BCA: Die KI-Blase ist noch nicht geplatzt – wie rechnet man mit 10 Billionen Dollar pro Jahr?

Viele Investoren glauben, dass bei künstlicher Intelligenz letztlich eine Blase entstehen könnte.

Aber sie sind ebenso überzeugt, dass sie den Markt rechtzeitig verlassen können, bevor die Blase platzt.

In seinem globalen Makro-Report vom 19. August beschreibt BCA Research die aktuelle Stimmung der Investoren gegenüber dem AI-Markt mit dem Satz: "Gib mir Mäßigung, aber nicht jetzt." Jeder weiß, dass Risiken sich aufbauen, doch niemand will den Tisch zu früh verlassen.

Das Problem ist: Der Markt lässt nicht zu, dass alle gleichzeitig aussteigen. Jeder Verkauf benötigt einen Käufer. Wenn sich das Marktgeschehen tatsächlich wendet, werden einige zu spät reagieren.

Die Wall Street setzt auf eine nahezu perfekte Zukunft

Die Unternehmensmargen in den USA befinden sich derzeit auf einem historischen Hoch, doch die Analysten der Wall Street erwarten auch in den kommenden drei bis fünf Jahren weiterhin Rekordgewinne.

Das bedeutet, Tech-Unternehmen müssen nicht nur ihre aktuellen hohen Margen halten, sondern auch völlig neue Umsätze schaffen, um die im Markt eingepreisten Wachstumserwartungen zu erfüllen.

Bildunterschrift: Die Margen US-amerikanischer Unternehmen sind auf historischen Höchstständen, Analysten erwarten weiterhin langfristiges Wachstum.

Besonders im Blickpunkt steht dabei die Kapitalausstattung der AI-Rechenzentren.

BCA rechnet damit, dass bis 2027 die jährlichen Kapitalausgaben der großen Cloud-Computing-Unternehmen weltweit bei einer Billion US-Dollar liegen werden, wobei der Großteil mit AI in Verbindung steht.

Die Frage ist: Wieviel Umsatz muss nach so kolossalen Investitionen generiert werden, damit diese sich angemessen rentieren?

Wie viel Umsatz braucht eine Billion Dollar Kapitalausgabe?

BCA hat einen Stresstest durchgeführt.

Angenommen, die großen Cloud-Computing-Unternehmen halten jährlich eine Kapitalausgabe von einer Billion US-Dollar aufrecht und die durchschnittliche Abschreibung liegt bei 13 %, dann wäre der Zustand langfristig stabil:

• Der ursprüngliche Wert der Vermögenswerte liegt bei etwa 7,7 Billionen US-Dollar;
• Das Nettovermögen nach Abschreibung beträgt circa 3,85 Billionen US-Dollar;
• Um eine Kapitalrendite von 30 % vor Steuern zu erzielen, ist ein EBIT von etwa 1,15 Billionen US-Dollar pro Jahr erforderlich;
• Einschließlich Abschreibungen benötigt man etwa 2,15 Billionen US-Dollar EBITDA jährlich.

Nun kommt es auf die Margen dieser Unternehmen an.

Sollten die EBITDA-Margen künftig das Wall-Street-Niveau von 50 % erreichen, bräuchten sie jährlich etwa 4,3 Billionen US-Dollar Umsatz.

Fallen die Margen auf die zuletzt üblicheren 30 %, steigt der benötigte Umsatz auf etwa 7,2 Billionen US-Dollar.

Bildunterschrift: Je nach Margenannahme müssen große Cloud-Computing-Unternehmen diese Umsatzhöhe erzielen.

Dabei sind neue Cloud-Unternehmen, chinesische AI-Unternehmen, SpaceX und andere Firmen, die rund um AI-Infrastruktur bauen, noch nicht berücksichtigt.

Werden die Kapitalausgaben des gesamten AI-Ökosystems einbezogen, schätzt BCA, dass AI insgesamt etwa 10 Billionen US-Dollar Umsatz pro Jahr generieren muss, um die Investitionen zu rechtfertigen.

Was bedeutet das konkret?

Weltweit werden jährlich rund 10 Billionen US-Dollar für Lebensmittel und Gastronomie ausgegeben, die globalen Gesundheitsausgaben sind ähnlich hoch. Im Vergleich dazu beträgt der Umsatz des gesamten globalen Softwaremarkts derzeit nur etwa 1,4 Billionen US-Dollar.

Betont werden muss: 10 Billionen US-Dollar sind keine Prognose des AI-Umsatzes für das nächste Jahr, sondern ein Stresstest: Setzt sich die aktuelle Kapitalausstattung langfristig fort und verlangen Investoren angemessene Renditen, muss die AI-Kommerzialisierung eine enorm große Dimension erreichen.

Warum ist die Blase noch nicht geplatzt, obwohl sie so schwer zu berechnen ist?

Weil die aktuellen Daten noch keine eindeutigen Warnzeichen eines Zusammenbruchs senden.

Einige Kennzahlen stützen den AI-Markt sogar weiterhin:

• Die Mietpreise für High-Performance-GPUs steigen weiterhin;
• Spot- und Vertragspreise für Speicherchips steigen weiter;
• Die Unternehmens-Adoptierung von AI nimmt weiterhin zu;
• AI-bezogene Ausgaben sind bislang nicht deutlich zurückgegangen.

Diese Phänomene zeigen, dass das Angebot an Rechenleistung weiterhin knapp ist und die Kapazitäten der Rechenzentren noch nicht deutlich über der Nachfrage liegen.

Gleichzeitig tauchen auch Warnzeichen auf:

• Die Preise für AI-Modelle und Token sinken stetig;
• Der freie Cashflow der großen Cloud-Unternehmen ist negativ geworden;
• Die Bonitätsaufschläge für Investmentgrade-Anleihen von Tech-Firmen übersteigen die anderer Branchen;
• AI-Infrastruktur ist zunehmend auf externe Finanzierung angewiesen, nicht mehr nur auf firmeninternen Cashflow.

Bildunterschrift: Knappheit an Rechenleistung stützt weiter AI-Investitionen, aber Preise, Cashflow und Finanzierungskennzahlen zeigen bereits Belastungen.

Das bedeutet, AI befindet sich vermutlich im späteren Stadium des Aufschwungs, aber das Ende ist noch nicht erreicht.

Daher ist BCAs Bewertung für Aktien derzeit nicht rundweg pessimistisch, sondern:

Kurzfristig drei Monate neutral, über die nächsten zwölf Monate leicht untergewichtet.

Das Modell von BCA schätzt, dass die Renditen des US-Marktes in den kommenden Monaten unter dem historischen Durchschnitt liegen werden, aber immer noch positiv ausfallen – also mehr ein volatiler Markt als ein sofortiger Bärenmarkt.

Bildunterschrift: Laut BCA-Modell liegen die S&P-500-Renditen künftig unter dem Durchschnitt, sind aber noch nicht negativ.

AI muss letztlich durch Produktivität überzeugen

Ob Kapitalausgaben sich lohnen, hängt am Ende davon ab, wie viel echten Wert AI generiert.

Kann AI die Produktivität massiv steigern, Kosten senken und neue Produkte sowie Dienstleistungen erschaffen, könnte künftiges Wachstum die heutigen enormen Ausgaben auffangen.

Bislang jedoch gibt es dafür noch wenig Belege.

Die Produktivität in den USA stieg im zweiten Quartal gegenüber dem Vorjahr um 2,2 %, während das Durchschnittsniveau der letzten zehn Jahre rund 2,0 % beträgt. Anders gesagt: Die massive AI-Einführung hat bislang keinen klaren Produktivitätssprung bewirkt.

Bildunterschrift: Das Produktivitätswachstum in den USA entspricht weiterhin dem Zehnjahresdurchschnitt, ein klarer AI-bedingter Schub ist noch nicht zu erkennen.

Dies könnte zukünftig das wichtigste Kriterium für die Bewertung des AI-Marktes sein.

Investoren sollten nicht nur den Chipabsatz und die Anzahl der Rechenzentren beobachten, sondern auch folgende Punkte:

1. Fallen die GPU-Mietpreise irgendwann?
2. Kann der freie Cashflow der großen Tech-Unternehmen zurückkehren?
3. Wächst die Nutzung von AI-Services schnell genug, wenn deren Preise sinken?
4. Bricht die Makroproduktivität tatsächlich aus dem langfristigen Durchschnitt heraus?

Abschließende Worte

Die AI-Blase ist noch nicht geplatzt, denn Rechenleistung ist weiterhin knapp, Unternehmen greifen verstärkt darauf zurück, und die Kapitalausgaben laufen weiter. Kurzfristig könnten AI-Aktien sogar weiter steigen.

Aber "der Markt steigt weiter" und "die betriebswirtschaftliche Rechnung geht auf" sind zwei komplett unterschiedliche Dinge.

Wirklich beantwortet werden muss jetzt nicht mehr, ob AI nützlich ist, sondern ob sie in ausreichend kurzer Zeit genügend Umsatz und Cashflow generieren kann, um die heutigen nahezu beispiellosen Kapitalausgaben zu stützen.

Dass die Blase noch nicht geplatzt ist, heißt nicht, dass die Rechnung schon aufgeht.