Apollo-Ökonom Slok warnt: KI-Gewinne werden von Investoren finanziert, nicht von Kunden erwirtschaftet
Wichtige Erkenntnisse
- •Silizium- und Ausrüstungsunternehmen in der KI-Wertschöpfungskette wurden auf eine Gewinnmarge von 41 % geschätzt, während Modelle und Anwendungen eine operative Marge von -59 % aufwiesen.
- •Slok erklärte, dass die stromaufwärts gelegenen Gewinne der KI-Branche hauptsächlich durch Risikokapital, Schulden und Unternehmensausgaben finanziert werden und nicht durch Einnahmen von Endkunden.
- •Goldman Sachs prognostizierte, dass die KI-Investitionen im Jahr 2026 eine Billion Dollar übersteigen könnten, doch breite Produktivitätsgewinne sind außerhalb der größten Technologieunternehmen bisher nicht aufgetreten.
- •Die BIS warnte, dass die KI-Ausgaben die Gewinne und den freien Cashflow übersteigen, was die großen Hyperscaler zunehmend auf Schuldenfinanzierung angewiesen macht.
- •Oracle wurde als Fallbeispiel für KI-bedingte finanzielle Belastung angeführt – mit hohen Schulden, erheblichen Leasingverpflichtungen und einem an OpenAI gebundenen Compute-Deal über 300 Milliarden Dollar.
In einem am Freitag veröffentlichten Blogbeitrag legte Apollo-Chefökonom Torsten Slok ein deutliches strukturelles Ungleichgewicht in der Wertschöpfungskette der Künstlichen Intelligenz offen: Die Segmente mit den höchsten Gewinnmargen – Chiphersteller und Ausrüstungslieferanten – werden durch Kapital von Investoren finanziert und nicht durch Einnahmen von Endkunden. Diese Erkenntnis widerspricht der herkömmlichen Geschäftslogik, wonach Unternehmen, die fertige Produkte an Verbraucher verkaufen, die stärksten Margen erzielen.
Slok unterteilte KI-Unternehmen in vier Gruppen: Modelle und Anwendungen, Cloud und Compute, Energie und Stromnetz sowie Silizium und Ausrüstung. Basierend auf Daten von Pitchbook und Bloomberg für Unternehmen wie OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon, Constellation Energy, Nvidia, AMD und Micron berechnete er, dass Silizium- und Ausrüstungsunternehmen – etwa Chiphersteller – mit 41 % die höchste Gewinnmarge in der KI-Wertschöpfungskette aufweisen. Unternehmen für Modelle und Anwendungen – die Ebene, die den Endnutzern am nächsten ist und auf der ChatGPT, Claude und andere konsumentenorientierte Produkte konkurrieren – verzeichnen eine operative Marge von -59 %. Diese Lücke unterstreicht eine Realität, die die Schlagzeilenzahlen der KI-Branche oft verdecken: Das Geld, das flussabwärts zu Halbleiterherstellern gelangt, stammt überwiegend aus Risikokapital, Schuldenemissionen und Unternehmensbudgets für Investitionsausgaben und nicht von zahlenden Kunden.
Diese starke Diskrepanz, so warnte Slok, spiegelt wider, dass die Gelder, die in den KI-Boom fließen, nicht aus organischer Nachfrage nach KI-Anwendungen stammen, sondern von Investoren, die auf die nächste technologische Revolution setzen.
„Die Gewinne des KI-Booms werden derzeit von Investoren finanziert und nicht von Kunden erwirtschaftet“, schrieb Slok in seiner Apollo-Analyse. „Die stromaufwärts gelegenen Margen sind real, aber sie werden aus Kapital bezahlt, das von der verlustmachenden Ebene aufgebracht wurde, und nicht aus Bargeld, das durch die Endnachfrage erwirtschaftet wurde."
Goldman Sachs prognostiziert nun, dass die KI-Investitionen im Jahr 2026 auf über 1 Billion Dollar ansteigen werden – eine Summe, die mit der gesamten US-amerikanischen nichtresidentiellen Bruttofestinvestition in Informationsverarbeitungsgeräte und -software in einem typischen Jahr vergleichbar ist. Bislang hat die Technologie jedoch außerhalb der Magnificent Seven – Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Alphabet, Meta und Tesla –, die zusammen etwa ein Drittel der Marktkapitalisierung des S&P 500 ausmachen, keine nennenswerten Veränderungen der wirtschaftlichen Produktivität oder des Gewinnmargenwachstums hervorgebracht. Sollte die KI-Finanzierung nachlassen, warnte Slok, könnte die einseitige Margenstruktur die gesamte Industrie destabilisieren.
„Kurz gesagt: Der profitabelste Teil der KI-Wertschöpfungskette hängt davon ab, dass der am wenigsten profitable Teil weiterhin Umsätze steigert oder Kapital aufnimmt“, folgerte er. „Kapital kann die Lücke eine Zeitlang überbrücken, aber nicht auf unbestimmte Zeit. Genau darin liegt das Risiko: Wird sich die Rendite für die Endkunden der KI schnell genug einstellen, um die Ausgaben aufrechtzuerhalten, die diese stromaufwärts gelegenen Margen generieren?"
Weiter verbreitete Befürchtungen über eine nicht nachhaltige KI-Expansion
Slok ist nicht der Einzige, der auf die starke Abhängigkeit der KI von Investitionskapital hinweist. In seinem im Juni veröffentlichten Jahresbericht stellte die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich – die in Basel ansässige Institution, die als Zentralbank der Zentralbanken dient – fest, dass die KI-Ausgaben – getrieben vor allem von den fünf großen Hyperscalern – die Gewinne und den freien Cashflow übersteigen, was diese Unternehmen dazu veranlasst, Schulden zu begeben, um zusätzliche Finanzmittel zu beschaffen. Eine Analyse der Bank of America vom vergangenen November ergab, dass diese fünf Hyperscaler im Jahr 2025 Schulden in Höhe von 121 Milliarden Dollar emittierten – das Vierfache des durchschnittlichen jährlichen Schuldenniveaus dieser Unternehmen in den vorangegangenen fünf Jahren.
„Enttäuschungen bei den Renditen könnten einen plötzlichen Rückzug der Finanzierung auslösen und den Capex-Boom in einen langanhaltenden Investitionsabschwung verwandeln, mit potenziellen Auswirkungen auf die Finanzierungsbedingungen“, erklärte die BIS in ihrem Bericht. „Sollten die Hyperscaler das aggressive Tempo ihrer Capex-Ausgaben verlangsamen oder einstellen, könnten viele Kreditnehmer entlang der Lieferkette Schwierigkeiten haben, verlorene Einnahmen zu ersetzen und ihre Schulden zu bedienen."
Der Technikkommentator Ed Zitron führte diese Argumentation noch weiter aus und behauptete, dass die KI-Ausgaben noch prekärer seien, als sie an der Oberfläche erscheinen. In einem im Juni veröffentlichten Substack-Beitrag nannte er Oracle als Fallbeispiel: Das Unternehmen wies zum Ende des Geschäftsjahres 2026 einen negativen Cashflow von 23,7 Milliarden Dollar auf, bei fast 130 Milliarden Dollar an ausstehenden Schulden und 260 Milliarden Dollar an Leasingverpflichtungen für KI-Infrastrukturprojekte, die noch nicht begonnen haben. Oracles massiver KI-Ausbau dient OpenAI, mit dem das Unternehmen im vergangenen September eine Vereinbarung über 300 Milliarden Dollar geschlossen hat.
„Oracles Existenz – und Larry Ellisons persönliches Vermögen – hängt davon ab, ob OpenAI sein Versprechen einlösen kann, 300 Milliarden Dollar für Compute auszugeben“, schrieb Zitron.
Er bezeichnete diese Dynamik als den „offensichtlichsten und am wenigsten diskutierten Teil der KI-Blase." Während dreizehnstellige Capex-Ausgaben der Hyperscaler einen Halbleiterboom befeuern, gibt es bislang wenig Anzeichen dafür, dass sich der aktuelle KI-Boom in flächendeckende Technologieanwendungen übersetzen wird, die all diese Ausgaben rechtfertigen.
Besorgniserregender als ein mögliches Scheitern Oracles, seine Verpflichtung über 300 Milliarden Dollar einzulösen, sei, so argumentierte Zitron, die Aussicht, dass andere große Technologieunternehmen ihre eigenen enormen KI-Ausgaben zurückfahren könnten.
„Wenn Microsoft, Google, Amazon und Meta entscheiden, dass es an der Zeit ist, aufzuhören, jedes Quartal 30 Milliarden Dollar oder mehr für GPUs, RAM, Speicher und Rechenzentrumsbau auszugeben“, sagte er, „dann wird das ein Loch in die Seite dessen reißen, was die Menschen für einen permanenten Supercycle halten."
