Song Xuetao: Geopolitik, Makroökonomie und Industrie verflechten sich – wie bewertet man KI?

Die Anpassung dieser Runde von AI-Assets ist das Ergebnis eines Zusammenspiels von geopolitischen, makroökonomischen und branchenspezifischen Faktoren.

Auf geopolitischer Ebene könnten die Konflikte zwischen USA und Iran weiterhin wiederkehren, aber Ölpreise, US-Anleiherenditen und Rückgänge bei US-Aktien schränken Trumps Spielraum für weitere Eskalation ein; TACO bleibt der wahrscheinlichere Weg. Auf makroökonomischer Ebene zwingt der Druck bei den Ölpreisen die Federal Reserve, das Risiko von Zinserhöhungen aufrechtzuerhalten, aber dies reicht nicht aus, um zu beweisen, dass die aktuellen Zinssätze nicht restriktiv genug sind. Das Beibehalten der Zinssätze ist selbst eine hawkische Aussage. Auf technologischer Ebene sind Einnahmen und Aufträge der führenden Cloud-Anbieter weiterhin stark, aber steigende Investitionsausgaben, negative freie Cashflows und zunehmende externe Finanzierung treiben das AI-Trading von „Belohnung für Investitionen“ zum Stadium der „Validierung der Rendite“.

Erstens: Ölpreis, US-Aktien und US-Anleiherenditen bestimmen die Grenzen von Trumps TACO.

Weder die USA noch Iran haben wirklich das Interesse, den Krieg zu eskalieren, aber beide wollen am Verhandlungstisch beweisen, dass sie nicht verloren haben; daher kommt es zu wiederholten Konflikten, die nicht leicht enden. Die Zugehörigkeit der Straße von Hormus ist von enorm unterschiedlicher Bedeutung für beide Seiten. Für Iran ist es ein Vermögenswert, eine Kriegsbeute und der wichtigste wirtschaftliche Hebel gegenüber den USA. Für die USA ist es die konkrete Prüfung ihrer langfristigen globalen strategischen Einflussnahme.

Für Trump sind die finanziellen und politischen Druckpunkte im Vergleich zu dem „langfristigen“ Gewinn der Hormus-Zugehörigkeit unmittelbarer und dringender.

Sowohl Ölpreis als auch Anleiherenditen stehen jetzt seit dem März-Konflikt erneut an einem kritischen Punkt, doch der Markt hat eine starke Lerneffizienz: Es gab zu Beginn der erneuten Konflikte keine Panik, erst als der Ölpreis die 100-Dollar-Marke überschritt und Tech-Aktien ihren eigenen Anpassungsdruck addierten, spiegelte sich das Kriegsrisiko deutlich wider.

Bei aktuellem Druckniveau wird voraussichtlich innerhalb einer Woche ein neuer Schritt gesucht. Dieser Schritt könnte darin bestehen, Pakistan zur weiteren Vermittlung zu bewegen, oder die USA könnten zunächst Luftangriffe aussetzen und dann mit Iran die Verlängerung der bisherigen 60-Tage-Waffenruhe diskutieren.

Für Trump bleibt das Aufgeben der Illusion eines schnellen Sieges, zügiges Nachgeben, Gesichtsrettung und Rückkehr zur Midterm-Election die optimale Lösung. Rückläufige Ölpreise und weniger restriktive Erwartungen ermöglichen ihm zumindest weiterhin am Tisch der Midterm-Election zu bleiben. Kämpft er weiter oder eskaliert er extrem, zieht sich die Entwicklung noch 1-2 Wochen, das Ergebnis verändert sich aber nicht.

Der Markt hat eine starke Pfadabhängigkeit und handelt beim ersten Mal die Risiken des „Tail Events“. Beim zweiten Mal wird auf Erfahrung zurückgegriffen. Wenn US-Aktien wie im März deutlich fallen, könnte wieder ein Kaufsignal wie im März entstehen, aber insgesamt bleibt die Wirkung des geopolitischen Konflikts auf US-Aktien moderat.

Zweitens: Die Beibehaltung des Zinssatzes beim FOMC im Juli ist eine hawkische Aussage.

Beim FOMC-Meeting im Juli kann das Zinserhöhungsrisiko bestehen bleiben, aber die Zinserhöhung selbst ist nicht nötig; das Beibehalten des Zinssatzes ist bereits hawkisch. Der Markt preist derzeit mindestens eine Erhöhung um 25 Basispunkte für dieses Jahr ein; außer Fed-Präsident Walsh setzt sich massiv durch, ist eine Erhöhung im Juli nahezu ausgeschlossen.

Wenn die Fed nur die finanziellen Bedingungen dämpfen will, reicht „weitere Straffung nicht ausgeschlossen“; eine tatsächliche Zinserhöhung erfordert den Nachweis, dass der aktuelle Zinssatz immer noch nicht restriktiv genug ist – was immer schwieriger wird.

Die Ölpreisschwankungen der letzten beiden Wochen werden die Formulierungen beeinflussen und eventuell Walsh dazu bringen, weitere Unklarheit zu bewahren, es ist jedoch schwierig, die Richtung der Politik alleine zu ändern. Wenn der Ölpreisanstieg hauptsächlich durch geopolitische Risikoprämien und nicht durch irreversible Angebotslücken entsteht, handelt es sich mehr um eine temporäre Störung als um eine nachhaltige Zinserhöhungsbeschränkung. Solange die Kerninflation nicht beschleunigt, Löhne und Inflationserwartungen nicht parallel steigen, gibt es keine Notwendigkeit für Zinserhöhungen.

Drittens: Wettstreit um Investitionsausgaben verschärft sich – von Belohnung zu Strafe.

Googles Zahlen im zweiten Quartal bleiben stark; Einnahmen, operativer Gewinn und Cloud-Geschäft expandieren schnell, und die unerfüllten Aufträge zeigen ausreichend zukünftige Nachfrage. Markt-Fokus liegt aber nicht auf Einnahmen und Aufträgen, sondern auf der nicht klaren Vorgabe für Investitionsausgaben im nächsten Geschäftsjahr und dem erstmals seit dem Börsengang negativen freien Cashflow.

Googles Investitionsausgaben von 45 Milliarden im Quartal verdoppelten sich fast, aber je höher die CapEx, desto sensibler ist das Unternehmen für Zins und externe Liquidität und desto schwieriger die Rechtfertigung der Investition. Der negative freie Cashflow von Google (-5,85 Milliarden USD) ist kein Einzelfall; seit der zweiten Hälfte letzten Jahres verzeichnen auch Amazon und Oracle aufgrund von Schwerinvestitionen negative freie Cashflows.

Internetunternehmen waren einst Cashcows mit Gewinnen und Cashflows für die Aktionäre, aber im Zeitalter der AI müssen Investoren ein neues Bild akzeptieren – sie müssen die Kosten für die künftigen Erfolge vorab teilen; kein großvolumiger Rückkauf zur Steigerung des EPS, keine stabilen Dividenden.

Insgesamt ähnelt der Markt aktuell dem Zustand nach Oktober letztes Jahr: Wert- und Nicht-AI-Assets werden korrigiert, innerhalb der Tech-Aktien gibt es eine Divergenz, Investoren belohnen Performance, Cashflow und niedrige Investitionsausgaben und bestrafen hohe Investitionen und schwache Renditen. Externe Finanzierung und Kreditrisiken steigen und erhöhen die Verwundbarkeit der Tech-Aktien.

Große Cloud-Anbieter wechseln bei AI-Investitionen von internem Cashflow zu externer Finanzierung. Bis 2026 wird die AI-bezogene Anleihenfinanzierung mindestens 500 Milliarden USD überschreiten, die großen Cloud-Anbieter investieren über 700 Milliarden USD und landesweit steigen die AI-Investitionen auf fast 1 Billion USD. Mit verschärftem Leverage reagieren Tech-Aktien empfindlicher auf Zinsen. Das Kreditrisiko stark verschuldeter AI-Infrastrukturunternehmen wurde deutlich neu bewertet, der Risikoaufschlag bleibt aber im gesamten Tech-Sektor niedrig und die Risiken sind nicht systematisch verbreitet.

Freie Cashflows und Kreditspreads bestimmen den „Nenner“ der Bewertung, aber nicht den AI-Trend. Im zweiten Halbjahr letzten Jahres führten die Nenner-Sorgen nicht zum Ende der Rallye, da Model-Fähigkeiten und Umsatzwachstum beschleunigten und die Expansion des Zählers die Schwäche des Nenners ausglich. Wie weit die AI-Rallye geht, hängt weiterhin von den Einnahmen und Geschäftsmodellen auf der Zählerseite ab.

AI-Narrative tritt in die Phase der Investitionsrenditeprüfung: Von Modell-ARR zur chinesisch-amerikanischen Technologiekonkurrenz.

Die Diskussion über Geschäftsmodell und Monetarisierung von AI wird zum Marktthema für längere Zeit; letztlich muss am Frontend Umsatz durch Agenten und AI-Anwendungen generiert werden, nur dann sind Cloud-Investitionen, GPU-Einkäufe, Preiserhöhungen für Speicher und Expansion von Hardware sinnvoll. Der Wendepunkt der Rallye hängt davon ab, ob das Geschäftsmodell am Frontend funktioniert. Wenn AI kein Geld verdient, desto weiter hinten in der Wertschöpfungskette, desto gravierender ist die Verzerrung der Investitionsrendite und desto größer die Volatilität.

Einerseits ist das starke Wachstum der ARR aktuell der wichtigste Stützpfeiler der AI-Narrative. US-Modelunternehmen erzielten bis Mitte Juli eine ARR von insgesamt ca. 115 Milliarden USD; die Codex-Nutzung steigt rasant und beschleunigt auch OpenAIs ARR. Um das erwartete ARR-Wachstum zu realisieren, muss die Modellfähigkeit weiter sprunghaft steigen; solange Agenten weiterhin Token verbrauchen und hohe Umsatzzuwächse generieren, bleibt die Billionen-Investitionsprognose intakt.

Andererseits können unterschiedliche Faktoren das potenzielle Umsatzwachstum abschwächen: langsamere technologische Fortschritte, schlechtes Preis-Leistungs-Verhältnis, langsame Modifikation der Unternehmens-Workflows und erhöhter Abschreibungsdruck durch steigende AI-Net-Capital. Chinesische Low-Cost-Modelle sind ein weiterer Faktor: Von DeepSeek bis Kimi schrumpfen die chinesischen Lösungen den Preisspielraum der US-Modelle und treiben die USA dazu, die Konkurrenz von Technologie auf Restriktionen bei Destillation, Nutzungsregeln und Preisgestaltung auszuweiten.

All diese Faktoren sorgen dafür, dass der Markt weiterhin Profite und Cashflows belohnt und hohe CapEx und schwache Renditen bestraft.

Bei Rückgängen auf Narrative (Branchentrends) achten, bei Anstiegen auf Bewertung (technische Analyse).

Der Markt blickt häufig bei Anstiegen nur auf den Trend, je höher desto optimistischer; bei Rückgängen hingegen nur auf kurzfristige Technik und Risiko, je tiefer desto pessimistischer. Die bessere Methode ist gerade das Gegenteil: Bei Anstiegen auf technische Indikatoren, Bewertung, Engpass und Leverage achten; nach Rückgängen Trends und Geschäftsmodelle auf tatsächliche Widerlegung prüfen.

Kurzfristig muss weiter auf Hormus-Blockade, Ölpreis, globalen Zinspolitikzyklus und Enthebelung in Südkorea geachtet werden, diese bestimmen Liquidität und Bewertungs-Nenner. Langfristig ist der Zähler wichtiger: Können Modell-ARR weiter wachsen, können Agenten Einzug in Unternehmens-Workflows halten, können AI-Einnahmen Abschreibungen und Betriebskosten decken und wird der Hardwaremangel durch schnelle Expansion in Ostasien behoben?

Wenn Modelleinnahmen und Unternehmensadoption weiter beschleunigen, ist die aktuelle Anpassung wohl nur eine Neubewertung der CapEx. Wenn das Geschäftsmodell am Frontend nicht funktioniert, müssen Investitionsausgaben, Hardware-Gewinne und Bewertungen gestutzt werden.