#AIStocksWhatNext
Alle sind sich einig: KI-Aktien sind entweder völlig in Ordnung oder kurz davor, in sich zusammenzufallen – und beide Lager haben ausgezeichnete Tabellen 📊🎭
Capital Economics veröffentlichte einen wirklich detaillierten Bericht vom 10. September, der acht verschiedene Marktindikatoren prüfte. Die meisten liegen auf oder nahe Werten, die historisch gesehen großen Hochphasen vorausgingen. Analyst James Reillys Prognose ist dabei bemerkenswert konkret: Der S&P 500 steigt bis zum Jahresende weiter auf 8.250 und fällt dann bis Ende 2027 wieder auf 6.500 zurück. Er bezeichnet die stark anziehende Welle an KI-bezogenen IPOs und Kapitalerhöhungen als besonders verlässliches Warnsignal – und argumentiert, das Ende sei „eher in Monaten als in Jahren“ in Sicht. Mutig, etwas so Unübersichtliches auf ein Datum festzunageln. 😂
Hier ist der Detailpunkt, auf den fast niemand außerhalb der Kreditmärkte achtet 🧠
Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) hat darauf hingewiesen, dass erwartet wird, dass über eine Billion US-Dollar an KI-Infrastruktur-Schulden speziell aus privatem Kredit kommen. Die Spreads auf diese Schuldtitel haben sich seit September bereits um bis zu 40 Basispunkte ausgeweitet – ein messbares, echtes Zeichen für Unbehagen, das still unter den Kurscharts liegt, auf die tatsächlich alle schauen. 💎
Das ehrliche Argument für Gelassenheit 💡
Im Gegensatz zur Dotcom-Ära finanzieren Microsoft, Alphabet, Meta und Amazon ihre KI-Ausgaben weitgehend aus dem bestehenden Cashflow, statt neue Schulden aufzutürmen oder Aktionäre zu verwässern. Die Netto-Margen der „Magnificent Seven“ liegen bei über 25% – fast doppelt so hoch wie der durchschnittliche Wert des S&P 500 von 13%. Das ist eine grundlegend andere Basis als die Unternehmen, die 1999 Venture-Cash verbrennen. 🎯
Der ehrliche Takeaway 🚀
Das eine Lager sieht eine Geschichte, die laut nachklingt. Das andere Lager erkennt diesmal eine fundamental stärkere Bilanz als beim letzten Mal. Beide Deutungen werden durch echte Daten gestützt. Noch hat keine der beiden Seiten tatsächlich recht bekommen.
$BTC
Alle sind sich einig: KI-Aktien sind entweder völlig in Ordnung oder kurz davor, in sich zusammenzufallen – und beide Lager haben ausgezeichnete Tabellen 📊🎭
Capital Economics veröffentlichte einen wirklich detaillierten Bericht vom 10. September, der acht verschiedene Marktindikatoren prüfte. Die meisten liegen auf oder nahe Werten, die historisch gesehen großen Hochphasen vorausgingen. Analyst James Reillys Prognose ist dabei bemerkenswert konkret: Der S&P 500 steigt bis zum Jahresende weiter auf 8.250 und fällt dann bis Ende 2027 wieder auf 6.500 zurück. Er bezeichnet die stark anziehende Welle an KI-bezogenen IPOs und Kapitalerhöhungen als besonders verlässliches Warnsignal – und argumentiert, das Ende sei „eher in Monaten als in Jahren“ in Sicht. Mutig, etwas so Unübersichtliches auf ein Datum festzunageln. 😂
Hier ist der Detailpunkt, auf den fast niemand außerhalb der Kreditmärkte achtet 🧠
Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) hat darauf hingewiesen, dass erwartet wird, dass über eine Billion US-Dollar an KI-Infrastruktur-Schulden speziell aus privatem Kredit kommen. Die Spreads auf diese Schuldtitel haben sich seit September bereits um bis zu 40 Basispunkte ausgeweitet – ein messbares, echtes Zeichen für Unbehagen, das still unter den Kurscharts liegt, auf die tatsächlich alle schauen. 💎
Das ehrliche Argument für Gelassenheit 💡
Im Gegensatz zur Dotcom-Ära finanzieren Microsoft, Alphabet, Meta und Amazon ihre KI-Ausgaben weitgehend aus dem bestehenden Cashflow, statt neue Schulden aufzutürmen oder Aktionäre zu verwässern. Die Netto-Margen der „Magnificent Seven“ liegen bei über 25% – fast doppelt so hoch wie der durchschnittliche Wert des S&P 500 von 13%. Das ist eine grundlegend andere Basis als die Unternehmen, die 1999 Venture-Cash verbrennen. 🎯
Der ehrliche Takeaway 🚀
Das eine Lager sieht eine Geschichte, die laut nachklingt. Das andere Lager erkennt diesmal eine fundamental stärkere Bilanz als beim letzten Mal. Beide Deutungen werden durch echte Daten gestützt. Noch hat keine der beiden Seiten tatsächlich recht bekommen.
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