#甲骨文 Mit KI-Aufträgen im Wert von 300 Milliarden US-Dollar in der Hand – und trotzdem stürzt der Aktienkurs ab?
Oracle $ORCLB legte einst an einem einzigen Tag um 36 % zu. Gründer Larry Ellison wurde sogar kurzzeitig zum reichsten Menschen der Welt.
Die größte Geschichte dahinter: die KI-Partnerschaft mit OpenAI im Wert von bis zu 300 Milliarden US-Dollar.
Viele hielten das für das ultimative Comeback eines etablierten Tech-Giganten im KI-Zeitalter.
Doch anschließend gab die Oracle-Aktie deutlich nach.
Bei einem so großen Auftragsvolumen beginnt der Markt plötzlich, sich Sorgen zu machen?
Kurz gesagt: Der entscheidende Punkt ist das Geschäftsmodell.
Früher verdiente Oracle sein Geld hauptsächlich mit Software.
Die Software wurde entwickelt und an Kunden verkauft. Die Grenzkosten waren vergleichsweise niedrig, die Bruttomarge konnte rund 70 % erreichen.
Das ist ein typisches Geschäft mit geringem Kapitaleinsatz.
Im KI-Zeitalter sieht das jedoch anders aus.
Wer Rechenleistung vermieten will, muss erst einmal viel Geld in Chips und Rechenzentren investieren, die Stromversorgung sicherstellen und enorme Finanzierungskosten tragen.
Das ist ungefähr so:
Früher hat man Kochbücher verkauft: Jede gedruckte Ausgabe brachte Geld ein.
Heute muss man sich erst Geld leihen, um ein großes Gebäude zu bauen, und dann darauf warten, dass die Kunden nach und nach Miete zahlen.
Und jetzt kommt der Knackpunkt: Das Gebäude hat sich womöglich noch nicht amortisiert, da könnten die Geräte darin schon veraltet sein.
KI-Chips werden schnell durch neue Generationen ersetzt, was einen enormen Abschreibungsdruck bedeutet.
Sind die Anfangsinvestitionen zu hoch und kommt das Geld nicht schnell genug zurück, werden Schulden und Zinsen zu einer schweren Belastung.
Ein großer Auftragsbestand bedeutet nicht, dass das Geld schon auf dem Konto ist.
Beeindruckende Umsätze bedeuten nicht, dass am Ende auch Gewinn übrig bleibt.
Wer Oracles KI-Geschichte beurteilen will, sollte deshalb nicht nur auf das Auftragsvolumen von OpenAI schauen, sondern vor allem auf drei Kennzahlen:
1️⃣ Investitionsausgaben: Wie viel muss noch in Rechenkapazität investiert werden?
2️⃣ Cashflow und Schulden: Reichen die Einnahmen aus, um Zinsen und weitere Investitionen zu bezahlen?
3️⃣ Kapitalrendite: Können sich diese teuren Chips am Ende bezahlt machen?
Im KI-Zeitalter ist nicht unbedingt das Unternehmen mit den meisten Aufträgen am wertvollsten, sondern dasjenige, das Rechenleistung in Gewinne und Gewinne in Cashflow verwandeln kann.
Lass dich nicht nur davon blenden, wie groß die Geschichte klingt.
Am Ende zählt für den Kapitalmarkt, wie viel Geld du tatsächlich verdienen kannst – und wann es wirklich auf deinem Konto landet.
Oracle $ORCLB legte einst an einem einzigen Tag um 36 % zu. Gründer Larry Ellison wurde sogar kurzzeitig zum reichsten Menschen der Welt.
Die größte Geschichte dahinter: die KI-Partnerschaft mit OpenAI im Wert von bis zu 300 Milliarden US-Dollar.
Viele hielten das für das ultimative Comeback eines etablierten Tech-Giganten im KI-Zeitalter.
Doch anschließend gab die Oracle-Aktie deutlich nach.
Bei einem so großen Auftragsvolumen beginnt der Markt plötzlich, sich Sorgen zu machen?
Kurz gesagt: Der entscheidende Punkt ist das Geschäftsmodell.
Früher verdiente Oracle sein Geld hauptsächlich mit Software.
Die Software wurde entwickelt und an Kunden verkauft. Die Grenzkosten waren vergleichsweise niedrig, die Bruttomarge konnte rund 70 % erreichen.
Das ist ein typisches Geschäft mit geringem Kapitaleinsatz.
Im KI-Zeitalter sieht das jedoch anders aus.
Wer Rechenleistung vermieten will, muss erst einmal viel Geld in Chips und Rechenzentren investieren, die Stromversorgung sicherstellen und enorme Finanzierungskosten tragen.
Das ist ungefähr so:
Früher hat man Kochbücher verkauft: Jede gedruckte Ausgabe brachte Geld ein.
Heute muss man sich erst Geld leihen, um ein großes Gebäude zu bauen, und dann darauf warten, dass die Kunden nach und nach Miete zahlen.
Und jetzt kommt der Knackpunkt: Das Gebäude hat sich womöglich noch nicht amortisiert, da könnten die Geräte darin schon veraltet sein.
KI-Chips werden schnell durch neue Generationen ersetzt, was einen enormen Abschreibungsdruck bedeutet.
Sind die Anfangsinvestitionen zu hoch und kommt das Geld nicht schnell genug zurück, werden Schulden und Zinsen zu einer schweren Belastung.
Ein großer Auftragsbestand bedeutet nicht, dass das Geld schon auf dem Konto ist.
Beeindruckende Umsätze bedeuten nicht, dass am Ende auch Gewinn übrig bleibt.
Wer Oracles KI-Geschichte beurteilen will, sollte deshalb nicht nur auf das Auftragsvolumen von OpenAI schauen, sondern vor allem auf drei Kennzahlen:
1️⃣ Investitionsausgaben: Wie viel muss noch in Rechenkapazität investiert werden?
2️⃣ Cashflow und Schulden: Reichen die Einnahmen aus, um Zinsen und weitere Investitionen zu bezahlen?
3️⃣ Kapitalrendite: Können sich diese teuren Chips am Ende bezahlt machen?
Im KI-Zeitalter ist nicht unbedingt das Unternehmen mit den meisten Aufträgen am wertvollsten, sondern dasjenige, das Rechenleistung in Gewinne und Gewinne in Cashflow verwandeln kann.
Lass dich nicht nur davon blenden, wie groß die Geschichte klingt.
Am Ende zählt für den Kapitalmarkt, wie viel Geld du tatsächlich verdienen kannst – und wann es wirklich auf deinem Konto landet.