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大仁JaronK
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BofA veröffentlicht einen Bericht: KI- und Halbleiteraktien haben sieben anhaltende Risiken – im Detail wie folgt:
1. Hardware ist zu „Touristenhandel“ geworden. Sogar ein Medizinbus-Team diskutiert SNDK. Wer zu spät MU kauft, muss möglicherweise weiterhin ausgespült werden, und starke Tages-Chart-Schwankungen zwingen selbst entschlossene Long-Anleger dazu, zu verkaufen.
2. Gute Nachrichten wirken nicht mehr. TSM, ASML und INTC fallen trotz guter Ergebnisse. Intraday-Rückläufe werden weiterhin verkauft. Wenn die Investitionsausgaben der ganz großen Hersteller sinken, trifft das KI-Lieferanten; wenn sie steigen, belastet es den Free Cashflow, und auch Finanzierungen wecken Besorgnis bei den Marktteilnehmern. „Normale“ Überraschungen nach oben könnten bereits nicht mehr ausreichen.
3. Investoren sind gegenüber KI-Laboren zwar bärisch, gehen aber dennoch auf deren Infrastruktur long. Die Ausgaben von OpenAI und Anthropic sind bereits in den aufgestauten Lieferantenbestellungen und den Finanzdaten eingepreist. Open-Source-Gewichtete Modelle könnten am Ende den Bedarf an Rechenleistung erhöhen, aber der Übergangsprozess wird voraussichtlich nicht reibungslos verlaufen.
4. Token-Deflation ist ein zweischneidiges Schwert. Günstigere Tokens beschleunigen die Einführung, drücken aber auch die Laborprofite und verschärfen die Optimierung von Hardware und Strom. Mehr Rechenleistung bedeutet nicht automatisch, dass jeder Anbieter mehr Profit erhält.
5. Der Speicherbedarf könnte nach unten revidiert werden. Nur die Senkung der Bewertungsmultiples reicht möglicherweise nicht. Aktien, die auf Basis der nicht revidierten Prognosen billig wirken, könnten in der Realität nicht billig sein.
6. Der Kreditmarkt ist in eine Aktien-Debatte eingetreten. Die Finanzierung des gesamten Ökosystems ist zu einem „Billionen-Dollar-Spiel für Feiglinge“ geworden.
7. Die anhaltenden Korrekturen in den Aktien dieses Sektors könnten auf Positions- und Faktor-Anpassungen zurückzuführen sein – nicht auf ein einzelnes fundamentales Zerbrechen. Später werden Anleger die Narrativen rund um Open-Source-Modelle, ROI, Finanzierung und Optimierung wieder auf die Kursentwicklung übertragen.
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1. Hardware ist zu „Touristenhandel“ geworden. Sogar ein Medizinbus-Team diskutiert SNDK. Wer zu spät MU kauft, muss möglicherweise weiterhin ausgespült werden, und starke Tages-Chart-Schwankungen zwingen selbst entschlossene Long-Anleger dazu, zu verkaufen.
2. Gute Nachrichten wirken nicht mehr. TSM, ASML und INTC fallen trotz guter Ergebnisse. Intraday-Rückläufe werden weiterhin verkauft. Wenn die Investitionsausgaben der ganz großen Hersteller sinken, trifft das KI-Lieferanten; wenn sie steigen, belastet es den Free Cashflow, und auch Finanzierungen wecken Besorgnis bei den Marktteilnehmern. „Normale“ Überraschungen nach oben könnten bereits nicht mehr ausreichen.
3. Investoren sind gegenüber KI-Laboren zwar bärisch, gehen aber dennoch auf deren Infrastruktur long. Die Ausgaben von OpenAI und Anthropic sind bereits in den aufgestauten Lieferantenbestellungen und den Finanzdaten eingepreist. Open-Source-Gewichtete Modelle könnten am Ende den Bedarf an Rechenleistung erhöhen, aber der Übergangsprozess wird voraussichtlich nicht reibungslos verlaufen.
4. Token-Deflation ist ein zweischneidiges Schwert. Günstigere Tokens beschleunigen die Einführung, drücken aber auch die Laborprofite und verschärfen die Optimierung von Hardware und Strom. Mehr Rechenleistung bedeutet nicht automatisch, dass jeder Anbieter mehr Profit erhält.
5. Der Speicherbedarf könnte nach unten revidiert werden. Nur die Senkung der Bewertungsmultiples reicht möglicherweise nicht. Aktien, die auf Basis der nicht revidierten Prognosen billig wirken, könnten in der Realität nicht billig sein.
6. Der Kreditmarkt ist in eine Aktien-Debatte eingetreten. Die Finanzierung des gesamten Ökosystems ist zu einem „Billionen-Dollar-Spiel für Feiglinge“ geworden.
7. Die anhaltenden Korrekturen in den Aktien dieses Sektors könnten auf Positions- und Faktor-Anpassungen zurückzuführen sein – nicht auf ein einzelnes fundamentales Zerbrechen. Später werden Anleger die Narrativen rund um Open-Source-Modelle, ROI, Finanzierung und Optimierung wieder auf die Kursentwicklung übertragen.
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