Wo steht der KI-Schaum gerade? Vielleicht sind wir bereits am kritischsten Scheidepunkt.
Beobachtung des Fünf-Phasen-Rahmens für diesen Zyklus:
1. Verschlechterung des Free Cashflows der Tech-Giganten
2. Rückgang von Aktienrückkäufen und Dividenden
3. KI-Capex erreicht seinen Höhepunkt
4. Schaufel-Verkäufer töten Bewertungen, indem sie Unternehmen abwerten
5. Die kommerzielle Logik großer Modelle wird infrage gestellt; dann wird auch die Logik selbst abgewürgt
Laut den neuesten Quartalsberichten ist Phase 1 im Grunde bereits eingetreten, und wir befinden uns derzeit im Übergang von Phase 2 zu Phase 3.
Ein gemeinsames Muster zeigen Microsoft, Google, Meta, Amazon und Oracle:
Die KI-Capex wächst weiterhin mit hoher Geschwindigkeit, während der Free Cashflow sich jedoch rasch verengt.
Microsoft ist derzeit noch am „gesündesten“, aber auch dort ist der Free Cashflow bereits im negativen Wachstum. Die Fähigkeit von Google zur Ausschüttung an die Aktionäre nimmt ab, während Meta und Amazon weiterhin massiv in Rechenleistung investieren.
Und bei Oracle ist die Capex bereits im Quartalsvergleich zurückgegangen.
Wenn die nächsten Quartale die Schrumpfung weiter fortsetzen, könnte Oracle in diesem KI-Investitionszyklus so etwas wie die „Kanarieschachtel“ sein.
Die Lieferkette sieht derzeit ungefähr so aus:
Modelle großer Anbieter verbrennen Geld, um Rechenleistung zu kaufen → Cloud-Anbieter bauen Rechenzentren → NVIDIA, Speicher und Server produzieren weiter auf.
Sobald der Bedarf der führenden Modellfirmen wie OpenAI und Anthropic nachlässt, wird der Druck entlang der gesamten Lieferkette weitergegeben.
Der größte Widerspruch ist aktuell, dass Investitionen und kommerzielle Einnahmen nicht zusammenpassen.
Nach dieser Schätzung könnte der weltweite KI-Gesamtaufwand 2026 bei etwa 2,5–2,6 Billionen US-Dollar liegen; allein die Capex der Tech-Giganten könnte sich dabei auf knapp 800 Milliarden US-Dollar zubewegen.
Die Unternehmensumsätze von KI könnten dagegen nur im Bereich von einigen hundert Milliarden bis hin zu einer Größenordnung von einer Billion US-Dollar liegen – nahe an einer 10:1-Inversion zwischen Investition und Ertrag.
Zugleich wird KI-Investieren immer stärker von Fremdfinanzierung abhängig, und die Finanzierungskosten steigen ebenfalls.
Können Umsatz und Gewinn der Modellfirmen mit der gewaltigen Kapitalmenge Schritt halten, die die gesamte Industrie bereits in die Lieferkette gesteckt hat?
Wenn ja, könnte KI „weich“ landen. Wenn nicht, könnte der Preiskampf bei großen Modellen der Auslöser sein.
OpenAI, Anthropic, Google, xAI – plus die zunehmend günstigeren Open-Source-Modelle aus China – könnten dazu führen, dass Token nach und nach zu hochgradig standardisierten Produkten werden.
Sobald es schwer wird, mit Token hohe Gewinnmargen aufzubauen, könnten die Capex-Ausgaben als Erstes die Bremse treten.
Als Nächstes sollte man vor allem zwei Dinge im Blick behalten:
- die Monetarisierungsfähigkeit von OpenAI und Anthropic
- sowie, ob Oracle, Meta und Amazon ihre Capex anfangen zu drosseln.
$NVDAB #黄金反弹近5%
Beobachtung des Fünf-Phasen-Rahmens für diesen Zyklus:
1. Verschlechterung des Free Cashflows der Tech-Giganten
2. Rückgang von Aktienrückkäufen und Dividenden
3. KI-Capex erreicht seinen Höhepunkt
4. Schaufel-Verkäufer töten Bewertungen, indem sie Unternehmen abwerten
5. Die kommerzielle Logik großer Modelle wird infrage gestellt; dann wird auch die Logik selbst abgewürgt
Laut den neuesten Quartalsberichten ist Phase 1 im Grunde bereits eingetreten, und wir befinden uns derzeit im Übergang von Phase 2 zu Phase 3.
Ein gemeinsames Muster zeigen Microsoft, Google, Meta, Amazon und Oracle:
Die KI-Capex wächst weiterhin mit hoher Geschwindigkeit, während der Free Cashflow sich jedoch rasch verengt.
Microsoft ist derzeit noch am „gesündesten“, aber auch dort ist der Free Cashflow bereits im negativen Wachstum. Die Fähigkeit von Google zur Ausschüttung an die Aktionäre nimmt ab, während Meta und Amazon weiterhin massiv in Rechenleistung investieren.
Und bei Oracle ist die Capex bereits im Quartalsvergleich zurückgegangen.
Wenn die nächsten Quartale die Schrumpfung weiter fortsetzen, könnte Oracle in diesem KI-Investitionszyklus so etwas wie die „Kanarieschachtel“ sein.
Die Lieferkette sieht derzeit ungefähr so aus:
Modelle großer Anbieter verbrennen Geld, um Rechenleistung zu kaufen → Cloud-Anbieter bauen Rechenzentren → NVIDIA, Speicher und Server produzieren weiter auf.
Sobald der Bedarf der führenden Modellfirmen wie OpenAI und Anthropic nachlässt, wird der Druck entlang der gesamten Lieferkette weitergegeben.
Der größte Widerspruch ist aktuell, dass Investitionen und kommerzielle Einnahmen nicht zusammenpassen.
Nach dieser Schätzung könnte der weltweite KI-Gesamtaufwand 2026 bei etwa 2,5–2,6 Billionen US-Dollar liegen; allein die Capex der Tech-Giganten könnte sich dabei auf knapp 800 Milliarden US-Dollar zubewegen.
Die Unternehmensumsätze von KI könnten dagegen nur im Bereich von einigen hundert Milliarden bis hin zu einer Größenordnung von einer Billion US-Dollar liegen – nahe an einer 10:1-Inversion zwischen Investition und Ertrag.
Zugleich wird KI-Investieren immer stärker von Fremdfinanzierung abhängig, und die Finanzierungskosten steigen ebenfalls.
Können Umsatz und Gewinn der Modellfirmen mit der gewaltigen Kapitalmenge Schritt halten, die die gesamte Industrie bereits in die Lieferkette gesteckt hat?
Wenn ja, könnte KI „weich“ landen. Wenn nicht, könnte der Preiskampf bei großen Modellen der Auslöser sein.
OpenAI, Anthropic, Google, xAI – plus die zunehmend günstigeren Open-Source-Modelle aus China – könnten dazu führen, dass Token nach und nach zu hochgradig standardisierten Produkten werden.
Sobald es schwer wird, mit Token hohe Gewinnmargen aufzubauen, könnten die Capex-Ausgaben als Erstes die Bremse treten.
Als Nächstes sollte man vor allem zwei Dinge im Blick behalten:
- die Monetarisierungsfähigkeit von OpenAI und Anthropic
- sowie, ob Oracle, Meta und Amazon ihre Capex anfangen zu drosseln.
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