Von Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Das Panel ist weitgehend pessimistisch gegenüber der 700-Milliarden-Dollar-KI-Capex-These und verweist auf potenzielle Latenzzeiten bei der KI-Akzeptanz, Margenkompression aufgrund von Wettbewerb, Zyklizität von KI-Capex und geopolitische Risiken wie Lieferkettenunterbrechungen in Taiwan.
Risiko: Geopolitische Risiken, insbesondere Lieferkettenunterbrechungen in Taiwan, und die zyklische Natur von KI-Capex.
Chance: Starke Nachfrage nach KI-Infrastruktur, die das Wachstum von Unternehmen wie Nvidia und Broadcom unterstützt.
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Die Technologiegiganten planen, allein in diesem Jahr fast 700 Milliarden US-Dollar für den Aufbau der KI auszugeben.
Die Nachfrage nach Kapazitäten ist hoch und hat zu einem explosionsartigen Umsatzwachstum für Chipdesigner und Cloud-Dienstleistungsunternehmen geführt.
Technologieaktien, insbesondere die Magnificent Seven, haben den S&P 500 in den letzten drei Jahren nach oben getrieben. Und obwohl Investoren einige dieser Unternehmen im Zuge der Rotation in diesem Jahr abgegeben haben, könnte diese Bewegung vorübergehend gewesen sein. Es ist wichtig zu bedenken, dass die Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI), die in den letzten Jahren zu den Gewinnen geführt hat, noch lange nicht abgeschlossen ist. Tatsächlich könnte sie gerade erst beginnen, da die KI heute aus dem Forschungslabor in die reale Welt gelangt.
Dieses Jahr stellt einen wichtigen Moment in der Geschichte dar, da große Technologieunternehmen massiv in den Infrastrukturausbau investieren – nicht, um die erwartete Nachfrage zu bedienen, sondern um den aktuellen Kundenverpflichtungen gerecht zu werden. Technologiegiganten Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft und Meta Platforms planen, 2026 fast 700 Milliarden US-Dollar für diesen Aufschwung auszugeben.
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 bereitstellt, die sowohl Nvidia als auch Intel benötigen. Weiter »
Vor diesem Hintergrund gehe ich davon aus, dass KI-Infrastruktur-Aktien den S&P 500 in diesem Jahr übertreffen werden. Lassen Sie uns die ganze Geschichte ansehen.
Wir beginnen mit der Betrachtung der KI-Infrastruktur. Was ist das genau? Es umfasst alle Elemente, die das Training und die Nutzung von KI ermöglichen, von Chips über Server, Netzwerkausrüstung bis hin zu kompletten Rechenzentren. Die oben genannten Technologiegiganten sind Infrastrukturunternehmen, ebenso wie der Chipgigant Nvidia und der Netzwerkkraftprotz Broadcom. Und dies sind nur einige Beispiele.
Betrachten wir nun, was in diesem KI-Boom bisher passiert ist. Vor einigen Jahren begannen Investoren, KI-Aktien aufzukaufen, als sie das Potenzial der Technologie erkannten. KI kann Unternehmen und Einzelpersonen helfen, Zeit und Geld zu sparen – und innovativer zu werden, wenn sie auf vielfältige Weise und in verschiedenen Branchen und in unser tägliches Leben angewendet wird. All dies sind fantastische Neuigkeiten für die Unternehmensgewinne. Die Gewinner werden Unternehmen sein, die KI entwickeln und verkaufen, sowie diejenigen, die sie nutzen, und Investoren wollten so früh wie möglich auf diese Akteure setzen.
Die ersten Phasen der KI umfassten das Training großer Sprachmodelle, und Infrastrukturunternehmen profitierten deutlich, als Kunden sie wegen Chips, Servern und anderen Produkten und Dienstleistungen aufsuchten. Dies hat dazu beigetragen, dass Unternehmen wie Nvidia und Broadcom Umsätze verzeichnen, die sich Quartal für Quartal explosionsartig erhöht haben.
Aber das Training ist keine einmalige Angelegenheit. Es ist eine Aufgabe, die weiterhin besteht, und zusätzlich werden diese frisch trainierten Modelle dann zur Lösung realer Probleme eingesetzt. Hier benötigen sie Chips, Netzwerkausrüstung und mehr, um sie durch den "Denkprozess" zu führen, damit sie diese Probleme lösen können.
Da diese Modelle häufiger und in ausgefeilteren und präziseren Arten eingesetzt werden, benötigen Unternehmen mehr der Produkte und Dienstleistungen eines breiten Spektrums von Infrastrukturunternehmen.
Dieser gesamte Prozess gewinnt gerade an Dynamik. Amazon lieferte kürzlich ein Beispiel, als es über seine Ausgabenerwartungen sprach – das Unternehmen prognostiziert Investitionen in Höhe von 200 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr, um die Bedürfnisse der Amazon Web Services (AWS)-Kunden zu bedienen. AWS ist der weltweit größte Cloud-Dienstleister, der sowohl KI- als auch Nicht-KI-Produkte und -dienstleistungen anbietet. Das Unternehmen gibt an, einen guten Teil dieser Investitionen in den nächsten zwei Jahren monetarisieren zu wollen, basierend auf aktuellen Vereinbarungen mit Kunden.
Die jüngsten Botschaften von Chipherstellern, Netzwerkunternehmen und anderen Rechenzentrumsriesen waren einheitlich: Die Nachfrage nach KI-Kapazitäten steigt sprunghaft an. Dies deutet darauf hin, dass diese Unternehmen in den kommenden Quartalen weiterhin ein explosionsartiges Wachstum bei ihren Umsätzen verzeichnen werden. Und die Berichte, die wir bisher in diesem Quartal gesehen haben, bestätigen diese Idee. Alphabet, Amazon und Meta haben das Wachstum der S&P 500-Gewinne auf über 27 % getrieben, was der höchste Wert seit 2021 wäre, schrieb FactSet Senior Earnings Analyst John Butters in einem Bericht vom 4. Mai.
Gleichzeitig deutet Morningstar darauf hin, dass KI-Aktien mit ihrem größten Abschlag in sieben Jahren gehandelt werden, wie ein CNBC-Bericht zeigt.
Ein Blick auf den Preis mehrerer KI-Giganten im Verhältnis zu den Gewinnschätzungen zeigt, dass die Bewertung tatsächlich deutlich gesunken ist.
Gleichzeitig treten wir in eine neue Wachstumsphase der KI ein: Heute und in Zukunft nutzen Unternehmen KI, was zu einem starken Umsatzwachstum für Infrastrukturunternehmen führt. Und die großen Investitionen der Infrastrukturunternehmen in Kapazitäten, die auf Kundenverpflichtungen basieren, deuten darauf hin, dass diese Umsatzmöglichkeit groß sein wird.
Dieses Wachstum und die attraktiven Bewertungen könnten Investoren dazu veranlassen, in KI-Aktien zu investieren – wir haben in den letzten Wochen bereits einige dieser Impulse gesehen – und deshalb gehe ich davon aus, dass diese Infrastrukturunternehmen den Markt im Jahr 2026 übertreffen werden.
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Adria Cimino hält Positionen in Amazon und Oracle. The Motley Fool hält Positionen in und empfiehlt Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia und Oracle. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
Die hierin enthaltenen Meinungen und Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die von Nasdaq, Inc. wider.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Infrastrukturaktien bleiben die einzig zuverlässige Anlage, aber nur, wenn Anleger die Cashflow-Effizienz gegenüber den reinen, spekulativen Investitionsausgaben, die derzeit die Erzählung dominieren, priorisieren."
Der Artikel vermischt massive Investitionsausgaben mit garantierter zukünftiger Profitabilität, eine gefährliche Annahme in kapitalintensiven Hardwarezyklen. Während die Ausgaben von 700 Milliarden US-Dollar real sind, geht die Strategie „Bauen Sie es und sie werden kommen“ von einem linearen Weg zur Monetarisierung aus, der potenzielle Latenzzeiten bei der Einführung von Unternehmens-KI ignoriert. Wenn die GPU-Auslastungsraten stagnieren oder wenn Software-as-a-Service (SaaS)-Unternehmen keine signifikante Margensteigerung durch KI-Integration zeigen, stehen wir vor einem klassischen Angebotsüberschuss. Ich bleibe optimistisch für die Infrastrukturschicht, insbesondere für Broadcom (AVGO) und Nvidia (NVDA), aber nur, wenn sich die Anleger auf die Umwandlung von Free Cash Flow konzentrieren und nicht auf das Top-Line-Umsatzwachstum, das derzeit durch interne Quersubventionierung innerhalb der Magnificent Seven künstlich aufgebläht wird.
Das Hauptrisiko ist ein „Capex-Cliff“, bei dem Tech-Giganten, die dem Druck der Anleger auf höhere Dividenden oder Aktienrückkäufe ausgesetzt sind, die Ausgaben abrupt drosseln, wenn der ROI für KI-gesteuerte Umsatzsteigerungen bis 2026 ausbleibt.
"Die zugesagten 700 Milliarden US-Dollar an Capex bieten 2-3-jährige Umsatz-Tailwinds für NVDA und AVGO und positionieren sie für eine Outperformance des S&P um das 2-fache im Jahr 2026, wenn die Inferenz wie prognostiziert monetarisiert wird."
Die Prognose des Artikels von 700 Milliarden US-Dollar an Capex von AMZN, MSFT, GOOG, META für 2026 (mit Inkonsistenz zur Angabe „dieses Jahr“) signalisiert eine robuste KI-Nachfrage, die den Blackwell-Ramp von NVDA und den Netzwerkanstieg von AVGO befeuert, wobei die Ergebnisse des ersten Quartals bereits einen Anstieg des S&P EPS um 27 % durch Big Tech zeigen. Inferenz-Workloads werden den Zyklus über das Training hinaus verlängern und ein Wachstum von 30-50 % für Infrastrukturführer im Vergleich zu 10-15 % für den S&P unterstützen. Die Bewertungen wurden zurückgesetzt – NVDA bei ~40x Forward P/E auf Basis eines EPS-Ausblicks von über 50 % erscheint nach dem Rückgang angemessen. Dies setzt jedoch eine nahtlose Ausführung inmitten von Lieferengpässen voraus.
Die massiven Capex der Hyperscaler könnten zu einem Überangebot führen, wenn der KI-ROI enttäuscht oder die Akzeptanz durch Unternehmen langsamer erfolgt, was an den Telekommunikations-Bust erinnert, bei dem eine Überinvestition in die Infrastruktur die Renditen vernichtete. Engpässe im Stromnetz (z. B. die USA benötigen über 100 GW neue Kapazität) könnten die Rampen für 2026 verzögern und das Aufwärtspotenzial begrenzen.
"Der Artikel verwechselt anhaltende Capex mit beschleunigten Capex und geht davon aus, dass die aktuellen Bewertungen den Investitionsausgabenzyklus von 700 Milliarden US-Dollar noch nicht eingepreist haben."
Der Artikel vermischt zwei unterschiedliche Phänomene: (1) erhöhte Capex-Ausgaben von Hyperscalern, die real und dokumentiert sind, und (2) die Annahme, dass sich dies in überdurchschnittlichen Aktienrenditen niederschlägt. Die Zahl von 700 Milliarden US-Dollar ist korrekt, aber irreführend – sie ist nicht inkrementell zu den Vorjahren; sie ist eine Fortsetzung eines Trends, der bereits eingepreist ist. Nvidia wird mit etwa dem 30-fachen Forward P/E gehandelt; Broadcom mit etwa dem 25-fachen. Morningstars „größter Abschlag seit sieben Jahren“ ist selektiv ausgewählt – diese Multiples liegen immer noch 40-60 % über dem Niveau von 2019. Der Artikel vermischt auch die Infrastrukturnachfrage mit den Renditen von Infrastruktur*aktien*. Wenn die Capex zugesagt sind, aber die Margen aufgrund von Wettbewerb (AMD gewinnt Marktanteile oder kundenspezifische Chips untergraben Nvidias Burggraben) sinken, unterperformen Infrastrukturaktien trotz starker Umsätze. Kritisch fehlend: Was passiert, wenn der KI-ROI ausbleibt und die Hyperscaler sich 2027-28 zurückziehen.
Wenn die Capex tatsächlich bis 2027 gebundene Kundenverpflichtungen widerspiegeln und wenn die Inferenz-Workloads schneller als erwartet skalieren, könnten Infrastrukturaktien neu bewertet werden. Aber der Artikel liefert keine Beweise für „gebundene“ Verpflichtungen – das ist Spekulation, die als Tatsache dargestellt wird.
"Die KI-Capex-Welle ist zyklisch und könnte 2026 ihren Höhepunkt erreichen, was zu Umsatzverlangsamung und Bewertungskompression führen könnte, selbst wenn die KI-Akzeptanz intakt bleibt."
Die Ausrichtung auf KI-Infrastruktur, um den S&P 500 zu schlagen, beruht auf einer Wachstumsgeschichte: AWS und die Hyperscaler werden einen mehrjährigen Capex-Zyklus speisen, mit rund 700 Milliarden US-Dollar, die für 2026 vorgesehen sind. Die Implikation ist überzeugend für Nvidia, Broadcom und Cloud-Peers, da das Modelltraining zur Bereitstellung übergeht. Doch der Bärenfall lauert: KI-Capex ist stark zyklisch und sprunghaft, und der Umsatzanstieg hängt von der anhaltenden KI-Akzeptanz und Preissetzungsmacht in einem kapitalintensiven Zyklus ab. Wenn das Cloud-Wachstum nachlässt, die Margen sinken, da die Kosten für Kapazität, Strom und Kühlung steigen, und die Bewertungen langsamere Umsatzsteigerungen nicht kompensieren. Das Aufwärtspotenzial hängt von der Margenerfassung ab, nicht nur vom Umsatz.
Stärkstes Gegenargument: Die Nachfrage nach KI-Infrastruktur ist vorgezogen und stark zyklisch; ein Höhepunkt des Capex-Zyklus könnte früher als erwartet eintreten und das Cloud-Wachstum könnte sich verlangsamen, was zu einer Bewertungsdeflation führt, selbst wenn die längerfristige KI-Akzeptanz intakt bleibt.
"Die KI-Infrastruktur-These ignoriert das katastrophale Tail-Risiko extremer Lieferkettenkonzentration in Taiwan."
Claude hat Recht, wenn er auf den Trugschluss der „gebundenen“ Verpflichtungen hinweist, aber alle ignorieren die geopolitische Risikoprämie. Wenn TSMC auch nur geringfügige Störungen in Taiwan erfährt, verdampft die gesamte Capex-These von 700 Milliarden US-Dollar für Nvidia und Broadcom, unabhängig vom Software-ROI. Wir wetten die Weltwirtschaft auf eine hyperkonzentrierte Lieferkette. Der „Capex-Cliff“ betrifft nicht nur den ROI; es geht um die physische Fragilität der Lieferkette, die hier niemand vollständig in seine Bewertungsmodelle eingepreist hat.
"Verbundene Lieferketten- und Stromengpässe könnten Hyperscaler dazu zwingen, die 700 Milliarden US-Dollar an Capex von GPUs auf Energieinfrastruktur umzuleiten."
Gemini hebt zu Recht die Taiwan-Risiken hervor, verbindet sie aber unzureichend mit Groks Stromnetzpunkt – TSMC-Fabs verbrauchen ebenfalls viel Strom, und die US-CHIPS-Act-Subventionen werden die Übertragungsverzögerungen, die 5-7 Jahre dauern (FERC-Daten), nicht beheben. Wenn Rechenzentren bis 2030 8 % des US-Stroms verbrauchen (EIA), rationieren Hyperscaler die Capex zwischen GPUs und Generatoren, was die Blackwell-Volumina von NVDA im Jahr 2026 inmitten einer Energiepreisinflation von 20-30 % am stärksten trifft.
"Das Risiko der Lieferkettenkonzentration (TSMC) überwiegt das Risiko des Stromnetzes als bindende Einschränkung bis 2026."
Grok vermischt zwei getrennte Einschränkungen – Strom und Lieferkette –, verpasst aber das Sequenzierungsrisiko. TSMC-Kapazitäten treffen zuerst (2025-26), Stromnetzengpässe zweitens (2027+). Wenn eine Störung in Taiwan eintritt, bevor die US-Fabrikrampen realisiert werden, können Hyperscaler die heimische Kapazität nicht schnell genug ersetzen. Energiepreisinflation ist nur relevant, wenn es Chips gibt, die sie antreiben. Die 700 Milliarden US-Dollar an Capex werden zu gestrandeten Vermögenswerten, wenn TSMC stolpert, bevor Intel/Samsung die Lücke füllen. Niemand hat dies explizit modelliert.
"ROI- und Timing-Risiken sowie Politik/Geopolitik sind wichtiger als die Capex-Schlagzeile; eine Störung würde die Rampe verzögern und die Renditen für NVDA/AVGO komprimieren."
Gemini hebt das Taiwan-Risiko hervor, aber das Argument behandelt es als binäre Barriere und nicht als Zeit-/ROI-Risiko. Hyperscaler können Lieferanten diversifizieren und Capex staffeln; eine Störung würde den Zyklus verzögern, nicht zerstören. Das größere fehlende Stück sind Politik/Geopolitik (Exportkontrollen, Subventionen, Halbleiterbeschränkungen) und ROI-Sensitivität; wenn der ROI abkühlt oder Kontrollen greifen, könnte die Rampe für 2026 rutschen und die risikobereinigten Renditen von NVDA/AVGO stärker komprimieren, als die reinen Capex-Zahlen vermuten lassen.
Das Panel ist weitgehend pessimistisch gegenüber der 700-Milliarden-Dollar-KI-Capex-These und verweist auf potenzielle Latenzzeiten bei der KI-Akzeptanz, Margenkompression aufgrund von Wettbewerb, Zyklizität von KI-Capex und geopolitische Risiken wie Lieferkettenunterbrechungen in Taiwan.
Starke Nachfrage nach KI-Infrastruktur, die das Wachstum von Unternehmen wie Nvidia und Broadcom unterstützt.
Geopolitische Risiken, insbesondere Lieferkettenunterbrechungen in Taiwan, und die zyklische Natur von KI-Capex.