Wie sich "Smart Money" auf den großen Neustart des KI-Marktes vorbereitet

In den letzten Jahren wurde der US-Markt hauptsächlich von der Geschichte von KI, Chips und Rechenzentren geleitet.

Der Nervenkitzel, den sogenannten "Hyperscalern" Geld zu geben, die dann massiv in Investitionen in KI-Infrastruktur investieren würden, würde jeden Investor in Aufruhr versetzen.

Aber wir entdecken jetzt, dass der Aufbau der KI-Zukunft nicht nur ein Technologiewettlauf ist. Es ist ein Finanzierungspuzzle, das in Billionen gemessen wird. Cashflows, Fremdkapitalkosten, Abschreibungspläne und Kreditgarantien sind heute genauso wichtig wie neuronale Netze.

Und die letzten Wochen waren eine Achterbahnfahrt. Hedgefonds und Staatsfonds positionieren sich neu, erfahrene Anleger gehen neue Wetten ein, und spekulative Aktien versuchen immer noch, den Hype zu halten.

Wir sehen einen Markt, der neu bewertet, was der KI-Ausbau für die Bilanzen, die Kreditmärkte und die langfristige Rentabilität bedeutet.

Die Billionen-Dollar-Investitionswelle fliegt aus den Bilanzen von Big Tech

Die Zahlen sind groß genug, um Investoren dazu zu zwingen, ihre Bewertung von Tech-Giganten zu überdenken.

Morgan Stanley schätzt, dass die weltweiten Ausgaben für KI-Infrastruktur zwischen 2025 und 2028 rund 2,9 Billionen US-Dollar erreichen werden.

Die großen Plattformen können nur etwa die Hälfte davon durch internen Cashflow finanzieren. Sie benötigen rund 1,5 Billionen US-Dollar aus externen Quellen, um die Rechenzentren und Stromnetze zu bauen, die für die nächste Stufe der KI-Einführung erforderlich sind.

Meta zum Beispiel entschied sich für den Bau eines riesigen Campus mit einem speziellen Investmentvehikel, das hauptsächlich von den privaten Kreditpools von Blue Owl finanziert wurde. Das Unternehmen behält nur eine Minderheitsbeteiligung. Die Schulden gehören dem Fahrzeug, nicht dem Unternehmen.

Meta unterzeichnet einen langfristigen Mietvertrag und verbucht die Beteiligung als nicht börsennotierte Investition. Das Modell vermeidet den Druck, der mit der Aufnahme neuer Kredite in Höhe von Dutzenden von Milliarden Dollar in der eigenen Bilanz einhergehen würde.

Eine Bloomberg-Analyse deutet darauf hin , dass die Struktur darauf ausgelegt ist, die Erträge zu schützen und den gemeldeten Verschuldungsgrad niedrig zu halten, während die Kapazitäten weiterhin in enormem Umfang ausgebaut werden.

Andere Firmen gehen ähnliche Wege. Oracle emittierte Anleihen im Wert von 18 Milliarden US-Dollar für das Wachstum von Rechenzentren. Meta verkaufte auch Schuldverschreibungen im Wert von 30 Milliarden US-Dollar bei seinem zweiten großen Verkauf innerhalb von zwei Jahren.

Alphabet bereitet langfristige Anleihen mit einer Laufzeit von bis zu 50 Jahren vor.

Diese traditionellen Anleihen decken jedoch nur einen kleinen Teil des Ausbaus ab. Ein Großteil der Expansion findet nun über private Kredite, Leasingstrukturen und Lieferantenfinanzierungen statt.

Dies verlagert hohe Finanzierungsverpflichtungen in spezialisierte Kreditgeber, Neocloud-Unternehmen und Miner, die auf das Hosting von KI-Workloads umgestiegen sind.

Ihre Schuldenkosten sind viel höher. Einige zahlen variable Zinssätze von über 12 %. Sie sind oft auf vorrangige Garantien größerer Technologieunternehmen angewiesen, um überhaupt eine Finanzierung zu erhalten.

Das Ergebnis ist ein System, in dem das Risiko einer Überbauung außerhalb der Kernbilanzen der Hyperscaler liegt. Investoren beginnen sich zu fragen, was passiert, wenn die Nachfrage enttäuscht oder Kunden Projekte verzögern. Diese Fragen erreichen zuerst den Kreditmarkt.

Die Credit Default Swaps von Oracle haben sich kürzlich ausgeweitet , nachdem klar wurde, wie abhängig die zukünftige Nachfrage von OpenAI ist, einem Unternehmen, das bei der Aushandlung von Infrastrukturpartnerschaften im Wert von über einer Billion Dollar Bargeld verbrennt.

Erste Anzeichen von Spannungen zeigen sich bei spekulativen Technologieprodukten

Der Übergang von der reinen Begeisterung zur harten Finanzierung zeigte sich schnell im Markt. Eine Gruppe kleinerer KI- und Quantenaktien , die sich von Juli bis Mitte Oktober fast verdreifacht hatte, fiel im vergangenen Monat um rund ein Drittel.

Die Berichtssaison zwang die Anleger, die überzogenen Bewertungen spekulativer Titel mit den starken Ergebnissen etablierter Unternehmen zu vergleichen. Viele entschieden, dass der Handel keinen Sinn mehr machte.

Es gab auch branchenspezifische Auslöser. Die Gerüchte über staatliche Unterstützung für Quantencomputer verstummten. Mehrere KI-Hosting-Unternehmen senkten ihre Umsatzprognosen aufgrund von Verzögerungen bei Großaufträgen.

Der zugrunde liegende Treiber war jedoch die Rückkehr zur Rentabilität und Cash-Generierung.

Die Anleger begannen, Unternehmen mit etablierten Gewinnen zu belohnen und sich von Unternehmen mit entfernten oder unsicheren Auszahlungen zurückzuziehen. Der Value-Faktor stieg, während sich spekulative KI-Titel stark umkehrten.

Diese Schritte knüpfen auch an die Finanzierungsfrage an.

Wenn die Schulden von Oracle ein höheres Risiko bergen, weil der größte KI-Partner Geld verbrennt, wie sollten die Märkte dann die kleineren Unternehmen weiter unten in der Lieferkette bewerten?

Wenn die Kreditwürdigkeit der Giganten Teil der Diskussion wird, verdunkelt sich der Heiligenschein um die kleinen Player.

Diese Dynamik erklärt, warum die stärksten Rückgänge an der Peripherie des KI-Ökosystems zu verzeichnen waren.

Smart Money positioniert sich neu, während der KI-Zyklus reift

Die interessantesten Veränderungen kommen von den größten institutionellen Anlegern.

Viele Hedgefonds reduzierten im dritten Quartal ihre Positionen in den Magnificent Seven .

Bridgewater reduzierte seinen Anteil an Nvidia um fast zwei Drittel und halbierte seine Position bei Alphabet. Tiger Global und Lone Pine verkauften Meta. Coatue hat Nvidia gekürzt.

Diese Unternehmen wechselten in die Bereiche Anwendungssoftware, Zahlungsverkehr, Schienenverkehr, Versicherer und ausgewählte Verbrauchernamen.

Ihre Entscheidungen deuten auf den Wunsch hin, Gewinne zu sichern und das Engagement in den überfülltesten und teuersten Tech-Trades zu reduzieren.

SoftBank verkaufte seinen gesamten Nvidia-Anteil in Höhe von 5,8 Milliarden US-Dollar, nicht aufgrund des Vertrauensverlusts in die KI, sondern aufgrund einer veränderten Ausrichtung.

Der Konzern investiert Dutzende Milliarden in OpenAI und hat Unterstützung für das Stargate-Rechenzentrumsprojekt in den USA zugesagt.

Die Pläne erfordern eine hohe Finanzierung. Der Verkauf von Nvidia bringt das Geld auf, das für die Verfolgung dieser Projekte benötigt wird.

Das Timing hat jedoch einige Anleger dazu veranlasst, sich zu fragen, ob die Bewertungen im Chipsektor nach einer massiven mehrjährigen Rallye ihren Höhepunkt erreicht haben.

In jüngster Zeit trennte sich der saudi-arabische Public Investment Fund von Positionen in neun in den USA börsennotierten Unternehmen, darunter Visa und Pinterest.

Das US-Portfolio fiel auf rund 19,4 Milliarden US-Dollar, den niedrigsten Stand in diesem Jahr.

Der Staatsfonds leitet mehr Kapital in inländische Projekte um, die mit der Vision 2030 verbunden sind, und in große Gaming-Investitionen wie den 55-Milliarden-Dollar-Take-Private-Deal für Electronic Arts.

Diese Veränderungen deuten auf einen Trend hin, bei dem globale Allokatoren ihr breites Engagement in US-Aktien reduzieren und sich auf strategische Vermögenswerte konzentrieren, bei denen sie eine stärkere Kontrolle oder eine klarere Ausrichtung an nationalen Prioritäten sehen.

Nicht alle langfristig orientierten Anleger teilen jedoch die gleiche Ansicht.

Berkshire Hathaway gab eine neue Beteiligung im Wert von mehr als 5 Mrd. $ an Alphabet bekannt.

Die Position deutet bereits auf eine Veränderung des Tons gegenüber früheren Jahren hin, als Warren Buffett oft sagte, er bereue es, die Gelegenheit verpasst zu haben.

Berkshire scheint in der Mischung aus Such-, Cloud- und KI-Modellen von Alphabet zu den aktuellen Preisen einen dauerhaften Wert zu sehen, auch wenn andere Großinvestoren die Aktie kürzen.

Die gegensätzlichen Bewegungen zeigen, wie gespalten die Anlegerbasis geworden ist, da der KI-Zyklus in eine kapitalintensivere Phase eintritt.

Ertragsqualität wieder im Fokus

Eine weitere Ebene der Prüfung hat sich um die Art und Weise gebildet, wie Big Tech seine Gewinne meldet.

Michael Burry äußerte Bedenken , dass Unternehmen die Nutzungsdauer von Server- und GPU-Geräten verlängern, um die jährlichen Abschreibungskosten zu senken.

Meta geht davon aus, dass die Abschreibungskosten für 2025 durch eine Verlängerung der Fristen um fast 3 Milliarden Dollar gesenkt werden können.

Alphabet und Microsoft haben ähnliche Anpassungen vorgenommen. Die Abschreibungen bei den größten Geldgebern haben sich in den letzten zwei Jahren in etwa verdoppelt und werden voraussichtlich weiter steigen.

Die Debatte dreht sich um die Frage, wie schnell diese Geräte an wirtschaftlichem Wert verlieren.

Nvidia bringt in rasantem Tempo neue Chips auf den Markt. Ein Zeitplan von fünfeinhalb Jahren spiegelt möglicherweise nicht die tatsächlichen Austauschzyklen wider. Es gibt keine einfache Antwort.

Die Lebensdauer der Server hat sich in einigen Fällen dank besserer Optimierungen erhöht.

Das Ausmaß der Investitionen bedeutet jedoch, dass selbst kleine Änderungen der Annahmen die ausgewiesenen Gewinne erheblich verändern können.

Die Anleger sprechen jetzt mehr über die Dauerhaftigkeit des freien Cashflows als über die Gesamtgewinne, eine Verschiebung, die in der Anfangsphase der KI-Rallye unwahrscheinlich schien.

Die Kombination aus steigenden Abschreibungen, massivem Kapitalbedarf und komplexen Finanzierungsstrukturen hat die Art und Weise verändert, wie die Märkte den Sektor betrachten.

Die wichtigsten Indizes scheinen stabil zu sein, aber die zugrunde liegenden Zuflüsse zeigen einen Markt im Wandel.

Die Gewinne der größten Plattformen steigen weiterhin, und die Nachfrage nach KI-Modellen ist nach wie vor stark.

Die Frage, die sich in Zukunft stellt, ist zweifach.

Erstens: Wie sehr kann die Technologie unser Leben beeinflussen und die Produktivität beeinträchtigen?

Was Anleger jedoch wissen müssen, ist, wer für die nächste Billion Dollar an Infrastruktur zahlt und welche Unternehmen diese Investitionen in echte langfristige Renditen umwandeln.