Die AI-Wachstumsziele von DigitalOcean sind real. Das Betrag von 234 Millionen Dollar ist jedoch nicht real.

Am 8. September,Die Aktien von DigitalOcean stiegen um 13%.Der Kurs nähert sich nun etwa 127 Dollar – nachdem der CEO und CFO die Investoren auf einer Konferenz von Goldman Sachs über die Anwendung von KI in der Unternehmensfunktionen informiert haben. Es ist bereits die dritte Woche in Folge, in der der Kurs so steigt. Der Aktienkurs liegt somit bei etwa 131 Dollar; im Jahr zuletzt ist das eine Steigerung von rund 173%. Der Marktkapitalisierung beträgt etwa 15,4 Milliarden Dollar.

Die angebotene Angelegenheit ist sauber. DigitalOcean – ein langjähriger, günstiger und benutzerfreundlicher Cloud-Dienst für Entwickler und kleine Unternehmen, so wie man ihn noch aus der Zeit kennt, als eine monatliche Gebühr von 5 Dollar für die Verwaltung des eigenen Projekts notwendig war – hat sich in einen „AI-native“ Cloud-Dienst verwandelt. Der Markt hat entschieden, dass dies erfolgreich ist. Das eine Zahl, mit der alle etwas beweisen können…Die ARR der Kunden durch KI beträgt 234 Millionen US-Dollar – ein Anstieg von 212% im Vergleich zum Vorjahr.

Diese Zahl trägt eine große Rolle bei in der „Bull Case“. Es handelt sich auch nicht um die Zahl, nach der die meisten Leute denken.

Die Zahl im Titel

„ARR“ – also der jährliche wiederkehrende Umsatz – ist eine Jahreszahl, die zeigt, wie viel ein Unternehmen voraussichtlich eintreiben kann. Meistens wird dieser Wert durch den Umsatz eines Quartals multipliziert mit vier ermittelt. DigitalOcean gibt den „AI-Customers-ARR“ an, indem er den Gesamtumsatz seiner „AI-Kunden“ im letzten Quartal multipliziert mit vier. Der Punkt, an dem es nicht mehr als normale Zahl gilt, liegt in der Definition eines „AI-Kunden“.

DigitalOcean definiert „AI Customer Revenue“ als die Gesamterlöse aller Kunden, die AI-Tools nutzen.Eins oder mehrereÜber seine AI/ML-Angebote –"Einschließlich der Einnahmen aus IaaS- und PaaS/SaaS-Angeboten während des Zeitraums.."Lesen Sie das noch einmal: Wenn ein Kunde einen großen Sprachmodell auf DigitalOcean nutzt – und gleichzeitig sein gesamtes Webseiten- und Datenbank-System sowie die App dort hostet – dann zählt 100% der Kosten dieses Kunden als „AI-Kundeneinnahmen“.

Die 234 Millionen Dollar sind also die Gesamtsumme der Einnahmen der Kunden von DigitalOcean, die mit künstlicher Intelligenz zu tun haben – nicht der Betrag, den diese Kunden tatsächlich für die Anwendung von KI-Systemen ausgeben. Die eigentlichen Einnahmen aus der Anwendung von KI-Systemen sind nur ein Teil davon. Und innerhalb dieses Teils befindet sich eine wirklich beeindruckende Zahl.Die Umsätze mit Inferenzdiensten sind um 762% im Jahresvergleich gestiegen.Aber ein Anteil von 762% auf einer sehr kleinen Basis bedeutet immer noch nur eine kleine Summe – und das ist nicht das, was in der Überschrift angegeben wird. Die schnellste Wachstumsrate ist verborgen; die Zahl in der Überschrift bezieht sich auf den Gesamtbetrag auf Kundenebene – und sie betont die Größe des echten AI-Businesses.

Das ist keine Anklage gegen Fälschungen. Der Wert von 212% ist in seiner eigenen Definition tatsächlich real. Es handelt sich dabei um ein Problem mit der Metrikidentität: Die Aktien werden auf einer Zahl gehandelt, die deutlich größer ist als der Umsatz, den die Inferenzarbeit erzeugt.

Die Ausführung ist nicht das Problem.

Hier muss der Skeptiker eine Anerkennung geben – und es ist eine wichtige Anerkennung. Wenn man den Marketingjargon weglässt, bleibt nur das konkrete Material übrig. Deshalb handelt es sich nicht um eine Situation, die einfach ignoriert werden kann.

Die verbleibende Leistungsverpflichtung – das unberücksichtigte Volumen der vereinbarten Einnahmen – betrug…894 Millionen Dollar – das ist eine Steigerung gegenüber 71 Millionen Dollar im Vorjahr. Das entspricht etwa 12-mal mehr.Das Unternehmen erzielte seine ersten neunstelligen jährlichen Kundenverträge. Die durchschnittliche Laufzeit der Verträge stieg von 1,6 Jahren auf über drei Jahre. Zudem wurde vorzeitig drei neue Datenzentren errichtet. Insgesamt haben die Unternehmen etwa 155 Megawatt an verfügbarer Kapazität gesichert. Weitere 20 Megawatt sind für die Jahre 2027 und 2028 geplant.

Das zeigt, dass es sich um Nachfrage, nicht um Lagerbestand handelt – das ist die Preisgestaltung: DigitalOcean hatDie Listenpreise für einige GPU-Angebote sind um etwa 30% gestiegen.Auf der anderen Seite geht es um eine Verringerung der Lieferungen. Ein „Wolke“ erhöht die Preise für GPUs nicht – sie tut das nur, weil die Racks voll sind.

Und der Test „Ist das technisch realistisch?“ hat mindestens einen messbaren Erfolg. Character.ai, ein Kundenunternehmen im Bereich künstlicher Intelligenz, berichtet darüber.2x mehr Inferenzgeschwindigkeit und eine 50%ige Steigerung der KostenrentabilitätEs läuft auf DigitalOceans AMD-gestützter Inferenzplattform. Das ist ein wirtschaftlicher Ergebnis pro Einheit – nicht ein Adjektiv, das in einer Pressemitteilung verwendet wird. Für diesen Kunden funktioniert die Plattform einfach gut.

Der wichtige Punkt ist, ehrlich über die Beweise zu sein: Der „Pivot“ ist keine PR-Show, und die Umsetzung ist von der Art, die normalerweise auch bei einem echten Geschäftstermin bestehen bleibt. Der Skeptizismus gehört an einen anderen Ort.

Die Kostenseite wird durch die ARR-Zahl verdeckt.

ARR ist ein Einnahmebegriff. Er sagt nicht aus, wie viel es kostet, die Berechnungen durchzuführen. In diesem Geschäft sind diese beiden Aspekte getrennt voneinander.

Um etwa 80 Megawatt an neuen Kapazitäten bis 2027 und Anfang 2028 zu finanzieren, steigt der Kapitalaufwand stark an. Die Folgen dieser Entwicklung sind bereits sichtbar in den Prognosen. DigitalOcean schätzte den freien Cashflow für das gesamte Jahr 2026 umgelegt auf…11%–13%Der Anteil an gewichteter FCF betrug im zweiten Quartal nur noch 22%. Im selben Quartal lag der gewichtete EBITDA-Marge bei 40% und der GAAP-Gewinn bei 13%. Es handelt sich also nicht um ein Unternehmen, das Geld verliert – es handelt sich vielmehr um ein Unternehmen, das bewusst Geld ausgibt, um die Ressourcen zu erwerben, die es benötigt, um das Unternehmen zu sein, was es vorgibt zu sein. Die Gesamtschulden stiegen auf etwa 2,19 Milliarden US-Dollar – auch nachdem 472 Millionen US-Dollar an konvertierbaren Anleihen von 2030 zurückgezahlt wurden. Das proforma Nettoverschuldungsniveau beträgt somit etwa 0,7x.

Der Marge, die man erreichen muss, ist genau das, worauf die Managementleute hinweisen: Die Kern-Cloud-Angebote haben einen Umsatzmarge von etwa 70%. 85% des Umsatzes durch KI-Dienste entfallen auf Dienstleistungen mit höherer Marge – also auf Inferenz- und Kern-Cloud-Dienste – anstatt auf die Leasing von Hardware für GPU (was vor einem Jahr noch 43% betrug). Das ist also das ganze Geschäftsmodell: Man verwendet große Mengen an Hardware, aber man nutzt Software-as-a-Service-Modelle, um eine höhere Marge zu erzielen – indem man die Preise nach Tokens und Agenten berechnet, anstatt nach Stunden. Wenn diese 70%ige Marge auch bei den Investitionen in GPU überlebt, dann funktioniert das Modell. Wenn die Kosten für die Hardware die Kosten für Tokens übersteigen, dann war der 22%-ige FCF-Marge der letzte Hinweis auf das alte, kapitalarmen DigitalOcean.

Wie hoch ist eigentlich der Preis, der auf dem Wert von 15x basiert?

Mit einer Multiplikator von etwa 15-mal dem trailing Revenue, 65-mal dem trailing Earnings und etwa 48-mal dem trailing EBITDA hat diese Multiplikator bereits die Aufgabe erfüllt, die mit dem ARR-Wert gemeint ist. Der Markt zahlt nicht für das Cloud-Produkt des kleinen Unternehmens – er zahlt vielmehr dafür, dass das Unternehmen zu einem echten Unternehmen wird. Siebzehn Analysten geben dem Aktienanteil keine Verkaufsbewertung und schätzen den Durchschnittspreis auf 175 Dollar. Das „Bull-Modell“, das in der Wirtschaftspraxis gilt, besagt, dass der Preis bis 2030 deutlich über 500 Dollar liegen wird – basierend auf der oben beschriebenen Software-Marge. Die Potenziale sind real – aber sie sind nicht kostenlos. Sie werden zum Preis bezahlt.

Das bringt die Frage der Zuordnung auf den Kopf – die Schlagzeile weist diese Frage nicht ausdrücklich hin. Ist es die Stärke von DigitalOcean, oder das falsche Positionieren der etablierten Anbieter, oder beides? Die ehrliche Antwort ist: Es handelt sich um eine Mischung beider Faktoren. Ihre echte Stärke liegt darin, dass die hyperskalaren Anbieter ihre AI-Systeme für die Trainingsphase sowie für große Unternehmensaufträge entwickelt haben. Für den mittleren Markt und Start-ups, die auf AI basieren, ist die Arbeit etwas anderes – und „einfacher, vorhersehbarer, günstiger pro Token“ ist tatsächlich ein Vorteil. Der Rückgang von 50% bei Character.ai ist das Beispiel dafür. Doch „günstiger und einfacher“ ist eher das, was hyperskalare Anbieter mit Preisreduzierungen oder guten Produkten eliminieren können. Ein Teil dessen, was DigitalOcean gewonnen hat, liegt vielleicht daran, dass hyperskalare Anbieter nicht in der Lage waren, in diesem Nischenbereich zu konkurrieren – also an einem Vorteil, den andere Anbieter wieder ergreifen können, nicht an einem strukturellen Vorteil, der sich durch die Preisreduzierungen verstärkt.

Kann das Unternehmen damit mithalten? Die Antwort hängt nicht von den nächsten ARR-Zahlen ab. Es hängt vielmehr davon ab, ob die Einnahmen aus der Anwendung des Softwareprodukts – eine geringe Menge, nicht 234 Millionen Dollar – aus einer kleinen Basis zu einer großen Menge werden können, während gleichzeitig eine viel höhere Investitionslast entsteht. Zudem muss sichergestellt werden, dass der 70%-Marge durch die Kosten für GPUs überlebt. Das Voraussetzung ist bereits vorherrschend. Die Aufgabe des Investors ist nun, herauszufinden, welchen Anteil der Marktverschleppung mit dem Gesamtmarkt verwechselt wird.