Die Angst vor einem Crash wie zu Dotcom-Zeiten wächst. Doch der Vergleich greift zu kurz: Eine andere Ära liefert deutlich passendere Parallelen – mit überraschenden Ergebnissen für Anleger.

Viele Anleger vergleichen den gegenwärtigen KI-Boom mit der Dotcom-Blase – dabei liegt eine andere Parallele deutlich näher: der milliardenschwere Ausbau der Cloud-Infrastruktur in den 2010er Jahren. Ein Vergleich zeigt überraschend viele Gemeinsamkeiten, aber auch einige entscheidende Unterschiede.

Gemeinsamkeit 1: Kritik von Investoren trifft auf Zuversicht des Managements

In einem Artikel vom 7. April 2017 sprach das Wall Street Journal von einem „kostspieligen Wettrüsten“ zwischen Amazon, Microsoft und Google. Die Investitionen wurden darin mit denen von Ölunternehmen verglichen, die Milliarden in die Suche nach neuen Vorkommen stecken, ohne den späteren wirtschaftlichen Ertrag sicher abschätzen zu können.

Neun Jahre später sehen sich dieselben Unternehmen erneut mit ähnlicher Kritik konfrontiert. Heute wie damals reagieren die Manager darauf, indem sie die enormen langfristigen Wachstumschancen hervorheben. So erklärte Amazon-Gründer Jeff Bezos im April 2015: „Amazon Web Services ist ein 5-Milliarden-Dollar-Geschäft und wächst weiterhin rasant – das Wachstum beschleunigt sich sogar noch.“ Der heutige Amazon-CEO Andy Jassy betonte im Aktionärsbrief 2025: „Wir investieren im Jahr 2026 nicht auf gut Glück rund 200 Milliarden US-Dollar.“

Beim Cloud-Ausbau gelang es den Unternehmen letztlich, ihre Kritiker mit hohen Wachstumsraten und steigenden Gewinnen zu überzeugen. Ob der aktuelle KI-Investitionsboom ähnlich erfolgreich endet, ist jedoch noch offen.

Gemeinsamkeit 2: Zuerst die Investitionen, dann die Erträge

Was auf den ersten Blick selbstverständlich erscheint, wird im emotionalen Börsenalltag häufig vergessen: Man darf die Rentabilität einer Investition nicht an den gegenwärtigen, sondern an den zukünftigen Erträgen messen.

Nachdem die Cloud-Anbieter in den 2010er Jahren über Jahre hinweg einen großen Teil ihrer Mittel in den Ausbau des Geschäfts reinvestiert hatten, schossen einige Quartale später die Cloud-Umsätze, -Gewinne und -Margen in die Höhe. In der Folge erreichten auch die Aktienkurse zuvor kaum vorstellbare Niveaus.

Die Betonung liegt dabei aber auf „einige Quartale später“. Schließlich mussten die Rechenzentren zunächst gebaut, mit Servern ausgestattet und in Betrieb genommen werden, bevor sie nennenswerte Umsätze erwirtschaften konnten.

Ähnlich könnte es beim aktuellen KI-Ausbau ablaufen. Die Hyperscaler errichten erneut zahlreiche Rechenzentren, von denen viele erst in den kommenden Quartalen den Betrieb aufnehmen werden. Die Investitionen belasten den Cashflow bereits heute, aber die entsprechenden Umsätze und Gewinne fallen erst später an.

Bei Amazon, Google und Microsoft ist allerdings schon jetzt eine deutliche Beschleunigung des Cloud-Wachstums zu erkennen. Das spricht dafür, dass sich zumindest ein Teil der hohen Investitionen bereits auszahlt.

Unterschied 1: Monetarisierung

Die Monetarisierung der klassischen Cloud war vergleichsweise direkt: Kunden verlagerten ihre Daten, Anwendungen und Geschäftsprozesse in die Cloud. Die Anbieter stellten ihnen dafür Speicherplatz, Rechenleistung und Softwaredienste in Rechnung. Je intensiver die Kunden die Cloud nutzten, desto höher fielen die Umsätze von Amazon und Co. aus.

Beim aktuellen KI-Ausbau wird zwar ebenfalls Rechenleistung direkt über die Cloud verkauft. Daneben gibt es jedoch zahlreiche weitere Monetarisierungsmöglichkeiten. Einige Hyperscaler bieten eigene KI-Modelle und Anwendungen an, mit denen sie zusätzliche Abonnementerlöse erzielen. Darüber hinaus können die Investitionen die Nutzerbindung erhöhen, das bestehende Werbe- und Softwaregeschäft stärken oder durch interne Produktivitätsgewinne Kosten senken.

Diese vielfältigen Monetarisierungseffekte sind zugleich Vor- und Nachteil. Einerseits lassen sie sich nur schwer einzelnen Investitionen zuordnen und sind deshalb für Investoren schwieriger zu messen und zu bewerten. Andererseits eröffnen sie den Unternehmen deutlich mehr Möglichkeiten, mit ihrer KI-Infrastruktur zusätzliche Umsätze zu erzielen oder ihre Profitabilität zu verbessern.

Unterschied 2: Kundenkonzentration

Eine der größten Schwachstellen des aktuellen KI-Booms ist die hohe Abhängigkeit der Hyperscaler von wenigen Großkunden wie OpenAI oder Anthropic. Beim Cloud-Ausbau der 2010er Jahre wurde die Nachfrage dagegen von einer Vielzahl unterschiedlicher Unternehmen und Anwendungen getragen. Dadurch verteilten sich die Risiken auf eine wesentlich breitere Kundenbasis.

Heute stammt ein bedeutender Teil der Aufträge und langfristigen Abnahmeverpflichtungen von KI-Unternehmen, die trotz stark steigender Umsätze bislang nicht profitabel sind. Bei Microsoft etwa entfielen zuletzt rund 45 Prozent der vertraglich zugesicherten Umsätze auf OpenAI.

Diese hohe Kundenkonzentration zählt zu den größten Risiken des aktuellen Investitionszyklus. Sollte ein wichtiger Kunde seine Expansionspläne reduzieren, in finanzielle Schwierigkeiten geraten oder bessere Konditionen durchsetzen, könnte dies die Auslastung und Rentabilität der aufgebauten Kapazitäten belasten. Allerdings verbreitert sich die Nachfrage zunehmend, da immer mehr klassische Unternehmen eigene KI-Anwendungen entwickeln und entsprechende Cloud-Kapazitäten buchen.

Unterschied 3: Investitionssummen

Sowohl heute als auch vor zehn Jahren belasteten die hohen Investitionen die Cashflows der Cloud-Anbieter. Die Größenordnung der aktuellen Investitionswelle übertrifft den damaligen Cloud-Ausbau jedoch um ein Vielfaches. Während die Investitionen in den 2010er Jahren größtenteils aus den laufenden operativen Cashflows finanziert werden konnten, reichen heute selbst die enormen Cashflows aus den Kerngeschäften nicht mehr vollständig aus.

Daher greifen die Unternehmen zunehmend auch auf Anleihen, Leasingmodelle und teilweise neues Eigenkapital zurück. Das bedeutet allerdings nicht automatisch, dass die Investitionen nachteilig sind. Erzielen die zusätzlichen Kapazitäten später ausreichend hohe Gewinne, kann sich auch der Einsatz externen Kapitals auszahlen.

Sollten sich die Investitionen jedoch als unrentabel erweisen, wäre der Schaden umso größer. Die Hyperscaler hätten dann nicht nur Milliardenbeträge gebunden, die sie alternativ in ihre Kerngeschäfte hätten investieren oder für Aktienrückkäufe verwenden hätten können. Sie müssten zusätzlich auch die Finanzierungskosten tragen, langfristige Verpflichtungen bedienen oder eine Verwässerung der bestehenden Aktionäre hinnehmen.

Die gewaltigen Investitionssummen und der zunehmende Einsatz externer Finanzierung erhöhen daher die Fallhöhe gegenüber dem Cloud-Ausbau vor zehn Jahren. Umgekehrt könnten die Hyperscaler einen auf Jahre nur schwer angreifbaren Burggraben errichten, falls sich die Investitionen tatsächlich auszahlen.

Fazit

Die derzeitigen Vergleiche des KI-Booms mit den Hochphasen der Dotcom-Blase wirken deutlich überzogen. Hinter den Investitionen stehen heute einige der finanziell stärksten Unternehmen der Welt mit etablierten und hochprofitablen Geschäftsmodellen. Zudem schlagen sich die Ausgaben bereits in höheren Wachstumsraten nieder. Es ist daher durchaus wahrscheinlich, dass sie sich ähnlich wie die Investitionen in den Cloud-Ausbau der 2010er-Jahre langfristig auszahlen werden.

Dennoch dürfen die bestehenden Risiken nicht ausgeblendet werden: Die Kundenkonzentration ist enorm hoch und durch die zunehmende Aufnahme von Fremdkapital gehen die Unternehmen immer größere finanzielle Risiken ein.

Weiterführende Links

Häufig gestellte Fragen:

Ist der KI-Boom eine neue Dotcom-Blase?

Nicht zwingend. Zwar sind die Investitionen hoch, doch die großen KI-Unternehmen verfügen bereits über profitable Kerngeschäfte und reale Nachfrage.

Warum ist der Cloud-Ausbau der bessere Vergleich?

Wie beim Cloud-Boom investieren die Hyperscaler heute frühzeitig Milliarden in Infrastruktur, bevor die daraus entstehenden Umsätze und Gewinne vollständig sichtbar werden.

Was unterscheidet den KI-Boom vom Cloud-Ausbau?

Die aktuellen Investitionen sind deutlich größer, energieintensiver und stärker von wenigen Großkunden abhängig. Dadurch steigen sowohl das Gewinnpotenzial als auch die Risiken.