Podcast
Im Podcast Aus dem Cafésatz spricht Zsolt Janos über tägliche Entwicklungen an den Kapitalmärkten. Komplexe Zusammenhänge werden klar, nachvollziehbar und mit langjähriger Erfahrung auf den Punkt gebracht.
Beliebteste Episoden der letzten 30 Tage:
04.11.2025
Die Energie Frage wird bei der AI Story immer wichtiger
Die AI Story wird täglich lauter – und schneller. Gestern kam die nächste große Meldung: eine neue Kooperation zwischen OpenAI und Amazon. Während sich die Branche im Rekordtempo vernetzt, treten die Energieprobleme im Hintergrund immer deutlicher zutage.
Aktuelle Zahlen zeigen: China rüstet auch in dieser Frage massiv auf – und zieht damit an den USA vorbei.
Die im Podcast besprochenen Inhalte dienen NUR zu allgemeinen Informationszwecken und stellen unter keinen Umständen eine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf bestimmter Anlagen dar und sind somit keine Anlageberatung. Der Vortragende kann das Risikoprofil und die finanzielle Situation einzelner Zuhörer nicht einschätzen. Wer sich aufgrund des im Podcast Besprochenem zum Kauf oder Verkauf von Anlageprodukten / Vermögenswerten entscheidet, tut diese aus eigener Entscheidung und auf eigene Gefahr. Der Vortragende kann daher keine Haftung übernehmen, wenn Sie aufgrund des im Podcast Gesagtem eigene Anlageentscheidungen treffen und dadurch Verluste erleiden.
Zusammenfassung
KI und Energie: Eine wachsende Herausforderung für die Finanzmärkte (Podcast-Analyse)
Einleitung: KI-Boom und seine Schattenseiten
Der KI-Sektor erlebt derzeit einen beispiellosen Boom, der sich in steigenden Aktienkursen und ambitionierten Zukunftsprognosen widerspiegelt. Doch hinter dem Hype verbergen sich auch Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf den enormen Energiebedarf, den KI-Anwendungen und Rechenzentren verursachen. Dieser Aspekt gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Bewertung von Unternehmen und die strategische Ausrichtung von Investitionen.
Aktuelle Marktentwicklungen im KI-Sektor
Die Podcast-Episode beleuchtet die Dynamik des KI-Sektors anhand aktueller Beispiele:
- Quartalszahlen und Marktreaktionen: Die Erwartung positiver Quartalszahlen treibt oft die Kurse im Vorfeld nach oben. Nach der Veröffentlichung der Zahlen kommt es dann oft zu Gewinnmitnahmen und einer Neubewertung der Aussichten. Das Beispiel Palantir zeigt, wie sich die Kurse nach euphorischem Anstieg wieder normalisieren können.
- Kooperationen und Investitionen: Die Ankündigung einer 38 Milliarden Dollar schweren Kooperation zwischen OpenAI und Amazon Web Services unterstreicht die Bedeutung von Cloud-Infrastruktur für KI. Die Frage nach der Finanzierung solcher Investitionen bleibt jedoch offen.
- AMD und das Cloud-Geschäft: Auch von AMD werden sensationelle Zahlen erwartet. Meta plant, in das Cloud-Geschäft einzusteigen und AI Kapazitäten zu vermieten, was den Wettbewerb im Cloud-Sektor weiter anheizt.
Der Energiehunger der KI: Eine globale Herausforderung
Ein zentraler Punkt der Analyse ist der immense Energiebedarf von KI-Anwendungen und Rechenzentren. Ein Harvard Professor hat berechnet, dass im ersten Halbjahr 2025 die Investitionen in Infrastruktur und in Software Services vier Prozent des amerikanischen BIP ausmachten. Noch beeindruckender: 92 Prozent des BIP-Wachstums in den USA ist auf diese Bereiche zurückzuführen. Ohne diese Investitionen hätte das reale BIP-Wachstum nur 0,1 Prozent betragen.
China vs. USA: Ein Wettlauf um Energiekapazitäten
Die Podcast-Episode vergleicht den Ausbau der Stromversorgungskapazitäten in China und den USA:
- China: Im Jahr 2024 hat China 426 Gigawatt an neuen Stromversorgungskapazitäten geschaffen. Das entspricht in etwa der gesamten europäischen Energieversorgung oder dem Doppelten der deutschen Energieversorgung.
- USA: Im Vergleich dazu haben die USA im gleichen Zeitraum nur 30 Gigawatt aufgebaut. Der Strompreis ist dort stark gestiegen.
Diese Zahlen verdeutlichen, dass China sich langfristig auf die AI-Entwicklung vorbereitet, während die USA noch aufholen müssen.
Risiken und Chancen für Investoren
Die Analyse warnt vor den Risiken einer zu starken Fokussierung auf den KI-Sektor und den damit verbundenen Erwartungen:
- Profitabilität: Die Profitabilität von Unternehmen, die in AI-Kapazitäten investieren, könnte sinken.
- Liquidität: Die Liquidität ist entscheidend für die Preisbildung. Wenn die Liquidität versiegt, könnten die Kurse schnell fallen.
- Risiko von Kurskorrekturen: Unternehmen können gesund sein, aber die Kurse können sich ungesund entwickeln, wenn zu viel spekulatives Kapital im Spiel ist.
Weitere Entwicklungen und Beobachtungen
- Aktienverkauf von Nvidia CEO: Der CEO von Nvidia, Jason Huang, hat Aktien im Wert von über einer Milliarde Dollar verkauft.
- Börsengang von OpenAI: Der CEO von OpenAI, Sam Altman, dämpft die Erwartungen hinsichtlich eines Börsengangs im Jahr 2026.
- Vereinbarung zwischen Trump und Xi: Die Vereinbarung zwischen Trump und Xi ist weniger weitreichend als erwartet.
- Elon Musk und Tesla: Elon Musk kündigt fliegende Roadstars an, um die Aktionäre von Tesla zu überzeugen.
Ausblick auf die Geldpolitik
Einige Notenbanker in den USA, darunter Miran und Waller, fordern Zinssenkungen, um die Wirtschaft anzukurbeln. Die Indexebene schaut relativ gut aus, wird aber von sieben großen AI-Werten getragen und ohne AI wäre kein Wachstum vorhanden. Das zeigt, wie stark die amerikanische Wirtschaft von der KI-Entwicklung abhängt.
Fazit: Vorsicht ist geboten
Der KI-Sektor bietet zweifellos große Chancen, birgt aber auch erhebliche Risiken. Investoren sollten sich der Herausforderungen bewusst sein, insbesondere im Hinblick auf den Energiebedarf, die Liquidität und die Bewertung von Unternehmen. Eine diversifizierte Anlagestrategie und eine fundierte Analyse der Fakten sind unerlässlich, um langfristig erfolgreich zu sein. Die Entwicklungen in China zeigen, dass eine langfristige Planung und der Ausbau der notwendigen Infrastruktur entscheidend sind, um von den Chancen der KI zu profitieren. Es ist wichtig, die "Glaubensfrage" Tesla von den nackten Fakten zu trennen und einen kühlen Kopf zu bewahren. Die Frage der Energieversorgung wird zum zentralen Faktor für die nachhaltige Entwicklung des KI-Sektors.
