Big Tech dominiert durch schiere Finanzkraft
Diese Dominanz ermöglicht es ihnen, gewaltige Geldströme zu generieren, die andernfalls bei Banken oder kleineren Wettbewerbern gelandet wären. Sie befinden sich in der luxuriösen Situation, die gigantischen Investitionen praktisch ohne Schulden aus ihren enormen Cashflows finanzieren zu können.
Der Free Cashflow der vier Firmen lag im Jahr 2024 bei 234 Milliarden US-Dollar. Allerdings zeigen sich in diesem Jahr deutliche Bremsspuren durch die verstärkten Investitionen. Im ersten Halbjahr 2025 lag der Free Cashflow etwa 25 Prozent unter dem Vorjahreswert.
Die Kapitalinvestitionen von Amazon, Meta, Microsoft und Alphabet beliefen sich im Jahr 2024 auf 246 Milliarden US-Dollar. Voraussichtlich werden sie dieses Jahr rund 354 Milliarden US-Dollar betragen und im nächsten Jahr die Marke von 400 Milliarden US-Dollar überschreiten.
Solche Summen haben eine historische Dimension und sind mit dem großen Eisenbahnrausch des 19. Jahrhunderts vergleichbar. Damals wurde in Lokomotiven, Schienen und Bahnhöfe enorm viel Kapital investiert – lange bevor sich die Strecken rentierten.
Es gibt jedoch einen entscheidenden Unterschied: Während Eisenbahnschienen Jahrzehnte überdauern können, sind KI-Chips kurzlebig und technologisch nach wenigen Jahren veraltet.
Mögliche Abschreibungen bedrohen die Profitabilität
Die Rekordbewertungen der Firmen an der Börse deuten darauf hin, dass die Anleger noch mit einer Normalisierung nach den hohen Anfangsinvestitionen rechnen. Sobald die nächste, effizientere Chip-Generation auf den Markt kommt, sinkt der Wert der vorherigen erheblich.
Daher könnte die Nutzungszeit niedriger liegen, als es die aktuell gewählten Abschreibungsdauern der Konzerne vermuten lassen. Durch den rasanten Investitionszyklus von Firmen wie Nvidia drohen massive Abschreibungen , die den Druck auf die Gewinne und Kapitalrenditen weiter erhöhen würden.
Gleichzeitig könnte ein technologischer Durchbruch die heute so teure Aufrüstung über Nacht wertlos machen. Die chinesische Firma Deepseek hat gezeigt, dass KI-Modelle durch clevere Architekturen effizienter werden können . Sollte sich der Trend zu spezialisierten Modellen durchsetzen, könnten die heutigen Investitionen in überdimensionierte Rechenzentren in Milliardenhöhe schnell an Wert verlieren.