Die Marktentwicklung ist technisch gesehen positiv – das deutet auf eine Wiederbelebung des AI-Marktes durch AGI hin. Doch zwei verborgene Risiken könnten die Erholung beenden.

Der Markt hat wieder eine technisch positive Struktur erreicht – genau wie GPT-6 Astra Investoren weitere Gründe gibt, anzunehmen, dass der AI-Wachstumzyklus noch weiter voranschreiten kann. Die Halbleiterindustrie hat schnell reagiert, der Nasdaq hat einen Großteil seiner jüngsten technischen Schäden wieder gutgemacht. Die besseren Computerfähigkeiten des Modells sowie seine Fähigkeit, mehrere Schritte in der Arbeitsprozesssteuerung durchzuführen, machen autonome KI-Technologien wirtschaftlich relevanter als zuvor. Doch die Situation ist nicht so klar wie der Index angedeutet. Der gleiche Fortschritt, der wiederum eine weitere Welle von Infrastrukturdruck erzeugt, macht es den großen Technologieunternehmen schwieriger, ihre Ausgaben zu reduzieren. Zudem führen die Preise für Öl nahe 100 Dollar, eine stärkere Beschäftigung und höhere Zinsen auf den Treuhandbanken dazu, dass die Kosten dieser Investitionen steigen. Der Markt kann immer noch weiter steigen – aber diese Phase des AI-Geschäfts könnte viel weniger tolerant sein als die letzte.

Technisch gesehen hat der Nasdaq-100 wieder seine wichtigsten Durchschnitte überschritten. Der Trend ist wieder positiv, ohne jedoch überhitzt zu sein. Die Zone um 29.500 wird nun als wichtiger Testpunkt betrachtet. Wenn der Index diese Zone hält, wird die jüngste Stabilisierung erhalten bleiben. Eine Bewegung über etwa 29.900 würde jedoch die letzte niedrige Höhe herausfordern. Die wichtigste Bestätigung liegt noch bei 30.343. Ein entscheidender Break oberhalb dieser Marke würde den Weg zum neuen Rekordniveau öffnen. Bis dahin bleibt der Index weiterhin positiv – es handelt sich dabei um eine weitere Konzolidierung, nicht um einen neuen Trend. Ein Verlust von etwa 29.400 würde die Situation schwächen und das Niveau auf 29.200 zurückführen.

Der Investitionsaspekt bezüglich GPT-6 geht nicht wirklich darum, ob das Modell eine AGI-Klassifizierung verdient. Entscheidend ist vielmehr, ob eine größere Autonomie dazu führt, dass Unternehmen die Künstliche Intelligenz in der Praxis besser nutzen können. Wenn die Modelle in der Lage sind, größere Bereiche des professionellen Arbeitsprozesses ohne menschliche Überwachung zu bewältigen, dann erweitert sich die wirtschaftliche Chance schnell. Die Einführung von Künstlicher Intelligenz durch Unternehmen wird leichter begründbar, die Anforderungen an die Nutzung von Künstlicher Intelligenz steigen – und mehr Ausgaben von Unternehmen werden von Experimenten hin zur Automatisierung verlagert.

Das macht es für die Hyperscalers auch schwieriger, den Ausbau ihrer Ausgaben zu stoppen. Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta möchten vielleicht irgendwann ihre Investitionen drosseln, falls die Erträge enttäuschend sind – doch die immer leistungsfähigeren Modelle erhöhen den strategischen Kostenpunkt dafür. Keine der großen Plattformen möchte erfahren, dass ein Konkurrent bereits die benötigten Rechenressourcen, Energiequellen sowie die notwendigen Modelle und Vertriebsmöglichkeiten für den nächsten Softwarezyklus besitzt. Eine bessere KI bietet daher den großen Technologiekonzernen noch einen weiteren Grund, weiterhin zu investieren – noch bevor die Erträge vollständig bewiesen sind.

Die Halbleiterlieferanten profitieren von dieser Dynamik fast sofort. Nvidia, Hersteller von Speichermedien, Netzwerkunternehmen und Gerätehersteller erhalten ihre Bezahlung entsprechend der bestellten Kapazitäten. Die Last trägt jedoch die Industrie weiter unten. Die hyperskalaren Unternehmen müssen die Investitionen finanzieren, die Abschreibungskosten sowie die Energiekosten tragen – und außerdem haben sie immer höhere Finanzkosten, bevor die Einnahmen wieder ausreichen, um die Kosten zu decken. Der Bedarf an KI-Technologien kann weiterhin besonders hoch bleiben – auch wenn die wirtschaftlichen Bedingungen für die Unternehmen, die diese Technologien entwickeln, weniger attraktiv werden.

Dieser Spannungszustand wird bereits zu einem der nützlichen Indikatoren im Technologiemarkt. Wenn Halbleiter weiterhin eine bessere Leistung erbringen, während Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta zurückbleiben, dann stellt der Markt nicht die Nachfrage nach KI in Frage – sondern fragt sich, wo die Gewinne letztendlich herkommen werden. Die Anbieter nutzen die Investitionen nun zur Finanzierung ihrer Geschäfte; die Großanbieter müssen jedoch noch beweisen, dass all diese Ausgaben später in genügend Cloud-, Werbe- und Unternehmenserträge umgewandelt werden können.

Die stärkste Situation wäre eine Rally, die letztendlich beide Seiten nach oben bringt. Eine anhaltende Stärke der Halbleiter würde darauf hindeuten, dass die Nachfrage nach Infrastruktur weiterhin besteht. Zudem würde eine Verbesserung der Leistungen von großen IT-Unternehmen zeigen, dass die Einnahmen beginnen, den Ausgabenaufwand auszugleichen. Wenn die Halbleiter weiterhin allein führen, kann der Nasdaq-Index weiter steigen – doch die Rally wird enger und abhängiger von weiteren Investitionen sein als von einer breiteren Verbesserung der AI-Wirtschaft.

GPT-6 macht außerdem die Wirtschaftlichkeit von Cloud-Plattformen attraktiver. Die größere Verfügbarkeit auf OpenAI’s eigenen Plattformen, Azure und AWS sollte den Gesamtverbrauch erhöhen – doch es garantiert nicht, dass ein einziger Anbieter einen überwiegenden Vorteil erhält. Microsoft und Amazon können beide von steigenden Arbeitslasten profitieren, während sie gleichzeitig gezwungen sind, intensiv zu investieren, um ihre Kapazitäten und Verteilung zu sichern. Die Möglichkeiten werden immer größer – aber auch der Aufwand, im Wettbewerb zu bleiben, wird immer größer.

Das Makroumfeld verstärkt die Komplexität noch weiter. Die Gehaltssteigerungen im August blieben stark, die Arbeitslosigkeit blieb niedrig, und die Zinsen bei der Federal Reserve stiegen, da Investoren wieder eine wahre Chance auf weitere Zinserhöhungen der Federal Reserve erwarteten. Der 10-Jahreszins von fast 4,8% ist wichtig – schließlich entwickelt sich dies zu einem eher kapitalintensiven AI-Zyklus, genau zur falschen Zeit für Finanzbedingungen. Die großen Technologieunternehmen können höhere Zinsen besser abfangen als die meisten Unternehmen. Doch der Einfluss auf die Bewertung der Unternehmen bleibt bestehen. Je mehr Geld die Investoren abwarten müssen, desto sensibler werden die zukünftigen Renditen gegenüber dem Diskontsatz.

Das Öl macht die Arbeit der Fed schwieriger. Ein Brent-Kurs von knapp 100 Dollar kann noch teilweise als geopolitische Prämie betrachtet werden. Doch ein anhaltender Anstieg über dieses Niveau wäre schwieriger zu ignorieren. Höhere Energiekosten führen zu höheren Frachten-, Produktions- und Verbraucherpreisen – dadurch wird die Inflationsentwicklung langsamer. Gleichzeitig gibt das Arbeitsmarktumfeld den Politikern mehr Spielraum, restriktive Maßnahmen zu ergreifen. Ein kurzzeitiger Anstieg des Ölpreises wäre vermutlich handhabbar. Ein anhaltender Ölpreis über 100 Dollar würde jedoch eine eher vorsichtige Politikentscheidung erschweren.

Für die Technologie ist das wichtige Problem nicht einfach nur, ob die Fed wieder eine Anhebung der Zinsen vornehmen wird. Vielmehr geht es darum, ob die langfristigen Renditen weiterhin hoch bleiben, auch wenn die Ausgaben für KI-Technologien zunehmen. In der ersten Phase des Booms könnten starke Einnahmen und Erwartungen einer leichteren Politik zusammenwirken. Die nächste Phase könnte jedoch erfordern, dass die Kosten der KI-Technologien verbessert werden, während die Kapitalkosten weiterhin hoch bleiben. Das erhöht die Hürden für den Markt – besonders für Unternehmen, die heute intensiv in KI-Technologien investieren, um später entsprechende Erträge zu erzielen.

Die technischen Werte des Nasdaq tragen jetzt mehr Informationen in sich als üblich. Wenn man bei 29.500 bleibt, während das Öl weiterhin teuer ist und der zehnjährige Zinsstand nahe den aktuellen Niveaus bleibt, zeigt das, dass die Erwartungen bezüglich der Gewinne ausreichend stark sind, um einen schwierigen Makroumfeld zu überwinden. Eine Aufwärtsbewegung über 29.900 würde das Szenario verbessern – doch die Beschaffenheit dieser Bewegung ist wichtig. Eine Anstieg der Preise für Chips zusammen mit den Preisen von Big Tech wäre ein deutlicheres Zeichen dafür, dass der Markt in eine weitere nachhaltige Aufwärtsbewegung gerät.

Der Nachteil ist genauso offensichtlich. Wenn der Nasdaq um 29.400 fallen würde, während die Zinsen für Staatsanleihen weiter steigen, würde das Marktumfeld zeigen, dass die steigenden Kapitalkosten die Vorteile von KI-Technologien überwiegen. Wenn Halbleiter und große IT-Dienstleister gleichzeitig schwächer werden, wird die Korrektur noch ernster – denn sowohl die Lieferanten als auch die Finanzinstitute im KI-Sektor würden unter Druck geraten. In diesem Fall wäre 29.200 das nächste Ziel, auf das man achten müsste. Investoren sollten also vorsichtiger sein bei dem Kauf bei den ersten Abverkäufen.

Der Markt für KI-Technologien bleibt weiterhin stark – doch seine Eigenschaften verändern sich. GPT-6 unterstützt die weiterhin hohe Nachfrage nach Infrastrukturprojekten und macht es den großen Technologiekonzernen schwieriger, aus diesem Wettbewerb auszusteigen. Gleichzeitig machen Ölpreise, Anleihenzinsen und die Politik der Fed diesen Wettbewerb teurer. Deshalb braucht es mehr als nur eine starke Nachfrage nach Chips, um eine nachhaltige Steigerung zu erreichen. Es bedarf auch Beweise dafür, dass die Unternehmen, die an diesem Boom beteiligt sind, auch dabei mitmachen können. Wenn das der Fall ist, hat die wiederhergestellte technische Struktur des Nasdaq noch Raum für weitere Steigerungen. Wenn nicht, könnte der Markt zwar weiter steigen, aber die möglichen Höhen sind geringer und instabiler.