ist es diesmal genauso.
Oben handelt es sich nur um persönliche Marktbeobachtungen, keine Anlageberatung.