Heftige Debatte zwischen Bullen und Bären: Die aktuellen Kernkontroversen um KI sowie die Gewinner und Verlierer

Die heftige Debatte an der Wall Street zeigt: Die Wettbewerbsvorteile großer KI-Modelle werden durch Open-Source-Entwicklungen und Preiskämpfe zunichte gemacht, und der Kernwert verlagert sich rasant hin zu Rechenleistung und Datenökosystem. Unter dem brutalen Selektionseffekt behalten Nvidia, Microsoft und Apple ihre Position als unangefochtene Gewinner; während die SaaS-Giganten, die auf alten Erfolgen ruhen, und das hoch bewertete Intel gnadenlos vom Markt bereinigt werden. Ein umfassender Ausscheidungswettbewerb um Wohlstand, der die Technologielandschaft neu gestaltet, ist in vollem Gange! 

Wenn der trillionen schwere Infrastrukturboom auf den Überraschungsangriff des „Preiskampfes“ kostengünstiger großer KI-Modelle trifft: Ist Künstliche Intelligenz (KI) nun ein trillionen schweres Wohlstandsfest, das der vierten industriellen Revolution gleichkommt, oder eine Kapitalblase, die bald schmerzhafte Anpassungen durchlaufen muss?

In der neuesten Folge des Interviews „Real Eisman Playbook“ spricht Steve Eisman, das Vorbild aus „The Big Short“, mit dem bekannten Bullen der Wall Street Dan Ives und dem rational bewertenden Analysten Gil Luria über Kernkontroversen wie die Kapitalrendite (ROI) im KI-Bereich, den Zusammenbruch der Wettbewerbsvorteile großer Modelle und die These vom Ende der SaaS-Ära. In dieser beispiellosen großen Differenzierung der KI-Branche behalten Nvidia, Microsoft, Apple und das unterbewertete Micron ihre feste Position als Gewinner, während die innovativen, nur durch Preiserhöhungen wachsenden traditionellen SaaS-Giganten, das überbewertete Intel und die Randsoftware unter der Last von Private Equity (PE) schrittweise an den Rand des Marktrückgangs geraten.

01 Zusammenfassung der Kernpunkte

◦ Debatte über Kapitalausgaben und ROI: Die KI-Branche hat sich von einem vermögensleichten Modell zu einem hochkapitalintensiven Modell gewandelt. Derzeit erzielt die KI-Industriekette einen annualisierten Umsatz von über 100 Milliarden US-Dollar. Obwohl dies im Vergleich zu den Billionen schweren Kapitalinvestitionen noch unzureichend erscheint, beweist es bereits die Existenz tatsächlicher wirtschaftlicher Nachfrage.

◦ Zusammenbruch der Modellvorteile und Preiskampf: Große Sprachmodelle (LLM) entwickeln sich rasant in Richtung Homogenisierung und Kommodifizierung. Der zukünftige Kernwert liegt nicht im Modell selbst, sondern in Daten, Rechenleistungsinfrastruktur und Ökosystemzugängen.

◦ Open-Source-Ökosystem und Closed-Source-Risiken: Closed-Source-Modelle werden durch das Open-Source-Ökosystem umfassend untergraben. Die übermäßige Bindung von Kerndaten eines Unternehmens an ein einzelnes Closed-Source-Modell birgt das Risiko von Datenlecks und passivem Geschäftsbetrieb.

◦ Tatsächliche Differenzierung der These vom Ende der SaaS-Ära: KI wird nicht alle Software zerstören, sondern eine heftige Differenzierung auslösen. SaaS-Großunternehmen, die ohne F&E-Investitionen nur durch Preiserhöhungen wachsen, sowie nicht börsennotierte kleine Softwareunternehmen unter der Kontrolle von Private Equity (PE) werden aus den Unternehmensbudgets gestrichen; während Unternehmen wie Microsoft und Palantir, die über Kerndaten und Ökosysteme verfügen, siegen werden.

◦ Überblick über die entscheidenden Erfolgsfaktoren: Gewinner: Nvidia (absolut zentraler „Wasserlieferant“), Microsoft (doppelte Verteidigung durch Cloud und Ökosystem), Apple („Pass“ für verbraucherorientierte KI), Micron (stark unterbewerteter Speichergigant), Palantir (Datenbarrieren) sowie der Cybersicherheitssektor (CrowdStrike/Palo Alto). Verlierer/Risikopositionen: Salesforce (kein Mehrwert, nur Preiserhöhungen), Intel (schwere Fehlausrichtung zwischen hoher Bewertung und schwachen Fundamentaldaten), nicht börsennotierte Randsoftware im Besitz von PE, traditionelle Software, die direkt durch KI ersetzt wird (Intuit/Adobe).

02 Kapitalrausch und große Frage nach der ROI: Zwei Kernkontroversen der KI-Industrie

Vor einem Jahr gab es bei Marktdiskussionen über KI kaum Gründe für Pessimismus. Ein Jahr später dominieren nun Zweifel die öffentliche Debatte.

Gil Luria weist darauf hin, dass die zentralste Debatte in der heutigen Technologiebranche darin besteht, ob die extrem hohen Kapitalausgaben eine ausreichende Kapitalrendite erzielen können. Obwohl der annualisierte KI-Umsatz der gesamten Branche von Null auf über hundert Milliarden US-Dollar explodiert ist und die tatsächliche Existenz wirtschaftlicher Nachfrage beweist, befindet sich diese Rendite im Vergleich zu den Billionen schweren, bereits gebundenen Kapitalausgaben noch in einem frühen Stadium.

Auch Steve Eisman ergänzt, dass Google, Microsoft und Meta, die in der Vergangenheit nie auf externe Finanzierung angewiesen waren, heute aufgrund hoher KI-Investitionen zu hochkapitalintensiven Unternehmen geworden sind – was auf finanzieller Ebene bereits ein Risikopotenzial darstellt.

Dan Ives vertritt hingegen eine völlig andere langfristige Perspektive. Er geht davon aus, dass sich die Menschheit derzeit im dritten Jahr einer acht- bis zehnjährigen KI-Infrastrukturrevolution befindet – vergleichbar mit dem Bau des Las Vegas Strip im Jahr 1955, bei dem es zwangsläufig zu mehreren heftigen Schwankungen kommt, die die Risikobereitschaft des Marktes auf die Probe stellen. Ives weist darauf hin, dass nach neuesten Untersuchungen seiner asiatischen Lieferkette das Verhältnis von Angebot und Nachfrage nach Chips immer noch bei 15:1 liegt, was zeigt, dass die grundlegende Nachfrage bei weitem nicht gesättigt ist und die USA in Technologie und Infrastruktur erneut einen absoluten Vorsprung vor globalen Wettbewerbern erlangt haben.

03 Zusammenbruch der Wettbewerbsvorteile und Aufstieg von Open Source: Große KI-Modelle sind kein „Einmann-Show“ mehr

Angesichts von Eismans Besorgnis, dass große KI-Modelle keine Wettbewerbsvorteile haben und kostengünstige Modelle Preiskämpfe auslösen, enthüllen die Analysten die tiefe Struktur der KI-Industriekette.

Gil Luria erklärt, dass die KI-Industriekette aus Geräteherstellern, Chipherstellern, Cloud-Rechenleistungsanbietern und Anbietern von Basismodellen besteht. Die Homogenisierung von Modellen und sogar Preiskämpfen treffen vor allem die am weitesten nachgelagerten Modellanbieter, während der Wert von vorgelagerten Geräten, Chips und Rechenleistungsanbietern nicht geschmälert wird. Insbesondere wenn Hardware-Giganten wie Nvidia beginnen, aktiv kostenlose Open-Source-Modelle auf den Markt zu bringen, verlieren die Anbieter von Closed-Source-Großmodellen rasch ihre Preismacht.

Darüber hinaus zitieren die Gäste ausdrücklich die Warnung von Alex Karp, CEO von Palantir.

Auf dem Unternehmensmarkt ist die Kontrolle über Daten weitaus wichtiger als das Modell selbst. Wenn Unternehmen ihre Kerndaten direkt an Closed-Source-Großmodelle von Dritten weitergeben, laufen sie nicht nur Gefahr, Geschäftsgeheimnisse preiszugeben, sondern werden auch leicht von dem zugrunde liegenden Modell abhängig. Der zukünftige Trend ist zwangsläufig „modellunabhängig“: Modelle werden allmählich zu universellen Basiswerkzeugen, während Wissensarchitekturen und Anwendungsökosysteme, die auf den eigenen Daten von Unternehmen aufbauen, die echten Barrieren darstellen.

04 Differenzierung der These vom Ende der SaaS-Ära: Wer erzeugt Panik und wer dominiert den Markt?

Angesichts der Kontroverse, ob KI traditionelle Software zerstören wird, geben die beiden Analysten eine sehr differenzierte Einschätzung ab.

Luria weist darauf hin, dass die sogenannte Panik vor Arbeitslosigkeit und die von Anbietern großer KI-Modelle verbreitete Aussage „KI wird Angestellte ersetzen“ zu einem gewissen Grad eine Strategie der Gründer führender KI-Modellanbieter ist, um strenge Regulierungen durch die Regierung zu erwirken und so die Wettbewerbsteilnehmer auszuschließen. Aus der Perspektive der historischen Mikroökonomie führt technologischer Fortschritt zur Steigerung der Produktivität und damit in der Regel zu gleichzeitigem Wachstum von Unternehmensergebnissen und Stellenangeboten – statt die Gesamtbeschäftigung zu zerstören.

Aber die Softwarebranche durchläuft tatsächlich eine heftige Umverteilung. Der Markt will nicht alle Software zerstören, sondern minderwertige Software beseitigen.

Am Beispiel von Microsoft: Selbst wenn KI-Agenten vollständig verbreitet sind, benötigen Nutzer weiterhin grundlegende Infrastrukturen wie Outlook, Teams und Office. Microsoft wird nicht verdrängt, sondern kann seine Wachstumsrate weiter steigern, indem KI in Cloud-Dienste und Office-Suiten integriert wird.

Im Gegensatz dazu haben Unternehmen wie Salesforce über Jahre keinen deutlichen Mehrwert für ihre Kunden geliefert und ihre Leistung nur durch einseitige Preiserhöhungen aufrechterhalten. Wenn Unternehmen ihre IT-Budgets für KI neu zuweisen, werden solche Softwareprodukte ohne Kernbarrieren als Erstes aus dem Verkehr gezogen.

05 Die endgültigen Erfolgsfaktoren: Gewinner und Verlierer der Technologiebranche aus Sicht der Wall Street

Auf der Grundlage der obigen Analyse haben die beiden Analysten eine klare Liste von Erfolgsfaktoren erstellt.

In der Gruppe der Gewinner behält Nvidia seine einzigartige Position als zentraler „Wasserlieferant“.

Ives geht davon aus, dass der Vorsprung von Nvidias Chips unersetzlich ist: Für jeden Dollar, der in Nvidias Chips investiert wird, erzeugt er einen Multiplikatoreffekt von 8 bis 10 Dollar für das gesamte Technologie-Ökosystem.

Apple zeigt eine sehr kluge strategische Haltung und wird von Ives als „Pass“ für verbraucherorientierte KI beschrieben. Apple muss nicht das Risiko von Billionen schweren Investitionen in die Recheninfrastruktur tragen. Solange es den Zugang zu 2,5 Milliarden Endgeräten fest in der Hand hält, kann Apple unabhängig davon, wer den Kampf um die Modelle gewinnt, nahtlos die leistungsstärksten Modelle integrieren und die Monetarisierung des Ökosystems realisieren.

Micron Technology weist eine extrem deutliche Fehlausrichtung der Bewertung auf: Vor dem Hintergrund einer ausgezeichneten Konjunktur bei Speicherchips impliziert sein Kurs-Gewinn-Verhältnis von 6 eine extrem pessimistische Fehleinschätzung und bietet ein sehr hohes Risiko-Rendite-Verhältnis.

Darüber hinaus gehören Palantir und der Cybersicherheitssektor (wie CrowdStrike und Palo Alto Networks), dessen Nachfrage durch die Erweiterung der Angriffsflächen infolge von KI verdoppelt wurde, ebenfalls zu den Gewinnern.

In der Gruppe der Verlierer und Risikopositionen steht neben Salesforce, das keinen Mehrwert bietet und nur Preise erhöht, auch das überbewertete Intel mit seiner schweren Fehlausrichtung zu schwachen Fundamentaldaten stark in der Kritik.

Noch problematischer sind kleine und mittlere, nicht börsennotierte Softwareunternehmen unter der Kontrolle von Private-Equity(PE)-Fonds: Da PE-Institutionen nach dem Erwerb dieser Unternehmen häufig die F&E-Ausgaben kürzen, um den Cashflow zu extrahieren, stehen diese innovativen Randsoftwareprodukte angesichts der Tatsache, dass CIOs die Anzahl der Softwareanbieter stark reduzieren, vor dem Massenaus. Gleichzeitig werden die etablierten Geschäftsmodelle von traditionellen Steuererklärungssoftware wie Intuit und Inhaltserstellungssoftware wie Adobe durch die Grundlagen großer KI-Modelle bedroht.

Im Folgenden das vollständige Interview:

Steve Eisman:

Hallo, ich bin Steve Eisman und willkommen zu einer neuen Folge von „Real Eisman Playbook“. Die heftigste Debatte dreht sich derzeit offensichtlich um Künstliche Intelligenz (KI): Wie viel Gewinn kann sie tatsächlich erzielen? Wie nachhaltig ist sie? Und der Fokus dieser Debatte ändert sich fast wöchentlich – das ist wirklich unglaublich.

Deshalb habe ich heute zwei Spitzenanalysten aus dem Technologiebereich eingeladen: Dan Ives, der gerade Wedbush verlassen hat und seine eigene Investmentbank gegründet hat; sowie Gil Luria von D.A. Davidson.

Der Grund, warum ich diese beiden Analysten schätze, ist, dass ihr Fachbereich sehr breit gefächert ist. Die allermeisten Technologieanalysten konzentrieren sich entweder nur auf Chips, nur auf Hardware-Geräte oder nur auf Software – aber die beiden decken fast alle Aspekte der Technologiebranche ab. Deshalb bin ich überzeugt, dass sie tiefe Einblicke in die Breite und Tiefe dieser Debatte geben können.

Am Ende der Sendung werde ich vor die Kamera zurückkehren, um einige zusammenfassende Gedanken zu teilen. Aber bevor wir beginnen: Wenn Ihnen unsere Interviews und wöchentlichen Zusammenfassungen gefallen, ist die beste Möglichkeit, die Sendung zu unterstützen, uns kostenlos auf YouTube und Substack zu abonnieren.

Steve Eisman:

Hallo, ich bin Steve Eisman und willkommen zu einer neuen Folge von „Real Eisman Playbook“. Jede Woche passieren so viele wichtige Dinge in der Technologiebranche. Wie ich auch oft in meinem wöchentlichen Bericht schreibe: Ich habe noch nie eine Branche erlebt, die sich so schnell entwickelt, dass jede Nachricht nicht nur eine schrittweise Ergänzung ist, sondern fast die gesamte Investitionslogik neu gestaltet.

Heute haben wir zwei Gäste eingeladen. Der erste ist unser alter Freund Dan Ives.

Dan Ives:

Es ist mir eine große Freude, wieder hier zu sein, Steve.

Steve Eisman:

Der zweite ist unser neuer Gast Gil Luria.

Gil Luria:

Vielen Dank.

Steve Eisman:

Dan bereitet gerade sein neues Projekt vor, darauf gehen wir hier nicht näher ein; Gil arbeitet derzeit bei D.A. Davidson.

Gil Luria:

Ja, richtig.

Steve Eisman:

Einer der Hauptgründe, warum ich Sie beide eingeladen habe, ist, dass die allermeisten Menschen sich nur auf Halbleiter oder Software konzentrieren, während Ihr Fachbereich sehr breit gefächert ist – und die Dinge, die derzeit passieren, haben eine so große Reichweite.

Bevor ich Ihnen das Wort übergebe, möchte ich ein paar Punkte ansprechen. Wenn wir vor einem Jahr hier über KI diskutiert hätten, weiß ich, dass Dan extrem optimistisch gewesen wäre. Er hätte ausführlich darüber gesprochen, wie erstaunlich stark der Umsatz von Nvidia wächst und wie schnell sich die Hyperscaler entwickeln – damals gab es kaum pessimistische Argumente.

Ein Jahr später ist es nicht mehr so einfach, eine pessimistische Position zu finden. Deshalb, Gil, möchte ich dir zuerst das Wort übergeben. Kannst du uns in ein paar Minuten aus einer hohen Perspektive zusammenfassen: Was ist der derzeitige Kernfokus der Debatte? Welche Position vertrittst du in dieser Debatte?

Gil Luria:

Kein Problem. Derzeit laufen zwei zentrale Debatten in der Technologiebranche:

Erstens: Können wir eine Rendite aus all diesen riesigen Investitionen erzielen? Können diese im Bau befindlichen Rechenzentren und die massiven investierten Mittel eine Kapitalrendite (ROI) erzielen, die diese extremen Ausgaben rechtfertigt? Man muss objektiv zugeben, dass diese Ausgaben extrem heftig und beispiellos sind.

Steve Eisman:

Das ist wirklich beispiellos.

Gil Luria:

Ja, ohne Beispiel.