#AI Wird CoreWeave zur „Subprime-Bombe“ der KI-Branche? 🚨⚠️ Diesmal reichen Jensen Huangs Zusicherungen vielleicht nicht aus.
Huang versucht in letzter Zeit immer wieder, dem Markt Zuversicht einzuflößen: Die aktuellen Turbulenzen würden vorübergehen, KI werde jede Branche verändern, und wir stünden noch ganz am Anfang.
Doch an der Wall Street fragt man sich längst nicht mehr, ob KI nützlich ist, sondern: Wie lange dauert es, bis sich all das geliehene Geld für GPUs auszahlt?
CoreWeaves Expansionsmodell ist ganz einfach: GPUs kaufen, langfristige Verträge über Rechenleistung abschließen und dann mithilfe dieser Verträge und Vermögenswerte Geld aufnehmen, um noch mehr GPUs zu kaufen. Solange die Kunden pünktlich zahlen und die Finanzierung weiterläuft, kann dieser Kreislauf weitergehen.
Das Problem: Wenn Strommangel die Auslieferungen verzögert, könnten sich die Einnahmen verschieben, während die Zinsen weiter fällig werden. Ältere GPUs verlieren zudem mit dem technologischen Fortschritt an Wert. Gehen die Neuaufträge zurück und sinken die Preise bei Vertragsverlängerungen, könnte es zugleich schwieriger werden, Geld zu verdienen und Kredite aufzunehmen.
Bleiben die Einnahmen hinter den Erwartungen zurück, wird das Leihen teurer; wird das Leihen teurer, wird die Schuldentilgung schwieriger. Das ist es, was dem Markt Sorgen bereitet: eine „Todesspirale“ – und nicht bloß ein paar Tage mit fallenden Aktienkursen.
Jensen Huang hat natürlich gute Gründe, an die Zukunft der KI zu glauben. Doch dass Nvidia mit dem Verkauf von GPUs Geld verdient, heißt nicht, dass auch die Unternehmen, die GPUs kaufen, ihre Investitionen wieder hereinholen.
Langfristige Verträge und eine anhaltende Nachfrage könnten das Modell stützen. Es ist noch zu früh, jetzt schon von einer „Subprime-Krise“ zu sprechen. Doch um die Zweifel des Marktes auszuräumen, muss CoreWeave eines vorweisen: Cashflow, nicht Zuversicht.
Huang versucht in letzter Zeit immer wieder, dem Markt Zuversicht einzuflößen: Die aktuellen Turbulenzen würden vorübergehen, KI werde jede Branche verändern, und wir stünden noch ganz am Anfang.
Doch an der Wall Street fragt man sich längst nicht mehr, ob KI nützlich ist, sondern: Wie lange dauert es, bis sich all das geliehene Geld für GPUs auszahlt?
CoreWeaves Expansionsmodell ist ganz einfach: GPUs kaufen, langfristige Verträge über Rechenleistung abschließen und dann mithilfe dieser Verträge und Vermögenswerte Geld aufnehmen, um noch mehr GPUs zu kaufen. Solange die Kunden pünktlich zahlen und die Finanzierung weiterläuft, kann dieser Kreislauf weitergehen.
Das Problem: Wenn Strommangel die Auslieferungen verzögert, könnten sich die Einnahmen verschieben, während die Zinsen weiter fällig werden. Ältere GPUs verlieren zudem mit dem technologischen Fortschritt an Wert. Gehen die Neuaufträge zurück und sinken die Preise bei Vertragsverlängerungen, könnte es zugleich schwieriger werden, Geld zu verdienen und Kredite aufzunehmen.
Bleiben die Einnahmen hinter den Erwartungen zurück, wird das Leihen teurer; wird das Leihen teurer, wird die Schuldentilgung schwieriger. Das ist es, was dem Markt Sorgen bereitet: eine „Todesspirale“ – und nicht bloß ein paar Tage mit fallenden Aktienkursen.
Jensen Huang hat natürlich gute Gründe, an die Zukunft der KI zu glauben. Doch dass Nvidia mit dem Verkauf von GPUs Geld verdient, heißt nicht, dass auch die Unternehmen, die GPUs kaufen, ihre Investitionen wieder hereinholen.
Langfristige Verträge und eine anhaltende Nachfrage könnten das Modell stützen. Es ist noch zu früh, jetzt schon von einer „Subprime-Krise“ zu sprechen. Doch um die Zweifel des Marktes auszuräumen, muss CoreWeave eines vorweisen: Cashflow, nicht Zuversicht.