AI-Bewertungen steuern auf neue Rekordmarken zu: Was heisst das für Anleger?

Willkommen in der Welt der Rekorde: Die jüngsten Rekordbewertungen im KI-Sektor stützen sich weniger auf klassische Gewinnkennzahlen als auf exponentielle Wachstumsannahmen und ein Finanzierungsmodell, bei dem Chip-Anbieter Nvidia die Nachfrage nach der eigenen Hardware über Wall-Street-Kapital mitfinanziert. Was ist davon zu halten?

Wall Street und Anthropic haben diese Woche zwei Meldungen geliefert, die zusammengenommen das Ausmass der aktuellen KI-Bewertungen illustrieren. Nvidia lässt sich Chip-Leasingverträge im Umfang von 500 Milliarden US-Dollar von Grössen wie Apollo Global, KKR, Brookfield, BlackRock, Goldman Sachs und Blackstone finanzieren. Parallel dazu rechnen Anthropic-Investoren gemäss «Financial Times» mit einer Bewertung von mindestens 2 Billionen US-Dollar beim für Oktober geplanten Börsengang – mehr als das Doppelte der im Mai erreichten 965 Milliarden US-Dollar.

Eine Einordnung der Multiples zeigt: Selbst die als aggressiv geltende Zwei-Billionen-Bewertung von Anthropic liegt unter dem, was einzelne Investoren für gerechtfertigt halten – während die Sensitivität der Bewertung gegenüber sinkenden Multiples erheblich ist.

Konkret: Würde man das von einem Investor gegenüber der «Financial Times» genannte Argument – 800 Prozent Umsatzwachstum rechtfertige mindestens das 30-fache des Umsatzes – auf die erwarteten 100 bis 120 Milliarden US-Dollar annualisierten Umsatz anwenden, ergäbe sich rechnerisch sogar eine Bewertung von 3 bis 3,6 Billionen US-Dollar. Dabei handelt es sich allerdings nicht um eine klassische Unternehmensbewertung auf Basis von Gewinnen, sondern um eine Bewertung des erwarteten künftigen Marktanteils und der angenommenen Wachstumsdauer. Zu beachten ist zudem, dass die verwendete Umsatzbasis selbst mit Unsicherheit behaftet ist: Der annualisierte Umsatz wird aus der jüngsten Geschäftsentwicklung hochgerechnet und ist damit deutlich weniger belastbar als ein geprüfter Jahresumsatz.

Warum der Markt die hohen Multiples akzeptiert

Die grosse Frage bleibt: Wieso machen das alle mit? Drei Faktoren erklären laut Marktbeobachtern die Bereitschaft, für KI-Marktführer derart hohe Aufschläge zu zahlen:

• Erstens wird Wachstum aktuell stärker gewichtet als bestehende Profitabilität. Das Modell setzt voraus, dass der Umsatz über mehrere Jahre mit hoher Geschwindigkeit wächst, die Marktführerschaft erhalten bleibt, die Bruttomargen später deutlich steigen, die Kosten für Rechenleistung und Datenzentren relativ zum Umsatz sinken und der Wettbewerb nicht zu einem Preisverfall bei KI-Modellen führt.
• Zweitens behandeln Investoren KI-Modelle zunehmend als strategische Basisinfrastruktur – vergleichbar mit Betriebssystemen, Cloud-Infrastruktur, Suchmaschinen oder Halbleiterplattformen. Die Annahme: Eine kleine Gruppe von Unternehmen könnte langfristig einen grossen Teil der Wertschöpfung kontrollieren. Der Markt preist diese Gewinnerkonzentration bereits heute weitgehend ein, obschon sie noch nicht entschieden ist.
• Drittens profitiert im Fall von Nvidia das Unternehmen von einer physischen Knappheit bei leistungsfähigen GPUs, Netzwerkkomponenten, Energie und Datenzentrumskapazität. Laut Nvidia-Chef Jensen Huang würden selbst ältere A100- und H100-Chips länger genutzt als ursprünglich erwartet, zusätzlich verlängert durch die Softwareplattform Cuda. Das kann die wirtschaftliche Abschreibung der Chips verlangsamen, beseitigt aber nicht das technologische Risiko: Werden neue Modelle effizienter oder gewinnen spezialisierte Chips an Bedeutung, könnte die Nachfrage nach älteren GPUs schneller sinken als angenommen.

Zirkuläre Finanzierung als Kernrisiko

Der zentrale Kritikpunkt an der Nvidia-Konstruktion: Der Chip-Anbieter finanziert die Nachfrage nach der eigenen Hardware indirekt mit. Das Modell funktioniert vereinfacht so: Ein KI-Unternehmen oder Neocloud-Anbieter benötigt GPUs und Datenzentren; ein Finanzierungsvehikel kauft die Infrastruktur; der KI-Anbieter mietet die Kapazität oder verpflichtet sich zu langfristigen Zahlungen; die erwarteten Leasingeinnahmen dienen als Grundlage für weitere Kreditaufnahme; Nvidia verkauft die Chips und übernimmt eine Restwertgarantie von mindestens 25 Prozent über die Laufzeit.

Diese Struktur ähnelt Bedenken, die auch bei anderen Nvidia-Transaktionen mit Kunden wie OpenAI oder CoreWeave geäussert wurden, bei denen Nvidia Kapital, Beteiligungen oder Garantien bereitstellt, die Kunden diese Mittel anschliessend aber wieder für Nvidia-Hardware verwenden. Es ist demnach hier ein Geflecht von Abhängigkeiten entstanden, welches nur schwer zu entziffern – geschweige zu bewerten – ist.

Wo die Bewertungen besonders verwundbar sind

Kommen wir zu den Risiken. Vier Risikofelder stechen hier hervor. Beim Umsatz- und Nachfragerisiko können effizientere Modelle mit geringerem Rechenbedarf, sinkende KI-Ausgaben nach ersten Pilotprojekten, zunehmender Wettbewerb durch Open-Source-Modelle oder ein Wechsel zu günstigeren Anbietern die Wachstumsannahmen unterlaufen. Bei Anthropic kommen laut «Financial Times» zusätzlich regulatorische und geopolitische Risiken hinzu, darunter zunehmender Wettbewerb aus China, die anhaltende Auseinandersetzung mit dem US-Verteidigungsministerium sowie die im Juni verhängten, temporären Exportkontrollen des US-Handelsministeriums.

Beim Restwertrisiko der GPUs fehlt – anders als bei Flugzeugen oder Mietwagen – ein etablierter Sekundärmarkt. Fällt der tatsächliche Restwert unter die angenommenen 25 Prozent, müssen Nvidia, die Finanzierungsvehikel oder die Investoren den Verlust tragen. Das betrifft insbesondere Versicherer und Pensionskassen, die über strukturierte Produkte indirekt an solchen GPU-Krediten beteiligt sein könnten.

Beim Cashflow-Mismatch entstehen die Ausgaben für GPU-Käufe, Datenzentrenbau sowie Strom- und Netzwerkinfrastruktur sofort, während die Erträge erst mit ausreichender Auslastung und dauerhaft hohen Preisen fliessen – ein Projekt kann damit bilanziell attraktiv erscheinen und dennoch kurzfristig hohen Liquiditätsbedarf haben.

Beim Bewertungs- und Refinanzierungsrisiko schliesslich zeigt eine Sensitivitätsrechnung, wie stark der Unternehmenswert selbst bei gleichbleibendem Umsatz von 120 Milliarden US-Dollar auf sinkende Multiples reagiert: Selbst bei weiter wachsendem Umsatz könnte der Unternehmenswert damit deutlich fallen, sobald sich der Bewertungsmultiple normalisiert.

Einordnung für institutionelle Anleger

Für institutionelle Investoren dürfte weniger die Frage im Zentrum stehen, ob künstliche Intelligenz strukturell relevant ist – das gilt als wahrscheinlich –, sondern wie viel des erwarteten Wachstums bereits im Preis enthalten ist und wer im Fall enttäuschter Nachfrage oder eines niedrigeren Chip-Restwerts den Verlust trägt. Naheliegende Prüfpunkte wären dabei eine Bewertung auf Basis realisierter statt annualisierter Umsätze, eine Sensitivitätsanalyse für Umsatzmultiples zwischen 5-fach und 30-fach, die Analyse des freien Cashflows nach Infrastruktur- und Finanzierungskosten, die Offenlegung von Garantien und Rückkaufverpflichtungen sowie ein Stresstest für GPU-Restwerte zwischen 25 Prozent und nahezu null.

Die aktuellen Bewertungen sind damit nicht per se irrational: Nvidia verfügt über reale Umsätze, hohe Margen und eine aussergewöhnlich starke Marktposition, und Anthropic wächst nach eigenen wie von Investoren zitierten Angaben sehr schnell. Die Bewertungen verlangen jedoch eine ungewöhnlich lange Kette positiver Annahmen – bei Anthropic müssen Umsatzwachstum, Preisdisziplin, Wettbewerbsposition und Profitabilität gleichzeitig aufgehen, bei Nvidia zusätzlich der Restwert der GPUs stabil bleiben und die kreditfinanzierte Expansion dauerhaft durch reale Cashflows gedeckt sein. Der treffendere Risikobegriff wäre daher weniger eine klassische Technologieblase als eine mögliche KI-Capex- und Kreditblase, deren Korrektur nicht nur Aktienmultiples, sondern auch Leasingforderungen, private Kreditfonds und institutionelle Anleger mit strukturierten Produkten treffen könnte.