Die Frage, die hinter der KI-Euphorie steht

Lesezeit: ~6 Minuten  ·  Stand: Oktober 2026  ·  Aledius Asset Management

Kaum ein Thema dominiert die Kapitalmärkte derzeit so wie Künstliche Intelligenz. Und kaum ein Thema wird dabei so häufig verkürzt. Wer an die Technologie glaubt, kauft die Infrastruktur dahinter – unabhängig davon, zu welchem Preis und mit welcher Ertragsaussicht. Aus unserer Sicht bei Aledius ist genau das die entscheidende Fehlannahme dieses Zyklus.

Unsere Kernthese lässt sich auf einen Satz verdichten: KI wird die Wirtschaft verändern – das heißt aber nicht, dass jedes Unternehmen, das heute davon profitiert, auch langfristig attraktive Renditen erwirtschaften wird.

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Beobachtung I: Die zentrale Unterscheidung

Wir trennen in unserer Analyse konsequent zwei Dinge, die an den Märkten derzeit oft vermischt werden. Ist KI eine transformative Technologie? Verdienen die Unternehmen, die heute die Infrastruktur dafür bauen, damit auch nachhaltig Geld? Die erste Frage beantworten wir mit einem klaren Ja. Bei der zweiten sind wir deutlich vorsichtiger. Blasen innerhalb des KI-Sektors halten wir für so gut wie sicher vorhanden – insbesondere dort, wo Prognosen unterstellen, dass die heutigen außergewöhnlich hohen Preise, Margen und Auslastungsraten über Jahre hinweg Bestand haben.

Diese Unterscheidung ist aus unserer Sicht der eigentliche Kern der Sache, und sie deckt sich mit einem Prinzip, das unserer gesamten Arbeit zugrunde liegt. Eine überzeugende technologische Erzählung ersetzt keine solide Bewertung, keine belastbare Bilanz und keinen nachhaltigen Cashflow. Das Internet hat die Wirtschaft nachhaltig verändert – und hat gleichzeitig eine Welle spekulativen Kapitals angezogen, von der ein erheblicher Teil vollständig verloren ging. Beides war gleichzeitig wahr, und wir gehen davon aus, dass sich dieses Muster wiederholt.

Beobachtung II: GPU-Überkapazitäten könnten Preise unter Druck setzen

Wir betrachten die Ökonomie von Grafikprozessoren strukturell ähnlich wie Fluggesellschaften oder den Glasfaserausbau um das Jahr 2000. Ist die Infrastruktur einmal gebaut, sind die Grenzkosten des Betriebs niedrig. Übersteigt das Angebot die Nachfrage, könnten Betreiber die Preise aggressiv senken, um freie Kapazitäten zu füllen – selbst wenn die Nutzung von KI insgesamt weiter steigt.

Eine solche Entwicklung würde Umsatz- und Margenannahmen unterlaufen, ohne dass die zugrunde liegende Nachfrage nach KI selbst zurückgeht. Für Investoren heißt das aus unserer Sicht: Mietpreise für GPU-Kapazität, Vertragsverlängerungen und Auslastungsgrade verdienen mindestens so viel Aufmerksamkeit wie Wachstumszahlen, insbesondere bei stark fremdfinanzierten Anbietern.

Beobachtung III: Die Nutzungsdauer von Chips könnte überschätzt werden

Was heute noch attraktiv eingepreist ist, muss es in sieben Jahren nicht mehr sein. Ältere GPUs erzielen heute noch attraktive Preise. Ob das auch im siebten oder achten Jahr ihrer Nutzung noch gilt, bezweifeln wir – effizientere Nachfolgegenerationen dürften die wirtschaftliche Lebensdauer bestehender Hardware deutlich verkürzen, als es viele Umsatzprognosen heute unterstellen. Wer Abschreibungspläne, Kapitalersatzbedarf, freien Cashflow und die Fälligkeitsstruktur chipfinanzierter Schulden nicht gegen dieses Risiko prüft, überschätzt unserer Einschätzung nach die tatsächliche Ertragskraft der Infrastruktur.

Beobachtung IV: Unternehmenskunden werden selektiver

Die Nachfrageseite lernt schneller als die Angebotsseite investiert. Wir beobachten, dass Unternehmen zunehmend lernen, für welche Anwendungen teure Spitzenmodelle wirklich notwendig sind und wo günstigere, offene Alternativen ausreichen. Das erzeugt eine Spannung zwischen den weiter steigenden Infrastrukturinvestitionen der Anbieter und dem wachsenden Kostenbewusstsein der Kunden.

Adoptionswachstum ist nicht gleichbedeutend mit Preissetzungsmacht – Umsatzwachstum ohne attraktive Stückkostenökonomie trägt aktuelle Bewertungen unserer Ansicht nach nicht dauerhaft.

Beobachtung V: Der Handel verschiebt sich von der Branchenstory zur Einzelbewertung

Lange Zeit wurden Hyperscaler, Halbleiterhersteller, Speicherunternehmen und Rechenzentrumsbetreiber pauschal als eine Gruppe gekauft. Wir sehen eine Verschiebung sich abzeichnen. Investoren hinterfragen zunehmend, wie belastbar die aktuellen Lieferengpässe und ungewöhnlich hohen Margen tatsächlich sind. Aktienauswahl und Wettbewerbsposition dürften damit wieder stärker zählen als die bloße Positionierung im KI-Thema insgesamt.

Beobachtung VI: Ein methodischer Punkt, der über KI hinausweist

Wir warnen grundsätzlich davor, jeden Kursrückgang reflexhaft mit mechanischer Positionsauflösung – etwa durch Hedgefonds-Positionsabbau – zu erklären. Eine solche Erklärung ist bequem, verhindert aber das eigentliche Lernen. Stattdessen muss zunächst geprüft werden, was sich tatsächlich verändert hat: in Preisen, Erwartungen, Fundamentaldaten oder verfügbaren Informationen. Erst danach lohnt sich der Blick auf vorübergehende, technische Faktoren.

Das ist exakt die Denkweise, die wir in unserem eigenen Risikomanagement verfolgen. Ein Rückgang ist zunächst ein Signal, kein Rauschen – und erst eine saubere Einordnung entscheidet, ob er eine vorübergehende, liquiditätsgetriebene Verwerfung darstellt oder eine dauerhafte Veränderung der Investmentthese anzeigt. Genau dafür haben wir unser Risk-Range-Signaling aufgebaut: nicht um Kursbewegungen zu ignorieren, sondern um sie systematisch danach zu befragen, was sie tatsächlich bedeuten, bevor daraus eine Entscheidung wird.

Woran wir die Lage mitverfolgen

Aus unserer Einschätzung leiten wir eine Reihe von Indikatoren ab, die wir im Blick behalten, wenn sich die Risikolage im KI-Sektor verschiebt:

Was sich jenseits von KI nicht verändert

Auch jenseits der Technologiebranche sehen wir Risiken. Hohe langfristige Treasury-Renditen, strukturelle Haushaltsdefizite und Inflation belasten aus unserer Sicht die Finanzierungsbedingungen ernsthaft – gerade für kapitalintensive KI-Geschäftsmodelle, die auf günstige und langfristig verfügbare Finanzierung angewiesen sind. Produktivitätswachstum durch KI, Robotik, Bildung und Energieinvestitionen halten wir für den wichtigsten Hebel, um diese fiskalischen Risiken langfristig zu kompensieren. Diese Einschätzung ist nicht neu – aber sie bleibt relevant, gerade weil kapitalintensive Geschäftsmodelle besonders empfindlich auf Finanzierungskosten reagieren.

Was das für uns bedeutet

Die eigentliche Investmentfrage verschiebt sich aus unserer Sicht von „Wer profitiert vom KI-Ausbau?“ zu „Wer erwirtschaftet damit tatsächlich attraktive, dauerhafte Renditen?“ Übersteigt das Angebot an Rechenkapazität die Nachfrage, könnten Mietpreise und Margen fallen, selbst wenn die KI-Adoption insgesamt weiter zunimmt. Der Druck würde dabei am stärksten jene kapitalintensiven, hoch verschuldeten Geschäftsmodelle treffen, die auf optimistischen Annahmen zu Auslastung und Nutzungsdauer aufgebaut sind.

Für unsere eigene Arbeit heißt das, dass wir auch hier zwischen dem übergeordneten technologischen Trend, der in unseren Makro-Rahmenwerken seinen Platz hat, und der Frage, welche einzelnen Positionen diesen Trend tatsächlich in nachhaltige Erträge übersetzen, unterscheiden. Beides gehört zusammen – aber es sind zwei unterschiedliche Entscheidungen, und wer sie vermischt, verwechselt eine überzeugende Geschichte mit einer soliden Investmentthese.

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