KI: Boom oder Bubble? Produktivitätswunder oder Jobkiller? Und warum bitte Datencenter im All?

Andreas Rees:

Wenn man es schaffen würde, KI in der Industrie, im Mittelstand, in der Logistik, im Gesundheitswesen, in der Verwaltung zu skalieren, dann könnte Europa auch eine große Produktivitätswelle ausrollen. Wir haben immer noch die Chance.

 

Philip Gisdakis:

Man sollte da durchaus genauer hinschauen und nicht einfach blauäugig investieren. Bei den großen Unternehmen Microsoft, Alphabet, Amazon spielt es die Schuldenthematik sicherlich keine so große Rolle, aber es gibt, wie gesagt, auch einzelne Spieler, die eben sich deutlich stärker jetzt mittlerweile schon verschuldet haben.

 

Titus Kroder:

Ich begrüße Sie ganz herzlich zum HVB Markt-Briefing. Wir wollen uns im Podcast heute einmal bewusst die Freiheit nehmen, eine Ausgabe zu produzieren, die nahezu frei vom Thema Donald Trump ist, denn es gibt nach wie vor aktuelle Megatrends, die für Unternehmer und Anleger entscheidend sind, die aber nicht direkt mit Geopolitik, Handelskonflikten oder Politikkrawall aus dem Weißen Haus zu tun haben. Die Revolution der künstlichen Intelligenz, oder kurz KI genannt, ist etwa ein solches Thema.

 

Seit Monaten schon sind Marktbeobachter der Meinung, es müsste dadurch einmal zu einer drastischen Korrektur der KI Aktien und damit des gesamten Aktienmarkts kommen. Wir sehen uns heute einmal ganz genau an, welche Branchen aus Investorensicht vor allem auch mittel- bis langfristig zu den Gewinnern oder auch zu den Verlierern des KI-Booms gehören dürften. Aus gegebenem Anlass nehmen wir dann auch noch die Edelmetalle Gold und Silber unter die Lupe und die Frage, ob oder wie das alles mit dem neuen Fed-Chef zusammenhängt.

 

Doch beginnen wollen wir erstmal mit den wichtigsten Fragen zu unserem heutigen Schwerpunktthema KI. Rede und Antwort stehen Andreas Rees, der Chefvolkswirt der HVB, sowie Philipp Gisdakis, der die Anlageentscheidung der Vermögensverwaltung federführend steuert. Hallo Andreas, hallo Philipp, danke für eure Zeit, um dieses wichtige Thema zu analysieren.

 

Andreas Rees:

Hallo, grüßt euch.

 

Philip Gisdakis:

Hallo, ich grüße euch heute ausnahmsweise aus dem traumhaft verschneiten Hamburg, sitze am Neuen Wall und schaue auf den zugefrorenen und verschneiten Fleet raus, sieht echt toll aus.

 

Titus Kroder:

Das hört sich doch gut an, Andreas. Wir sind ja mitten in der KI Revolution, die cleveren Chatbots, die haben uns inzwischen allen schon mal gezeigt, was sie können. Ob die maschinelle Intelligenz einmal massiv für Arbeitslosigkeit sorgen wird, dazu kommen wir gleich noch.

 

Es scheint aber doch eine Art Transformation durch unsere Wirtschaft in Gang gekommen zu sein. Du beobachtest die Entwicklung seit langem ganz genau, was ist für einen Ökonom wie dich eigentlich derzeit die wichtigste makroökonomische Aussage beim Thema künstliche Intelligenz?

 

Andreas Rees:

Ja, KI ist eine umfassende Technologie, also eine, ich würde sagen, eine Allzwecktechnologie, also etwas, das quer durch viele oder faktisch alle Branchen wirken kann, so wie wir das schon gesehen haben bei Elektrizität oder bei IT. Wenn man das übersetzt in makroökonomischer Sprache, dann heißt das, KI kann das Potenzialwachstum einer Volkswirtschaft anheben, weil sie die Produktivität erhöht und Innovation beschleunigt. Aber man muss sich da den Weg jetzt nicht linear vorstellen, also steil nach oben gerichtet, denn kurzfristig, da gibt es Umstellungen der Unternehmen, es gibt Pilotprojekte, es gibt Investitionen in Daten und in IT und natürlich gibt es da auch Fehlschläge und Reibungsverluste, wenn halt etwas dann doch nicht so funktioniert, wie man sich das vorgestellt hat. Also es sind die Lernprozesse mit dem Umgang von KI.

 

Und erst wenn sich K I dann wirklich breit in den Kernprozessen von vielen Branchen in einer Volkswirtschaft etabliert hat, dann werden die Produktivitätseffekte in der Wirtschaft sichtbar. Und ich denke, der entscheidende Unterschied zu anderen früheren Tech-Wellen, wie zum Beispiel dem Internet, KI kann nicht nur Routineaufgaben ersetzen, sondern auch wissensintensive Aufgaben wirklich ganz stark unterstützen. Und das verändert die Wertschöpfungsketten von Unternehmen, die werden schneller und die werden dadurch auch stärker werden.

 

Titus Kroder:

Philipp, auch an dich erstmal eine sehr allgemeine, aber für die Markt-Briefing Hörer und Hörerinnen doch sehr nützliche Frage, bevor wir im Detail auf KI und Kapitalmarkt noch eingehen. Wie sollten sich Anleger in dieser aktuellen Phase der KI Revolution den Chancen, aber auch den Risiken, die da überall drin stecken, nähern? Beschreib das mal ganz kurz und anschaulich.

 

Philip Gisdakis:

Ja, Titus, ich finde es immer sehr hilfreich, wenn man dieses KI Thema und die entsprechenden sozusagen Investment-Entscheidungen in 3 Themenbereiche strukturiert. Zunächst einmal geht es ja bei KI um die entsprechenden KI Modelle oder Methoden, also ChatGPT, Gemini, Copilot etc., also die, die sozusagen diese Software herstellen und anbieten.

 

Ja, der zweite Bereich sind die Daten beziehungsweise Rechenzentren, also alles, was sozusagen mit dieser technischen Infrastruktur zu tun hat. Also da geht es dann um Chips, Halbleiter, aber auch Energie, Grund und Boden, logischerweise, die müssen ja auch irgendwo hingestellt werden. Aber auch zum Beispiel ganz banal, weitere Hardware-Dinge, Rechenzentren bestehen aus Serverschränken, aus Kabel etc. Übrigens unter anderem an dieser Stelle sind auch zum Beispiel deutsche mittelständische Unternehmen in dieses KI Thema involviert.

 

Und dann der dritte Bereich, nämlich das Thema, wie wirkt sich das Ganze transformativ aus? Also das heißt, wie können Unternehmer, Dienstleister etc. ihre Geschäftsmodelle durch KI verbessern oder welche Geschäftsmodelle werden durch KI möglicherweise deutlich schwieriger oder obsolet? Wenn man das in diese 3 Bereiche unterteilt, dann fallen einfach die entsprechenden Schlussfolgerungen, Entscheidungen einfacher.

 

Titus Kroder:

Mhm, lass uns doch mal davon ausgehen, dass die KI Revolution für 3 Dinge sorgt, die wir ihr alle wünschen. Ob wir nun Politiker, Unternehmer oder Arbeitnehmer sind, das sind mehr Wachstum, mehr Produktivität und auch mehr Innovation. Eine Befragung des Instituts der deutschen Wirtschaft zeigt zum Beispiel, dass KI in deutschen Unternehmen als Produktionsfaktor zwar akzeptiert ist, dass aber bisher nur punktuell damit quasi noch experimentiert wird.

 

Andreas, wann wird denn diese Technologie tatsächlich so tief in die industrielle Wertschöpfung eingebettet sein, dass sie eben genau das bringt, was wir wollen, Wachstum, Produktivität und Innovation?

 

Andreas Rees:

Das ist der entscheidende Punkt in nahezu allen Unternehmen, da entsteht ja der höhere Produktivitätseffekt nicht durch ein einziges Tool, sondern ganze Prozesse müssen umgebaut werden und das dauert einfach und soweit sind wir einfach noch nicht. Was wir aber schon sehen, noch nicht in Deutschland, aber in den USA, den typischen Vorlauf eines Produktivitätsschubs, also der Investitionszyklus, der hier schon relativ kräftig angezogen hat. Also die Unternehmen investieren sehr stark in entsprechende Cloud-Rechenkapazitäten, Software, Cybersecurity und auch in die Neuorganisation von Arbeitsprozessen. Ob dann daraus wirklich ein breiter Produktivitätsschub wird bei uns in Europa oder in den USA.

 

Das hängt ganz entscheidend von der Diffusion von KI ab. Wenn KI nur in wenigen Tech-Konzernen produktiv wird, dann bleibt natürlich der gesamtwirtschaftliche Effekt begrenzt. Wenn aber KI in der Industrie verwendet wird, sich durchsetzt in der Verwaltung, im Gesundheitswesen, im Finanzsektor, also wenn das wirklich breit skaliert wird, dann wird es auch makroökonomisch spürbar. Ich würde vermuten, das Letztere wird der Fall sein, nicht nur in den USA, sondern auch in Europa.

Wie schnell das jetzt genau gehen wird, das weiß ich nicht. Im Moment denke ich, das weiß vermutlich niemand, aber es wird über kurz oder lang kommen.

 

Titus Kroder:

Gibt es denn überhaupt da schon konkrete Zahlen, an denen man das festmachen könnte, wie dieser Schub verlaufen könnte? Wer hat da schon bisschen nachgerechnet oder eben auch schon vorausgeschätzt?

 

Andreas Rees:

Ja, es gibt zum Beispiel eine OECD Studie aus dem vergangenen Jahr. Die Autoren schätzen, dass KI über die nächsten 10 Jahre je nach Adaptionsgeschwindigkeit das jährliche Produktivitätswachstum, also Arbeitsproduktivität in den G7 Staaten, beträchtlich anheben kann. Allerdings unterstellt die OECD dabei Szenarien und arbeitet auch mit Bandbreiten.

Es gibt zum Beispiel ein Szenario mit einer langsamen Diffusion von KI in der Wirtschaft, da geht man von einem Plus bei der Arbeitsproduktivität um 0,3 Prozentpunkten aus. Bei einer raschen Diffusion, da unterstellt die OECD gut einen Prozentpunkt mehr. Ich weiß, das hört sich jetzt vielleicht gar nicht so viel an, aber wenn wir jetzt wirklich einen Prozentpunkt kriegen würden oder vielleicht ein bisschen weniger, das wäre schon 'n kleines Produktivitätswunder für die Gesamtwirtschaft. Die KI Revolution könnte ja auch strukturell etwas an der Preis und Kostenwelt ändern, die wir bisher kennen.

 

Titus Kroder:

Mehr Produktivität, massiver Energiebedarf von KI  wie werden sich all diese Effekte unter dem Strich auswirken? Steigen die Preise durch KI sinkt nur die Steigerungsrate oder werden sie sogar fallen in absoluten Größen, also sprich deflationär wirken?

 

Andreas Rees:

Natürlich Deflation, ne, jetzt muss ich ein bisschen schmunzeln, aber also bevor ich da eine Antwort drauf gebe, was man sagen kann, mittelfristig sollte KI preisdämpfend wirken, denn eben höhere Produktivität, die senkt die Stückkosten für die Unternehmen. KI könnte auch zumindest teilweise einen Arbeitskräftemangel in einigen Sektoren abfedern, die Prozesse natürlich effizienter machen, den Wettbewerb erhöhen. Also all das, das drückt auch die Preise. Aber an eine richtig große Deflation, also nee, da glaube ich nicht dran, Denn allein schon mal historisch gesehen, wir hatten auch in der Vergangenheit große Produktivitätsschübe und die sind nicht mit Deflation einhergegangen und es ist auch nicht so schwer zu verstehen, warum, weil es eben neben preisdämpfenden Effekten natürlich auch Investitionen gegeben hat durch die neuen Technologien und die Nachfrage ist dadurch angestiegen.

 

Also kurzfristig, da könnte es sogar in Richtung mehr Inflation gehen, zumindest in einigen Teilmärkten. Denn KI braucht ja auch Infrastruktur, natürlich die Rechenzentren, Halbleiter, Strom, man braucht Spezialisten. Also, wenn diese Inputs knapp werden sollten, dann steigen natürlich in den Bereichen auch die Preise. Ich würde jetzt vermuten, auch dann, wir bekommen keine breite Inflation, aber sektorale Preisschübe, die wären dann schon möglich.

 

Und dann gibt es noch 'n dritten Kanal, den finde ich sehr spannend, eben der Frage, geht es jetzt hoch oder runter bei der Inflation, das ist die Art der Preissetzung, denn KI ermöglicht auch eine dynamischere Preissetzung und auch eine stärkere Personalisierung von Preisen, die wirklich zugeschnitten sind auf den einzelnen Verbraucher und das kann den Wettbewerb verstärken, aber das könnte vielleicht auch kurzfristig mal Marktmacht zementieren, wenn es nur wenige effizienter Plattformen in dem Bereich gibt, wenn die wirklich dominieren, aber das wird sich dann im Lauf der Zeit zeigen.

 

Titus Kroder:

Inflation oder Deflation, da tut sich natürlich auch eine wichtige Frage auf. Ist es denn nicht auch eine völlig neue Welt für die Zentralbanken? Die wichtigste von Ihnen, die amerikanische Fed, hat ja nun einen neuen Chef, es ist Kevin Warsh. Wenn es so starke Effekte auf die Preise gibt, wird da die KI bei all diesen Makroeffekten nicht quasi künftig mit am Tisch sitzen des Zinsgremiums etwa auch nicht nur bei der Fed, sondern auch bei der EZB?

 

Andreas Rees:

Ja, also Titus, zumindest auf absehbare Zeit, da sehe ich jetzt nicht, dass KI menschliche Entscheidungen bei Notenbanken ersetzen kann, also daran glaube ich nicht, dafür sind die Zusammenhänge in einer Volkswirtschaft zu komplex und bei der Geldpolitik, da braucht man auch Fingerspitzengefühl. Und es kommt ja vor allen Dingen auch auf eine gute Kommunikation mit den Investoren an. Also jetzt mal platt formuliert, den KI Zinsdiktator, den sehe ich jetzt wirklich nicht, aber KI ist ja schon nützliches Hilfsinstrument für geldpolitische Entscheidungen und die Bedeutung wird zunehmen in den nächsten Jahren. Wir sehen das ja schon im Moment, die Zentralbanken nutzen K Izum Beispiel für Now-casting, also Echtzeitschätzung von Wachstum und Inflation, Stichwort Big Data.

 

Das kann die Analyse verbessern, aber gleichzeitig auch Risiken schaffen, weil man dann so große Black-Box-Modelle vielleicht hat und möglicherweise auch neue Fehlerquellen. Also das ist etwas, was man im Auge behalten muss. Es gibt nicht nur Vorteile, es könnte auch Nachteile geben. Wenn es jetzt um die Auswirkung von KI auf den Ausblick für die Leitzinsen in dem Jahr geht, du hast schon gesagt, Kevin Warsh, der der vermutlich nächste Notenbankchef der amerikanischen Fed.

 

Also für dieses Jahr, da sehe ich noch keine signifikanten fundamentalen Effekte von KI auf die Leitzinsen, auch nicht in den USA. Aber trotzdem, KI könnte schon in diesem Jahr in der geldpolitischen Diskussion eine Rolle spielen, weil eben zum Beispiel gerade Kevin Warsh argumentiert, dass KI die Produktivität anhebt und die Inflationsgefahren senkt. Also für mich ist das ein vorgeschobenes Argument, weil Warsh beziehungsweise dahinter steckt ja auch Trump, gerne niedrigere Leitzinsen hätte. KI hebt natürlich die Produktivität, aber wie gesagt, ich hab das schon oft gesagt, das braucht einfach Zeit und das ist jetzt keine Geschichte von 2026.

 

Titus Kroder:

Mhm, so und jetzt natürlich noch die entscheidende Frage nach dem Arbeitsmarkt, die ja immer wieder gestellt wird. Vor allem sogenannte White Color Jobs könnten der KI zum Opfer fallen. Jobs also, die viel mit Schreibtisch und Kopfarbeit zu tun haben. Wie sieht das derzeit aus?

 

Welche Jobs werden unter dem Strich durch KI vernichtet? Welche Schätzungen hältst du da für valide, was das Ausmaß der Jobeinbußen eingeht?

 

Andreas Rees:

Ja, an der Stelle ist es ganz wichtig zu verstehen, KI ist kein Massenentlassungsprogramm, sondern KI ist ein Umbauprogramm am Arbeitsmarkt mit Chancen, aber natürlich auch mit Nachteilen beziehungsweise mit Risiken, weil der Umbau, der kann natürlich schon hart werden. Wenn man sich das mal überlegt, kurzfristig, also für 'n Volkswirt kurzfristig, das sind 2, 3, 4 Jahre, da geraten natürlich routineintensive Büro- und Supportfunktionen unter Druck. Das sind eben die standardisierten Analysen einfache Dokumentenarbeiten, Routinen, Kundenservice und so weiter, das ist in dem Ausmaß nicht mehr gefragt beziehungsweise kann durch KI ersetzt werden. Gleichzeitig ist es aber so, da Bedarf an Arbeitskräften in anderen Bereichen, in Bereichen wie Datenmanagement, Prozessdesign, KI-Kontrolle, Compliance, Cybersecurity und so weiter, da steigt der Bedarf.

 

Und ob das jetzt wirklich gelingt, ob KI eine Erfolgsgeschichte wird am Arbeitsmarkt oder nicht, das hängt längerfristig einfach von der Qualifizierung ab. Wenn die Umschulung von bereits vorhandenen Arbeitskräften funktioniert, dann bleibt die Beschäftigung gesamtwirtschaftlich stabil oder könnte sogar steigen, auch trotz eines starken strukturellen Wandels durch KI. Das Risiko ist, wenn das nicht funktioniert, dann droht ein Mismatch.

 

Wir haben dann Arbeitslosigkeit und auch durchaus könnte es mal regional zu Verwerfungen kommen. Und Mismatch bedeutet in dem Zusammenhang, dass wir auf der einen Seite ein Arbeitskräfteangebot haben, also Leute werden arbeitslos und gleichzeitig nimmt auch die Nachfrage zu und das passt eben nicht mehr zusammen, weil Angebot und Nachfrage, das kann nicht gedeckt werden durch entsprechende Umschulungsmaßnahmen und Qualifizierung. Ich sehe es als Risiko an, aber in dem Fall wäre es sowohl für die Arbeitnehmer als auch für die Unternehmen no win. Und du hast es gerade schon angesprochen, also wie viel, was könnte das sein?

 

Ich hab da keine richtige Antwort drauf, ich les‘ Studien unter anderem vom IWF und jetzt bitte nicht erschrecken, der IWF schätzt, dass global fast 40% der Arbeitsplätze durch KI beeinflussbar sind. In den Industrieländern, da liegt dieser Anteil sogar bei rund 60% der Jobs. Das heißt jetzt nicht, dass 60% aller Stellen verschwinden, aber dass KI diese exponierten Tätigkeiten teilweise unterstützen würde auf Sicht der nächsten Jahre. Also, wie gesagt, teilweise fällt Beschäftigung weg, aber entscheidend für den Arbeitsmarkt, da ist das Nettoergebnis aus ersetzten versus der neu geschaffenen Tätigkeiten.

 

Titus Kroder:

Die erwähnten Studien werden alle in den Shownotes des Podcasts verlinkt. Ein kurzes Update bitte noch zu einer weiteren wichtigen, eigentlich Dauerfrage, kann man sagen, wer hat denn aktuell noch die Nase vorn bei KI? Sind es die USA oder ist es China und welche Chancen hat Europa in dieser Liga künftig auch noch mitzuspielen?

 

Andreas Rees:

Ja, also die USA sind ganz klar vorne, Kapital, Plattformen, führende Modelle, Recheninfrastruktur und so weiter. Das spricht für frühe Produktivitätseffekte, also auf jeden Fall früher als in China und in Europa und auch für hohe Unternehmensgewinne. China ist der stärkste Herausforderer der USA, gerade wenn es um Innovationstempo geht, insbesondere bei Patenten und Publikationen über KI  da ist wirklich viel Power dahinter. Ich denke, dass China auch sehr gute Karten hat, wenn es um die breite Adaption und die Skalierung von KI in der Industrie geht. Da hat China natürlich zwangsläufig Vorteile, aber gleichzeitig muss man halt auch sehen, China ist bei den modernsten Fertigungstechnologien und Tools nach wie vor eingeschränkt aufgrund von Exportkontrollen, insbesondere der Amerikaner.

 

Ja, und wenn es um Europa geht, also jetzt natürlich unschwer, wir liegen hinten, wir sind nur Dritter. also zumindest in der Reihenfolge. Wenn man es aber richtig machen würde, dann denke ich, dann hat die Europäische Union immer noch eine große Chance eben durch die Breite seiner Realwirtschaft. Also, wenn man es wirklich schaffen würde, KI in der Industrie, im Mittelstand, in der Logistik, im Gesundheitswesen, in der Verwaltung zu skalieren, dann könnte Europa auch eine große Produktivitätswelle ausrollen. Das ist jetzt keine Geschichte, der nächsten 1, 2, vermutlich 3 Jahre, aber wir haben immer noch die Chance.

 

Aber wir brauchen dafür 'ne ganz klare Agenda auch der Politik, das heißt 'ne bessere digitale Infrastruktur. Wir brauchen weniger Bürokratie, schnellere Genehmigung auch für die Rechenzentren. Wir brauchen wettbewerbsfähige Energiepreise, wir brauchen 'ne Talentpipeline. Also, Europa muss jetzt nicht zwingend das größte Modell bauen in der Welt, aber wir müssen schauen, dass wir jetzt KI so schnell wie möglich in die Fläche bringen.

 

Titus Kroder:

Philipp, es ist ja so, dass einige Investoren da durchaus mit Sorge auf diese Multimilliarden an Investitionen in KI Technologie blicken. Es gibt ja zum Beispiel diese Datencenter im gigantischen Hyperscaler-Format, das sind riesige Datenzentren, um diese ganzen anfallenden Daten zu rechnen und zu verwalten. Einerseits verbessern dort Tausende von Hochleistungschips die KI weiter.

 

Andererseits werden da bereits Lösungen an Firmenkunden verkauft, die mit KI etwa über eine Cloudlösung arbeiten wollen. In den USA werden da oft gleich daneben neue Atomreaktoren aufgestellt, um den massiven Energiehunger dieser Zentren zu stillen. Und Google hat eben auch gerade angekündigt, allein in diesem Jahr bis zu 180 Milliarden Dollar in KI zu investieren. Das ist sehr viel Geld für eine Technologie. die sich eigentlich noch bewähren muss.

 

Ist das eigentlich grundsätzlich gefragt, nur eine Frage für die Eigenkapitalinvestoren, sprich die Aktionäre, oder gibt es da auch mittlerweile Unruhe im Kreditsektor, weil ja eben auch Fremdmittel im Spiel sind bei diesen riesigen Investitionen?

 

Philip Gisdakis:

Deine Frage zielt jetzt sozusagen auf den zweiten Themenpunkt, den ich vorhin aufgegliedert habe, anders, ich hab gesagt, die sollte man am besten in 3 Themen unterteilen, also die KI Modelle, die die Infrastruktur, die Datenzentren und dann eben den Impact auf die Business Transformation und du fragst jetzt nach den Datenzentren, den zweiten, ja, und dann da ist es eben so: lange Zeit hielt sich die Einschätzung vieler Kommentatoren, dass diese Investitionen zu wesentlichen Teilen aus den Cashflows der großen Unternehmen finanziert werden. Das ist aber nur noch zum Teil wichtig. Einige der großen Spieler, dann beispielsweise Microsoft, Alphabet, Amazon, hatten bereits vorher schon ein sehr großes Data Center Business oder Hyperscaler Business.

 

Ich glaub, das waren eigentlich sozusagen die großen Hyperscaler, ja. Und zusätzlich haben diese Unternehmen noch ein sehr großes, hoch profitables Grundgeschäft. Aber auch diese Unternehmen haben mittlerweile deutlich mehr Schulden auf der Bilanz. Haben allerdings eben auch die Cashflows in ihrem Grundgeschäft, die sie erwirtschaften und dass dann eben die Schuldentragfähigkeit kein so großes Problem machen sollte.

 

Ich mache jetzt mal ein kurzes Rechenbeispiel und ziehe jetzt ein viertes Unternehmen heran, nämlich Meta, also das Unternehmen zu dem Facebook gehört. Meta hat 2021 15 Milliarden US Dollar Schulden gehabt, bei gleichzeitig einem sogenannten Enterprise Value, also gesamtes Unternehmenswert inklusive Eigenkapital und Fremdkapital, von fast 900 Milliarden U.S. Dollar, also 15 Milliarden US Dollar Schulden im Vergleich zu 900 Milliarden Enterprise Value.

 

Aktuell ist der Enterprise Value im Vergleich zu den Zahlen, die waren von 21 fast doppelt so hoch, eintausendsiebenhundert Milliarden Enterprise Value. Die Schulden haben sich aber mehr als verfünffacht auf 85 Milliarden US Dollar. Das ist jetzt in diesem Verhältnis kein Problem und Meta kann auch ohne große Probleme aus dem Cashflow des operativen Geschäfts diese Schulden oder könnte es diese Schulden zurückzahlen. Es ist also kein großes Problem. Man sieht aber eben schon einen Anstieg der Verschuldung und da kommt natürlich auch die Frage dazu, ob man die gesamten Schulden auch auf der Unternehmensbilanz sieht, denn es könnte zum Beispiel auch sein, dass da so Special Purpose Vehicles gegründet werden oder so SPVs, indem dann zum Beispiel der Grund und Boden durch die Unternehmen gekauft werden, die Immobilien für die Rechenzentren und so weiter und die werden dann eben auch noch mal mit Fremdkapital gekauft und die Frage ist natürlich, ob dieses SPVs dann zum Beispiel auch noch mal von der Muttergesellschaft mit 'ner Garantie ausgestattet werden.

 

Also das heißt, man sollte da durchaus genauer hinschauen und nicht einfach blauäugig investieren. Bei den großen Unternehmen spielt die Schuldenthematik sicherlich keine so große Rolle, aber es gibt, wie gesagt, auch einzelne Spieler, die eben sich deutlich stärker jetzt mittlerweile schon verschuldet haben. also durchaus auch mal einen Blick auf die Fremdmittelseite dieser großen Konzerne werfen.

 

Titus Kroder:

Zwischenfrage an dich noch, was hältst du eigentlich von den Plänen von Elon Musk, Datencenter auch ins All zu befördern? Ist das sinnvoll, ist das realistisch oder ist das eine dieser typischen Musk-Ideen, die wir alle niemals erleben werden?

 

Philip Gisdakis:

Das zielt jetzt auf ein wichtiges Thema ab, das am Kapitalmarkt diskutiert wurde, nämlich der Merger zwischen SpaceX und XAI 2 Unternehmen aus dem Musk Universum und dazu muss man wissen, dass XAI, also das kleinere von diesen beiden Unternehmen, vor kurzem erst aus Twitter und XAI entstanden ist durch 'ne Fusion und damals kolportierte man, dass XAI Twitter übernommen hat, weil Twitter aufgepäppelt werden muss. Jetzt ist es so, dass XAI einen großen Kapitalbedarf hat, dass klar ist, wir haben gerade darüber gesprochen, dass diese KI Unternehmen 'n großen Kapitalbedarf haben für Infrastruktur, aber natürlich auch für die Entwicklung der Software.

 

Und SpaceX ist sozusagen das Kronjuwel im Unternehmensuniversum von Elon Musk und hat relativ viel Kapital und damit könnte dieser Kapitalbedarf gedeckt werden und bei SpaceX steht demnächst ein IPO an, da würde also zusätzliches Kapital reinkommen. Ich gehe also eher davon aus, dass die Gründe für diesen Merger weniger Datenzentren im Weltall sind, so schön auch der Gedanke ist, sondern eher Corporate Finance Gedanken dahinter sind, wie kann man sozusagen den immensen Kapitalbedarf dieser KI Technologie effizienter finanzieren.

 

Titus Kroder:

Mhm, soweit ich weiß, argumentiert Musk ja so, dass er sagt, das kann dann als Datenzentrum im erdnahen Orbit mit Solarpaneelen mit Strom versorgt werden und das ist dann besonders nachhaltig. Aber für viele Leute ist das ja eine Idee, die derzeit nicht realisierbar ist. Über mögliche Gewinner und Verlierer des KI Booms haben wir ja schon etwas gesprochen.

 

Wer ist denn aus deiner Sicht das vermutete nächste Opfer in Anführungsstrichen aus Anlegersicht betrachtet?

 

Philip Gisdakis:

Ja, da haben wir an den Märkten kürzlich auch relativ viel dazu gesehen. Denn aufgrund sozusagen einer Schlagzeile beziehungsweise einer Ankündigung von Anthropic, eine neue Dienstleistung im Legal-Bereich, also für Anwaltskanzleien, zur Verfügung stellen, gab es relativ heftige negative Reaktionen bei Softwareunternehmen, aber auch sogenannten Business-Service-Unternehmen, insbesondere in den USA, aber auch in Europa und auch in Deutschland bei einem deutschen Softwareunternehmen. Und wenn man sich mal die Sektoraufteilung nach Performance vom S&P 500 anschaut, dann sieht man, dass die 4 schwächsten Branchen aktuell im S&P 500 seit Jahresanfang genau diese Branchen sind, nämlich einmal die sogenannten Application Software Sektor, da gehören zum Beispiel Adobe, Autodesk, Salesforce, Palantir zu.

 

Alle diese Unternehmen haben zweistellige Kursrückgänge seit Jahresanfang zu verzeichnen. Ein zweiter schwacher Sektor ist Advertising, der eben auch möglicherweise unter Druck geraten könnte durch diese KI Chatbots. aber auch Systemsoftware und da gehört interessanterweise 2 Unternehmen dazu, die eigentlich eher häufig auf der Gewinnerseite von KI vermutet werden, nämlich Microsoft und Oracle, die aber seit Jahresanfang auch zweistellig im Minus sind und ganz zum Schluss auch sogenannte Data Processing Unternehmen, also im weitesten Sinne eben auch Datenverarbeitungsunternehmen.

 

Und das hat dazu geführt, dass zum Beispiel zuletzt auch der Nasdaq negativ war, also dass sozusagen der positive Aspekt im Technologiemarkt KI mehr als ausgeglichen wird durch den negativen Effekt eben bezüglich Softwareunternehmen und Business Service Unternehmen, die eben auch gerade sehr stark am Tech-Bereich gelistet sind, da ja zum Tragen kommen.

 

Titus Kroder:

Andreas hat ja gerade schon seine Perspektive auf das Thema KI und Produktivitätsschub geschildert mit der Ankündigung des neuen Fed-Chefs Kevin Warsh sind vor allem Gold und Silber unter Druck gekommen. Dem bröckelnden Dollar hat die Personalie eher Auftrieb gegeben. Wie liest du insgesamt diese Reaktion aus Sicht der Vermögensanlage?

 

Philip Gisdakis:

Um die Entwicklung kurz zu rekapitulieren, vor der Ankündigung sozusagen, wer der nächste Fed-Chef wird, war eben die Sorge groß, dass ein möglicher Verlust der Unabhängigkeit der Zentralbank, das Dollar Debasement, also der Wertverlust sozusagen des sicheren Hafen des US Dollars, weiter voranschreitet. Das hat eben Gold und Silber gerade in den Tagen direkt in den Tagen davor noch mal deutlich befeuert. Dann kam eben Kevin Warsh und die Märkte haben gespielt, ok, der ist eher ein Falke. Und bei der Außenbetrachung, das 'n relativ heftigen Rückschlag bei Gold und Silber gab, mittlerweile hat sich das auch wieder 'n bisschen gegeben. Also, Gold ist dann wieder 'n bisschen gestiegen, Silber ist weiter volatil geblieben.

 

Aber ich glaub, das ist ganz wichtig, dass man eben sich bewusst macht, dass die zugrundeliegenden Treiber für die Rallye von diesen Assets typischerweise eben sozusagen unter dem Thema Debasement Trade, also Edelmetalle als Absicherung dafür, dass eben die Währung der US Dollar weniger wert wird. Die zugrundeliegenden Treiber sind eben nach wie vor intakt, dass die Staatsverschuldung der USA bereits ziemlich hoch ist, dass die USA auch in Zukunft 'n ziemlich hohes Haushaltsdefizit und 'n Handelsbilanzdefizit haben wird und dass es eben 'ne große Abhängigkeit von externer Finanzierung der USA gibt und gleichzeitig darüber haben wir im letzten Podcast gesprochen, es eine gewisse Entfremdung von Europa gibt, die eben großen Teil der Finanzierungsquellen darstellt.

 

Und jetzt ist es eigentlich egal, welcher Schule der neue Fed-Präsident angehört und wie groß der Einfluss von KI auf Produktivität und Inflation und Arbeitsmarkt sein wird, die USA können sich aktuell keine prohibitiv hohen Zinsen leisten und deswegen wird vermutlich der Zentralbankzins eher niedriger sein.

 

Und die Frage ist, was macht der Kapitalmarkt eben daraus, wenn er der Begründung einer möglicherweise lockeren Geldpolitik folgt, aufgrund zum Beispiel dieser Thematik mit Produktivitätssteigerungen, dann könnte das in Ordnung sein, wenn man da eben eher Bauchschmerzen sieht in dieser Begründung, dann dürften eben nach wie vor Risikoprämien eingepreist werden, die eben dazu führen, dass am langen Ende die Renditen, die Finanzierungskosten für die Unternehmen steigen und die Währung schwach wird. Also wie gesagt, die zugrundeliegenden Treiber, die eben Gold und Silber beflügelt haben, die sind aus meiner Sichtweise nach wie vor intakt.

 

Titus Kroder:

Das heißt, für diese beiden Edelmetalle gilt aus deiner Sicht weiterhin notwendige Bestandteile eines zukunftsfesten Portfolios?

 

Philip Gisdakis:

Ja, das sehen wir schon so, allerdings ganz wichtig, wir sehen jetzt Edelmetalle in einem Investmentportfolio eher als Absicherung und als Diversifizierer und nicht so sehr als Performancequelle, insbesondere nach der letzten extrem starken Kursrallye, die wir da gesehen haben. Also das heißt, aus unserer Sicht gehört das nach wie vor ins Portfolio. Wir haben es auch im Übergewicht drinnen und das Übergewicht ist durch die Kursanstiege natürlich noch mal verstärkt worden, aber es ist ganz klar eine Absicherung, ein Diversifizierer und aus unserer Sicht jetzt nicht notwendigerweise als eine große Performancequelle going forward für die nächsten paar Wochen und Monate zu sehen.

 

Titus Kroder:

Die aktuelle Sicht auf den Megatrend Künstliche Intelligenz war das Thema im Markt-Briefing heute. Ich habe inzwischen mal die KI von Google gefragt, ob sie sich denn selbst überschätzt oder eher unterschätzt fühlt von uns Menschen, was die Transformation der Wirtschaft angeht. Die Antwort fällt zusammengefasst recht salomonisch aus. Seine Meinung dazu, sagt Gemini, anders als in der ersten Technologieblase um das Jahr 2000 herum, wird mit KI schon jetzt Geld verdient, das ist entscheidend. Wenn es aber bis Ende 2026 keine spürbaren Produktivitätsfortschritte gibt, dann könnte eine signifikante Wertkorrektur ins Haus stehen.

 

Ich lasse diesen Satz einmal so stehen, wir behalten das im Auge und ich hoffe, Sie fühlen sich aktuell und gut informiert über das Thema KI. Das war das HVB-Mark-Briefing, komplett gefeuert von menschlicher Intelligenz, und die setzen wir auch in 14 Tagen wieder ein. Wenn es einen neuen Download für Sie gibt, dann moderiert mein Kollege Nikolaus Barth. Markt-briefing@unicredit.de, diese E-Mail nimmt gerne Ihre Wünsche, Hinweise und Kommentare entgegen. Das Team heute waren Andreas Rees, Philip Gisdakis und Titus Kroder. Machen Sie es gut.