Warum Big Tech auf hohe Kapitalrenditen angewiesen ist
Die Investitionen in KI-Infrastruktur schmälern kurz- und langfristig die Rentabilität der Tech-Konzerne. Um die jährlichen Investitionen rentabel zu betreiben, wären massive Umsatzsprünge notwendig(öffnet im neuen Fenster) . Aufgrund der hohen Fixkosten sowie der Ausgaben für Rechenzentren und Spezialhardware, die allein für die Aufrechterhaltung des neuesten Standes der Technik erforderlich sind, ähnelt das Finanzprofil jedoch zunehmend dem klassischer, kapitalintensiver Industrieunternehmen.
Das könnte das Ende einer Ära für Anleger bedeuten. Charlie Munger, der verstorbene Partner von Warren Buffett bei Berkshire Hathaway, sagte einmal: "Es liegt auf der Hand, dass ein Unternehmen, das hohe Kapitalrenditen erzielt und diese reinvestiert, erfolgreich sein wird."
Ein Unternehmen, das mit einem Investment von 100 Millionen Euro 20 Millionen Euro erwirtschaftet, wird langfristig durch den Zinseszinseffekt einen erheblichen Vorteil gegenüber einem Unternehmen haben, das zehn Millionen Euro mit der gleichen Investmentsumme bei Reinvestition der Erträge erwirtschaftet.
Sinkende Aktienkurse würden das Herzstück der Personalstrategie der US-Konzerne bedrohen: die Vergütung mit Aktienoptionen. Wenn diese an Reiz verlieren, wird es deutlich schwieriger, die besten Ingenieure der Welt im globalen Wettbewerb um Talente zu halten.
Die Konzerne müssten mehr Anteile ausgeben, um dieselbe Vergütung zu erzielen. Dadurch würde sich der Wert der bestehenden Aktien weiter verringern. Angesichts der großen Summe passiv angelegter Gelder in ETFs, die aufgrund der hohen Marktkapitalisierung in Big-Tech-Aktien investieren, könnte sich schnell ein negativer Kreislauf entwickeln.
Strategischer Vorteil: Wer die Infrastruktur flexibler nutzen kann
Abmildernd wirkt, dass der unerschlossene Cloudmarkt für die Hyperscaler auch losgelöst von KI weiterhin riesig ist. Amazon betonte kürzlich, dass nach wie vor 85 bis 90 Prozent der weltweiten IT-Ausgaben(öffnet im neuen Fenster) lokal bei den Unternehmen "on-premise" getätigt werden.
Der entscheidende Vorteil der großen Cloudanbieter bei den hohen Investitionen liegt in ihrer Flexibilität. Im Gegensatz zu klassischen Servern sind die neuen GPUs vielseitig einsetzbar; sie eignen sich für KI und Datenanalyse, für Datenbanken oder Videoverarbeitung.
Auch ist derzeit nicht die Nachfrage nach KI-Clouddiensten der Flaschenhals, sondern das Angebot, da es an leistungsfähiger Hardware mangelt. Diese Knappheit rechtfertigt aus Sicht der CEOs die aggressiven Investitionen, auch wenn die größten Kunden, wie OpenAI, zukünftig vielleicht zu Wettbewerbern werden.
Wie zu den Anfängen des Videostreamings
Satya Nadella, der CEO von Microsoft, vergleicht die Situation mit den Anfängen des Videostreamings: Damals brachte Netflix als Ankerkunde die Plattform von AWS an Grenzen und optimierte sie damit. Heute übernimmt OpenAI diese Rolle in der Azure Cloud. "Wenn das passiert, lernt man die Arbeitslast schneller kennen. Man optimiert die gesamte Plattform schneller," sagte Nadella(öffnet im neuen Fenster) .
Während Google, Microsoft und Amazon ihre teure Hardware auch an Drittanbieter vermieten können, ist Meta in der Hinsicht besonders verwundbar . Der Konzern baut seine Infrastruktur ausschließlich für den Eigenbedarf. Falls die Nachfrage nach den eigenen KI-Produkten geringer als erwartet ausfällt, bleibt die Hardware ungenutzt.