Interview: "Die KI-Investitionen von Big Tech wachsen viel schneller als der Umsatz", warnt Kate Leaman von AvaTrade

Big Tech steckt derzeit riesige Summen in die KI, und wir sehen bereits eine Mischung aus schnellen Gewinnen und längerfristigen Wetten.

Nehmen Sie Microsoft, Meta und Amazon, deren Ausgaben für KI-Infrastruktur in die Höhe schnellen.

Einiges davon zahlt sich schnell aus, vor allem bei Cloud-Diensten und KI-gestützter Werbung. Aber insgesamt investieren sie zu diesem Zeitpunkt immer noch viel mehr, als sie direkt mit KI verdienen.

Alphabet ist ein weiteres Beispiel. Das Unternehmen hat einen Rekordauftragsbestand von 155 Milliarden US-Dollar in seinem KI-Cloud-Geschäft, was eine starke Nachfrage von Unternehmen zeigt.

Die Herausforderung? Diese Nachfrage in echte Gewinne umzuwandeln, nicht nur in zukünftiges Potenzial.

Apple verfolgt einen langsameren, datenschutzorientierteren KI-Ansatz. Das passt zwar zu seiner Marke, aber es könnte ins Hintertreffen geraten, wenn es nicht schneller voranschreitet und ein breiteres KI-Ökosystem aufbaut.

In der Zwischenzeit profitiert Meta von KI-gesteuerten Werbeverbesserungen, aber strengere globale Datenschutzbestimmungen könnten für Gegenwind sorgen.

In einem Exklusivinterview mit Invezz erläuterte Kate Leaman, Chef-Marktanalystin bei AvaTrade, wie sich die Investitionen von Big Tech in KI derzeit in Bezug auf operative Gewinne und zukünftige Auszahlungen entwickeln.

Auszüge:

Invezz: Big Tech (Microsoft, Meta, Amazon) steckt Geld in KI: Verwandeln sich diese Investitionen heute tatsächlich in operative Gewinne und neue Einnahmen oder hauptsächlich in Wetten auf eine zukünftige Auszahlung?

Kate Leaman: Es gibt eine klare Mischung aus operativen Gewinnen und zukünftigen Wetten. Auf der einen Seite verzeichnen die großen Akteure bereits einen Umsatzanstieg im Zusammenhang mit ihrer KI-Infrastruktur und ihren Angeboten.

So nutzen beispielsweise ihre Cloud- und Werbeunternehmen KI-Funktionen, um das Wachstum voranzutreiben.

Auf der anderen Seite wachsen ihre Investitionsausgaben (Capex) viel schneller als die Einnahmen, so dass ein großer Teil der Ausgaben immer noch ihren Weg in den Bereich der zukünftigen Auszahlung findet.

Die aggregierten Investitionen der großen "Hyperscaler"-Technologieunternehmen nähern sich im Verhältnis zu ihrem operativen Cashflow einem Rekordniveau, so beziffert eine Schätzung die aggregierten Investitionen von Amazon, Google/Alphabet, Microsoft und Meta auf etwa 60 % des operativen Cashflows.

Analysten weisen darauf hin, dass viele dieser Unternehmen in nur wenigen Jahren fast ihren gesamten freien Cashflow in die Infrastruktur reinvestieren werden, wenn die Einnahmen aus den KI-Investitionen nicht deutlich steigen.

Auf der Gewinnseite sehen wir zusätzliche Einnahmen aus KI-gesteuerten Cloud-Diensten, generativen KI-Funktionen in Produkten und verbesserter Betriebseffizienz. Einige kleinere Cloud-/KI-Anbieter zeigen beispielsweise, dass sich die KI-Investitionen bereits auszahlen.

Invezz: Alphabet hat nach eigenen Angaben einen Rekord-Cloud-Auftragsbestand von 155 Milliarden US-Dollar, der auf KI zurückzuführen ist. Deutet dies auf eine dauerhafte Akzeptanz in den Unternehmen hin oder auf das Risiko, das kurzfristige Wachstum zu überbewerten?

Kate Leaman: Das ist eine nuancierte Frage. Der Auftragsbestand von 155 Milliarden US-Dollar für das Cloud-Geschäft von Alphabet Inc. (über Google Cloud) ist ein ermutigendes Signal für eine starke Unternehmensnachfrage, bringt aber auch Vorbehalte mit sich.

Für die These einer dauerhaften Akzeptanz spricht, dass der gemeldete Auftragsbestand deutlich gestiegen ist, was die Analysten von UBS als Signal für ein "starkes Wachstum" bezeichneten.

Der Kommentar von Alphabet betont, dass dieser Rückstand mit dem "Full-Stack"-KI-Ansatz (Infrastruktur, KI-Modelle, Unternehmenslösungen) zusammenhängt, der dem Unternehmen eine Differenzierung verleiht und mehr als nur einen Hype suggeriert.

Der Rückstand ist also vielversprechend für eine dauerhafte Einführung in Unternehmen.

Auf der Risikoseite ist ein Auftragsbestand jedoch nicht dasselbe wie ein heute erfasster Umsatz. Der Weg vom Auftragsbestand zu realisierten Umsätzen und Margen verläuft nicht immer reibungslos oder garantiert.

Invezz: Apple wird oft als Späteinsteiger in die KI bezeichnet: Welche konkreten Schritte sollte das Unternehmen unternehmen, um die Lücke zu schließen, und wie stark könnte eine langsame KI-Strategie seinen Wettbewerbsvorteil beeinträchtigen?

Kate Leaman: Für Apple ist die Situation zweifach: Die Strategie ist klar (Datenschutz zuerst, On-Device-Intelligenz), was dem Unternehmen einige Vorteile verschafft, aber das langsamere Tempo birgt auch Risiken.

Zu den konkreten Schritten, die Apple unternehmen sollte, gehören:

• Bessere Integration von KI in das gesamte Ökosystem, die über den Datenschutz und die Funktionen auf dem Gerät hinausgeht.
• Beschleunigung der Entwicklung seiner KI-Assistenten (z. B. Verbesserungen an Siri) und Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit gegenüber generativen KI-Angeboten von Mitbewerbern.
• Verfolgung strategischer Akquisitionen oder Partnerschaften, um generative KI und multimodale Fähigkeiten schneller einzuführen.

Wenn Apple bei der KI-Dynamik ins Hintertreffen gerät, besteht die Gefahr, dass es bei Early Adopters und Entwicklern an Bedeutung verliert, die sich von Wettbewerbern mit einer sichtbareren KI-Führung angezogen fühlen.

Dies ist auch die Sorge, dass sich das Wachstum des Servicegeschäfts verlangsamen wird, wenn konkurrierende Plattformen (Cloud-zentriert, KI-zentriert) das Ökosystem von Anwendungen und Tools erobern, sowie die Sorge um ein geringeres Margenwachstum im Laufe der Zeit, wenn die Hardware stark bleibt, das Wachstum von Software/Services jedoch hinterherhinkt.

Invezz: Die KI-gestützte Werbeplattform von Meta sorgt erneut für Wachstumsfaktoren. Wie widerstandsfähig ist dieses Modell, wenn die Regulierungsbehörden die Regeln für Nutzerdaten und Privatsphäre verschärfen?

Kate Leaman: Für Meta zeigt das Wiederaufleben über seine KI-gesteuerte Werbeplattform ein starkes Potenzial: Der Einsatz von generativer KI und die verbesserte Anzeigenpersonalisierung geben dem Unternehmen einen Schub.

Das Modell ist jedoch erheblichen regulatorischen und datenschutzrechtlichen Risiken ausgesetzt.

Zu den Resilienzfaktoren gehören die Einbettung von KI in Empfehlungsmaschinen und Anzeigen-Targeting durch Meta; So kündigte das Unternehmen beispielsweise an, dass Benutzerinteraktionen mit seinem KI-Assistenten zur Personalisierung von Inhalten und Anzeigen beitragen werden.

Es verfügt außerdem über eine große Benutzerbasis und Datenbestände, die ihm Skalenvorteile verschaffen.

Zu den Risikofaktoren gehört, dass neue Datenschutzbestimmungen weltweit (z. B. in der EU und einigen US-Bundesstaaten) zunehmend unter die Lupe nehmen, wie Plattformen personenbezogene Daten verwenden und wie transparent sie sind.

Invezz: Der Anteil der Glorreichen Sieben am SandP 500 liegt nun bei 37 %. Wie sollten Anleger KI nach oben jagen, ohne das Konzentrationsrisiko in ihren Portfolios zu erhöhen?

Kate Leaman: Die Tatsache, dass die "SandP 500 Large-Cap-Tech-Gruppe" (oft als "Magnificent Seven" bezeichnet) jetzt einen so großen Marktanteil hält, bedeutet, dass die Jagd nach KI-Aufwärtspotenzial nur über die großen Tech-Namen ein Konzentrationsrisiko birgt.

Hier sind ausgewogene Möglichkeiten, wie Anleger dies bewältigen können:

• Mit taktischem Portfolio-Risikomanagement. Dies könnte eine regelmäßige Neugewichtung oder den Einsatz von Optionen/Absicherungen umfassen, wenn ein Anleger der Meinung ist, dass die Bewertungen erhöht werden."
• Zu den Diversifizierungsstrategien gehört die Kopplung eines Engagements in großen KI-gesteuerten Technologieunternehmen mit ausgewählten Nutznießern außerhalb von Mega-Caps, z. B. Industrieunternehmen, die KI einsetzen, Unternehmen aus dem Gesundheitswesen, die KI einsetzen, und Anbieter von Unternehmenssoftware. Dies streut das Risiko eines Rückschlags in einem großen Unternehmen.
• Verwendung von thematischen Fonds oder ETFs, die sich auf KI konzentrieren, aber ein breiteres Engagement in Sektoren oder Unternehmensgrößen aufweisen (nicht nur Mega-Caps)
• Einschließlich Value- oder Dividendenwachstumsaktien, die indirekt von KI profitieren. Zum Beispiel Unternehmen, deren Abläufe durch KI effizienter werden, aber weniger hohen Multiple-Bewertungen ausgesetzt sind

Invezz: Wenn sich KI vom Trend zur Notwendigkeit verschiebt, was sind die wenigen Faktoren, die Unternehmen, die nachhaltiges Wachstum und Margen erzielen, von denen unterscheiden, die dies nicht tun?

Kate Leaman: Zu den wichtigsten Unterscheidungsmerkmalen gehören:

• Talente, Ökosysteme und Partnerschaften: Der Erfolg wird Unternehmen begünstigen, die Top-KI-Talente aufbauen oder anziehen, Entwickler-Ökosysteme schaffen, Partner integrieren und schnell iterieren.
• Disziplin bei der Kapitalallokation: Unternehmen, die sinnvoll in KI-Infrastruktur investieren und dabei die Kapitalrendite im Auge behalten (und nicht nur dem "KI-Buzz" hinterherjagen), werden eine stärkere Haltung einnehmen.
• Unternehmensakzeptanz und Diversifizierung des Umsatzes: Es reicht nicht aus, Modelle zu entwickeln; Unternehmen müssen Unternehmenskunden gewinnen, KI in Geschäftsprozesse einbetten und über Verbraucher-, Unternehmens- und Plattformebenen hinweg diversifizieren.
• Datenschutzbewusste und skalierbare KI-Modelle: Mit zunehmender Regulierung und öffentlicher Kontrolle werden Unternehmen, die KI unter Berücksichtigung von Vertrauen, Compliance, Skalierbarkeit und Effizienz entwickeln, diejenigen übertreffen, die KI nur als Marketing betrachten.
• Regulatorische Navigation: Neue und sich entwickelnde Vorschriften (Datenschutz, KI-Governance, kartellrechtliche Auswirkungen) bedeuten, dass Unternehmen, die Compliance und Governance proaktiv gestalten und sich daran anpassen, anstatt zu reagieren, einen Wettbewerbsvorteil haben.
• Kosten-/Margenmanagement: Infrastruktur-, Rechen- und Hardwarekosten steigen rapide. Unternehmen, die ihre Margen halten und gleichzeitig die KI skalieren können, werden erfolgreich sein – diejenigen, deren KI den Umsatz steigert, aber Geld verbrennt, werden ins Wanken geraten.
• Produktdifferenzierung und -integration: KI ist jetzt ein wichtiger Bestandteil; Die Gewinner werden es tief in differenzierte Produkte oder Dienstleistungen einbetten, anstatt oberflächliche Funktionen hinzuzufügen.