Vor etwa einem Jahr verfasste ich einen Artikel über die potenzielle Blase der künstlichen Intelligenz im Technologiebereich. Darin hob ich drei entscheidende Aspekte hervor, die auf ihre Existenz hinwiesen: die steigenden Preise für KI-Chips, fragwürdige Buchhaltungspraktiken großer Anbieter von Sprachmodellen und die Begeisterung für KI-Investitionen im Venture-Capital-Sektor.
Heute, ein Jahr später, hat sich der erwartete Rückgang im KI-Sektor noch nicht eingestellt. Stattdessen scheint der Sektor auf einer unaufhaltsamen Aufwärtsbewegung zu sein.
Unternehmen wie Nvidia haben ihren Status als Marktführer gefestigt, mit einer Bewertung von erstaunlichen 4,3 Billionen US-Dollar, was einem Anstieg von über 30 % seit Jahresbeginn entspricht. Auch die Bewertung von OpenAI vor dem Börsengang ist von 157 Milliarden US-Dollar auf etwa 500 Milliarden US-Dollar innerhalb von nur zwölf Monaten gestiegen.
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Die Investitionsbegeisterung für KI
Die finanziellen Zahlen, die mit dem aktuellen KI-Investitionsboom verbunden sind, sind überwältigend und übertreffen alles, was zuvor in der Wirtschaft zu beobachten war. Berichte über massive Investitionen, wie das Stargate-Projekt, zeigen, dass voraussichtlich 500 Milliarden US-Dollar in KI-Datenzentren in den Vereinigten Staaten fließen werden, hauptsächlich von Unternehmen wie Oracle, SoftBank und OpenAI.
In der Zwischenzeit plant Nvidia Berichten zufolge, 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, wobei zunächst 10 Milliarden US-Dollar in bar für 2 % der nicht stimmberechtigten Anteile von OpenAI bereitgestellt werden, was die Bewertung von OpenAI mit 500 Milliarden US-Dollar bestätigt. OpenAI selbst prognostiziert eine Investition von über 1 Billion US-Dollar in den kommenden Jahren.
Steigende Aktienbewertungen
Diese monumentalen Investitionen haben zu einem signifikanten Anstieg der Aktienkurse wichtiger Akteure im Sektor, insbesondere Nvidia und Oracle, geführt. Die vorherrschende Marktentwicklung deutet darauf hin, dass die steigenden Ausgaben für KI-Infrastruktur allein ausreichen, um den andauernden Erfolg dieser Technologie zu signalisieren.
Es stellt sich jedoch die Frage, ob Investoren möglicherweise kritische Fragen übersehen. Trotz der Aufregung rund um diese KI-Deals bleiben viele Bedenken unbeantwortet. Im Folgenden skizziere ich einige Beobachtungen und Fragen, die im Zuge dieser Entwicklungen aufgekommen sind.
Preisstabilität trotz Konkurrenz
Nvidia hat es geschickt geschafft, die Preise seiner GPUs trotz wachsender Konkurrenz stabil zu halten. Ein Server mit 72 Blackwell-Chips (GB200-NVL72-Server) hat weiterhin einen Preis von etwa 3 Millionen US-Dollar, was etwa 40.000 US-Dollar pro GPU entspricht. Diese Preissituation ist bemerkenswert stabil, ohne signifikante Rückgänge bei den Hardwarepreisen bis jetzt.
Befürworter von Nvidia argumentieren, dass diese Preisstabilität ein Zeichen für die technologische Überlegenheit der Blackwell-Chips ist. Es ist jedoch zu beachten, dass die stündlichen Mietpreise für diese GPUs in Cloud-Services erhebliche Schwankungen aufweisen, was auf einen wettbewerbsintensiven Markt unter Nvidias Kunden hindeutet.
Ein Blick auf Nvidias Finanzstrategien
Trotz des Wettbewerbs hat Nvidia in den letzten Quartalen seine bereits beeindruckenden Margen weiter verbessert und erreicht eine operative Marge von 61 % des Umsatzes. Das Fehlen von Margenkompression wirft Fragen zur Nachhaltigkeit dieser Situation auf.
Es scheint, dass Nvidias Erfolg nicht nur auf überlegener Technologie beruht, sondern auch auf geschicktem finanziellen Manövrieren, das einige als Round-Trip-Geschäftsansatz bezeichnen könnten. Beispielsweise hat Nvidia eine Partnerschaft mit CoreWeave geschlossen, das Nvidia-Hardware kauft und die GPUs an Kunden wie OpenAI und Microsoft vermietet. Kürzlich verpflichtete sich Nvidia, bis zu 6,3 Milliarden US-Dollar an unverkaufter Cloud-Kapazität von CoreWeave zu erwerben, was ein Sicherheitsnetz für letzteres schafft und gleichzeitig konsistente Verkäufe für Nvidia sichert.
Darüber hinaus hat Nvidia einen bedeutenden Schritt gemacht, indem es 18.000 GPUs für 1,5 Milliarden US-Dollar von Lambda mietete, einem Unternehmen, an das es zuvor Hardware verkauft hatte. Diese Strategie ermöglicht es Nvidia, sofortige Einnahmen zu generieren, während die mit zukünftigen Leasingverträgen verbundenen Kosten aufgeschoben werden.
Bewertung zukünftiger Risiken
Während Nvidia eng mit OpenAI zusammenarbeitet, um neue Datenzentren aufzubauen, deren Kosten auf zwischen 500 Milliarden US-Dollar und 600 Milliarden US-Dollar geschätzt werden, wachsen die Implikationen. Das potenzielle Leasing von Nvidias Chips an OpenAI könnte die finanzielle Belastung für letzteres verringern, da bereits ein vorhergesagter Cash-Burn von 115 Milliarden US-Dollar bis 2029 aufgrund hoher Betriebskosten besteht.
Obwohl solche Leasingvereinbarungen sinnvoll erscheinen mögen, werfen sie auch kritische Fragen zur langfristigen Zuverlässigkeit von Nvidias GPUs als Sicherheiten für mehrjährige Kredite auf. Es wird berichtet, dass ein Kreditmarkt für GPU-gestützte Finanzierungen entsteht, an dem bedeutende Finanzakteure beteiligt sind. Die Idee, sich auf GPU-Bewertungen für langfristige Kredite zu verlassen, wirft jedoch Bedenken hinsichtlich potenzieller Risiken auf.
Während die Landschaft der KI-Investitionen robust erscheint, verdienen die zugrunde liegenden finanziellen Dynamiken eine genauere Betrachtung. In diesem sich schnell entwickelnden Sektor ist es entscheidend, wachsam zu bleiben und auf mögliche Marktschwankungen vorbereitet zu sein.
