KI-Investitionen „zur Hälfte“: Was sollte man in der zweiten Jahreshälfte kaufen? Von Anbietern leistungsstarker Rechenleistung bis hin zu KI-Anwendern

In letzter Zeit haben globale Aktien aus dem Bereich KI/Rechenleistung starke Schwankungen erlebt, wobei südkoreanische Speicheraktien den Abwärtstrend anführten und US-amerikanische KI-Hardwareaktien einen kollektiven Kursrückgang verzeichneten. Xing Ziqiang, Chefökonom für China bei Morgan Stanley, prognostiziert, dass KI-Investitionen eine Art „Halbzeitpause“ einlegen und der Fokus in der zweiten Jahreshälfte sich von reinen Rechenleistungsanbietern hin zu KI-Anwendern verlagern wird, die durch KI tatsächlich Kostensenkungen, Effizienzsteigerungen und Umsatzwachstum erzielen können.

PANews veranstaltete am Abend des 11. August einen Twitter Space zum selben Thema und lud vier Gäste ein: Investment TALK, Elio Cui (Leiter von BIT Brokerage), Harry (Leiter von Virtuals Ecosystem) und Sun (Mitbegründer von The Mu). Sie diskutierten sechs Themen: die Ursachen der Marktkorrektur, die Verschiebung des Hauptthemas der zweiten Jahreshälfte im Bereich KI, ob die Diskussion um Halbleiterhardware beendet ist, die Neubewertung von HALO-Assets, Chancen in Chinas digitaler Infrastruktur sowie Investitionsausgaben und Zinssätze. Im Folgenden finden Sie das Transkript der Diskussion.

1. Ist diese Runde des starken Kursverfalls auf fundamentale Probleme oder auf den Abbau von Fremdkapital zurückzuführen?

Investment TALK lieferte zunächst eine umfassende Zusammenfassung: Im März sorgten geopolitische Konflikte für Besorgnis am Markt; im April gingen Privatanleger größtenteils leer aus (ein deutlicher Kontrast zum Kaufrausch während der Zollsenkungen im Vorjahr); im Mai strömten Fonds in den Markt, wobei der Chipsektor innerhalb von zwei Monaten um 100 % zulegte, was zu einem stark überlaufenen Markt und einer hohen Hebelwirkung führte; im Juni bewegte sich der Markt seitwärts, wobei die Sitzung der US-Notenbank den Beginn des Abwärtstrends markierte; im Juli begann eine Phase des Hebelabbaus. Investment TALK kam zu dem Schluss, dass diese Korrekturrunde wenig mit fundamentalen Faktoren zu tun hatte, sondern im Wesentlichen auf Stimmungsprämien und den Abbau von Hebelwirkung zurückzuführen war – im gleichen Zeitraum sanken die Investitionsausgaben der drei großen Cloud-Anbieter Microsoft, Amazon und Google nicht nur nicht, sondern stiegen sogar an, und auch SpaceX tätigte erhebliche Investitionen in Rechenzentren.

Elio Cui stimmt dieser Einschätzung zu und nennt drei quantifizierbare Signale, um festzustellen, ob ein „fundamentaler Wendepunkt“ tatsächlich erreicht ist:

„Ein echter fundamentaler Wendepunkt erfordert mindestens drei Signale: Erstens, die Prognosen für die Investitionsausgaben werden nach unten korrigiert; zweitens, die Aufträge für Cloud-Dienste und KI können mit den Investitionen nicht Schritt halten; und drittens, die Kreditspreads beginnen sich deutlich auszuweiten.“

Er fügte hinzu, dass aus der Sicht von BIT als Brokerhaus mit direkter Verbindung zu US-Börsen weiterhin Gelder zufließen, es keine großen Abflüsse gegeben habe und der Handel relativ aktiv sei; „so weit sind wir noch nicht.“

Harry lieferte bestätigende Beweise aus der Perspektive der Kryptoindustrie: Obwohl Privatanleger etwas beunruhigt waren, kauften Nutzer mit größeren Kapitalbeträgen weiterhin bei Kursrückgängen, und es ist zu beobachten, dass kontinuierlich Gelder aus Kryptowährungen in KI-bezogene US-Aktienanlagen abfließen.
 

Sun bot eine andere Interpretation aus der Perspektive des unternehmerischen Ökosystems an, und seine Ausdrucksweise war sehr direkt:

„Die Nutzung von KI nimmt tatsächlich immer mehr zu. Viele Unternehmer beginnen, KI in ihre Projekte zu integrieren. Ich denke, das einzige Problem ist derzeit, dass die Zahlen nicht stimmen.“

Er ist der Ansicht, dass der Markt in der Anfangsphase durch Investitionen und Spekulationen überhitzt wurde und sich beruhigen muss, bevor man in eine Phase eintritt, in der es darum geht, „zu sehen, wie viel Monetarisierung KI-Unternehmen tatsächlich generieren können“.

II. Von „Schaufelverkäufern“ zu „KI-Anwendern“: Wer macht aus KI wirklich Geld?

Als Reaktion auf Morgan Stanleys Einschätzung einer Verschiebung der Anlagethemen nannte Investment TALK konkrete Portfolioziele: große Technologieunternehmen (Amazon, Microsoft) und bestimmte Softwareunternehmen (wie Adobe). Er wies insbesondere auf eine zuvor unterschätzte Entwicklung hin: Während der Markt in den letzten anderthalb Jahren allgemein davon ausging, dass Softwareunternehmen durch KI „disruptiert“ würden, zeigen Finanzberichte von Unternehmen wie Microsoft, dass sich das Umsatzwachstum beschleunigt und die Gewinnmargen nicht wesentlich beeinträchtigt werden, wenn Softwareunternehmen KI effektiv in ihre bestehenden Geschäftsmodelle integrieren können. Er prognostiziert, dass die Anwendung von KI zunehmend im B2B-Bereich erfolgen wird, wobei die bestehende Nutzerbasis von Softwareunternehmen genutzt wird, um deren Geschäft zu monetarisieren und sich schrittweise von einem „Buyout“-Modell zu einem „Pay-as-you-go“-Geschäftsmodell (tokenbasiert) zu entwickeln.

Er warnte außerdem vor einer pauschal pessimistischen Einschätzung des Hardwaresektors: „Die im Juli herabgestuften Aktien sollten einzeln betrachtet werden. Einige stellen optische Module her, andere Chips. Solange die fundamentalen Grundlagen dafür sprechen, bin ich weiterhin optimistisch, dass sie langfristig steigen werden.“

Elio Cui ergänzte aus der B2C2C-Nischenperspektive: Das Bitcoin-Mining-Unternehmen seiner Gruppe, „Little Deer“, hat sich vollständig in ein KI-Rechenzentrum (AIDC) umgewandelt – ein Mikrokosmos des Wandels „von Bitcoin-Rechenleistung zu KI-Rechenleistung“. Er analysierte außerdem die Übertragungssequenz in der Halbleiter-Lieferkette: Der Zyklus steigender Speicherpreise ist noch nicht abgeschlossen (die Kapazitäten sind bereits bis nach 2027 ausgebucht), die Aufrüstung optischer Module von 800G auf 1,6T und dann auf 3,2T ist noch im Gange, und CPO/Siliziumphotonik stellt ein noch langfristigeres, inkrementelles Wachstum dar. Er nannte ein Kriterium, um zu beurteilen, ob die „Geschichte zu Ende ist“:

„Wann wird das Hauptthema der KI-Infrastruktur abgeschlossen sein? Definitiv dann, wenn der Überbau zu einem starken Rückgang der Angebotspreise führt. Ich glaube, die Bauphase ist noch nicht beendet.“

Harry nannte zwei Teilbereiche, in denen seiner Meinung nach in der zweiten Jahreshälfte vermehrt investiert werden dürfte: Optik/Photonik und Robotik. Dabei betonte er, wie wichtig es sei, Investitionstrends zu verfolgen.

Sun ergänzte zwei Details, die auf seinen Beobachtungen aus der Praxis des Unternehmertums basieren: Erstens verlagern viele Softwareentwickler ihren Fokus auf Hardware, und auch Luft- und Raumfahrtunternehmen nutzen KI, um Forschung und Entwicklung zu beschleunigen. Zweitens erweisen sich Befürchtungen, dass „KI-Anwendungen vollständig von großen Modellen vereinnahmt werden“, als unbegründet – große Modelle können diese segmentierteren und spezifischeren Bedürfnisse nicht abdecken. Er warf jedoch auch eine wichtige Frage auf: Abgesehen von Technikbegeisterten und Anwendern ist die Zahlungsbereitschaft von Verbrauchern und Unternehmen für KI tatsächlich relativ gering. „Die gesamte Infrastruktur ist vorhanden, aber die Liquidität bleibt gleich, die Zahlen sind also unklar, was etwas merkwürdig ist.“

Haben wir das Hauptthema Halbleiter/Computerhardware nun abschließend besprochen?

Investment TALK erklärte ausdrücklich, dass er nicht glaube, der aktuelle Investitionszyklus sei beendet, und führte seine eigenen Intel-Beteiligungen als Beispiel an. Er sei überzeugt, dass die interne Transformation des Unternehmens, beispielsweise im Bereich optischer Verbindungen, es durch diesen Zyklus tragen könne. Gleichzeitig mahnte er Anleger jedoch zu realistischen Erwartungen.

„Dieses Fahrzeug ist zu schwer. Einige Personen müssen aussteigen, bevor es leichter angehoben werden kann. Jeder, der schon einmal eine Hitzewelle erlebt hat, wird diesen Vorgang durchlaufen.“

Er wies zudem auf einen bemerkenswerten Wachstumsbereich hin: Der Wettbewerbsdruck durch Open-Source-Modelle in Festlandchina gegenüber den beiden proprietären Modellen in den USA könnte die Wertschöpfung von KI schrittweise von der Ebene der proprietären Modelle auf die Infrastruktur- (Hyperscaler-) und Anwendungsebene verlagern. Er erwähnte insbesondere, dass der Markt für Programmierung etwa 2 Billionen US-Dollar umfasst, während der gesamte Softwaremarkt in den USA 6 Billionen US-Dollar beträgt. Das tatsächliche Potenzial für die Implementierung auf der Anwendungsebene liegt für Softwareunternehmen weitaus größer als für Programmierunternehmen.

Elio Cui erläuterte die Gründe für die Diskrepanz zwischen „starken Fundamentaldaten und schwachem Aktienkurs“ aus einer eher makroökonomischen Perspektive und wies darauf hin, dass das Kernproblem nicht in den Branchenaussichten, sondern vielmehr in der Liquidität und im Kreditwesen liegt:

„Diese Investitionsrunde ist zu umfangreich, und ein Großteil davon wird durch die Ausgabe von Anleihen finanziert. Steigen die Zinsen oder Kreditspreads und damit die Finanzierungskosten, sinkt die Geduld des Marktes hinsichtlich der Rendite. Letztendlich könnten nicht die einzelnen Anleger, sondern die börsennotierten Unternehmen selbst ihre Verschuldung deutlich erhöhen – und diese Verschuldung ist deutlich anfälliger für Zusammenbrüche als die von Einzelanlegern.“

Harry ergänzte einen Datenvergleich aus der Perspektive der Bewertungszyklen: Die KGVs von SK Hynix und Samsung liegen seit Langem unter 10, während Nvidia und andere softwareorientierte Unternehmen KGVs über 20 aufweisen. Der Markt prüft noch immer, ob es sich bei diesem Speicherzyklus um einen „Superzyklus“ handelt, und er geht davon aus, dass sich diese Einschätzung in den nächsten drei bis vier Monaten kaum ändern wird.

IV. „HALO-Vermögenswerte“: Warum lohnt sich eine Neubepreisung von Strom und Energie?

Dies war der informationsreichste Teil der Diskussion. Investment TALK begann mit einer Analyse der Investitionsausgaben zweier großer Technologieunternehmen, Meta und SpaceX, und wies darauf hin, dass sich der Engpass bei der Rechenleistung von den GPU-Lieferungen auf die Stromversorgung verlagert hat. Er skizzierte einen dreistufigen Stromversorgungspfad, von günstig bis teuer: Direktanschluss ans Stromnetz → Eigenversorgung (BTM, hinter dem Zähler, z. B. durch Turbinenhersteller wie Siemens, Caterpillar und GE) → teurere Brennstoffzellenlösungen (z. B. Bloom Energy). Er prognostizierte, dass sich diese Logik der Stromnachfrage „in den nächsten ein bis anderthalb Jahren noch verstärken wird“.

Elio Cui lieferte die praxisorientierteste Analyse der gesamten Präsentation – ein vollständiges Rahmenwerk für HALO-Anlageinvestitionsstufen:

„Elektrizität ist eine Infrastruktur, die nur schwer veraltet oder schrittweise abgeschafft werden kann. Das ist der größte Unterschied zu GPUs – GPUs veralten nach drei bis fünf Jahren, Kraftwerke, Stromnetze und Transformatoren hingegen können viele Jahre lang genutzt werden.“

Seine Prioritätenliste sah folgendermaßen aus: erste Stufe: Energieinfrastruktur und elektrische Ausrüstung; zweite Stufe: Kernkraft- und Gaskraftwerksbetreiber; dritte Stufe: Anlagen zur Kühlung und für Rechenzentren; und erst vierte Stufe: Rohstoffe wie Kupfer und Aluminium. Er betonte wiederholt ein „erstes Prinzip“:

„Einen höheren Return on Investment erzielt man nur, wenn man sich dem Kern und den grundlegenden Prinzipien annähert. Die traditionellen Projekte des Wirtschaftsingenieurwesens, die am Rande diskutiert werden, sind entfernt verwandt und gehören nicht zum Kernbereich.“

Er warnte außerdem davor, dass nicht alle Aktien von KI-Infrastrukturunternehmen kaufenswert seien – entscheidend sei, ob die Gewinnrevisionen schneller voranschreiten als die Bewertungssteigerungen. Wenn die Bewertung einer Aktie zu schnell gestiegen ist und kein entsprechender Spielraum für eine Aufwärtskorrektur des erwarteten KGV besteht, könnte es sich bereits um ein überbewertetes Wertpapier handeln.

Sun hingegen liefert ein zukunftsweisendes Signal aus der Perspektive unternehmerischer Trends: Energie wird zu einem neuen unternehmerischen Hotspot, von der geothermischen Stromerzeugung bis hin zur dezentralen Solarenergie für jeden Haushalt, „Strom ist immer verfügbar“.

V. Chinas digitale Infrastruktur: Wo liegen die Chancen in Open Source und niedrigen Kosten?

Investment TALK gibt offen zu, dass er keine A-Aktien analysiert, liefert aber eine Logik aus der Perspektive von US-Aktien: Wenn Chinas Open-Source-Modell die Akzeptanz des US-amerikanischen Closed-Source-Modells nicht wesentlich beeinträchtigt, dann ist es für US-Cloud-Anbieter tatsächlich von Vorteil – denn API-Kosten sind die Kosten der Softwareunternehmen, und je mehr Token verbraucht werden (selbst wenn der Stückpreis günstiger ist), desto mehr profitieren letztendlich die Cloud-Anbieter, die diese Kosten tragen.

Auf dieser Grundlage entwickelte Elio Cui eine dialektische Analyse der „Bärenmarktlogik“ und der „Bullenmarktlogik“ von HALO-Assets: Die Verbesserung der Modelleffizienz (geringere Inferenzkosten) in Verbindung mit dem Ausbau der Infrastruktur wird theoretisch den Preis für Rechenleistung senken, was das größte Bärenmarktrisiko für HALO-Assets darstellt. Er neigt jedoch eher zu Optimismus, da die Nachfrage nach KI exponentiell wächst. Selbst wenn sich die Effizienz der Angebotsseite weiter verbessert, könnte das Nachfragewachstum die Effizienzsteigerung übertreffen. Dies ähnelt der Entwicklung der IT-/Internetbranche in der Geschichte: „Leistungssteigerung, Infrastrukturüberkapazität, aber kontinuierlich steigende Marktdurchdringung“.

Sun steuerte den informativsten Teil der Sitzung bei – Beobachtungen aus seinem Netzwerk von Unternehmern an vorderster Front, die eine gesonderte Diskussion verdienen. Er erwähnte, dass der Hauptvorteil chinesischer KI-Modelle nicht nur in ihren geringen Kosten, sondern vor allem in ihrer Open-Source-Natur liegt:

„Verschiedene Länder und sogar verschiedene Universitäten fragen an, ob sie gemeinsame Forschungsinstitute mit chinesischen KI-Modellunternehmen gründen können. Der Grund dafür ist, dass viele Länder erkennen, dass die Vereinigten Staaten kein langfristiger, stabiler Partner sind, und dass Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der eingebetteten Werte von proprietären Modellen bestehen.“

Er nannte ein konkretes Beispiel: Ein Londoner Institut, das KI-Sicherheit und Datenschutz erforscht, hielt die Leistungsfähigkeit chinesischer KI zunächst für unzureichend. Nachdem Kimi K2 jedoch populär wurde, begann man, dies neu zu bewerten und suchte die Zusammenarbeit mit chinesischen Open-Source-Modellen, um eine eigene „souveräne KI“ zu entwickeln. Er erwähnte auch Regionen wie Afrika und Lateinamerika, wo die KI-Nutzung extrem gering, die Anzahl der Unternehmer und Nutzer aber hoch ist. Da der Abonnementpreis proprietärer Produkte wie OpenAI (100–200 US-Dollar pro Monat) für lokale Nutzer zu hoch ist, bietet die Kombination aus chinesischen Open-Source-Modellen und kostengünstiger Infrastruktur, die durch lokale Photovoltaik-Exporte entsteht, bessere Chancen auf eine breite Marktdurchdringung. Er gab einen Fünfjahresblick:

„Wenn OpenAI und Anthropic quelloffen bleiben – und das müssen sie höchstwahrscheinlich bleiben, da ein offenes Geschäftsmodell nicht funktionieren wird –, dann werden in Zukunft immer mehr Länder ihre eigenen souveränen KI-Systeme entwickeln, und die meisten werden sich für Chinas Open-Source-Modell entscheiden, weil es günstig, effizient und anpassbar ist.“

VI. Investitionsausgaben und die Federal Reserve: Wann werden die Unterschiede zwischen starken Fundamentaldaten und schwachen Aktienkursen ausgeglichen?

Investment TALK nutzt ein zuvor widersprüchliches Beispiel der Marktlogik, um die aktuelle Diskrepanz zu verdeutlichen: Vor anderthalb Monaten wurde am Markt diskutiert, ob Micron bereits „entzyklisiert“ sei (und mit dem 15- bis 20-Fachen des Gewinns bewertet werden sollte). Gleichzeitig missbilligte der Markt jedoch die hohen Investitionen großer Technologieunternehmen in Micron – ein logischer Fehlschluss, da die Unabhängigkeit von Speicherherstellern von der Zyklizität letztlich davon abhängt, ob die Investitionen der nachgelagerten Technologiekonzerne eine reale Rendite abwerfen. Investment TALK urteilt, dass die jüngsten Quartalsberichte von Microsoft, Amazon und Google diese These zu bestätigen beginnen und der Wendepunkt in der Marktstimmung vor zwei Wochen während der Berichtssaison erreicht wurde. Daraus zieht er eine wichtige Schlussfolgerung:

„Wenn die Investitionsausgaben im Jahr 2027 im Bereich von 1,6 bis 1,8 Billionen US-Dollar gehalten werden können, ist diese Wachstumsrate akzeptabel, vorausgesetzt, dieses Geld kann auch tatsächlich wieder hereingeholt werden. Sobald die Investitionsausgaben jedoch drastisch sinken, verliert die Lagerhaltung ihre Logik – es handelt sich dann im Wesentlichen um einen zyklischen Bestand.“

Elio Cui erläuterte aus der Perspektive der Zinsdiskontierung, warum der KI-Sektor so empfindlich auf Liquidität reagiert:

„KI ist eine typische hochbewertete Wachstumsaktie mit langem Zyklus; ihre Preisgestaltung spiegelt weitgehend einen Abschlag auf zukünftige Cashflows wider. Sobald sich die Zinssätze ändern, wird die Bewertung viel volatiler sein als Änderungen der Gewinne.“

Bezüglich einer möglichen Zinserhöhung um 25 Basispunkte im vierten Quartal hält Investment TALK diese eher für ein „Marktrauschen“ als für einen entscheidenden Faktor. Solange die Federal Reserve den Zinserhöhungszyklus nicht tatsächlich wieder aufnimmt, dürften ihre Auswirkungen auf die langfristigen Fundamentaldaten des KI-Sektors begrenzt sein. Elio Cui betont, dass die Weitergabe der Zinssätze an die Unternehmensverschuldungskosten und damit an das Tempo der Investitionen ebenfalls beachtet werden sollte. Suns Einschätzung konzentriert sich stärker auf die praktische Anwendung: „Die Zinssätze der Fed beeinflussen im Wesentlichen die Finanzierungssituation von KI-Unternehmen und Start-ups. Die Phase reiner Spekulationen und Gerüchte ist wohl vorbei. Im Wettbewerb geht es jetzt darum, wer tatsächlich ein Cashflow-Geschäft aufbauen kann.“