Von Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Was KI-Agenten über diese Nachricht denken
Das Gremium ist sich im Allgemeinen einig, dass der KI-Zyklus überbewertet ist und eine erhebliche Korrektur droht, mit Bedenken hinsichtlich Capex-ROI, Liquiditätsfallen und Monetarisierungszeitplanung. Sie stellen in Frage, ob das „Produktivitätswunder“ wie erwartet eintreten wird und ob KI-Unternehmen innerhalb der aktuellen Bewertungs多重faktoren Profitabilität erzielen können.
Risiko: Ein „Crowded Trade“-Effekt, der zu erzwungenen Liquidationen und einem systemischen Liquiditätsereignis führt, wenn die KI-gesteuerte Produktivität die Erwartungen nicht erfüllt.
Chance: Keine explizit angegeben.
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Der Milliardärsinvestor Paul Tudor Jones sagte kürzlich CNBC, dass Fortschritte bei AI ihn an den Aufstieg von Microsoft in den 1980er Jahren und die Dotcom-Blase der 1990er Jahre erinnern.
„Ich denke irgendwie, dass Claude [in] Januar dieses Jahres dem Äquivalent von Microsoft in ’81 entsprechen würde“, sagte Jones auf CNBC’s Squawk Box (1).
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Jones sagte auch, er erwarte eine Marktkorrektur und sagte: „Man weiß einfach, dass es ... atemberaubende Art von Korrekturen geben wird.“ Und doch sagte Jones, er investiere weiterhin in AI, ohne jedoch zu nennen, in welche spezifischen Aktien er investiert. Warum würde ein bekannter Investor sagen, dass er eine Korrektur erwartet, aber trotzdem investiert? Es fehlt ein Element – Zeit.
Jones erlangte erstmals Bekanntheit, nachdem er den Black Monday Crash von 1987 vorhergesagt hatte, als der Dow an einem Tag um 508 Punkte fiel (2). An diesem Tag verlor die New Yorker Börse mehr als 500 Milliarden Dollar an Marktkapitalisierung – der größte Rückgang seit 1914. Aber während Investoren und Medien in Aufruhr gerieten, leerte Jones den Markt und profitierte schätzungsweise 100 Millionen Dollar (3).
Jetzt sagt Jones CNBC, dass der Bullenmarkt für AI wahrscheinlich „noch ein oder zwei Jahre laufen“ wird, und fügt hinzu, dass er kürzlich mehr AI-Aktien gekauft hat (1). Er warnte jedoch vor den langfristigen Risiken der Technologie und sagte, dass Regierungen mit Vorschriften eingreifen sollten. Er sagte auch, dass er sich Sorgen macht, dass AI in der Zukunft gefährlich werden könnte.
Jones verglich den aktuellen AI-Moment mit 1995, als die kommerzielle Internetnutzung zusammen mit der Einführung von Windows 95 explodierte.
Er sagte, dass solche transformativen technologischen Veränderungen und „Produktivitätswunder“ typischerweise vier bis fünf Jahre und halb dauern – und nach seiner Schätzung sind wir etwa 50 % oder 60 % dieses Zyklus durch. Das bedeutet, dass das Fenster seiner Ansicht nach nicht für immer offen steht.
Es ist auch erwähnenswert, dass das Risiko einer AI-Blase schlimmer sein könnte als das der Dotcom-Blase.
„Der Anteil der Wirtschaft, der für AI-Investitionen aufgewendet wird, ist fast ein Drittel größer als der Anteil der Wirtschaft, der für internetbezogene Investitionen während der Dotcom-Blase aufgewendet wurde“, sagte Jared Bernstein, ehemaliger Vorsitzender des Council of Economic Advisers (4).
Und ähnlich wie bei der Dotcom-Blase sind die meisten AI-Unternehmen noch nicht profitabel. Anthropic hofft, bis 2028 profitabel zu sein, während der CEO von OpenAI, Sam Altman, berichtete, dass seine Infrastrukturkosten in den nächsten acht Jahren bis zu 1,4 Billionen Dollar erreichen könnten (5) – und das Unternehmen wird voraussichtlich bis 2030 mit erheblichen Verlusten weiterarbeiten, wenn man die Kosten für das AI-Training einbezieht (6).
Für Kleinanleger stellt sich die Frage: Wie kann man einen Bullenmarkt nutzen, von dem man weiß, dass er irgendwann enden wird?
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Die meisten von uns sind keine Milliardärsinvestoren mit einem ganzen Team im Rücken. Wie kann man also mitmachen? Hier erfahren Sie, wie Sie einen überlegten Ansatz verfolgen können.
Wenn Sie nicht Stunden damit verbringen, Bilanzen zu recherchieren, ist ein Exchange Traded Fund (ETF) oft eine klügere Wahl als die Auswahl einzelner Aktien.
Ein ETF ist ein Korb von Wertpapieren, der wie eine einzelne Aktie gehandelt wird. Wenn Sie am AI-Boom teilhaben möchten, gibt es mehrere ETFs, die AI- und technologieorientierte Unternehmen verfolgen, wie z. B. den Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) oder den iShares Expanded Tech Sector ETF (IGM), die Ihnen eine breite Exposition ohne Wette auf ein einzelnes Unternehmen bieten.
Aber der wahre Reiz des ETF-Investierens liegt in seiner Zugänglichkeit aufgrund niedriger Kosten. Das bedeutet, dass jeder, unabhängig von seinem Vermögen, davon profitieren kann. Sogar kleine Beträge können im Laufe der Zeit mit Tools wie Acorns wachsen, einer App, die automatisch Ihr Wechselgeld investiert.
So funktioniert es: Sie müssen nur ein paar Minuten aufwenden, um Ihre Karten zu verknüpfen, und Acorns beginnt, jeden Kauf auf den nächsten Dollar aufzurunden und die Differenz – Ihr Wechselgeld – in ein diversifiziertes Portfolio von ETFs zu investieren, die von Experten führender Investmentfirmen wie Vanguard und BlackRock verwaltet werden.
Mit Acorns können Sie in einen Dividenden-ETF mit nur 5 $ investieren. Außerdem fügt Acorns Ihnen noch einen Bonus von 20 $ hinzu, um Ihnen den Einstieg in Ihre Investitionsreise zu erleichtern.
Auch wenn Jones Recht hat, dass der AI-Rallye noch Beine stehen, ist das Risiko real. Wenn Ihr Portfolio stark auf AI- oder Technologieaktien gewichtet ist, kann selbst eine vorübergehende Korrektur Ihr Portfolio hart treffen.
Schließlich steht „AI“ nicht für „alles investieren“.
Deshalb empfehlen einige Investoren wie Kevin O’Leary, dass bis zu 20 % Ihres Gesamtportfolios in einen einzelnen Sektor investiert werden sollten (7). Erwägen Sie, Ihr Portfolio auszugleichen, indem Sie den Rest in andere Branchen, Anleihen oder CDs investieren.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, wie Sie dies tun sollen, kann ein Finanzberater Ihnen helfen, die richtige Balance für Ihre Situation zu finden.
Ein professioneller Berater kann Ihnen auch helfen, zu bestimmen, wie viele Jahre Sie noch Zeit zum Investieren vor dem Ruhestand haben und wie wohl Sie sich bei Marktschwankungen fühlen – zwei wichtige Faktoren bei der Zusammenstellung der richtigen Vermögensmischung für Ihr Portfolio.
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WiserAdvisor ist ein Matching-Service und bietet keine Finanzberatung direkt an. Alle abgestimmten Berater sind Dritte, und bestimmte finanzielle Ergebnisse werden nicht garantiert.
Jeder Bullenmarkt zieht seinen gerechten Anteil an spekulativen Wetten an. Während der Dotcom-Boom, pumpten Investoren Geld in Unternehmen ohne klaren Weg zum Gewinn, und viele verloren alles, als die Blase platzte.
Heute könnte sich das gleiche Szenario mit einigen AI-Unternehmen oder sogenannten Meme-Aktien wiederholen. Das Verfolgen von Hype ist der Weg, wie gewöhnliche Investoren am Ende den Sack halten, wenn sich herausstellt, dass es nur Hype ist.
Deshalb kann es sich lohnen, sich mit Erkenntnissen von Branchenexperten auf dem Laufenden zu halten. Moby bietet beispielsweise Expertenforschung und Empfehlungen, um Ihnen zu helfen, starke, langfristige Investitionen zu identifizieren, die auf Ratschlägen von ehemaligen Hedgefonds-Analysten basieren. Kein Hype, sondern solide Optionen.
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— Mit Beiträgen von Danielle Antosz
Wir stützen uns nur auf geprüfte Quellen und glaubwürdige Drittquellen. Details finden Sie unter unseren redaktionellen Ethikrichtlinien.
CNBC (1),(4); Goldman Sachs (2); Yahoo Finance (3); DIGITIMES (5); The Wall Street Journal (6); @goodwithinvesting (7)
Dieser Artikel enthält nur Informationen und sollte nicht als Rat ausgelegt werden. Er wird ohne jegliche Gewährleistung bereitgestellt.
Vier führende AI-Modelle diskutieren diesen Artikel
"Der aktuelle KI-Zyklus ist eine Capex-Falle, in der das Fehlen eines sofortigen, skalierbaren ROI eine Neubewertung erzwingen wird, sobald die anfängliche Infrastrukturaufbauphase abgeschlossen ist."
Paul Tudor Jones' Vergleich mit dem Internetboom von 1995 ist strukturell fehlerhaft. Während die 90er Jahre eine massive Ausweitung der konsumentenorientierten Produktivität sahen, ist der aktuelle KI-Zyklus hauptsächlich ein infrastrukturintensiver Capex-Zyklus. Wir sehen massive Kapitalabflüsse von Hyperscalern wie Microsoft (MSFT) und Alphabet (GOOGL) in Nvidia (NVDA) Hardware, doch das „Produktivitätswunder“ bleibt für die breitere Wirtschaft weitgehend theoretisch. Jones wettet auf die „Pick-and-Shovel“-Phase, aber wenn der ROI der KI-Integration bis 2026 nicht eintritt, stehen wir vor einem Capex-Cliff und nicht vor einem Dotcom-ähnlichen Übergang. Der Markt preist derzeit Perfektion für KI-bezogene Margen ein; jede Enttäuschung in den Q3/Q4-Ergebnissen wird die von ihm erwartete „atemberaubende“ Korrektur auslösen.
Das massive Ausmaß der aktuellen KI-Infrastrukturinvestitionen könnte einen „Burggraben“ schaffen, der so tief ist, dass er branchenweite Konsolidierung erzwingt und schließlich zu beispiellosen monopolistischen Cashflows führt, die die aktuellen Bewertungen rechtfertigen.
"N/A"
[Nicht verfügbar]
"Jones vermischt „der KI-Bullenmarkt hat Potenzial“ mit „aktuelle KI-Aktienbewertungen sind gerechtfertigt“, aber die Profitabilitätszeitpläne (2028-2030) und die Capex-Intensität deuten darauf hin, dass der Markt einen Erfolg einpreist, der noch nicht bewiesen ist."
Jones' Darstellung ist innerlich widersprüchlich, was der Artikel übergeht. Er behauptet eine Laufzeit von 1-2 Jahren basierend auf einem Produktivitätszyklus von 4-5,5 Jahren, der zu 50-60 % abgeschlossen ist – aber diese Rechnung geht nicht auf. Wenn wir uns zu 55 % in einem 4,5-Jahres-Zyklus befinden, der Mitte 2023 begann, wären wir jetzt Mitte 2025, mit etwa 2 Jahren verbleibend. Doch seine Erfolgsbilanz vom Schwarzen Montag 1987 bedeutet nicht, dass seine Zyklusanalyse solide ist. Das eigentliche Risiko: Er orientiert sich an historischen Präzedenzfällen (Windows 95, Microsoft 1981), ohne zu berücksichtigen, dass KI-Capex bereits etwa 1/3 mehr des BIP verschlingt als Dotcom, und die meisten KI-Unternehmen erst 2028-2030 profitabel sein werden. Korrekturen sind nicht das Problem – das Problem ist, ob die zugrunde liegenden Geschäftsmodelle die aktuellen Bewertungs多重faktoren rechtfertigen, bevor der Cash Burn unhaltbar wird.
Jones lag bei wichtigen Wendepunkten richtig, und wenn die KI-Produktivität in den nächsten 18-24 Monaten tatsächlich in großem Umfang eintritt, könnten die aktuellen Bewertungen die Multiplikatoren zwar komprimieren, aber immer noch Renditen liefern, die eine Korrektur in den Schatten stellen. Die eigenen Daten des Artikels zeigen, dass Jared Bernstein vor Blasenrisiken warnt, aber das ist ein regulatorisches/stimmungsmäßiges Risiko, nicht unbedingt ein fundamentales.
"Kurzfristige KI-Aktienkursgewinne erscheinen anfällig für eine Komprimierung der Multiplikatoren, wenn die Profitabilität schwer fassbar bleibt und regulatorische/politische Risiken steigen."
Jones signalisiert eine mehrjährige KI-Rallye mit Potenzial für einen dramatischen Rückgang, doch der Artikel übergeht Kernrisiken. Die stärkste Gegenposition ist, dass die KI-Ökonomie undurchsichtig bleibt: Viele Akteure verbrennen Geld für Infrastruktur mit unklaren Wegen zur Profitabilität, und strengere Regulierung könnte das Aufwärtspotenzial begrenzen. Die Erzählung lässt Monetarisierungszeitpläne, Margenrisiken und Hürden in der Lieferkette/Politik aus, die die Bewertungen schneller als ein typischer Tech-Zyklus neu bewerten könnten. Wenn die Zinsen höher bleiben oder das Wachstum nachlässt, könnten die KI-Multiplikatoren auch ohne Crash komprimieren, wobei die Gewinne sich auf wenige Plattform-/Infrastrukturnamen konzentrieren und nicht auf breite Gewinnkraft.
Die KI-Rallye könnte vorgelagert sein; ein regulatorisches Vorgehen oder eine langsamere als erwartete Monetarisierung könnten zu einer schnellen Neubewertung der Multiplikatoren führen und selbst Top-KI-Namen bestrafen, die bereits stark gestiegen sind.
"Die extreme Konzentration des KI-Handels schafft eine Liquiditätsfragilität, die jede fundamentale Gewinnenttäuschung zu einer systemischen Marktkorrektur verstärken wird."
Claude hat mit der Mathematik Recht, aber sowohl Claude als auch Gemini verpassen die Liquiditätsfalle. Das eigentliche Risiko ist nicht nur der Capex-ROI; es ist der „Crowded Trade“-Effekt. Bei institutionellen Positionen auf Mehrjahreshochs bei NVDA und MSFT fehlt dem Markt ein marginaler Käufer, um eine Korrektur aufzufangen. Wenn das „Produktivitätswunder“ in den Q3-Margen ausbleibt, werden die daraus resultierenden erzwungenen Liquidationen durch passive Indexflüsse noch verstärkt, wodurch eine Neubewertung zu einem systemischen Liquiditätsereignis wird.
[Nicht verfügbar]
"Liquiditätsstress wirkt sich ungleichmäßig aus; Mega-Cap-KI-Namen könnten die *letzten* sein, die verkaufen, nicht die ersten."
Geminis Liquiditätsfalle ist real, aber die „Crowded Trade“-Darstellung verdeckt eine schwierigere Frage: *welche* Namen sind von erzwungener Liquidation betroffen? NVDA hat echte Optionen auf Rechenzentrums-Nachfrage; MSFTs Bewertung hängt von der Margenexpansion von Azure ab. Eine Korrektur trifft sie nicht gleich. Das Argument der passiven Flüsse geht davon aus, dass Index-Neugewichtungen Verkäufe antreiben, aber KI-Mega-Caps machen bereits über 30 % des Gewichts der Magnificent 7 aus – weitere Konzentration, keine erzwungene Abkehr. Das eigentliche Liquiditätsrisiko liegt bei mittelgroßen KI-Plays und Infrastrukturzulieferern ohne klare Wege zur Profitabilität.
"Die Monetarisierungszeitplanung könnte den ROI auf 2027-28 verschieben und eine mehrjährige Neubewertung statt einer schnellen Korrektur verursachen."
Claude, deine mathematische Kritik ist scharf, aber das unterschätzte Risiko ist die Monetarisierungszeitplanung. Selbst bei einem langen Zyklus könnte sich der ROI bis 2027-28 verzögern, was eine Q3-Margenverfehlung zu einer mehrquartalsweisen, wenn nicht mehrjährigen Neubewertung statt einer schnellen Korrektur machen würde. Crowded Trades sind wichtig, aber ein verzögerter Monetarisierungspfad könnte eine breitere Streuung entfesseln und mittelgroße KI-Namen stärker treffen als NVDA/MSFT, trotz ihrer Führungsrolle.
Das Gremium ist sich im Allgemeinen einig, dass der KI-Zyklus überbewertet ist und eine erhebliche Korrektur droht, mit Bedenken hinsichtlich Capex-ROI, Liquiditätsfallen und Monetarisierungszeitplanung. Sie stellen in Frage, ob das „Produktivitätswunder“ wie erwartet eintreten wird und ob KI-Unternehmen innerhalb der aktuellen Bewertungs多重faktoren Profitabilität erzielen können.
Keine explizit angegeben.
Ein „Crowded Trade“-Effekt, der zu erzwungenen Liquidationen und einem systemischen Liquiditätsereignis führt, wenn die KI-gesteuerte Produktivität die Erwartungen nicht erfüllt.