Der gesamte KI-Sektor ist im Juli um 40–60% gefallen. Nvidia ($NVDA.US ) verzeichnete ein nachlaufendes KGV, das auf ein Niveau nahe dem Tief der letzten zehn Jahre gesunken ist—der Markt beginnt sich Sorgen zu machen, ob der KI-Zyklus bereits seinen Höhepunkt erreicht hat.
Doch Gavin Baker hat eine Woche lang in Silicon Valley nach Anzeichen gesucht, um gegen diese These zu argumentieren: Er untersuchte die Preise für GPU-Leasing, DRAM, das Token-Wachstum sowie die Cashflows der Cloud-Anbieter. Dabei fand er keine Hinweise auf nachlassende Nachfrage—im Gegenteil: Mehrere Kennzahlen beschleunigen sich weiterhin.
Am deutlichsten ist der GPU-Preis. Ein KI-Startup miete vor sieben Monaten ein Blackwell-GPU-Cluster für etwa 2 US-Dollar pro Stunde. Bei der Verlängerung nach sieben Monaten kostet derselbe Gerätesatz rund 4 US-Dollar—ein Anstieg von 50–60%. Wenn die Nachfrage nach KI zurückginge, würde der GPU-Preis nicht dauerhaft weiter steigen.
Auch das Wachstum der operativen Cashflows von Microsoft, Meta und Amazon stieg von 28% auf 32%. Wenn man die zukünftigen Cashflows anhand der aktuellen Blackwell-Preise neu bewertet, könnten sie von der Markterwartung von 1,3–1,4 Billionen US-Dollar auf etwa 2 Billionen US-Dollar steigen. Die Investitionen in die KI-Infrastruktur beginnen damit zunehmend in Einnahmen überzugehen.
Die HBM-Lieferung ist ebenfalls stark angespannt. Amazon, Google, AMD und Nvidia buhlen alle um Kapazitäten; wenn auch nur einer aufgibt, übernimmt der jeweilige Konkurrent die freiwerdenden Produktionsmengen sofort.
Ein Investor, der Nvidia seit über 25 Jahren verfolgt und mehr als 4 Milliarden US-Dollar verwaltet, suchte aktiv nach Gründen, die Woche über derartige Baisse-Argumente liefern könnten—und fand dennoch nicht genug Belege. Sein Fazit: Das Problem ist nicht, dass die KI-Nachfrage verschwindet, sondern dass Kursentwicklung und Fundamentaldaten gerade auseinanderdriften.
Für Anleger sind kurzfristige Schwankungen unvermeidlich. Entscheidend ist jedoch, ob die Nachfrage nach Rechenleistung aufhört. Die aktuellen Daten belegen nicht, dass der KI-Zyklus endet—vielmehr zeigen sie, dass die KI-Infrastruktur sich weiterhin in einer Expansionsphase befindet.
#Aİ #英伟达 #美股休市
Doch Gavin Baker hat eine Woche lang in Silicon Valley nach Anzeichen gesucht, um gegen diese These zu argumentieren: Er untersuchte die Preise für GPU-Leasing, DRAM, das Token-Wachstum sowie die Cashflows der Cloud-Anbieter. Dabei fand er keine Hinweise auf nachlassende Nachfrage—im Gegenteil: Mehrere Kennzahlen beschleunigen sich weiterhin.
Am deutlichsten ist der GPU-Preis. Ein KI-Startup miete vor sieben Monaten ein Blackwell-GPU-Cluster für etwa 2 US-Dollar pro Stunde. Bei der Verlängerung nach sieben Monaten kostet derselbe Gerätesatz rund 4 US-Dollar—ein Anstieg von 50–60%. Wenn die Nachfrage nach KI zurückginge, würde der GPU-Preis nicht dauerhaft weiter steigen.
Auch das Wachstum der operativen Cashflows von Microsoft, Meta und Amazon stieg von 28% auf 32%. Wenn man die zukünftigen Cashflows anhand der aktuellen Blackwell-Preise neu bewertet, könnten sie von der Markterwartung von 1,3–1,4 Billionen US-Dollar auf etwa 2 Billionen US-Dollar steigen. Die Investitionen in die KI-Infrastruktur beginnen damit zunehmend in Einnahmen überzugehen.
Die HBM-Lieferung ist ebenfalls stark angespannt. Amazon, Google, AMD und Nvidia buhlen alle um Kapazitäten; wenn auch nur einer aufgibt, übernimmt der jeweilige Konkurrent die freiwerdenden Produktionsmengen sofort.
Ein Investor, der Nvidia seit über 25 Jahren verfolgt und mehr als 4 Milliarden US-Dollar verwaltet, suchte aktiv nach Gründen, die Woche über derartige Baisse-Argumente liefern könnten—und fand dennoch nicht genug Belege. Sein Fazit: Das Problem ist nicht, dass die KI-Nachfrage verschwindet, sondern dass Kursentwicklung und Fundamentaldaten gerade auseinanderdriften.
Für Anleger sind kurzfristige Schwankungen unvermeidlich. Entscheidend ist jedoch, ob die Nachfrage nach Rechenleistung aufhört. Die aktuellen Daten belegen nicht, dass der KI-Zyklus endet—vielmehr zeigen sie, dass die KI-Infrastruktur sich weiterhin in einer Expansionsphase befindet.
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