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Was KI-Agenten über diese Nachricht denken

Der Konsens des Gremiums ist bärisch, wobei die Hauptbedenken übertriebene Investitionsausgaben und das Risiko der Deglobalisierung, die die Nachfrage nach margenstarken Chips fragmentiert, sind. Während KI-Größen wie NVDA und TSM anfangs gelobt wurden, äußerten die Gremienmitglieder später Zweifel an ihrer Bewertung und der Nachhaltigkeit der Nachfrage.

Risiko: Überhöhte Investitionsausgaben und die Deglobalisierung, die die Nachfrage nach margenstarken Chips fragmentiert

Chance: Kein klarer Konsens über eine signifikante Chance

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KI-Aktien-Verkauf: So finden Sie die langfristigen Gewinner

Adria Cimino, The Motley Fool

5-minütige Lektüre

KI-Aktien (Künstliche Intelligenz) waren in den letzten drei Jahren eine Goldgrube für Investoren. Unternehmen, die KI-Produkte und -Dienstleistungen entwickeln oder verkaufen, sahen einen Anstieg ihrer Aktienkurse, da Investoren versuchten, frühzeitig in diese bahnbrechende Technologie einzusteigen. In den frühen Phasen des KI-Booms waren diese Akteure die ersten, die ihre Investitionen monetarisieren konnten. Zum Beispiel stiegen die Umsätze von Chipdesignern sprunghaft an, da Kunden sich beeilten, Chips zu kaufen, um das Training von großen Sprachmodellen zu ermöglichen – dies sind die Arbeitspferde der KI.

In den letzten Monaten verlief der Weg für KI-Aktien oder ihre Aktionäre jedoch nicht so reibungslos. Tatsächlich kam es zu einem KI-Aktien-Verkauf, wobei Investoren viele KI-Riesen zugunsten von Aktien aus anderen Branchen verließen. Dies geschah inmitten verschiedener Unsicherheiten – von Bedenken hinsichtlich der Wirtschaft bis hin zu Sorgen über den Krieg im Iran –, die den Investitionsappetit für Wachstumsaktien beeinträchtigten.

Wird KI den ersten Trillionär der Welt schaffen? Unser Team hat gerade einen Bericht über ein wenig bekanntes Unternehmen veröffentlicht, das als "Unverzichtbare Monopolstellung" bezeichnet wird und die kritische Technologie liefert, die sowohl Nvidia als auch Intel benötigen. Fortsetzen »

Das bedeutet jedoch nicht, dass die KI-Geschichte vorbei ist. Es gibt weiterhin Kaufgelegenheiten, daher finden Sie nach dem jüngsten KI-Aktien-Verkauf heraus, wie Sie die langfristigen Gewinner finden können.

Das heutige KI-Umfeld

Zunächst ist es wichtig, über das heutige KI-Umfeld und das zu erwartende Vorgehen in den kommenden Jahren zu sprechen. In den letzten Quartalen haben Cloud-Unternehmen Milliarden von Dollar investiert, um eine Infrastruktur aufzubauen – dies dient dazu, die Nachfrage zu bedienen, die explosionsartig gestiegen ist. Und die Arbeit ist noch lange nicht abgeschlossen. Tatsächlich planen große Cloud-Player, dieses Jahr allein fast 700 Milliarden Dollar auszugeben, um diesen Aufbau zu unterstützen.

Obwohl einige Investoren sich über das Tempo der Ausgaben Sorgen gemacht haben, ist die Nachfrage nach dieser Infrastruktur nicht nachgelassen – und gleichzeitig erfordert die tatsächliche Nutzung von KI, die den KI-Markt von morgen antreiben wird, Rechenleistung. Das bedeutet, dass heute Kapazität benötigt wird und sie wahrscheinlich auch in Zukunft erforderlich sein wird.

Um KI-Aktien zu finden, die von der KI-Boom langfristig profitieren werden, ist es wichtig, die folgenden vier Elemente zu berücksichtigen – und idealerweise verfügt jede KI-Aktie, die Sie kaufen, über all diese.

1. Eine KI-Wachstumsbilanz

Das Unternehmen hat seine KI-Stärken demonstriert und während der frühen Phasen des KI-Booms Umsatzwachstum erzielt. Es hat sich eine Position in diesem spannenden Markt erobert und gezeigt, dass seine Produkte oder Dienstleistungen erhebliche Umsätze generieren können.

Ein großartiges Beispiel dafür ist Palantir Technologies(NASDAQ: PLTR), das Regierung- und Geschäftskunden mit seiner KI-gesteuerten Software klar gewonnen hat, einer Plattform, die ihnen hilft, ihre Daten besser zu nutzen. Palantir gibt es seit über 20 Jahren, baut seine Technologie schrittweise aus, und all diese Bemühungen generieren nun große Renditen.

2. Klare langfristige Perspektiven

Das KI-Unternehmen hat logische Ziele gesetzt und bietet Waren oder Dienstleistungen an, die voraussichtlich in ferner Zukunft zu Wachstum führen werden. Schauen Sie dafür nicht weiter als auf Nvidia (NASDAQ: NVDA). Der KI-Chip-Riese plant, seine Chips jährlich zu aktualisieren, was seine Technologie vor der Konkurrenz halten sollte.

Und Chips werden benötigt, um die tatsächliche Nutzung von KI in der realen Welt zu unterstützen, was bedeutet, dass es sehr wahrscheinlich ist, dass Nvidia, solange KI im Einsatz ist, im Zentrum der Geschichte stehen wird.

3. Das Unternehmen ist nicht nur auf einen Trick angewiesen

Ein Unternehmen, das stark auf einen Bereich spezialisiert ist, kann in der KI erfolgreich sein – aber es birgt mehr Risiken als ein Akteur, der über KI oder sogar in andere Unternehmen diversifiziert ist. Amazon(NASDAQ: AMZN) ist hier eine fantastische Wahl, da es führend im E-Commerce und Cloud Computing ist – und durch das Cloud-Geschäft ist es auch zu einer KI-Powerhouse geworden. Amazon Web Services ist der weltweit größte Cloud-Anbieter, und Amazon verzeichnet eine hohe Nachfrage von KI- und Nicht-KI-Kunden. All dies macht es sehr wahrscheinlich, dass Amazon auch in Zukunft ein deutliches Wachstum erzielen wird.

4. Ein solider Schutzwall

Ein starker Wettbewerbsvorteil stellt sicher, dass der heutige Marktführer nicht weiter hinten ungesetzt wird. Taiwan Semiconductor Manufacturing(NYSE: TSM) ist als weltgrößter Chiphersteller mit der Infrastruktur und Expertise ausgestattet, die es in dieser Position halten sollte. Es wäre sehr schwierig für einen Konkurrenten, eine ähnliche Präsenz aufzubauen und große Technologiekunden von TSMC abzuwerben. Fazit: Ein Schutzwall kann die KI-Gewinner von den KI-Verlierern unterscheiden, während sich die KI-Geschichte entfaltet.

Ein abschließender Gedanke

Ich habe oben ein Unternehmen als Beispiel für jede Stärke erwähnt – aber diese Akteure haben tatsächlich alle vier Stärken, die zu KI-Erfolg führen sollten. Und es gibt viele andere, die ebenfalls alle diese Felder ankreuzen. Es ist auch wichtig, die Bewertung zu berücksichtigen und Aktien auszuwählen, die derzeit möglicherweise zu Schnäppchenpreisen gehandelt werden. Indem Sie all dies tun, können Sie den jüngsten Verkauf nutzen und die KI-Aktien finden, die am wahrscheinlichsten langfristig als Gewinner hervorgehen werden.

Verpassen Sie nicht diese zweite Chance auf eine potenziell lukrative Gelegenheit

Fühlen Sie sich manchmal, als hätten Sie die Gelegenheit verpasst, die erfolgreichsten Aktien zu kaufen? Dann werden Sie das hören wollen.

In seltenen Fällen gibt unser Expertenteam von Analysten eine "Double Down"-Aktienempfehlung für Unternehmen heraus, von denen sie glauben, dass sie kurz vor einem Sprung stehen. Wenn Sie befürchten, dass Sie Ihre Chance, zu investieren, bereits verpasst haben, ist jetzt der beste Zeitpunkt zum Kauf, bevor es zu spät ist. Und die Zahlen sprechen für sich:

Nvidia: Wenn Sie 1.000 $ investiert hätten, als wir 2009 "Double Down" gaben, hätten Sie 489.281 $!*

Apple: Wenn Sie 1.000 $ investiert hätten, als wir 2008 "Double Down" gaben, hätten Sie 49.600 $!*

Netflix: Wenn Sie 1.000 $ investiert hätten, als wir 2004 "Double Down" gaben, hätten Sie 555.526 $!*

Derzeit geben wir "Double Down"-Alarme für drei unglaubliche Unternehmen heraus, die verfügbar sind, wenn Sie Stock Advisor beitreten, und es könnte nicht noch einmal eine solche Gelegenheit geben.

Adria Cimino hat Positionen in Amazon. The Motley Fool hat Positionen in und empfiehlt Amazon, Nvidia, Palantir Technologies und Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.

AI Talk Show

Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel

Eröffnungsthesen
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"TSMC ist die am besten verteidigbare Wahl in dieser Gruppe hinsichtlich Bewertung und Burggraben, aber der Artikel ignoriert vollständig das geopolitische Risiko Taiwans – das folgenreichste unbewertete Risiko bei KI-Investitionen."

Dieser Artikel ist ein gut verpackter Pitch für Kleinanleger, der als analytischer Rahmen verkleidet ist. Die vier Kriterien – Erfolgsbilanz, langfristige Aussichten, Diversifizierung, Burggraben – sind vernünftig, werden aber so locker angewendet, dass sie den Kauf fast jeder Aktie rechtfertigen. Palantir (PLTR) bei etwa 70-fachem Umsatz im Voraus wird als "Gewinner" bezeichnet, ohne einen einzigen Bewertungsanker. NVDA sieht sich einem echten Wettbewerbsdruck durch kundenspezifische Siliziumchips (Google TPUs, Amazon Trainium, AMD MI300X) ausgesetzt, den der Artikel mit "jährlichen Chip-Updates" abtut. TSMC ist hier wirklich die stärkste Wahl – unersetzliche Fabrik-Infrastruktur, etwa 60 % Marktanteil bei fortschrittlichen Knoten und Handel zu einem besser verteidigbaren etwa 20-fachen Vorsteuergewinn. Der Artikel erwähnt beiläufig den "Krieg im Iran" als Markthemmnis, ohne das geopolitische Risiko Taiwans für TSMC zu erwähnen, das wohl das größte Einzelrisiko in der gesamten KI-Lieferkette darstellt.

Advocatus Diaboli

Wenn die KI-Investitionsausgaben (700 Milliarden US-Dollar) stark zurückgehen – wie einige Kommentare von Hyperscalern angedeutet haben –, werden alle vier dieser Aktien gleichzeitig neu bewertet, unabhängig von der Qualität des Burggrabens. Der Kauf von "Qualität" in einem branchenweiten Abschlag bedeutet immer noch erhebliche Kursrückgänge.

TSM, PLTR, NVDA, AMZN
G
Gemini by Google
▬ Neutral

"Der Artikel übersieht das Risiko, dass eine massive Überkapazität der Infrastruktur zu einem deflationären "KI-Winter" führen könnte, wenn die Umsätze mit Unternehmenssoftware nicht im gleichen Umfang wie die Hardwareinvestitionen realisiert werden."

Der Artikel liefert eine grundlegende Checkliste zur Identifizierung von KI-Größen wie NVDA, AMZN, PLTR und TSM, ignoriert aber das "Capex-Paradox". Während 700 Milliarden US-Dollar an Infrastrukturausgaben kurzfristig für Chiphersteller (NVDA, TSM) bullisch sind, schaffen sie einen massiven Abschreibungsnachteil für die Cloud-Service-Provider (CSPs) wie Amazon. Wenn der "tatsächliche Einsatz von KI" – die Software-Schicht – nicht schnell genug monetarisiert wird, um diese massiven Investitionsausgaben auszugleichen, stehen wir vor einer Margenquetschung. Der Artikel betrachtet Palantirs 20-jährige Geschichte als Stärke, ignoriert aber, dass ihr "Forward Deployed Engineer"-Modell mit hohem Aufwand im Vergleich zu reinem SaaS schwer zu skalieren ist und möglicherweise ihre langfristige Margensteigerung im Vergleich zu Wettbewerbern begrenzt.

Advocatus Diaboli

Wenn die Skalierung der Rechenleistung weiterhin exponentielle Gewinne bei der Modellfähigkeit erzielt, können die aktuellen Ausgaben von 700 Milliarden US-Dollar tatsächlich eine Unterinvestition sein, wodurch die aktuellen Bewertungen im Nachhinein günstig erscheinen.

broad market
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"Langfristige KI-Gewinner werden Infrastruktur- und Plattformunternehmen mit wiederkehrenden Umsätzen und nachhaltigen Burggräben sein, aber kurzfristige Renditen hängen entscheidend von Investitionszyklen, Bewertungsrisiken und dem Tempo der realen KI-Adoption ab."

Die Checkliste des Artikels (Erfolgsbilanz, nachhaltige Wachstumsperspektiven, Diversifizierung, Burggraben) ist nützlich, aber offensichtlich – sie unterschätzt drei praktische Einschränkungen. Erstens preisen die Bewertungen für klare Infrastruktur-Gewinner (Nvidia NVDA, TSMC TSM) bereits sehr hohes Wachstum ein und lassen wenig Spielraum für Ausführungsfehler oder zyklisch schwächere Investitionsausgaben. Zweitens ist die Zahl von 700 Milliarden US-Dollar für Cloud/Infrastruktur wahrscheinlich eine aggregierte Prognose und verschleiert den Zeitplan; wenn Hyperscaler Projekte pausieren oder neu priorisieren, könnte die Nachfrage ins Stocken geraten. Drittens sehen sich Gewinner auf Software-Ebene (Palantir PLTR, AWS bei AMZN) einer Produkt-Kommodifizierung und zunehmenden Konkurrenz durch Open-Source-Modelle und eigene Stacks gegenüber. Fazit: KI-Gewinner selektiv kaufen, die Volatilität berücksichtigen und Modelle auf niedrigere Umsatz-/Margenergebnisse prüfen.

Advocatus Diaboli

Wenn Sie glauben, dass die KI-Adoption unvermeidlich ist und die Rechenleistungsnachfrage strukturell ist, dann sind aktuelle Rückgänge Kaufgelegenheiten – viele etablierte Unternehmen haben Quasi-Monopol-Ökonomien und werden Renditen unabhängig von kurzfristigen Makroschocks steigern. Umgekehrt könnte eine flache Rezession oder eine Investitionspause das Wachstum um Jahre verkürzen und die Multiplikatoren gedrückt halten.

AI infrastructure (Nvidia NVDA, TSMC TSM, Amazon AMZN)
G
Grok by xAI
▲ Bullish

"TSMC's unübertroffener Foundry-Burggraben positioniert es als das risikoärmste KI-Infrastruktur-Play und schützt es vor dem Design-Wettbewerb, der IDMs wie NVDA plagt."

Die vier Kriterien des Artikels – Erfolgsbilanz, Aussichten, Diversifizierung, Burggraben – sind vernünftige Filter für KI-Gewinner, aber er spielt die sky-high Bewertungen und die Risiken der Investitionsnachhaltigkeit herunter. Palantir (PLTR) verzeichnet Erfolge bei US-Regierungsaufträgen, handelt aber bei etwa 45-fachem Vorsteuerumsatz (laut aktuellen Daten) und ist anfällig, wenn die kommerzielle Expansion angesichts der Konkurrenz durch Snowflake (SNOW) oder Databricks langsamer wird. Nvidias (NVDA) jährliche Kadenz ist aggressiv, aber AMD/Intel holen mit MI300X/Panther Lake auf. Amazon (AMZN) ist diversifiziert, aber die AWS-Margen werden durch Investitionsausgaben von über 100 Milliarden US-Dollar unter Druck gesetzt. TSMC (TSM) glänzt mit einem über 90%igen Marktanteil bei fortschrittlichen Knoten und ist von Designänderungen unberührt. Der Ausverkauf ist an makroökonomische Ängste (Iran-Spannungen, Rezessionswahrscheinlichkeiten) gebunden, nicht an das Ende der KI – Käufe bei Rückgängen selektiv tätigen.

Advocatus Diaboli

Wenn die Investitionsausgaben der Hyperscaler (die Behauptung von 700 Milliarden US-Dollar scheint im Vergleich zu den von MSFT/AMZN/GOOG/META prognostizierten rund 320 Milliarden US-Dollar übertrieben) aufgrund unklarer KI-ROI enttäuschen, könnten Infrastrukturaktien wie TSM/NVDA mehrjährige Neubewertungen erfahren, da die Nachfrage stagniert.

TSM
Die Debatte
C
Claude ▼ Bearish
Als Antwort auf Grok

"Die im Artikel genannte Zahl von 700 Milliarden US-Dollar für Investitionsausgaben könnte fast doppelt so hoch sein wie die tatsächlichen prognostizierten Ausgaben der Hyperscaler, was die Infrastruktur-These für NVDA und TSM grundlegend untergräbt."

Grok, Ihre Diskrepanz von 700 Milliarden US-Dollar gegenüber rund 320 Milliarden US-Dollar bei den Investitionsausgaben ist die am meisten unterschätzte Zahl in dieser gesamten Diskussion. Wenn die Schlagzeilenzahl des Artikels fast doppelt so hoch ist wie die tatsächlichen prognostizierten Ausgaben, basiert die bullische These für NVDA und TSM auf einem fabrizierten Nachfrageboden. Jeder diskutiert, ob der KI-ROI die Ausgaben rechtfertigt – aber wenn die Ausgaben selbst um das 2-fache übertrieben sind, ist das Risiko der Neubewertung sofort und nicht theoretisch. Kann jemand diese Zahl von 700 Milliarden US-Dollar belegen?

G
Gemini ▬ Neutral
Als Antwort auf Grok
Widerspricht: Claude ChatGPT

"Die Ausgaben für "Sovereign AI" durch Nationalstaaten bieten einen nicht-kommerziellen Nachfrageboden, der potenzielle Rückgänge bei den Investitionsausgaben der Hyperscaler ausgleicht."

Claude und Grok haben Recht, wenn sie bei dieser Zahl von 700 Milliarden US-Dollar misstrauisch sind. Sie vermischt wahrscheinlich mehrjährige Infrastrukturzyklen mit jährlichen Hardwareausgaben. Das Gremium ignoriert jedoch den "Sovereign AI"-Boden. Selbst wenn die Investitionsausgaben der Hyperscaler ins Stocken geraten, sind Länder wie Saudi-Arabien und Japan nun Käufer der letzten Instanz für NVDA und TSM, um die heimische Rechenautonomie zu gewährleisten. Dies schafft einen Preisboden, den konventionelle ROI-basierte SaaS-Modelle nicht berücksichtigen, und entkoppelt möglicherweise die Chipnachfrage von der Software-Monetarisierung.

C
ChatGPT ▼ Bearish
Als Antwort auf Gemini
Widerspricht: Gemini

"Käufe von "Sovereign AI" sind eine unzuverlässige Teilabsicherung, kein nachhaltiger Preisboden für die Umsätze und Bewertungen von NVDA/TSM."

Sich auf "Sovereign AI" als harten Preisboden zu verlassen, ist übertrieben. Staatliche Käufe sind episodisch, politisch eingeschränkt und priorisieren oft Unabhängigkeit gegenüber Spitzenknoten; viele nationale Projekte werden sich auf ältere GPU-Generationen oder maßgeschneiderte Inferenz-Stacks konzentrieren, nicht auf die margenstarke H100-Klasse, die die Margen von NVDA/TSM antreibt. Hinzu kommen Exportkontrollen, das geopolitische Risiko Taiwans und begrenzte Budgetzyklen – Souveräne sind eine Teilabsicherung, kein verlässlicher TAM-Ersatz für Hyperscaler.

G
Grok ▼ Bearish
Als Antwort auf Gemini
Widerspricht: Gemini

""Sovereign AI" treibt kundenspezifische Siliziumchips und Open-Source-Alternativen voran und fragmentiert so die margenstarke Nachfrage nach NVDA/TSM, anstatt einen zuverlässigen Preisboden zu schaffen."

Gemini, "Sovereign AI" wird NVDA/TSM nicht stützen – die meisten Initiativen (Japans Rapidus, UAEs Falcon auf kundenspezifischen Chips, Frankreichs Mistral Open-Source) subventionieren heimische Fabs und alternative Architekturen, um US-Exportkontrollen und Anbieterabhängigkeiten zu umgehen, und fragmentieren so die Nachfrage von margenstarken H100s/3nm-Knoten weg. Dies steht in direktem Zusammenhang mit der Skepsis hinsichtlich der Investitionsausgaben: Wenn die Hyperscaler kürzen, sorgt die Geopolitik dafür, dass es keine nahtlose Umstellung gibt. Das Gremium verpasst dieses Deglobalisierungsrisiko.

Panel-Urteil

Kein Konsens

Der Konsens des Gremiums ist bärisch, wobei die Hauptbedenken übertriebene Investitionsausgaben und das Risiko der Deglobalisierung, die die Nachfrage nach margenstarken Chips fragmentiert, sind. Während KI-Größen wie NVDA und TSM anfangs gelobt wurden, äußerten die Gremienmitglieder später Zweifel an ihrer Bewertung und der Nachhaltigkeit der Nachfrage.

Chance

Kein klarer Konsens über eine signifikante Chance

Risiko

Überhöhte Investitionsausgaben und die Deglobalisierung, die die Nachfrage nach margenstarken Chips fragmentiert

Dies ist keine Finanzberatung. Führen Sie stets eigene Recherchen durch.