US-Bank J.P. Morgan sieht eine Menge roter Flaggen am KI-Finanzmarkt
Seit dem Start von ChatGPT 2022 treiben laut einem Analysebericht 42 KI-Unternehmen im S&P 500 rund 65 bis 80 Prozent der Gewinne, Erträge und Investitionen des gesamten Index. Die Bank sieht Anzeichen für eine "übertriebene Begeisterung von Investoren".
In einer Analyse beschreibt die Bank mehrere Risiken. So zeige die Halbleiter-Rallye technische Muster wie zuletzt während der Dotcom-Blase. Hedgefonds seien stark in Halbleiter- und Hardware-Aktien investiert, Margin-Kredite an der koreanischen Börse stiegen, und der Handel mit Halbleiter-Optionen durch Privatanleger nehme zu.
Gehebelte Chip-ETFs, also Fonds, die Kursbewegungen verstärken, hätten ihren Einfluss auf die globalen Aktienmärkte seit Anfang 2024 verfünffacht. Auch die Marktbreite sei sehr gering. Nur wenige Aktien tragen die Gewinne.
Börsengewinne konzentrieren sich auf wenige Unternehmen
J.P. Morgan warnt vor dieser extremen Konzentration. Die zehn größten US-Aktien machen inzwischen rund 40 Prozent der S&P-500-Marktkapitalisierung aus. 2015 waren es noch 17 Prozent.
Nvidia halte zwar noch den größten Anteil am Markt für KI-Beschleuniger, also spezielle Chips für KI-Berechnungen. Dieser Anteil falle laut J.P. Morgan aber von 85 Prozent im Jahr 2023 auf geschätzte 75 Prozent im Jahr 2026.
Eigene Chips der großen Cloud-Anbieter wie Googles TPUs oder Amazons Trainium senkten die Betriebskosten um 30 bis 40 Prozent im Vergleich zu Nvidia-GPUs. Anthropic etwa habe sich verpflichtet, seine KI Claude für das nächste Jahrzehnt auf Amazons Trainium laufen zu lassen.
Zugleich relativiert die Bank diese Zahl im globalen Vergleich: Die USA gehörten trotz der gestiegenen Konzentration weiterhin zu den Märkten mit vergleichsweise niedriger Aktienmarktkonzentration; nur Indien und Japan stünden besser da.
China drückt auf die Marge
Die US-Bank beschreibt zudem bekannte Risiken bei den Einnahmen der führenden KI-Labore wie OpenAI und Anthropic. Deren Umsätze stiegen zwar rasant, die Ausgaben für Rechenleistung seien aber enorm und die künftige Profitabilität unsicher.
Steigende Preise für KI-Nutzung, sogenannte Token-Preise, könnten Unternehmen dazu bewegen, auf günstigere Open-Source-Modelle umzusteigen. Erste Hinweise darauf gibt es bereits. Firmen verlagerten Aufgaben auf billigere Modelle, durchschnittliche Token-Preise fielen, und chinesische Open-Source-Modelle erreichten fast die Leistung der Spitzenmodelle zu einem Bruchteil der Kosten.
Gleichzeitig steige der Anteil von Tech-Investitionen am Wirtschaftswachstum, während die freien Cashflow-Margen der großen Cloud-Anbieter sinken und deren Schuldenfinanzierung zunehme. Insgesamt schaffe KI damit laut J.P. Morgan mehrere Schichten von Konzentrationsrisiken in Märkten, Infrastruktur und Wirtschaft.
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