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Die US-Investmentbank JPMorgan sieht die stärkste Marktverengung der modernen Börsengeschichte. Seit dem Start von ChatGPT Ende 2022 stammen 65% bis 75% der gesamten Kursgewinne, Gewinne und Investitionen im marktbreiten S&P500 aus nur 42 KI‑nahen Unternehmen. Ohne diese Gruppe hätte der US‑Aktienmarkt schlechter abgeschnitten als Europa, Japan und sogar China. 4 Hyperscaler und das Halbleiter-Ökosystem rund um NVIDIA, Taiwan Semiconductor (TSMC) und ASML haben ihre gemeinsame Marktkapitalisierung in wenigen Jahren von 3 auf 18 Billionen Dollar versechsfacht und dominieren heute rund 20% der „developed“ Aktienmärkte weltweit.
Der Kern dieser Marktmacht ist eine historische Investitionswelle. Allein seit 2022 flossen rund 1,3 Billionen Dollar in Capex und Forschung. Meta gibt zeitweise bis zu 70% seines Umsatzes für Infrastruktur und KI-Entwicklung aus, während der Median im S&P 500 bei etwa 10% liegt. Anders als in früheren Boomphasen wird dieser Zyklus bislang überwiegend aus Cashflows finanziert, nicht aus Schulden. Viele KI-Firmen weisen sogar Netto-Cash-Positionen auf. Doch die Trendwende beginnt. Oracle und Meta greifen zunehmend auf komplexe Fremdfinanzierungen zurück, etwa über Zweckgesellschaften für Rechenzentren, die ökonomisch Schulden sind, bilanziell aber teilweise unsichtbar bleiben. Die Kreditmärkte reagieren bereits mit steigenden Spreads.
Bewertungen wirken hoch, sind aber nicht irrational. Die extreme Profitabilität des Tech-Sektors rechtfertigt einen Großteil der Multiples. Die PEG-Ratios liegen deutlich unter Dotcom-Niveaus, und der jüngste Marktanstieg wurde primär durch Gewinnwachstum getragen, nicht durch Multiple Expansion. Gleichzeitig ist der Markt heute weit weniger abhängig von jungen, verlustreichen Firmen als in früheren Blasen.
Die Investmentbank sieht 4 zentrale Risiken für diesen scheinbar uneinnehmbaren Burggraben. Erstens droht ein Metaverse-Moment. Falls die gigantischen KI-Investitionen nicht in entsprechend hohe Gewinne umschlagen, könnte es zu einer scharfen Neubewertung kommen. Ähnlich 2022, als die Mega-Caps zeitweise 50% verloren. Zweitens könnten Engpässe bei Stromerzeugung und Netzinfrastruktur den Ausbau von Rechenzentren bremsen, da KI ein Vielfaches der bisherigen Industrie Energie verbraucht. Drittens ist es nur eine Frage der Zeit, bis China den technologischen Burggraben mit eigener Lithografie und Halbleitertechnik skaliert, trotz Exportkontrollen. Viertens bleibt Taiwan der geopolitische „Single Point of Failure“ für die gesamte Halbleiterkette.
KI-Modelle erreichen oder übertreffen Menschen in vielen Disziplinen, von Programmierung über Medizin bis hin zu Analyse komplexer Aufgaben. In realitätsnahen Benchmarks bevorzugen Experten in einzelnen Bereichen bereits KI‑Ergebnisse. In Kombination mit Menschen steigen Produktivität und Geschwindigkeit um rund 50%. Gleichzeitig bleiben Schwächen wie Halluzinationen und unzuverlässige Logik bestehen.
Die Konzentration ist historisch, die Investitionssummen sind gigantisch, und die Risiken verschieben sich von Bewertung hin zu Energie, Geopolitik, China und der Frage, ob aus Capex tatsächlich Cashflows werden. Kurzfristig sind laut JP Morgan im US-Techsektor weitere Rücksetzer von 10% bis 15% wahrscheinlich.
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Ich werde eine Reihe von Aktien-Top-Picks vorstellen, die in den nächsten Monaten steigen dürften. Ich habe richtig gute Signale.
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26 Kommentare
Die Tatsache, dass 65% bis 75% der S&P 500 Kursgewinne seit Ende 2022 auf nur 42 KI-nahe Unternehmen entfallen, ist wirklich bemerkenswert und zeigt eine extreme Marktkonzentration.
Die Kombination aus Mensch und KI, die eine Produktivitätssteigerung von 50% ermöglicht, klingt vielversprechend. Aber die erwähnten Schwächen bei Logik und ‚Halluzinationen‘ müssen behoben werden.
Die Investitionswelle in KI, insbesondere die 1,3 Billionen Dollar seit 2022, zeigt deutlich das enorme Potenzial, das in dieser Technologie gesehen wird.
Ich bin gespannt, wie sich die geopolitische Situation in Taiwan auf die Halbleiterversorgung und damit auf die KI-Entwicklung auswirken wird.
Das ist ein kritischer Punkt. Ein Ausfall von TSMC hätte massive Auswirkungen auf die globale Technologieindustrie.
Die PEG-Ratios, die deutlich unter den Dotcom-Niveaus liegen, sind ein interessanter Indikator. Aber was bedeutet das konkret für potenzielle Investoren?
Die steigenden Spreads in den Kreditmärkten sind ein Warnsignal, dass die Finanzierung der KI-Expansion schwieriger wird. Das könnte sich negativ auf die Bewertungen auswirken.
Die Tatsache, dass Oracle und Meta zu komplexeren Finanzierungsmodellen greifen, deutet darauf hin, dass die Cashflow-Finanzierung an ihre Grenzen stößt.
Es ist bemerkenswert, dass der Markt heute weniger abhängig von jungen Verlustfirmen ist als früher. Das könnte die aktuelle Phase stabiler machen.
Das stimmt, aber die hohe Konzentration auf wenige Player birgt auch eigene Risiken, falls deren Wachstum nachlässt.
Es ist gut, dass JPMorgan die Risiken wie Stromerzeugung und den chinesischen Technologiefortschritt benennt, aber wie wahrscheinlich ist die Skalierung der chinesischen Lithografie wirklich?
Die 1,3 Billionen Dollar Investitionen in Capex und Forschung seit 2022 sind enorm. Interessant, dass dies im Gegensatz zu früheren Boomphasen überwiegend aus Cashflows finanziert wird.
Es wäre interessant zu sehen, wie JPMorgan die langfristigen Auswirkungen der KI-Entwicklung auf verschiedene Branchen bewertet, abseits der reinen Technologieunternehmen.
Ein guter Punkt. Die Effekte werden sich zunehmen auf viele Sektoren auswirken, das ist sicher.
Die Information, dass KI-Modelle in Benchmarks bereits menschliche Experten in bestimmten Disziplinen übertreffen, ist faszinierend. Wie wird sich das auf den Arbeitsmarkt auswirken?
Die Konzentration von rund 20% der ‚developed‘ Aktienmärkte auf nur vier Hyperscaler und das Halbleiter-Ökosystem ist doch schon fast beängstigend hoch, oder?
Die Erwähnung des ‚Metaverse-Moments‘ als mögliches Risiko ist clever, da es die Gefahr einer Überbewertung aufzeigt, wenn die Erwartungen nicht erfüllt werden.
Ich bin etwas skeptisch, was die langfristige Energieversorgung der Rechenzentren angeht. KI verbraucht ein Vielfaches der Energie der bisherigen Industrie – woher soll das kommen?
Es ist beruhigend zu lesen, dass der aktuelle Marktanstieg hauptsächlich durch Gewinnwachstum und nicht durch Multiple Expansion getragen wird, im Gegensatz zur Dotcom-Blase.
Genau, das macht den Unterschied zu früheren Hypes deutlich. Aber ein ‚Metaverse-Moment‘ – wie im Artikel beschrieben – kann das schnell ändern.
Die Aussage, dass die Bewertungen nicht irrational sind, weil die Profitabilität des Tech-Sektors hoch ist, überzeugt mich nicht ganz. Könnte es zu einer Korrektur kommen, wenn das Gewinnwachstum nicht mit den Erwartungen Schritt hält?
Ich frage mich, wie nachhaltig diese Finanzierung der KI-Investitionen aus Cashflows ist, wenn Firmen wie Meta bereits 70% ihres Umsatzes dafür ausgeben. Wird das langfristig tragfähig sein?
Die Abhängigkeit von Taiwan als ‚Single Point of Failure‘ für die Halbleiterkette ist ein großes geopolitisches Risiko, das JPMorgan richtig anspricht. Was passiert, wenn es dort zu Störungen kommt?
Ich habe den Eindruck, dass der Artikel die Risiken sehr gut umreißt, aber die potenziellen Chancen der KI-Revolution fast schon unter den Tisch fallen lässt.
Die Versiechfachung der Marktkapitalisierung der vier Hyperscaler und des Halbleiter-Ökosystems von 3 auf 18 Billionen Dollar in wenigen Jahren ist ein unglaublicher Wert – wie realistisch ist das für die Zukunft?
Die Analyse der Kreditmärkte und die steigenden Spreads sind ein wichtiger Hinweis darauf, dass die Finanzierungskosten für KI-Unternehmen steigen könnten.