Die Glorreichen Sieben haben an Glanz verloren. Sie waren die Aktien, welche die amerikanischen Aktienmärkte in den letzten Jahren zu Höhenflügen brachten. Wie wird die Reise für die Glorreichen Sieben dieses Jahr weitergehen?
Ein schwächerer Jahresstart als angenommen
Die Glorreichen Sieben waren die Stars des vergangenen Börsenjahres. Ohne sie wären die amerikanischen Aktienindizes im letzten Jahr nicht um mehr als 20 Prozent gestiegen. Besonders stark legte der Überflieger Nvidia zu, dessen Chipsysteme vor allem beim Training der Künstlichen Intelligenz (KI) eine Schlüsselrolle spielen. Doch in diesem Jahr verlieren die Glorreichen Sieben an Schwung, und die amerikanischen Aktien bleiben – anders als erwartet – hinter den europäischen Aktien zurück. Die gestiegenen Zinsen und die teilweise überhöhten Bewertungen belasten die Kurse der Glorreichen Sieben.
Besonders stark im Minus mit minus 26 Prozent ist der Autohersteller Tesla, der unter der sinkenden Nachfrage nach Elektroautos sowie unter Elon Musks unberechenbarem Verhalten und politischem Engagement leidet. Die Cloud-Anbieter Microsoft, Alphabet und Amazon sowie Apple verloren seit Anfang Jahr im einstelligen Prozentbereich. Der Überflieger der letzten Jahre, Nvidia, büsste dieses Jahr bereits 15 Prozent an Wert ein, während Meta mit einer Performance von plus 10 Prozent klar herausragt. Was sind die grossen Herausforderungen für die Glorreichen Sieben in diesem Jahr und wie wird die Reise der Glorreichen Sieben, die besonders stark mit der KI verbunden sind, weitergehen?

DeepSeek und Überkapazitäten
Pünktlich zur Amtseinführung Trumps hat ein chinesisches Start-up das Sprachmodell DeepSeek auf den Markt gebracht. Das Modell sorgte für grosse Turbulenzen auf den Märkten. Vor allem die Tatsache, dass DeepSeek für ein ähnlich leistungsfähiges Modell wie ChatGPT angeblich nur sechs Millionen investiert hat, während das Modell von ChatGPT mehrere hundert Millionen gekostet hat. Das Modell von DeepSeek hat dafür gesorgt, dass die Marktteilnehmer sich fragen, ob Investitionen in die KI in Milliardenhöhe gerechtfertigt sind. Vor DeepSeek ging man davon aus, dass für den weiteren Ausbau von KI-Infrastruktur enorme Mengen an Rechenleistung notwendig sein würden, und die Anleger nahmen an, dass dies besonders Nvidia noch mehr Aufträge bescheren würde. Die Lancierung von DeepSeek änderte dieses Narrativ schlagartig, und die Aktie von Nvidia verlor am 20. Januar 17 Prozent. Seitdem hat sich die Nvidia-Aktie wieder etwas von ihren Rückschlägen erholt, während sich die Zweifel am Wachstumskurs abgeschwächt haben. Die Nachfrage im Datencenter-Bereich ist nicht wie vorerst angenommen nachlassend, sondern profitiert weiterhin von den Investitionsplänen der führenden Cloud-Anbieter wie Microsoft und Amazon. Im letzten Quartal übertraf Nvidia sogar die Erwartungen der Analysten sowohl beim Umsatz als auch bei der Prognose für das laufende Quartal.
Die Lancierung von DeepSeek hat den Markt zweifellos überrascht, doch Nvidia sieht diese Entwicklung durchaus als Chance: Die chinesischen Entwickler haben eine neue Technologie zum Erzeugen von KI-Infrastrukturen allgemein verfügbar gemacht, was die Nachfrage nach Chips von Nvidia wiederum ankurbeln dürfte. Weitere Wachstumsimpulse erhofft sich Nvidia von seiner neuen, leistungsfähigeren Chipgeneration Blackwell, die nicht mehr nur einzelne Chips, sondern auch Netzwerkkomponenten umfasst.
Unsicherheiten bei der Monetarisierung
Noch investieren Unternehmen massiv in KI-Technologien, aber der Zeitpunkt und die Höhe der Erträge sind ungewiss. Alphabet ist ein gutes Beispiel: Das Unternehmen investiert stark in die KI-Infrastruktur, steht aber gleichzeitig im Wettbewerb mit anderen KI-basierten Suchmaschinen. Diese Unsicherheiten bezüglich der Monetarisierung führen dazu, dass Anleger Gewinne mitnehmen und in defensivere Sektoren mit niedrigeren Bewertungen umschichten.
Ein Unternehmen, das bei der Monetarisierung von KI bereits weiter fortgeschritten ist, ist Meta. Im vergangenen Jahr erzielte Meta ein Umsatzwachstum von 21 Prozent und eine Rekordbetriebsmarge von 48 Prozent. Diese Entwicklung spiegelt sich auch im Aktienkurs wider, der seit Jahresbeginn um 10 Prozent gestiegen ist. Meta hat es geschafft, mit seinen Investitionen generative KI-Tools für seine Kunden zur Verfügung zu stellen. Zurzeit benutzen mehr als 4 Millionen Werbekunden (vor sechs Monaten waren es noch 1 Million) diese KI-Tools zur Kampagnenerstellung, was die Qualität und die Personalisierung von Werbeanzeigen von Meta deutlich verbessert hat. Für Werbekunden ist das ein echter Anreiz, diese KI-Tools zu nutzen. Die Kosten für die Produktion von Werbespots können erheblich gesenkt werden, da beispielsweise keine Videoteams mit Schauspielern engagiert werden müssen. Meta verfügt ausserdem über sein eigenes Sprachmodell Llama und hat bewusst darauf verzichtet, sich von einem Drittanbieter wie OpenAI oder Google abhängig zu machen. Diese Unabhängigkeit dürfte für Meta ein langfristiger Vorteil sein.
Verschiebung der KI-Infrastruktur zu den Anwendern der KI
Es ist zu erwarten, dass sich das Wachstum von KI-Infrastruktur-Aktien wie Nvidia stabilisieren wird. Sie dürften weiterhin ein hohes Gewinnwachstum erzielen, aber nicht mehr im gleichen Umfang wie in den letzten zwei Jahren. Die Entwicklung des allgemein verfügbaren Modells von DeepSeek mit günstigeren Chips ermöglicht eine breitere Anwendung. Das Narrativ dürfte sich damit von Unternehmen, die KI-Infrastruktur aufbauen, hin zu Unternehmen verlagern, die KI gewinnbringend und effizient einsetzen können. Meta hat uns bereits gezeigt, dass die Monetarisierung von KI möglich ist.
Die Entwicklung in China zeigt uns, dass die Verbreitung von KI-Anwendungen in einem rasanten Tempo voranschreiten dürfte. Nachdem das Modell von DeepSeek Ende Januar eingeführt wurde, integrierten bereits die grössten chinesischen Cloud-Anbieter, verschiedene lokale Regierungsbehörden und staatlich geführte Unternehmen das Modell in ihre Prozesse. Das Rennen zwischen den beiden Grossmächten im Bereich der KI geht nicht nur in der KI-Infrastruktur weiter, sondern zeigt sich auch in den Anwendungen der KI.
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