Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
The panel agrees that the market is shifting towards profitability and power efficiency in AI, with a focus on demonstrable ROI. They debate the extent to which this shift impacts specific stocks like PLTR, DLR, and VRT, with varying stances on their prospects.
Risiko: Normalization of capex post-2025 and potential compression of multiples for hardware providers like VRT, as discussed by Claude.
Chance: The 'sovereign AI' factor creating a floor for hardware providers like VRT and DLR, as highlighted by Gemini.
Key Points
Nach einer Hype-Welle suchen Anleger nun nach angemessenen Gewinnen.
Nicht jede KI-gestützte Lösung bringt tatsächlich vermarktbaren Wert auf den Tisch.
Jeder Akteur im KI-Geschäft wird gezwungen, über Energieeffizienz nachzudenken.
- 10 Aktien, die wir Palantir Technologies vorziehen ›
Letztes Jahr war ein weiteres fantastisches Jahr für KI-Aktien, das eine Rallye verlängerte, die Anfang 2023 begann (kurz nachdem OpenAI's ChatGPT Ende 2022 einen KI-Wettlauf auslöste). Der Speicherchip-Hersteller Sandisk führte mit einem atemberaubenden Gewinn von 559% im Jahr 2025, während der Entscheidungsintelligenz-Software-Gigant Palantir Technologies (NASDAQ: PLTR) seine Aktie um beeindruckende 135% steigen sah. Natürlich hatte auch Nvidia (NASDAQ: NVDA) ein weiteres gutes Jahr und gewann 36%, nur durch seine schiere Größe gebremst.
In der Zwischenzeit ist jedoch etwas passiert. Die meisten dieser Aktien haben aufgehört, Fortschritte zu machen. Nvidia-Aktien werden immer noch mit dem Stand von September bewertet. Palantirs Aktie ist auf ihr Niveau von Mitte 2025 zurückgefallen. Was ist los?
Wird KI den ersten Billionär der Welt schaffen? Unser Team hat gerade einen Bericht über das wenig bekannte Unternehmen, das als "Unverzichtbares Monopol" bezeichnet wird und die kritische Technologie liefert, die sowohl Nvidia als auch Intel benötigen, veröffentlicht. Weiter »
Kurz gesagt, die Anleger müssen der Tatsache ins Auge sehen, dass es nicht ausreicht, einfach im KI-Geschäft tätig zu sein. Der Hype muss von angemessenen Gewinnen gefolgt werden. Die hohen Bewertungen müssen irgendwann Sinn ergeben. Zu viele dieser Namen erfüllen keine der beiden Anforderungen wirklich.
Das bedeutet nicht, dass Sie die gesamte KI-Revolution einfach aufgeben sollten. Sie sollten nur darüber nachdenken, was der Markt innerhalb des KI-Bereichs nicht mehr belohnt – und was er belohnt.
Hier ist das KI-Investitions-Playbook für das neue Jahr und vielleicht für die neue Ära der Branche.
Profitabilität zählt jetzt
In den frühesten Tagen des KI-Geschäfts waren Hardware-Unternehmen wie Nvidia und Broadcom die einzigen Firmen, die echtes Geld verdienten, aber sie verdienten Unmengen davon! Es spielte jedoch keine große Rolle. Die Anleger waren bereit, auf jedes Unternehmen mit einer überzeugenden Wachstumsgeschichte zu setzen.
Nach drei Jahren fragt der Markt jedoch zu Recht, wo die Gewinne vieler dieser Unternehmen sind. Sie sind nicht dort, wo viele von ihnen erwartet hatten, dass sie materialisieren.
Nehmen Sie als Beispiel den bereits erwähnten Software-Namen Palantir. Es wäre naiv zu glauben, dass der letztjährige Nettogewinn von 1,6 Mrd. $ irgendwie zufriedenstellend war, angesichts der Marktkapitalisierung des Unternehmens von 330 Mrd. $, selbst wenn erwartet wird, dass sich der Gewinn pro Aktie in diesem Jahr um mehr als 70% verbessert und im nächsten Jahr um weitere 40% wächst. Das ist zumindest teilweise der Grund, warum diese Aktie seit ihrem November-Hoch um mehr als 30% zurückgegangen ist.
Am anderen Ende des Spektrums schneiden KI-fähige Rechenzentrumsaktien hervorragend ab, wobei die zugrunde liegenden Unternehmen solide Gewinne erzielen, indem sie Kunden bedienen, die die Kosten für den Bau eigener Einrichtungen nicht tragen können oder wollen. Das Rechenzentrum Digital Realty (NYSE: DLR) konnte seine Umsätze im Jahr 2025 beispielsweise im letzten Jahr um 10% steigern und, was vielleicht noch wichtiger ist, sein operatives Ergebnis um fast 40% erhöhen. Es strebt in diesem Jahr ähnliche Fortschritte an. Deshalb bleiben DLR-Aktien in einem langfristigen (wenn auch holprigen) Aufwärtstrend, der seit 2023 im Gange ist, und performen zuletzt ziemlich gut, selbst wenn die meisten anderen KI-Aktien es nicht taten.
Natürlich sind dies nur ein paar Beispiele aus den extremen Enden des Spektrums. Die größere Erkenntnis für Anleger ist einfach, dass der Markt beginnt, hier die Spitzenreiter und Nachzügler zu trennen, wobei Profitabilität und darauffolgende Bewertungen als Trennlinie dienen.
KI-Lösungen müssen einen klaren, vermarktbaren Zweck erfüllen
Auf die Gefahr hin, zu tief in irgendeinen besonderen Aspekt der KI-Bewegung einzudringen: Nicht jede KI-gestützte Lösung demonstriert dauerhaften, vermarktbaren Wert.
Nehmen Sie als Beispiel künstliche Intelligenz-"Agents" – KI-gestützte digitale Assistenten, die über textbasierten Chat genutzt werden. Sie alle sind neuartig. Nicht alle von ihnen leisten ihren Nutzern jedoch genug konkreten Nutzen, um ihre Kosten zu rechtfertigen. Sie machen auch Fehler, die schwer zu lokalisieren und dann zu beheben sind (insbesondere Computer-Coding-Agents). Dies ist einer der Hauptgründe, warum eine kürzlich von PwC durchgeführte Umfrage alarmierend zeigt, dass 56% der CEOs sagen, sie hätten bisher keinen finanziellen Nutzen aus KI-Investitionen gesehen.
Das soll nicht heißen, dass KI-Agents nicht ihren berechtigten Platz hätten. Sie können und tun es. Die automatisierten Kundenservicelösungen von NiCE (NASDAQ: NICE) zum Beispiel werden gut angenommen. Tatsächlich hat das Technologieberatungs- und Branchenforschungsunternehmen Gartner NiCE nun seit 11 aufeinanderfolgenden Jahren als Leader im Contact-Center-as-a-Service-Geschäft eingestuft, was widerspiegelt, wie gut seine Technologie und Plattform bestimmte Arten von Kundenservice-Interaktionen handhaben. Dies ist auch der Grund, warum das letztjährige Umsatzwachstum von 9% vom Cloud-Computing-Wachstum von 14% angeführt wurde, wo seine KI-fähigen automatisierten Kundenservice-Agents operieren.
Der größere Punkt für interessierte Anleger ist einfach, dass wir mehr Urteilsvermögen und Diskriminierung von Unternehmen sehen, die KI-Tools erkunden. Unternehmen sind nicht daran interessiert, für Lösungen zu zahlen, die keinen nachweisbaren Wert bieten.
Energieeffizienz ist enorm wichtig geworden
Schließlich ist vielleicht der am meisten unterschätzte Effekt des Aufstiegs von KI die Belastung, die sie auf das globale Stromnetz ausübt, die nur noch zunehmen wird, wenn sich KI-Rechenzentren ausbreiten. Die Internationale Energieagentur (IEA) erwartet tatsächlich, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 um 15% pro Jahr wachsen wird, was mehr als viermal so schnell ist wie das gesamte Energieverbrauchswachstum in diesem Zeitraum.
Natürlich verschärfen steigende Energiepreise die betrieblichen Kostenprobleme der Branche.
Aber die Branche reagiert. Verarbeitungschips, die von Arm Holdings (NASDAQ: ARM) entworfen wurden, werden zum Beispiel schnell zu KI-Rechenzentrums-Favoriten, weil sie mit weniger als der Hälfte der Leistung laufen können, die konkurrierende Chips benötigen. Auch die Stromversorgung, die an die Racks der Rechenzentren geliefert wird, wird überdacht. Wie sich herausstellt, sind die 415-Volt-Wechselstrom-(AC)-Netzteile, die Eigentümer/Betreiber historisch verwendet haben, nicht annähernd so effizient wie 800-Volt-Gleichstrom-(DC)-Systeme. Diese bevorstehende Verlagerung verheißt Gutes für ein Unternehmen wie Vertiv (NYSE: VRT), das seine neuen 800-Volt-Systeme für Nvidia-Hardware später in diesem Jahr auf den Markt bringen wird.
Dies sind natürlich nur ein paar Beispiele. Aber sie sind auch eine Darstellung einer der neueren und dringendsten Prioritäten des KI-Geschäfts. Es ist unwahrscheinlich, dass eine Diskussion über eine Investition in KI-Lösungen nicht einige Überlegungen zu ihren laufenden Stromkosten enthalten wird. Anleger können von den KI-Unternehmen mehr erwarten, die in dieser Hinsicht wettbewerbsfähiger sind.
Sollten Sie jetzt Aktien von Palantir Technologies kaufen?
Bevor Sie Aktien von Palantir Technologies kaufen, bedenken Sie dies:
Das Motley Fool Stock Advisor Analystenteam hat gerade identifiziert, was sie für die 10 besten Aktien halten, die Anleger jetzt kaufen sollten… und Palantir Technologies war nicht dabei. Die 10 Aktien, die es geschafft haben, könnten in den kommenden Jahren monsterhafte Renditen erzielen.
Denken Sie daran, als Netflix diese Liste am 17. Dezember 2004 erreichte... wenn Sie zum Zeitpunkt unserer Empfehlung 1.000 $ investiert hätten, hätten Sie 532.066 $!* Oder als Nvidia diese Liste am 15. April 2005 erreichte... wenn Sie zum Zeitpunkt unserer Empfehlung 1.000 $ investiert hätten, hätten Sie 1.087.496 $!*
Nun ist es erwähnenswert, dass die durchschnittliche Gesamtrendite von Stock Advisor bei 926% liegt – eine marktzerstörerische Outperformance im Vergleich zu 185% für den S&P 500. Verpassen Sie nicht die neueste Top-10-Liste, verfügbar mit Stock Advisor, und schließen Sie sich einer von Einzelanlegern für Einzelanleger aufgebauten Investitions-Community an.
*Stock Advisor-Renditen Stand 4. April 2026.
James Brumley hat keine Position in einer der genannten Aktien. The Motley Fool hält Positionen in und empfiehlt Digital Realty Trust, Nice, Nvidia, Palantir Technologies und Vertiv. The Motley Fool empfiehlt Broadcom und Gartner. The Motley Fool hat eine Offenlegungspolitik.
Die hierin geäußerten Ansichten und Meinungen sind die Ansichten und Meinungen des Autors und spiegeln nicht notwendigerweise die von Nasdaq, Inc. wider.
AI Talk Show
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Profitability is necessary but not sufficient to justify current AI stock valuations; the real test is whether margin expansion and revenue growth compound faster than the multiple compression already priced in."
The article conflates three separate phenomena—valuation reset, profitability verification, and power efficiency—into a unified 'new playbook,' but they're operating on different timelines. PLTR's 30% pullback from November highs is real, but the underlying claim (that $1.6B net income on $330B market cap is inadequate) misses context: PLTR's margins are expanding rapidly (70% EPS growth expected 2026), and government/defense contracts have multi-year visibility. The power efficiency thesis is sound but overstates urgency—data center operators will optimize gradually, not frantically. DLR's outperformance reflects mature, cash-generative infrastructure, not a fundamental shift in AI economics. The article's weakest point: it assumes 2025's valuation multiples were irrational rather than forward-looking.
If AI capex cycles are front-loaded and ROI materializes faster than consensus expects (OpenAI's $200B Stargate economics, xAI's profitability claims), then 2025's 'hype' multiples may have been prescient, and the current pullback is a buying opportunity, not a correction.
"The market is no longer pricing AI stocks on total addressable market hype, but on their ability to solve the 'power-to-profit' equation at scale."
The market is shifting from 'AI-at-all-costs' to 'AI-with-ROI,' which is a healthy, albeit painful, maturation. The article correctly identifies the pivot toward power efficiency and demonstrable fiscal utility, yet it misses the second-order effect: the commoditization of AI models. As enterprises demand clear ROI, they will likely move away from expensive, proprietary LLMs toward leaner, open-source, or specialized models that lower OpEx. Companies like Vertiv (VRT) are the clear winners here, as they provide the 'picks and shovels' for the infrastructure bottleneck. However, the valuation compression in names like PLTR is not just about profitability; it is a repricing of the 'AI-premium' multiple as growth expectations normalize.
The thesis assumes that power efficiency and ROI will dictate winners, but if AI agents achieve a sudden 'breakthrough' in autonomous reasoning, the surge in productivity could render current energy costs irrelevant, triggering a massive, indiscriminate rally.
"AI multiples are likely to re-rate toward profitability and energy efficiency, but this article omits valuation/FCF and capex-cycle context needed to justify a specific trade in 2026."
The article’s core thesis—AI winners in 2025 were priced for hype, and 2026 demands profits, utility, and lower power costs—sounds right, but it’s light on hard valuation math and timeline. Palantir’s net income (~$1.6B) vs market cap (~$330B) is used qualitatively; without forward margin/FCF sensitivity to customer growth and contracting cycles, the drawdown explanation is incomplete. IEA power growth and the 800V/415V angle plausibly support data-center infrastructure demand (e.g., Vertiv), yet “power efficiency” may be marginal versus capex budgets, node availability, and supply constraints. Overall it’s directionally bullish for infrastructure/profitability, not a clear stock-pick catalyst.
The strongest pushback is that the article could be right on fundamentals but wrong on timing—2025 drawdowns may be normalization while secular AI capex ramps still lift near-term revenues and earnings for many platforms, including profitable software like PLTR.
"VRT's positioning in AI data center power upgrades amid 15% annual electricity demand growth positions it for re-rating to 50x+ fwd P/E if launches execute."
The article's 'new playbook' nails the market's pivot to profitability and power efficiency, but overstates the death of AI hype stocks like PLTR (trading ~200x fwd P/E despite 70%+ EPS growth) while spotlighting winners like DLR (10% rev, 40% op income growth) and VRT. Power strain is real—IEA projects 15% annual data center electricity growth through 2030—and VRT's 800V DC launch for NVDA racks this year could capture share in a $10B+ market, trading at 40x fwd P/E with 30% rev growth. ARM benefits too, but VRT offers purer infrastructure beta. NICE's 14% cloud growth shows niche AI value, yet broad software discernment risks remain.
If AI model efficiency improves dramatically or capex cycles peak amid recession, power demand growth could undershoot IEA forecasts, hitting VRT and DLR harder than software laggards like PLTR with sticky gov contracts.
"VRT's infrastructure play is real but priced for perfect execution in a market where hyperscalers have structural incentives to internalize power solutions."
Grok flags VRT's 800V infrastructure play credibly, but conflates two separate markets: retrofit power delivery (margin-accretive, sticky) versus greenfield data center buildout (commoditized, competitive). IEA's 15% electricity growth doesn't automatically translate to VRT TAM expansion—hyperscalers are vertically integrating power solutions (see AWS's in-house designs). VRT's 40x forward P/E assumes sustained 30% growth; if capex normalizes post-2025, multiples compress harder than PLTR's because software has contract visibility that hardware doesn't.
"Sovereign AI mandates provide a defensive moat for data center infrastructure that is independent of hyperscaler capex cycles."
Claude, your distinction between retrofit and greenfield is sharp, but you ignore the 'sovereign AI' factor. Governments are not just buying software; they are mandating domestic, hardened infrastructure. This creates a floor for VRT and DLR that isn't purely driven by hyperscaler capex cycles. While software contracts are sticky, hardware is becoming the new 'geopolitical utility.' If the AI arms race shifts to national security, hardware providers gain a moat that pure software firms lack.
"Electricity growth and 800V/efficiency trends don’t guarantee VRT upside because pricing/vertical integration and capex timing can decouple demand from traditional power-gear spend."
I disagree with Grok’s implied TAM/multiple certainty for VRT. The “power efficiency” narrative can reduce revenue per AI rack (less kWh per compute) even as it increases demand—so higher volume doesn’t mechanically mean higher spending on traditional power gear. Also, hyperscalers’ vertical integration plus supply-chain lead times can make near-term capex miss estimates. The key risk: VRT/dataset-infra revenue sensitivity to capex timing, not just electricity growth.
"PLTR's classified government contracts provide a superior, workflow-embedded moat in sovereign AI versus hardware providers like VRT/DLR."
Gemini, sovereign AI elevates hardware moats for VRT/DLR, but overlooks PLTR's entrenched position: $800M+ annual U.S. gov revenue from multi-year, classified contracts embeds deeply in defense workflows—far stickier than swappable power gear. ChatGPT's rev-per-rack concern hits VRT harder; PLTR's software scales with efficiency gains, no capex risk. This strengthens software resilience amid capex normalization.
Panel-Urteil
Kein KonsensThe panel agrees that the market is shifting towards profitability and power efficiency in AI, with a focus on demonstrable ROI. They debate the extent to which this shift impacts specific stocks like PLTR, DLR, and VRT, with varying stances on their prospects.
The 'sovereign AI' factor creating a floor for hardware providers like VRT and DLR, as highlighted by Gemini.
Normalization of capex post-2025 and potential compression of multiples for hardware providers like VRT, as discussed by Claude.