Freier Cashflow schnürt den KI-Giganten den Hals zu

Die Aufmerksamkeit der Investoren verändert sich.

Mit den Kapitalausgaben für KI, die ein Volumen von hunderten Milliarden Dollar erreichen, interessiert sich der Markt nicht mehr nur dafür, wie viel ein Unternehmen bereit ist zu investieren, sondern beginnt zu fragen – wann diese Investitionen in Einnahmen umgewandelt werden können und ob die enormen Kapitalausgaben den Cashflow und die Rentabilität des Unternehmens belasten werden.

Auch beim Ausbau der KI-Infrastruktur erhalten Technologiegiganten völlig unterschiedliche Marktrückmeldungen.

Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts von Microsoft stieg der Aktienkurs im Nachhandel um über 4 %. Das Azure-Geschäft des Unternehmens wuchs weiterhin schnell, und die verbleibenden vertraglichen Verpflichtungen für das Geschäft (RPO) erreichten ein hohes Niveau. Der Markt ist der Ansicht, dass Microsoft derzeit einen klareren Weg zur Monetarisierung der KI-Infrastruktur hat.

Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts von Meta fiel der Aktienkurs im Nachhandel zeitweise um etwa 8 % bis 10 %. Der Umsatz des Unternehmens im zweiten Quartal erreichte 60,8 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 28 % im Vergleich zum Vorjahr, aber der freie Cashflow sank auf 784 Millionen US-Dollar, ein Rückgang von 91 % im Vergleich zum Vorjahr, während das Unternehmen weiterhin den jährlichen Kapitalausgabenplan von 130 bis 145 Milliarden US-Dollar beibehält. Investoren beginnen neu zu bewerten, ob solch große Investitionen in die KI-Infrastruktur in Zukunft Renditen erzielen können, die dem Umfang der Investitionen entsprechen.

Ähnlicher Druck zeigt sich auch bei Google und Tesla.

Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts von Alphabet für das zweite Quartal fiel der Aktienkurs im Nachhandel zeitweise um über 4 %, und der Rückgang weitete sich am nächsten Tag auf etwa 7 % aus. Obwohl der Umsatz von Google Cloud 24,8 Milliarden US-Dollar erreichte, ein Anstieg von 82 % im Vergleich zum Vorjahr, und der Betrag der nicht erfüllten Verträge 5140 Milliarden US-Dollar betrug, was zeigt, dass die Nachfrage nach KI in Unternehmen nach wie vor stark ist, ist der Markt weiterhin besorgt über die ständig wachsenden Investitionen des Unternehmens in die KI-Infrastruktur.

Alphabet hat bereits die Prognose für die Kapitalausgaben 2026 auf 195 bis 205 Milliarden US-Dollar angehoben und erklärt, dass die Investitionen im Jahr 2027 weiter steigen werden. Gleichzeitig wurde der freie Cashflow des Unternehmens im zweiten Quartal negativ, mit einem Abfluss von 5,9 Milliarden US-Dollar.

Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts von Tesla für das zweite Quartal fiel der Aktienkurs an einem einzigen Tag um 14,52 %, und der Marktwert schrumpfte um etwa 214,5 Milliarden US-Dollar. Die Kapitalausgaben des Unternehmens im zweiten Quartal erreichten 5,8 Milliarden US-Dollar, der freie Cashflow wurde auf -1,1 Milliarden US-Dollar negativ, und der Markt beginnt neu zu bewerten, wie schnell die Kommerzialisierung von KI-Geschäften wie Robotaxi und Robotern umgesetzt werden kann.

Die Nachfrage nach KI-Infrastruktur wächst, aber der Aufbau dieser Infrastruktur erfordert immer mehr Kapital.

Nachdem Technologiegiganten hunderte Milliarden Dollar in den Aufbau von KI-Infrastruktur investiert haben, wird die Frage, ob diese Vermögenswerte letztendlich ausreichend hohe Renditen erzielen können, zu einem Schwerpunkt der Aufmerksamkeit des Kapitalmarktes.

Die Rechnung wird immer größer, der Druck auf den Cashflow macht sich bemerkbar

In den letzten zwei Jahren waren die KI-Kapitalausgaben zeitweise ein wichtiger Treiber für den Anstieg von Technologieaktien.

In der Anfangsphase des Ausbruchs der generativen KI war der Markt der Überzeugung, dass dies ein Wettbewerb um Infrastruktur ist: Wer mehr Rechenzentren bauen, mehr GPU-Ressourcen erhalten und stärkere Rechenleistung besitzen kann, hat größere Chancen, im nächsten KI-Wettbewerb einen Vorteil zu erlangen.

Von der deutlichen Erhöhung der Erwartungen an die Kapitalausgaben durch Meta bis zum kontinuierlichen Ausbau von Rechenzentren durch Microsoft und Alphabet hat der Markt die Investitionen in die KI-Infrastruktur einst als notwendige Kosten für die Eroberung zukünftiger Marktanteile betrachtet.

Aber mit dem Eintritt in das Jahr 2026 verändert sich die Situation.

Da die Investitionen in die KI-Infrastruktur ein Volumen von hunderten Milliarden Dollar erreichen, verlagert sich der Schwerpunkt der Aufmerksamkeit der Investoren vom Umfang der Investitionen auf die finanzielle Belastbarkeit: Ob Unternehmen über ausreichende Cashflow-Reserven verfügen, um diese langfristigen Kapitalinvestitionen zu unterstützen.

Unter einer Reihe von Technologieunternehmen, deren Cashflow durch KI-Investitionen unter Druck gerät, ist Microsoft fast zu einer positiven Ausnahme geworden.

Obwohl das Unternehmen die Investitionen in die KI-Infrastruktur weiter ausweitet, gibt der Markt weiterhin positive Rückmeldungen. Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts von Microsoft stieg der Aktienkurs im Nachhandel um über 4 %. Der freie Cashflow des Unternehmens im Quartal erreichte 19,6 Milliarden US-Dollar, ein Rückgang von 23 % im Vergleich zum Vorjahr, lag aber über den Markterwartungen; das Azure-Geschäft wuchs weiterhin schnell, und die verbleibenden vertraglichen Verpflichtungen für das Geschäft (RPO) erreichten ein hohes Niveau.

Daher verfügt Microsoft im Vergleich zu anderen Unternehmen, die in großem Umfang in die KI-Infrastruktur investieren, derzeit über eine stärkere finanzielle Belastbarkeit.

Im Gegensatz dazu sind die Aktienkurse von Unternehmen, deren Cashflow-Reserven deutlich gesunken sind, ebenfalls gefallen.

Der Finanzbericht von Meta für das zweite Quartal zeigt, dass der Umsatz des Unternehmens 60,8 Milliarden US-Dollar erreichte, ein Anstieg von 28 % im Vergleich zum Vorjahr, und das Werbegeschäft wuchs weiterhin. Gleichzeitig sank der freie Cashflow des Unternehmens auf 784 Millionen US-Dollar, ein Rückgang von 91 % im Vergleich zum Vorjahr, und es behält weiterhin den jährlichen Kapitalausgabenplan von 130 bis 145 Milliarden US-Dollar bei.

Die Google-Muttergesellschaft Alphabet hat bereits die Prognose für die Kapitalausgaben 2026 auf 195 bis 205 Milliarden US-Dollar angehoben und erklärt, dass die Kapitalinvestitionen im Jahr 2027 weiter steigen werden. Gleichzeitig wurde der freie Cashflow des Unternehmens im zweiten Quartal negativ, mit einem Abfluss von 5,9 Milliarden US-Dollar.

Auch Oracle zeigt einen ähnlichen Trend: Mit dem schnellen Wachstum der Nachfrage nach KI-Cloud expandiert das Cloud-Infrastrukturgeschäft des Unternehmens kontinuierlich. Im Geschäftsjahr 2026 erreichte der Umsatz von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 18,1 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 77 % im Vergleich zum Vorjahr; die verbleibenden vertraglichen Verpflichtungen erreichten 6380 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 363 % im Vergleich zum Vorjahr.

Aber um diese Nachfrage zu befriedigen, hat Oracle die Investitionen in die Infrastruktur stark erhöht. Im Geschäftsjahr 2026 beliefen sich die Kapitalausgaben auf 55,6 Milliarden US-Dollar, der freie Cashflow wurde auf -23,7 Milliarden US-Dollar negativ. Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts fiel der Aktienkurs von Oracle im Nachhandel zeitweise um etwa 7 %.

Auch Tesla leidet unter dem gleichen Druck auf den Cashflow. Der Finanzbericht für das zweite Quartal zeigt, dass die Kapitalausgaben von Tesla 5,8 Milliarden US-Dollar erreichten und der freie Cashflow auf -1,1 Milliarden US-Dollar negativ wurde. Dies ist das erste Mal seit mehr als zwei Jahren, dass der freie Cashflow des Unternehmens in einem Quartal negativ ist. Obwohl die Daten zur Fahrzeugauslieferung und zum Umsatz des Unternehmens nicht schlecht sind, beginnt der Markt neu zu bewerten, wie viel Kapital investiert werden muss, bevor zukünftige Geschäfte wie Robotaxi und Optimus kommerzialisiert werden. Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts von Tesla für das zweite Quartal fiel der Aktienkurs an einem einzigen Tag um 14,52 %, und der Marktwert schrumpfte um etwa 214,5 Milliarden US-Dollar.

Auf dem Markt für KI-Infrastruktur gibt es kein Problem mit unzureichender Nachfrage. Tatsächlich wächst die Nachfrage der Unternehmen nach Rechenleistung, Cloud-Diensten und KI-Fähigkeiten weiterhin schnell.

Was sich wirklich verändert hat, ist der Bewertungsmaßstab des Marktes:

Die KI-Infrastruktur entwickelt sich von einem reinen Größenwettbewerb zu einem Wettbewerb um Kapitalrendite.

Bei gleicher Investition in die KI-Infrastruktur sind die Antworten verschiedener Unternehmen nicht identisch

Der größte Unterschied bei Investitionen in die KI-Infrastruktur liegt nicht darin, wie viel Geld ein Unternehmen ausgibt, sondern darin, auf welche Weise diese Investitionen in Zukunft zurückgezahlt werden.

In der Vergangenheit neigte der Markt dazu, alle KI-Investitionen in denselben Rahmen zu stellen: Der Bau von mehr Rechenzentren, der Einkauf von mehr Chips und der Erwerb von mehr Rechenleistung bedeuten eine stärkere Wettbewerbsfähigkeit.

Aber mit der Ausweitung des Investitionsumfangs erkennen Investoren allmählich, dass die KI-Infrastruktur kein einheitlicher Vermögenswert ist. Rechenzentren, GPUs, Cloud-Computing-Fähigkeiten, Modelltrainingsfähigkeiten sowie Fahrdaten für autonomes Fahren und Roboterfähigkeiten gehören zu den wichtigen Infrastrukturen im KI-Zeitalter, aber sie entsprechen völlig unterschiedlichen Geschäftsmodellen.

Die Frage, auf die der Markt wirklich achtet, ist, ob diese Vermögenswerte einen klaren Weg zur Rückzahlung von Bargeld haben.

Nach dem Renditepflegen lassen sich Unternehmen, die in den Aufbau der KI-Infrastruktur investieren, grob in drei Modelle einteilen.

Die erste Kategorie sind Unternehmen, die KI-Infrastruktur direkt kommerzialisieren.

Die Logik dieser Unternehmen ist sehr einfach: Sie erzielen Einnahmen direkt, indem sie Kunden Rechenleistung zur Verfügung stellen.

Nvidia ist das typischste Beispiel dafür – in den letzten zwei Jahren hat der Aufbau der KI-Infrastruktur zuerst einen Ausbruch der Nachfrage nach GPUs ausgelöst. Im Gegensatz zu Betreibern von Rechenzentren muss Nvidia nicht warten, bis KI-Anwendungen kommerzialisiert werden, sondern erzielt Einnahmen zuerst aus dem Aufbau der Infrastruktur selbst.

Cloud-Computing-Giganten gehören zu einer anderen Form.

Microsoft Azure, Google Cloud und Oracle OCI verkaufen nicht einfach Chips, sondern stellen Unternehmenskunden Rechenressourcen, Modelldienste und Cloud-Plattformen als Paket zur Verfügung.

Daher liegt das Kernproblem für diese Unternehmen darin, ob Investitionen in die KI-Infrastruktur in ein Wachstum der Cloud-Einnahmen umgewandelt werden können.

Der Vorteil von Microsoft liegt darin, dass KI-Investitionen bereits durch das Wachstum von Azure, Unternehmenskundenverträge und die Kommerzialisierung von Copilot allmählich in sichtbare Einnahmen umgewandelt werden.

Oracle steht unter einem anderen Druck: Obwohl die Bestellungen schnell wachsen, müssen große Mengen an Rechenzentren und Rechenressourcen im Voraus investiert werden, um diese Bestellungen zu erfüllen.

Die zweite Kategorie sind Unternehmen, die KI-Fähigkeiten in den Wert ihrer eigenen Geschäfte umwandeln.

Das Ziel dieser Unternehmen ist es nicht, Rechenleistung direkt zu verkaufen, sondern durch den Aufbau der KI-Infrastruktur ihre eigenen Produkte, Geschäfte und zukünftigen KI-Fähigkeiten zu stärken.

Meta ist ein typisches Beispiel: Es investiert große Summen in den Aufbau der KI-Infrastruktur und treibt gleichzeitig die Entwicklung von Basismodellen wie Llama voran, in der Hoffnung, KI-Fähigkeiten in Empfehlungssystemen, Werbeauslieferung und KI-Produkten für Verbraucher anzuwenden.

Aber im Gegensatz zu Cloud-Anbietern erzielt Meta derzeit keine Einnahmen direkt durch die Vermietung von Rechenleistung.

Für diese Unternehmen ist der Renditepfad von KI-Investitionen nicht so direkt wie bei Cloud-Anbietern. Investoren achten nicht einfach auf die Einnahmen aus der Vermietung von Rechenleistung, sondern der Schwerpunkt liegt darauf, ob KI die Effizienz der Kerngeschäfte steigern und neue Wachstumsräume schaffen kann.

Google verfügt ebenfalls über diese Eigenschaft, und seine Situation ist komplexer: Einerseits erzielt Google Cloud direkte Einnahmen durch die KI-Infrastruktur; andererseits nutzt das Unternehmen KI-Fähigkeiten, um Kerngeschäfte wie Suche, Werbung und Workspace zu transformieren und durch Gemini und TPU das zukünftige KI-Ökosystem aufzubauen.

Daher verfügt Google gleichzeitig über die beiden Eigenschaften „Verkauf von KI-Infrastruktur“ und „Aufbau eigener KI-Fähigkeiten“.

Die dritte Kategorie sind Unternehmen, die Vermögenswerte für zukünftige KI-Fähigkeiten aufbauen.

Tesla ist der Vertreter in dieser Richtung: Es investiert in KI-Training, Fahrdaten für autonomes Fahren und Roboterfähigkeiten, hauptsächlich um durch diese Fähigkeiten zukünftige neue Geschäfte zu schaffen.

Der kommerzielle Wert von Robotaxi und Optimus hängt davon ab, ob die zukünftigen KI-Fähigkeiten ein ausreichend hohes Niveau erreichen können.

Aber das Problem dieses Modells ist auch am offensichtlichsten: Es gibt eine