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Warum Howard Marks mehr Skepsis gegenüber KI-Investments für gesund hält
Howard Marks sieht durch jüngste Rückschläge die vermeintliche Unfehlbarkeit des KI Sektors angekratzt – nicht den Beweis, dass KI gescheitert ist. Im Zentrum steht die Frage, ob künftige Erträge die hohen Ausgaben für Rechenzentren und andere KI Infrastruktur rechtfertigen.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- Howard Marks sieht durch jüngste Rückschläge die vermeintliche Unfehlbarkeit des KI Sektors angekratzt – nicht den Beweis, dass KI gescheitert ist.
- Im Zentrum steht die Frage, ob künftige Erträge die hohen Ausgaben für Rechenzentren und andere KI Infrastruktur rechtfertigen.
- Auch bei Krediten an KI Unternehmen zählt das Verhältnis von möglicher Rendite und Risiko; ein Finanzierungscrash ist damit aber nicht belegt.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did the late-October 2026 AI-stock rout—including Alphabet’s roughly 12% October 29 plunge, record one-day loss of about $500 billion in. Article summary: Marks’s November 2 warning was that recent AI-market stumbles had “somewhat burst the bubble of infallibility”—a loss of unquestioning confidence, not necessarily a declaration that AI itself had failed or that the entir. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Howard Marks’ Warnung vom 2. November war kein Urteil, dass künstliche Intelligenz gescheitert sei. Der Co-Chef des Vermögensverwalters Oaktree Capital Management sagte nach Rückschlägen an den Märkten Ende Oktober, diese hätten die „Blase der Unfehlbarkeit“ rund um KI teilweise platzen lassen. Gemeint war vor allem das schwindende Vertrauen, dass Investitionen in den Sektor automatisch erfolgreich sein müssen. Die zentrale Frage lautet nun: Können die erwarteten Erträge den Umfang und die Kosten des Ausbaus rechtfertigen? 1
Vom KI-Versprechen zur Renditefrage
Ein deutlicher Kursrückgang beweist für sich genommen nicht, dass eine Technologie oder ihre langfristigen Aussichten gescheitert sind. Er kann aber verändern, was Anleger von Unternehmen erwarten: nachvollziehbare Belege dafür, dass hohe Ausgaben dauerhaft Umsatz und freien Cashflow hervorbringen.
Alphabet macht diese Spannung greifbar. Der Mutterkonzern von Google meldete für das dritte Quartal einen negativen freien Cashflow von 9,1 Milliarden US-Dollar. Zugleich stiegen die Ausgaben für Sachanlagen auf 51,4 Milliarden Dollar, wie ein Bericht zu den Ergebnissen festhielt. 23 Ein weiterer Bericht bezifferte den Kursrückgang der Alphabet-Aktie am folgenden Tag auf knapp 13 Prozent.
24 Diese Zahlen belegen nicht, dass KI-Investitionen den Kursrutsch verursacht haben. Sie verdeutlichen aber, warum Anleger wissen wollen, wann sich der Ausbau der Infrastruktur auszahlt.
Marks ordnete die Neubewertung in einen allgemeinen Hinweis zum Marktverhalten ein: Wenn eine Anlageidee sehr beliebt ist und die Preise steigen, sollten Anleger besonders aufmerksam werden, falls zugleich die Maßstäbe sinken. 7 Skepsis heißt in diesem Zusammenhang, Annahmen zu Nachfrage, künftigen Gewinnen, Finanzierungskosten und Unternehmenswert zu prüfen – und nicht, eine vielversprechende Technologie automatisch mit einer lohnenden Anlage gleichzusetzen.
Wenn viele auf dieselbe Chance setzen
Strömt viel Kapital in dieselbe Anlageidee, können hohe Erwartungen bereits in den Preisen stecken. Werden zugleich Kreditstandards gelockert, erhalten Kreditgeber womöglich zu wenig Ausgleich für das eingegangene Risiko. Das ist ein allgemeines Anlagerisiko – kein Beleg dafür, dass jedes KI-Unternehmen überbewertet oder jeder KI-Kredit schlecht abgesichert ist.
Kredite sind besonders sorgfältig zu beurteilen: Kreditgeber erhalten in der Regel vereinbarte Zinsen und die Rückzahlung des Kapitals, nicht aber den gesamten möglichen Gewinn eines erfolgreichen Unternehmens. Verluste können sie dennoch treffen, wenn der Kreditnehmer scheitert. Berichte zu Marks’ Bedenken zufolge stellt er infrage, ob Kreditgeber im KI-Sektor womöglich zu hohe Risiken für die Aussicht auf begrenzte Erträge eingehen. 36
Die wichtigere Frage ist deshalb nicht nur: „Ist KI eine Blase?“ Anleger müssen auch prüfen, welche Unternehmen den wirtschaftlichen Wert von KI tatsächlich abschöpfen können, wie lange dieser Wert Bestand hat und ob die daraus entstehenden Einnahmen Infrastrukturkosten und Finanzierungspflichten decken. Eine Technologie kann die Wirtschaft verändern – und einzelne Investitionen in sie können trotzdem enttäuschen.
Was der Vergleich mit dem Dotcom-Boom aussagt – und was nicht
Bei früheren Technologiebooms ist vor allem eine Unterscheidung hilfreich: zwischen dem Potenzial einer Technologie und dem Preis, den Anleger für ein Investment in sie zahlen. Erwartungen an künftiges Wachstum können den tatsächlichen Geschäftsergebnissen vorauslaufen. Das ist ein Risiko, aber kein Grund anzunehmen, KI werde zwangsläufig denselben Verlauf nehmen wie ein früherer Boom.
Die hier vorliegenden Berichte belegen die Details von Marks’ Warnung vor einer „bubble.com“ im Januar 2000 und einer späteren Beobachtung von Blasen nicht unabhängig. Berichtet wird dagegen, dass er Schwierigkeiten sieht, die Entwicklung und künftigen Erträge von KI-Unternehmen wie Anthropic einzuschätzen. 34 Das erschwert die Bewertung: Je weiter ein erwarteter Gewinn in der Zukunft liegt, desto stärker hängt die Investmentthese von Annahmen über Produkte, Nachfrage und Gewinne ab.
Sorgen um Einführung und Finanzierung richtig einordnen
Einige Berichte werfen außerdem die Frage auf, ob Unternehmen KI schnell genug einführen, um die Investitionen zu rechtfertigen, und ob miteinander verflochtene oder außerhalb der Bilanz aufgenommene Kredite die Anfälligkeit des Finanzsystems erhöhen könnten. 18
20 Das sind Risiken, die sich prüfen lassen: Eine langsamere Einführung könnte Einnahmen verzögern. Wenn Projekte zugleich auf anhaltenden Zugang zu Eigen- oder Fremdkapital angewiesen sind, könnten veränderte Finanzierungsbedingungen sie stärker unter Druck setzen.
Die vorliegenden Auszüge bestätigen jedoch weder die konkreten Jody Jonsson zugeschriebenen Aussagen noch erlauben sie, mögliche Kreditrisiken zu beziffern. Die genannten Punkte sind daher als berichtete Bedenken zu verstehen – nicht als Nachweis, dass bereits eine KI-Finanzierungskrise im Gange ist.
Skepsis ist eine Prüfung, keine Prognose
Marks’ Formulierung von der „Blase der Unfehlbarkeit“ beschreibt den Wechsel von der Annahme, KI-Investitionen würden schon aufgehen, hin zur Frage, welche Belege die erwarteten Erträge stützen. Die Kursbewegungen Ende Oktober und Alphabets negativer freier Cashflow machen diese Prüfung nachvollziehbar. Sie entscheiden aber nicht über die langfristigen Aussichten von KI. 1
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Entscheidend ist die Unterscheidung zwischen Vertrauen in eine Technologie und Vertrauen in den Preis, die Finanzierung und das Geschäftsmodell eines konkreten Investments. Mehr Skepsis kann helfen, diese Aspekte auseinanderzuhalten. Für sich genommen ist sie keine Vorhersage eines Zusammenbruchs.
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Warum Howard Marks mehr Skepsis gegenüber KI-Investments für gesund hält“?
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Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Howard Marks sieht durch jüngste Rückschläge die vermeintliche Unfehlbarkeit des KI Sektors angekratzt – nicht den Beweis, dass KI gescheitert ist. Im Zentrum steht die Frage, ob künftige Erträge die hohen Ausgaben für Rechenzentren und andere KI Infrastruktur rechtfertigen.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
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