Steve Eisman, der Investor, der durch seine vorausschauende Wette gegen Subprime-Hypotheken in „The Big Short“ unsterblich wurde, hat eine neue Sorge. Diesmal geht es nicht um besicherte Schuldverschreibungen, sondern um das Fundament des KI-Ertragsmotors von Big Tech.

Bei einem Auftritt in der CNBC-Sendung „Fast Money“ sagte Eisman, dass OpenAI und Anthropic zusammen etwa 70 % der KI-bezogenen Umsätze ausmachen, die an große Hyperscaler wie Microsoft, Amazon, Alphabet und Oracle fließen. Seiner Ansicht nach ist diese Konzentration die „Achillesferse“ des KI-Geschäfts.

Zwei Unternehmen, eine große Abhängigkeit

Eisman sagte, dass KI-getriebene Umsätze etwa 25 % bis 35 % der gesamten Cloud-Einnahmen dieser Unternehmen ausmachen. Das Cloud-Geschäft ist seit Jahren die Erfolgsgeschichte, die die Premium-Bewertungen im gesamten Sektor stützt.

Die Abhängigkeit ist konkret und nicht nur theoretisch. Microsoft hat seine KI-Strategie auf der Partnerschaft mit OpenAI aufgebaut und die Modelle des Labors in seine Produktivitätssoftware und die Azure-Cloud-Plattform integriert. Amazon und Google haben jeweils Milliardeninvestitionen in Anthropic getätigt und Teile ihrer KI-Angebote an die Technologie des Start-ups gebunden. Oracle hat seine Cloud-Infrastruktur als kostengünstige Heimat für KI-Workloads positioniert, aber sein Wachstum in diesem Segment hängt immer noch von der Nachfrage ab, die durch dieselbe Konzentration von KI-Laboren angetrieben wird.

Microsoft, Amazon, Google und Oracle haben gemeinsam Hunderte von Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur investiert. Die Rendite dieser Ausgaben hängt stark von der weiteren Expansion und den Ausgaben von nur zwei privaten KI-Laboren ab.

Die China-Variable

Eisman verwies auch auf billigere chinesische Open-Weight-KI-Modelle als mögliche Quelle für einen branchenweiten Preiskrieg.

Open-Weight-Modelle machen ihre Parameter öffentlich zugänglich, damit andere darauf aufbauen können, und sie gewinnen als Alternative zu den proprietären Systemen von OpenAI und Anthropic an Zugkraft. Besonders chinesische Labore sind aggressiv dabei, wettbewerbsfähige Modelle zu deutlich niedrigeren Preisen auf den Markt zu bringen.

Wenn diese Modelle ein Qualitätsniveau erreichen, das dazu führt, dass Unternehmenskunden wechseln oder sie sogar nutzen, um niedrigere Preise auszuhandeln, könnten die Margen unter Druck geraten. Die Hyperscaler haben ihre hohen Kapitalausgaben mit der Annahme gerechtfertigt, dass KI-Workloads im Laufe der Zeit starke Renditen erwirtschaften werden, und ein Preiskrieg würde diese Annahme infrage stellen.

Ein anhaltendes Muster der Skepsis

Eismans Bemerkungen waren nicht sein erster Ausdruck der Besorgnis über den Sektor. Bereits im Juli 2026 warnte er vor möglichen sinkenden Renditen im Bereich KI und sagte, er habe persönlich seine Exposition gegenüber KI-bezogenen Investitionen reduziert.

Seine Kommentare kommen inmitten einer breiteren Debatte, die sich im Jahr 2026 verschärft hat, da Technologieunternehmen weiterhin größere KI-Infrastrukturbudgets ankündigen und die Kapitalausgaben von Quartal zu Quartal steigen. Für den Sektor lauten die zentralen Fragen, wie schnell die Einführung von KI in Unternehmen in skalierbare, wiederkehrende Einnahmen umgewandelt werden kann und ob sich die Erlösbasis über die wenigen Unternehmen hinaus ausweiten lässt, die sie derzeit antreiben.