KI-Token-Ausgabenindex fällt um 20%: Platzt die KI-Infrastruktur-Blase?

2. Token-Preise sind seit 2023 um ~90%+ eingebrochen

• Torsten Slok von Apollo Global Management berichtete, dass der Preis pro Token seit 2023 um etwa 90% gefallen ist ^L.
• Das Silo Data Token Expenditure Measure hat sich seit Ende 2025 etwa verdoppelt, während der Preis pro Token seit 2023 um etwa 90% fiel ^L.
• Bain & Company stellt ebenfalls fest, dass die Modellpreise fallen, während die Token-Ausgaben weiterhin einen kleinen, aber potenziell wachsenden Teil der Betriebskosten ausmachen ^B.

Das Muster ist also: Die Stückpreise fallen drastisch, die aggregierten Token-Ausgaben können dennoch steigen, aber die Wachstumsrate der Ausgaben scheint sich nach dem Mai-Höchststand nun zu verlangsamen ^KL.

3. Die Kluft zwischen Kapitalausgaben (Capex) und Einnahmen (Revenue) wird dramatisch größer

• Allianz Research berichtet, dass die erhöhten KI-Capex-Pläne der Hyperscaler bei rund 575 Milliarden US-Dollar lagen, wobei die KI-Investitionen voraussichtlich weiter steigen und die Bedenken der Investoren zunehmen ^A.
• Allianz stellt zudem fest, dass die Investitionen der US-Tech-Giganten nach einem Anstieg von etwa 60% im Jahr 2025 voraussichtlich um weitere 50% steigen und 600 Milliarden US-Dollar überschreiten werden, was die Capex-Intensität auf ungewöhnlich hohe Niveaus treibt ^A.
• Der Stanford AI Index 2026 bestätigt die allgemeine Spannung: Die Einnahmen der KI-Unternehmen steigen historisch schnell, aber die Rechenkosten und Infrastrukturausgaben erreichen ebenfalls Rekordniveaus ^H.

Die Behauptung ist daher gestützt: Die KI-Infrastrukturausgaben beschleunigen sich auf Rekordniveau, während die Einnahmebasis noch unter Druck steht, diesen Aufbau zu rechtfertigen ^HA.

4. Meta plant, überschüssige KI-Rechenkapazitäten zu verkaufen

• Am 1. Juli 2026 berichtete Reuters, dass Meta ein Cloud-Geschäft aufbaut, um überschüssige KI-Rechenkapazitäten zu verkaufen, unter Berufung auf Bloomberg News ^R.
• Bloomberg berichtete, dass Meta eine Cloud-Infrastruktur entwickelt, um Zugang zu KI-Rechenleistung und -Modellen zu verkaufen, und damit in direkte Konkurrenz zu Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud tritt ^B.
• Reuters framte diesen Schritt als Teil einer breiteren Bewegung von Technologieunternehmen, um Renditen auf ihre kostspieligen KI-Investitionen zu erzielen, während die Sorgen vor Überinvestitionen wachsen ^R.

Dies ist ein konkretes Zeichen dafür, dass Meta möglicherweise mehr KI-Kapazitäten hat, als es intern benötigt, und nun nach Wegen sucht, diese extern zu monetarisieren ^RB.

5. Die Preissetzungsmacht schwindet rapide

Die verfügbaren Quellen stützen die Kernaussage zur Preissetzungsmacht: Die Token-Preise sind seit 2023 um etwa 90% gefallen, während der Token-Ausgabenindex nach seinem Mai-Höchststand geschwächelt hat ^KL. Bain verstärkt diesen Punkt aus der Kostenperspektive der Kunden: Die Token-Kosten für KI-nutzende Unternehmen liegen derzeit nur bei etwa 1–2% der Personalkosten, wobei einige Szenarien einen Anstieg auf 20–30% vorsehen ^B.

Das bedeutet, dass KI-Anbieter entweder eine viel höhere Nutzung oder eine stärkere Preissetzungsmacht benötigen – oder beides –, um massive Infrastrukturinvestitionen in dauerhafte Umsatzsteigerungen umzuwandeln ^AB.

6. Ausverkauf bei Halbleiter- und Speicheraktien

Die bereitgestellten Quellen überprüfen die Behauptung eines spezifischen Ausverkaufs bei Halbleiter- und Speicheraktien nicht direkt. Die allgemeine Erzählung hinter einem solchen Ausverkauf wird jedoch gestützt:

• Allianz Research weist auf die Sorgen der Investoren über die Nachhaltigkeit des KI-Capex-Aufbaus hin, wobei die Investitionen der US-Tech-Giganten voraussichtlich 600 Milliarden US-Dollar überschreiten werden ^A.
• Reuters berichtete, dass Meta nach Wegen sucht, überschüssige KI-Kapazitäten zu monetarisieren, aus Sorge vor Überinvestitionen in die KI-Infrastruktur ^R.
• Der Stanford AI Index 2026 stellt fest, dass die KI-Umsätze schnell steigen, aber auch die Rechenkosten und Infrastrukturausgaben Rekordniveaus erreichen ^H.

Die Implikation für Halbleiteraktien ist daher eine Schlussfolgerung: Wenn Investoren zu dem Schluss kommen, dass die KI-Infrastruktur überbaut wurde oder die Preissetzungsmacht für Token nachlässt, könnten sie die mit diesem Aufbau verbundenen Chip- und Speicherlieferanten neu bewerten.

Wie die Puzzleteile zusammenpassen

Der Kernmechanismus ist dieser: KI-Unternehmen gaben enorme Summen für die Infrastruktur aus, in der Annahme, dass Nutzung und Umsatz schnell genug skalieren würden, um den Aufbau zu rechtfertigen. Stattdessen haben Wettbewerb und Effizienzgewinne die Token-Preise um etwa 90% gedrückt, der Token-Ausgabenindex ist von seinem Mai-Höchststand gefallen, und Meta erkundet Wege, überschüssige KI-Rechenleistung extern zu verkaufen ^RBKL. Der Markt bewertet daher neu, ob sich die KI-Infrastrukturausgaben in dauerhafte, hochmargige Einnahmen umwandeln lassen ^HA.