Was hinter den Deals der KI-Giganten steckt
Im September hat der KI-Chip-Hersteller Nvidia eine Vereinbarung unterzeichnet, bis zu 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren. Im Gegenzug erklärte sich OpenAI bereit, Nvidias Chips zu kaufen. Oracle kündigte Anfang desselben Monats einen fünfjährigen Cloud-Computing-Vertrag im Volumen von 300 Milliarden US-Dollar mit OpenAI an und kündigte zugleich an, für viele Milliarden Nvidia-Chips zu kaufen. Die Oracle-Aktie kletterte daraufhin um 43 Prozent und der Börsenwert des Unternehmens stieg an einem einzigen Tag um 234 Milliarden US-Dollar.
Kritiker fragen sich, ob diese schwindelerregenden Konstrukte – bei denen ein kleiner Kreis von Unternehmen zugleich Kunden, Lieferanten und Investoren füreinander sind – eine Blase aufblähen oder langfristigen Wert schaffen. Was wie ein Geldkarussell im Silicon Valley aussieht, ist aus unserer Sicht eine Reihe strategischer Partnerschaften. Diese sollen sicherstellen, dass die Branche über genügend Rechenleistung verfügt, um die enorme zukünftige Nachfrage nach KI zu bedienen.
Riesige Bargeldreserven
Giganten wie Google und Amazon verfügen über riesige Bargeldreserven und können ihre KI-Infrastruktur selbst finanzieren. Viele KI-Start-ups, die schnell skalieren wollen, haben jedoch kaum eine andere Wahl, als Partnerschaften mit Investoren und Lieferanten einzugehen. Und es sind nicht nur die Entwickler von KI-Modellen, die nach Deals suchen, sondern auch klassische Telekommunikationsunternehmen. So gab Nvidia im Oktober eine Investition in Höhe von einer Milliarde US-Dollar in Nokia bekannt. Das Unternehmen stellt Basisstationen her, die Funksignale senden und empfangen, um mobile Geräte mit Telekommunikationsnetzen zu verbinden. Daraufhin stieg die Nokia-Aktie um 22 Prozent. Gemeinsam wollen die Unternehmen Mobilfunknetze der nächsten Generation entwickeln, die von Grund auf für KI entworfen werden.
Nach unserer Einschätzung zielt diese Deal-Flut in erster Linie darauf ab, einen Engpass auf der Angebotsseite zu verhindern. Es geht nicht darum, eine schwache Nachfrage zu kaschieren. Tokens – die Maßeinheit, mit der KI-Modelle ihren Output messen und auf deren Basis die Unternehmen ihre Dienste abrechnen – sind das eindeutigste Maß für die Nutzung der Technologie. Die Token-Durchsätze nehmen weiter zu, da KI zunehmend in den Alltag integriert wird.
Von der Frühphase zur exponentiellen Nutzung
Dieses Muster ähnelt einer klassischen S-Kurve: Die Frühphasenadoption geht in eine exponentielle Nutzung über, sobald die Infrastruktur steht.
Beispielsweise verarbeitete Googles Gemini/Vertex AI im April 2025 etwa 480 Billionen Tokens – das 50-fache gegenüber 9,7 Billionen im Jahr zuvor. Bei Azure OpenAI waren es im dritten Quartal 2025 über 100 Billionen Tokens, mit einem monatlichen Spitzenwert von fast 50 Billionen im Juni. Die Nutzung wächst, sobald Kapazitätsengpässe abgebaut werden. Dies stärkt wiederum die Nachfrage nach mehrjährigen Vereinbarungen in der Branche.
OpenAI hat einen Multi-Vendor-Ansatz gewählt, um die Risiken zu mindern: Anstatt sich an einen einzelnen Zulieferer zu binden, arbeitet das Unternehmen mit mehreren Chip- und Cloud-Anbietern zusammen, um seine Lieferkette zu stärken.
Furcht vor KI-Blase
Skeptiker warnen, der aktuelle KI-Boom erinnere an die Dotcom-Blase aus dem Jahr 2000. Im Gegensatz zu damals erscheinen uns die Bewertungen und Investitionsausgaben im KI-Sektor jedoch weitgehend diszipliniert und durch die Geschäftsergebnisse gestützt.
So meldete beispielsweise Googles Cloud-Computing-Sparte im zweiten Quartal Einnahmen in Höhe von 13,6 Milliarden US-Dollar – ein Plus von 32 Prozent gegenüber dem Vorjahreszeitraum – sowie einen Auftragsbestand im Volumen von 106 Milliarden US-Dollar. Ebenso halten wir Nvidias Performance durch Chipverkäufe an KI-Rechenzentren und starke Bruttomargen für gut unterstützt. Unterdessen fährt TSMC einen zurückhaltenden Kurs: Der mit Abstand führende Anbieter von Ausrüstung für die Chip-Fertigung steuert seine Produktion im Einklang mit festen Kundenaufträgen und wahrt so seine Preissetzungsmacht und Kapitaleffizienz. Aus unserer Sicht gibt es keine Anzeichen dafür, dass sie den Markt mit Kapazitäten überschwemmen. Dies könnte die Profitabilität der Branche langfristig stützen.
Wir erkennen die Risiken einer Kapitalkonzentration und zunehmenden Verflechtung unter den wichtigsten KI-Akteuren an. Wir denken jedoch, dass Marktnachfrage, Kapazität, Finanzierung und Umsetzung derzeit noch im Gleichgewicht stehen. Es gilt: Behalten Sie die S-Kurve im Auge.