STICHPUNKTE zu AI

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Die Absicherung eines Portfolios ist aus mehreren Gründen schwierig:

1. Mangel an zuverlässigen alternativen Anlageklassen und hohe Aktienbewertungen: Aktien sind besonders in Amerika teuer, was zu niedrigeren erwarteten Renditen und höheren Verlustrisiken bei einem Crash führt. Gleichzeitig sind traditionelle sichere Häfen wie Gold stark geschwankt, und selbst Bitcoin-Fans verlieren das Vertrauen, wodurch es schwierig wird, alternative Schutzoptionen zu finden.

2. Beschränkungen für professionelle Anleger und das Risiko, Gewinne zu verpassen: Für die meisten professionellen Vermögensverwalter ist der Verkauf von Aktien keine Option, da sie strengen Mandaten unterliegen, die hohe Bargeldreserven verbieten und Kunden bei Nichtinvestition verärgern würden. Auch für Privatanleger ist ein vorzeitiger Verkauf riskant, da man trotz Überbewertung potenziell enorme Gewinne verpassen kann, wie die Entwicklung des NASDAQ vor der Dotcom-Blase zeigte.

3. Ineffektivität traditioneller Absicherungsinstrumente und Komplexität neuerer Strategien: Staatsanleihen, die früher gut zur Absicherung dienten, sind heute fraglich, da bei steigender Inflation und Zinsen sowohl Aktien als auch Anleihen parallel fallen können. Derivate wie Optionen bieten zwar Schutz, ihre Performance hängt jedoch stark von der Wahl des Ausübungspreises und des Verfallstermins ab, und die Kosten können bei wiederholten Käufen exponentiell steigen.

Die größten Risiken im Zusammenhang mit der Spekulationsblase im Jahr 2026, laut diesem Artikel, sind:

1. Hoher Cash-Burn und fehlende Profitabilität: KI-Startups wie OpenAI und Anthropic verbrauchen enorme Mengen an Kapital für Chips und Cloud-Computing-Lösungen, die für das Training und den Betrieb ihrer Modelle notwendig sind. Dies führt zu einem hohen "Cash-Burn", während gleichzeitig der Druck wächst, Profitabilitätsstrategien offenzulegen, insbesondere im Hinblick auf geplante Börsengänge 2026 oder kurz danach.

2. Konkurrenz durch kapitalstarke Tech-Giganten: Große Technologiekonzerne wie Google verfügen über gigantische Bilanzen, eigene Chips und Cloud-Infrastruktur. Dies ermöglicht es ihnen, ihre Sprachmodelle effizienter zu trainieren und auszuführen als unabhängige Labore, wodurch sie weniger von externen Investoren abhängig sind und den Wettbewerb verschärfen.

3. Fehlender nachhaltiger Wettbewerbsvorteil: Drei Jahre nach dem Start von Chat GPT lässt der versprochene Produktivitätsschub durch KI noch auf sich warten. Zudem drängen immer mehr Anbieter auf den Markt, und kein KI-Labor besitzt einen ausreichend großen oder dauerhaften Wettbewerbsvorteil, der die Umsätze langfristig sichern könnte.

4. Steigende Kosten entgegen dem traditionellen Softwaremodell: Anders als bei herkömmlichen Softwareunternehmen, bei denen der Gewinn mit zunehmender Größe steigt, sind KI-Firmen mit Kosten konfrontiert, die genauso schnell oder sogar schneller steigen als die Einnahmen. Ein Großteil dieser Kosten entfällt auf die enorme Rechenleistung, die für das Training und den Betrieb fortschrittlicher Modelle benötigt wird.

5. Risiko der Überheblichkeit und Skepsis der Investoren: Trotz des gigantischen Kapitalbedarfs und interner Diskussionen über den Cash-Burn, die als Tabu gelten, besteht die Gefahr der Überheblichkeit, wie Sam Altmans Wunsch zeigt, dass Zweifler sich beim Leerverkauf der OpenAI-Aktie "die Finger verbrennen". Investoren werden jedoch nicht ewig warten, und sowohl der Aktien- als auch der Anleihenmarkt haben bereits Unternehmen mit signifikantem Engagement in OpenAI abgestraft.

Die Risiken, die den KI-Aktienmarkt explodieren (also zu einer Spekulationsblase und anschließenden Kurskorrektur) lassen könnten, sind:

• Überbewertung der KI-Aktien: Die Bewertungen sind höher als während der Dotcom-Blase 1999, was wenig Spielraum für Enttäuschungen bei den Cashflows lässt.

• Kurzlebige Investitionsgüter: Große Investitionen fließen in Vermögenswerte (z. B. Chips, Rechenzentren), die schnell an Wert verlieren (Haltbarkeit: ca. 9 Jahre).

• Enttäuschende Umsätze trotz großer Investitionen: Die derzeitigen Umsätze der KI-Unternehmen sind relativ klein und könnten hinter den hohen Erwartungen zurückbleiben.

• Politische und regulatorische Unsicherheiten: Politik unterstützt zwar den Boom, doch staatliche Eingriffe oder Verzögerungen könnten die Entwicklung bremsen.

• Hohe Abhängigkeit des Privatsektors vom Aktienmarkt: Ein Crash würde viele Privatanleger treffen und könnte so die Konsumausgaben und Wirtschaftsentwicklung negativ beeinflussen.