Viele Börsianer wollen einfach nicht wahrhaben, dass rund um Generative AI eine massive Finanzblase entstanden ist, die früher oder später platzen und große Vermögen vernichten wird. Ich habe diese Gefahr schon mehrfach thematisiert, siehe z.B. meinen letzten Beitrag zur Nvidia Aktie.

Dennoch möchte ich heute noch einmal auf 3 ganz aktuelle „Proof Points“ für eine AI Blasenbildung hinweisen und diese einordnen. Nur damit hinterher niemand sagen kann, man habe es ja nicht wissen können.

1. Die Mondpreise für AI Infrastruktur

Die Hoffnungen der AI Industrie liegen aktuell auf dem neuen Nvidia Blackwell GPUs. Diese Komponenten sind die schnellsten Prozessoren zum Trainieren und dem Betrieb der Generativen KI und sie sind äußerst knapp, d.h. die Nachfrage nach diesen Chips ist viel höher als das Angebot. Nvidia kann derzeit daher „Mondpreise“ dafür verlangen. So kostet ein AI Server mit 8 dieser Chips derzeit im Handel mindestens $1 Mio.

Quelle: Broadberry

Das sind die Preise, die es Nvidia erlauben, derzeit wahrlich traumhafte Margen von weit über 50% zu erreichen. Diese werden von Nvidia Aktionären mit immer neuen Höchstkursen der Nvidia Aktie bejubelt und vom Rest des Marktes bestaunt.

Selbstverständlich hilft das temporäre Defakto Monopol Nvidia, momentan unglaublich gute Zahlen und insbesondere traumhafte Margen zu erreichen. Aber ist das ein nachhaltiges dauerhaftes Geschäftsmodell für Nvidia? 

Ich möchte an dieser Stelle nochmals darauf verweisen, dass nach wie vor völlig ungeklärt ist, wo die $600 Mrd. an AI Umsätzen entstehen sollten, die notwendig wären, damit sich die aktuellen Investitionen in AI Infrastruktur rechnen und damit nachhaltig sind. Die Details dazu sind hier nachzulesen.

Nvidia ist nach wie vor in allererster Linie ein extrem zyklischer Halbleiterhersteller. Kein Wunder dass man bei Nvidia alles mögliche versucht, um den Softwareanteil der eigenen Wertschöpfung zu erhöhen und damit der nächsten Abwärtsbewegung in diesem AI Zyklus zu entgehen. So hat man kürzlich sogar ein eigenes Nvidia OpenSource Sprachmodell vorgestellt und tritt damit in direkte Konkurrenz zu den eigenen Großkunden wie Meta und OpenAI. Baut man so langjährig erfolgreiche Partnerschaften auf?

1. AI adjusted earnings 

OpenAI hat gerade erfolgreich eine $6,6 Mrd. schwere vorbörsliche Finanzierungsrunde abgeschlossen. Dabei betonte das Unternehmen gegenüber seinen Investoren eine neue Rentabilitätskennzahl namens „AI-adjusted earnings“. Dabei sind einige große Kostenblöcke herausgerechnet wie z. B. die Milliarden, die das Unternehmen jährlich für das Training seiner LLMs ausgibt. Nach dieser phantasievoll kreierten Kennzahl geht OpenAI davon aus, dass es im Jahr 2026 profitabel sein wird.

Und wie sieht es in der Realität aus? Die echten OpenAI Zahlen sehen selbst nach den optimistischen Prognosen des eigenen Business Plans einen Verlust von $14 Mrd. in 2026 vor! Insgesamt sollen sich bis 2028 Verluste i.H.v. $44 Mrd. auftürmen.

Es ist doch lächerlich, wenn ein AI Unternehmen einen wesentlichen Kostenblock, der den Kern seines Geschäftsmodells betrifft, einfach aus der Profitabilitätsbetrachtung herausnimmt. Die LLMs verursachen keine Einmalkosten, sondern OpenAI wird immer wieder neue bessere größere und Modelle trainieren müssen, um konkurrenzfähig zu bleiben. 

Ich denke Sam Altman hat derzeit keinen belastbaren Plan wie er jemals mit OpenAI profitabel werden kann. Sollte es jemals einen öffentlichen IPO Prospekt von OpenAI geben, so wird die US Börsenaufsicht SEC solche Trugbilder nicht zulassen. Ich glaube daher auch nicht, dass es jemals zu einem OpenAI Börsengang kommen wird. Siehe dazu meinen Beitrag zur Situation bei OpenAI nach der Mega-Finanzierungsrunde.

1. Umsatzlose AI StartUp Finanzierungen

Im Silicon Valley und weit darüber hinaus ist unter Risikokapitalgebern ein regelrechter AI Goldrausch ausgebrochen. Neue Unternehmen ohne jeden Umsatz werden vom Start weg mit hunderten von Millionen US Dollar finanziert, nur weil die Gründer namhafte AI Experten aus Big Tech Companies sind.

Diese meist äußerst kapitalintensiven AI Unternehmen versprechen ihren Investoren revolutionäre Innovationen in Richtung einer dem Menschen überlegenen Super-Intelligenz, aber im Endeffekt werden auf Basis von Gen AI und riesigen Sprachmodellen Produkte gebaut für die es keinen genügend großen Markt gibt, um die hohen Invests zu rechtfertigen.

Denn warum sonst hat es außer OpenAI noch kein AI StartUp zu einem nennenswerten 9-stelligen Umsatz gebracht?  M.E. liegt das in der Natur der Sache, denn GenAI hat mit echter künstlicher Intelligenz im Sinne von kognitivem Denken nichts zu tun. Es ist vielmehr eine Simulation von Intelligenz, mit der man durchaus erstaunliche Dinge tun kann und mit der sich die Effizienz von Büroarbeit wesentlich steigern lässt.

Aber es ist beileibe nicht so, dass uns deswegen die größte Transformation des Planeten bevorsteht, wie einige AI Gurus behaupten.  Dafür müsste es weitere Durchbrüche in Richtung einer echten AGI geben. Die sind aber nicht absehbar und schon gar nicht für die kommenden Jahre planbar – weder für OpenAI, noch für die zahllosen anderen mit Milliarden finanzierten AI StartUps.

Die Geschichte wiederholt sich

Die älteren von Euch werden sich erinnern, dass wir all das schon einmal gesehen haben: Defakto-Monopole von Technologieführern (wie Cisco), Knappheitspreise für Infrastrukturkomponenten, kreative Finanzreportings, Risikokapital für umsatzlose StartUps. Das war alles vor 25 Jahren schon einmal da. Gerade die Parallelen zu der Dotcom-Blase nach der Erfindung des Internet sind unverkennbar. 

Für diejenigen unter Euch, die immer noch glauben, das diesmal alles anders ist, hier nochmals ein Überblick über die immer wiederkehrenden Muster und Merkmale von Finanzblasen. Das Verständnis dieser Muster kann helfen, spekulative Blasen zu erkennen, bevor sie platzen. 

Die häufigsten Phasen und gemeinsamen Merkmale von Finanzblasen

1. Innovative oder Neue Entwicklungen

In vielen Fällen beginnt eine Finanzblase mit einem neuen, vielversprechenden Produkt oder einer neuen Technologie, die große wirtschaftliche Chancen bietet (wie die Tulpen während der Tulpenmanie, die Eisenbahn während der Eisenbahnblase oder das Internet während der Dotcom-Blase). Aktuell ist es der Durchbruch bei der Generativen AI, für alle sichtbar durch die Erfindung von ChatGPT.

Diese Innovation wird als revolutionär angesehen und zieht erhebliche Aufmerksamkeit auf sich. Anleger und die Öffentlichkeit neigen dazu, die potenziellen Auswirkungen der neuen Entwicklung zu überschätzen und die Risiken zu unterschätzen. Dieser übermäßige Optimismus führt zu einer Welle von Investitionen (siehe die o.g. AI StartUp Finanzierungen) und einem raschen Preisanstieg (siehe das Pricing der Nvidia GPUs).

2. Zunahme der Spekulation

In der zweiten Phase verbreitet sich ein Gefühl der Euphorie, und die Investitionen in das neue Gut oder den neuen Markt nehmen zu. Immer mehr Menschen wollen von den steigenden Preisen profitieren, und es treten auch Akteure in den Markt ein, die normalerweise nicht investieren würden. Bei der Dotcom-Blase beispielsweise investierten viele Menschen ohne jedes technisches Wissen in Technologieunternehmen, nur weil sie auf schnelle Gewinne hofften.

Heute investieren viele professionelle und private Anleger in die vermeintlichen AI Gewinner Aktien, auch wenn sie nicht wirklich verstehen, wie Generative AI funktioniert und wo ihre Grenzen liegen. Die steigenden Preise der AI Aktien werden eher durch spekulative Absichten als durch reale wirtschaftliche Fundamentaldaten angetrieben. Es entsteht eine „FOMO“ (Fear of Missing Out) – Anleger haben Angst, die Gelegenheit zu verpassen, und investieren, obwohl die Bewertungen bereits unrealistisch hoch sind.

3. Extremer Preisanstieg und Überbewertung

Die Preise erreichen ein Niveau, das weit über den eigentlichen Wert des Gutes (sprich der Nvidia AI Chip)  oder der Anlage (sprich die Nvidia Aktie) hinausgeht. Das Preis-Leistungs-Verhältnis ist oft nicht mehr gerechtfertigt. Beispiel: Während der Tulpenmanie im 17. Jahrhundert erreichten einige Tulpenzwiebeln den Preis eines ganzen Hauses.

Es wird zunehmend irrational, da die Preisentwicklung allein durch die Erwartung künftiger Gewinne motiviert wird. Die Fundamentaldaten spielen kaum noch eine Rolle. Die Menschen glauben, dass die Preise nur steigen können, obwohl es klare Anzeichen für eine Überbewertung gibt.

4. Warnsignale und erste Zweifel

Die ersten Anzeichen einer Überhitzung werden sichtbar. Das Wachstum verlangsamt sich, und es kommen Zweifel auf, ob die extremen Preise gerechtfertigt sind. Die ersten warnenden Stimmen von Ökonomen, Analysten oder Branchenexperten tauchen auf, aber diese Warnungen werden häufig ignoriert. M.E. befinden wir uns heute an dieser Stelle im AI Hype-Zyklus.

Die Märkte werden volatiler, und es kommt zu plötzlichen Preisschwankungen. Einige Anleger beginnen, Gewinne mitzunehmen und verkaufen ihre Positionen, was die Unsicherheit im Markt weiter verstärkt.

5. Platzen der AI Blase

Es kommt dann in aller Regel zu einem Wendepunkt, bei dem der Markt das Vertrauen verliert und die Preise plötzlich und drastisch fallen. Häufig löst ein Ereignis (wie eine schlechte Nachricht oder neue Regulierungen) den Crash aus.

Anleger versuchen in einer Massenpanik, so schnell wie möglich zu verkaufen, um Verluste zu vermeiden. Das führt zu einem massiven Überangebot, wodurch die Preise noch schneller fallen.

6. Nachwirkungen

Der Preisverfall und das Platzen der Blase führen oft zu einer breiteren wirtschaftlichen Krise. Menschen verlieren ihr Vermögen, Unternehmen gehen pleite, und es kommt zu einer Vertrauenskrise am Aktienmarkt. In schwerwiegenden Fällen kann dies zu langanhaltenden wirtschaftlichen Depressionen führen. Im Falle der AI Blase gehe ich davon aus, dass Technologieaktien insgesamt unbeliebter werden und in der Öffentlichkeit wieder mal als besonders riskant gelten. Auch das haben die älteren unter Euch nach dem Platzen der Dotcom-Bubble schon einmal erlebt. 

Fazit

Niemand kann vorhersagen, wann eine Finanzblase platzt. Aber es gibt durchaus Möglichkeiten, wie man eine Blase erkennen kann. 

• Wenn die Preise eines Vermögenswerts über einen längeren Zeitraum stark steigen, ohne dass sich die zugrunde liegenden Fundamentaldaten verbessern, ist das oft ein Warnzeichen. Für mich sind die extremen Knappheitspreise der Nvidia GPUs ein solches Warnzeichen, solange nicht klar wird, ob diese Chips die entsprechende Wertschöpfung generieren.

• Wenn immer mehr Menschen in den Markt eintreten, die normalerweise nicht in diesen Bereich investieren würden (z. B. Privatpersonen ohne Fachwissen oder Erfahrung), ist das ein Hinweis auf eine spekulative Übertreibung. Mittlerweile ist die Nvidia Aktie eine der beliebtesten Aktien für Privatanleger überhaupt.

• Aussagen wie „diesmal ist es anders“ oder „die Preise werden immer weiter steigen“ sind typische Warnsignale, die auf eine Überbewertung und das Risiko eines Zusammenbruchs hindeuten. Ich höre derzeit immer wieder solche Stimmen.

Indem man auf diese Muster achtet, kann man mögliche Finanzblasen besser identifizieren und sich auf einen möglichen Zusammenbruch vorbereiten. Ich gehe in meinem eigenen Portfoliomanagement bis auf weiteres davon aus, dass 2025 die AI Blase platzen könnte. Es sei denn, diesmal ist alles anders und die Erfindung einer echten KI (sprich AGI) steht tatsächlich kurz bevor. Darauf gibt es aber keinerlei Hinweise. 

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Disclaimer

Der Autor und/oder verbundene Personen oder Unternehmen besitzen KEINE Anteile von Nvidia. Dieser Beitrag stellt eine Meinungsäußerung und selbstverständlich keine Anlageberatung dar. Bitte beachte die rechtlichen Hinweise.