KI-Ausgaben: Physische und finanzielle Grenzen bremsen Hyperscaler

Der CNBC-Moderator Jim Cramer unterstützt einen neuen Bericht von J.P. Morgan, der darauf hindeutet, dass physische und finanzielle Grenzen – und kein Marktzusammenbruch – die massiven Ausgaben von Technologieriesen für künstliche Intelligenz (KI) auf natürliche Weise eindämmen werden. Diese Einschätzung bietet eine nuancierte Perspektive auf die Befürchtungen einer KI-Blase, die mit der Dot-Com-Ära verglichen wird.

Physische Grenzen: Das "Electric Power Gating"

Cramer, der auf den Jahresausblick „Smothering Heights“ von Michael Cembalest reagierte, argumentiert, dass die Ängste vor einer KI-Blase, ähnlich der Dot-Com-Ära, differenzierter betrachtet werden müssen. Er sieht das sogenannte „Electric Power Gating“ als die primäre Kraft, die Hyperscaler davon abhalten wird, zu viel auszugeben. Der J.P. Morgan Bericht identifiziert Engpässe bei der US-Stromerzeugung als kritisches „What Could Go Wrong“-Risiko für den KI-Sektor.

Rechenzentren sollen zwei Drittel des US-Lastwachstums antreiben, doch das Stromnetz kann nicht Schritt halten und fügte 2024 nur 25 GW zuverlässiger Kapazität hinzu. Diese physische Knappheit an Elektrizität wirkt als harte Obergrenze dafür, wie schnell Unternehmen neue Infrastruktur bereitstellen können. Dies begrenzt effektiv ihre Kapitalausgaben, unabhängig von ihren Ambitionen.

Finanzielle Realitäten: OpenAIs Bilanz im Fokus

Über die Stromgrenzen hinaus betonte Cramer, dass große Akteure wie OpenAI „durch ihre Bilanz eingeschränkt sein werden“. Der J.P. Morgan Bericht beschreibt massive finanzielle Verpflichtungen, die die aktuellen Einnahmen übersteigen könnten. Beispielsweise hat sich OpenAI verpflichtet, Oracle Corp. (NYSE:ORCL) 60 Milliarden US-Dollar pro Jahr für noch nicht gebaute Rechenanlagen zu zahlen – ein Betrag, den das Unternehmen derzeit noch nicht verdient.

Angesichts von 1,4 Billionen US-Dollar an Verpflichtungen gegenüber Unternehmenspartnern, während OpenAI hauptsächlich von Abonnementgebühren lebt, bleibt der Weg zur Profitabilität eine große Hürde. Cramer deutet an, dass diese greifbaren Beschränkungen bei Strom und Kapital eine Verlangsamung der KI-Ausgaben erzwingen werden. Dies soll die ungezügelte Spekulation verhindern, die die Marktblase von 2000 kennzeichnete.

Finanzierungsverschiebung und Marktvergleich

Der J.P. Morgan Bericht untermauert Cramers Forderung nach „Nuance“, indem er den heutigen Markt mit der Dot-Com-Blase kontrastiert. Im Gegensatz zu den „young unprofitable companies“ (YUCs) der späten 1990er Jahre werden die heutigen hohen Bewertungen durch außergewöhnlich hohe Gewinnmargen untermauert. 42 KI-bezogene Unternehmen generierten seit Ende 2022 bis zu 75 % des S&P 500 Gewinnwachstums.

Dennoch ist ein Wandel in der Finanzierung im Gange. Der Bericht stellt fest, dass der aktuelle Boom der Kapitalausgaben zunächst durch interne Cashflows finanziert wurde. Unternehmen wie Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META) und Oracle greifen jedoch zunehmend auf die Schuldenmärkte zurück, um den Ausbau ihrer Rechenzentren zu finanzieren. Diese steigende Abhängigkeit von Schulden – die Kredit-Spreads von Oracle haben sich bereits um 90 Basispunkte ausgeweitet – führt eine neue Disziplin ein. Dies bestärkt Cramers Ansicht, dass Bilanzen, nicht nur Aktienkurse, letztendlich das Tempo der KI-Revolution bestimmen werden.

KI-ETFs für Anleger

Für Anleger, die an KI-bezogenen Investitionen interessiert sind, gibt es verschiedene ETFs zu berücksichtigen:

• iShares US Technology ETF (NYSE:IYW)
• Fidelity MSCI Information Technology Index ETF (NYSE:FTEC)
• First Trust Dow Jones Internet Index Fund (NYSE:FDN)
• iShares Expanded Tech Sector ETF (NYSE:IGM)
• iShares Global Tech ETF (NYSE:IXN)
• Defiance Quantum ETF (NASDAQ:QTUM)
• Roundhill Magnificent Seven ETF (BATS:MAGS)

Hier ist eine Übersicht der Performance dieser ETFs: