Big Tech KI-Investitionen|Bilanzielle Diskrepanzen

Zentrales Paradox

Amazon, Alphabet und Microsoft treiben ihre KI-Investitionen massiv voran. Die Ausgaben (Capex) stiegen von 250 Mrd. USD (2024) auf geschätzte 650 Mrd. USD – etwa zwei Prozent des US-BIP. Anleger bewerten dies meist als klassischen Infrastrukturaufbau. Doch anders als bei Schienenwegen oder Stromnetzen droht hier eine deutlich schnellere Entwertung der Anlagen.

Der 3-Jahre-Zyklus

Laut Chris Brightman (Research Affiliates) verliert KI-Hardware ihren Wert oft bereits nach drei Jahren, statt der bilanzierten fünf bis sechs Jahre. Ein Nvidia H100-Chip erreicht im zweiten Jahr 137 % ROI, im vierten Jahr jedoch minus 34 %. Grund ist der enorme Effizienzsprung neuerer Generationen. Da Hyperscaler zu langsam abschreiben, wirken die ausgewiesenen Gewinne im Vergleich zum realen ökonomischen Ertrag überhöht.

Strategischer Zwang

Ein Investitionsstopp ist riskant: Wer bremst, verliert Cloud-Kunden an die Konkurrenz. Dieses Nash-Gleichgewicht zwingt alle Akteure zu hohen Ausgaben. Das Modell Claude Opus 4.7 von Anthropic illustriert den Druck – es ist sofort auf allen Plattformen verfügbar. Differenzierung erfolgt künftig eher über Governance und Sicherheit, was Plattformen mit starker Compliance-Struktur bevorzugt.

Zwei Szenarien

Die Margen hängen von der Monetarisierung ab. Baird senkte das Microsoft-Ziel von 540 auf 500 USD; die Aktie notiert mit 393 USD deutlich unter der 200-Tage-Linie (455 USD). Rettung könnte eigenes Silizium wie Amazons Trainium oder Googles TPUs bringen, um den Hardware-Zyklus zu verlängern. Entscheidend bleibt das Verhältnis von KI-Umsatz zu KI-Capex – solange diese Kennzahl intransparent bleibt, ist die bilanzielle Diskrepanz das zentrale Risiko.