Von Dave Eiswert, Portfoliomanager bei T. Rowe Price
Jahrelang haben Investoren jede neue Technologie durch dieselbe Brille betrachtet: die der Software. Das war nachvollziehbar. Software ist unglaublich skalierbar. Man schreibt sie einmal, vertreibt sie millionenfach, und die Kosten bleiben nahezu unverändert. KI (künstliche Intelligenz) funktioniert so nicht.
Der grösste Fehler, den Investoren heute begehen, ist, KI wie den nächsten Software-Zyklus zu behandeln. Das ist sie nicht. KI ist der Aufbau einer kapitalintensiven Infrastruktur, und das verändert, wo Wert geschaffen wird und worauf Investoren ihr Augenmerk richten sollten.
Die Grundsätze des Investierens haben sich nicht geändert. Unternehmen mit steigenden Renditen, dauerhaften Wettbewerbsvorteilen und vernünftigen Bewertungen schaffen nach wie vor langfristigen Wert. Was sich geändert hat, ist, wo diese Renditen erzielt werden.
Während eines Grossteils der Zeit nach der globalen Finanzkrise waren kapitalarme Unternehmen die Gewinner. Cloud-Computing, Software und digitale Plattformen sorgten jahrelang für Gewinnwachstum, ohne dass enorme physische Investitionen erforderlich waren. Investoren tendierten zu diesen Unternehmen, weil dort durchweg die stärksten relativen Renditen erzielt wurden.
KI markiert eine neue Ära. Im Gegensatz zu Software wird KI mit zunehmender Skalierung kapitalintensiver. Jedes neue Modell, jede Abfrage und jede KI-Anwendung erfordert mehr Rechenleistung, mehr Speicher, mehr Netzwerkkapazität und mehr Strom. Je mehr KI die Welt nutzt, desto mehr physische Infrastruktur muss aufgebaut werden. KI ist im Grunde eine Infrastrukturfrage und nicht einfach nur eine Softwarefrage.
Erst treiben die verbesserten Fundamentaldaten die Kursen an, dann entsteht das Narrativ
Ein Grossteil der heutigen Debatte konzentriert sich auf die Modelle selbst. Wer hat das beste grosse Sprachmodell? Werden Open-Source-Modelle die Preise gegen Null treiben? Welches Unternehmen hat den intelligentesten Chatbot? Das sind interessante Fragen. Aus Investitionssicht sind sie jedoch nicht die wichtigsten.
Die entscheidende Frage ist, ob die Skalierungsgesetze weiterhin gelten. Solange zusätzliche Investitionen zu deutlich besseren Modellen führen und diese besseren Modelle wirtschaftlichen Wert schaffen, werden Unternehmen weiter investieren. Das Gleiche gilt für Regierungen. Kein Land möchte bei einer Technologie ins Hintertreffen geraten, die für Produktivität, Wettbewerbsfähigkeit und nationale Sicherheit immer wichtiger wird. Ein Investitionsrahmen bleibt dabei besonders nützlich: Preise folgen Renditen; Narrative folgen Preisen.
Die Märkte gehen oft davon aus, dass Geschichten die Aktienkurse bestimmen. Häufiger jedoch treiben sich verbesserte Fundamentaldaten zuerst die Kurse an, und erst später entstehen Narrative, um zu erklären, was bereits geschehen ist.
Heute ist KI zur Erklärung für fast alles geworden. Wenn ein Softwareunternehmen an Schwung verliert, wird es schnell als „durch KI disruptiert“ abgestempelt. Manchmal trifft das zu. Oft handelt es sich jedoch lediglich um eine bequeme Erzählung, die einem Unternehmen angehängt wird, das ohnehin schon mit einem langsameren Wachstum zu kämpfen hatte.
Die eigentliche Herausforderung besteht darin, echte Disruption von Unternehmen zu unterscheiden, die einfach verdrängt werden, während Kapital in Sektoren mit stärker steigenden Renditen fliesst – und nicht jedem Gewinner und Verlierer das KI-Etikett anzuheften.
Das Gleiche gilt für die KI-Infrastruktur. Die Dynamik hat zweifellos die Volatilität erhöht, aber Volatilität ist nicht gleichbedeutend mit sich verschlechternden Fundamentaldaten. Die wichtige Frage ist nicht, ob sich die Kurse bewegen, sondern ob sich die zugrunde liegenden wirtschaftlichen Rahmenbedingungen ändern.
Nachfrage in weiten Teilen des KI-Ökosystems übersteigt das Angebot
Heute übersteigt die Nachfrage in weiten Teilen des KI-Ökosystems weiterhin das Angebot. Es geht nicht mehr nur um GPUs. Rechenzentren werden dramatisch stromintensiver, was die Nachfrage nach Speicher, optischen Netzwerken, Energiemanagement, Kühlsystemen und elektrischer Infrastruktur ankurbelt. KI entwickelt sich zunehmend zu einer physischen Investitionsgeschichte.
Letztendlich wird dieser Zyklus auslaufen. Das tut jeder Zyklus. Doch diese Feststellung liefert kaum Erkenntnisse. Die Herausforderung besteht nicht darin, vorherzusagen, dass der Zyklus eines Tages enden wird. Es geht darum, zu erkennen, wann sich die Fundamentaldaten tatsächlich verändert haben, anstatt nur auf Schwankungen der Marktstimmung zu reagieren.
Zeiten des technologischen Wandels zwingen Anleger dazu, vertraute Denkmuster aufzugeben. Die menschliche Natur zieht es vor, dass die Zukunft der jüngsten Vergangenheit ähnelt. Die Märkte spielen dabei selten mit.
KI ist nicht nur ein weiterer Technologiezyklus. Sie gestaltet die Art und Weise neu, wie Kapital in der globalen Wirtschaft eingesetzt wird. Die Chance besteht nicht einfach darin, das Unternehmen mit dem besten Modell zu identifizieren. Es geht darum zu verstehen, wie sich Kapital, Knappheit und steigende Renditen auf eine Wirtschaft auswirken, die sich rund um künstliche Intelligenz neu aufbaut.
Die Anleger, die diese Phase am ehesten erfolgreich meistern werden, sind nicht diejenigen, die die kühnsten Vorhersagen treffen. Es werden diejenigen sein, die erkennen, dass sich die Grundsätze des Investierens nicht geändert haben, wohl aber die Rahmenbedingungen.