Die 1-Billion-Dollar-Frage: Warum die Bank of America an der KI-Rendite der Tech-Riesen zweifelt
Die Milliardenausgaben für KI sorgen für viel Kursphantasie. Doch die Bank of America warnt vor gestiegenen Risiken bei der Endnachfrage, Wir berichten über die Hintergründe und die damit laut der US-Bank verbundenen Folgen für Europas Börsen.
Die enormen Investitionsausgaben für Künstliche Intelligenz (KI) waren nach Einschätzung der Bank of America zuletzt der dominierende Treiber der Aktienmärkte. Die Outperformance konzentrierte sich dabei stark auf Einzeltitel, Sektoren und Länder, die direkt oder indirekt vom Aufbau der KI-Infrastruktur profitieren. In Europa zählten neben Öl und Gas vor allem Rohstoffe, Technologie und Telekommunikation zu den stärksten Branchen – allesamt Bereiche mit klarer Verbindung zur physischen und digitalen KI-Infrastruktur. Konkret hat der MSCI Europe AI Capex Select Index seit Jahresbeginn eine Outperformance von fast 50% gegenüber dem breiteren europäischen Markt erzielt.
MSCI Europe AI Capex Select Index rel. zum Stoxx 600 (Januar 2024 bis heute)
Quellen: BofA Global Research, LSEG Data & Analytics
Ein ähnliches, wenn auch noch ausgeprägteres Muster zeigt sich in den USA. Ohne die Sektoren Halbleiter und Technologie-Hardware, die weniger als 30% des S&P 500 ausmachen, wäre die Rendite von US-Aktien negativ gewesen. Global gesehen war die Marktkonzentration ebenso eng gefasst, wobei die Aktienindizes in Korea und Taiwan aufgrund ihrer tiefen Integration in globale Halbleiterlieferketten und die Produktion von KI-Hardware deutlich überdurchschnittlich abschnitten.
Die Historie von Blasen bei der Konzentration des Aktienmarktes, gemessen in % der US-Marktkapitalisierung
Quellen: BofA Global Investment Strategy, GFD Finaeon, Bloomberg. Hinweis: Japan wird in % des MSCI ACWI gemessen, alle anderen in % des US-Aktienmarktes. *„AI Big 10“ = Magnificent 7 + Broadcom, AMD, Micron.
Der jüngste Rückschlag in KI-nahen Segmenten – darunter US-Halbleiterwerte und der koreanische Kospi – erfolgte nach einer Phase kräftiger Kursgewinne. Aus Sicht der Bank of America ist diese Korrektur nach der starken Rally zunächst als weitgehend konstruktive Konsolidierung zu werten. Sie könne helfen, eine zu starke Abkopplung der Bewertungen von den Fundamentaldaten zu verhindern. Auslöser der Bewegung war unter anderem die Reaktion auf die Ergebnisse von Broadcom, die zwar absolut solide ausfielen, aber die hohen Markterwartungen nicht vollständig erfüllten. Zusätzlich belastete ein restriktiverer geldpolitischer Ausblick der US-Notenbank im Zuge stärker als erwarteter Arbeitsmarktdaten wachstumsorientierte Aktien.
Ein jüngst auf breiter Front aufgetretener Rückschlag im KI-Segment wirft laut Bank of America aber Fragen auf. Die optimistische Interpretation lautet dabei, dass dieser Rückschlag konstruktiv war. Denn Konsolidierungen können dabei helfen, eine zu starke Abkopplung der Bewertungen von den Fundamentaldaten zu verhindern.
Auslöser der jüngsten Abwärtsbewegung war unter anderem die Reaktion auf die Ergebnisse von Broadcom, die zwar absolut solide ausfielen, aber die hohen Markterwartungen nicht vollständig erfüllten. Zusätzlich belastete ein restriktiverer geldpolitischer Ausblick der US-Notenbank im Zuge stärker als erwarteter Arbeitsmarktdaten wachstumsorientierte Aktien.
Das Ende von „Token-Maxxing“
Abseits von Positionierungen und breiteren makroökonomischen Faktoren gibt es nach Einschätzung der Bank of America jedoch Anzeichen für einen grundlegenden Wandel bei der Anlagestory rund um das Thema KI. Die starke Wertentwicklung der Profiteure von KI-Investitionsausgaben sei bisher durch Belege für eine beschleunigte Einführung und Nutzung gestützt worden. Kennzahlen wie das Token-Wachstum – das bei Google im Jahresvergleich Berichten zufolge um fast 600% gestiegen ist – lieferten eine konkrete Bestätigung für die starke KI-Nachfrage. Dies spielte eine Schlüsselrolle bei der Entschärfung früherer Bedenken hinsichtlich der Rendite auf Investitionen für KI-bezogene Cloud-Investitionsausgaben, sprich die Ausgaben der Hyperscaler.
LLM-Token-Ausgabenindex, Kosten pro Million Token, USD
Quellen: BofA Global Research, Bloomberg Finance LP
Doch dieses Narrativ hat eine neue Wendung genommen. Da führende Anbieter von KI-Modellen versuchen, die KI-Nachfrage zu monetarisieren, indem sie von abonnementbasierten zu nutzungsbasierten Preismodellen übergehen, tauchen zunehmend Fragen zu den Kosten für die Endverbraucher auf. Der Silicon Data LLM Token Expenditure Index, der die Kosten pro Million Token misst, verdoppelte sich zwischen Dezember und Mai, was teilweise auf die Rücknahme früherer, subventionierter Nutzergebühren zurückzuführen ist, obwohl er sich seitdem wieder leicht abgeschwächt hat.
Dies habe zu einer Flut von Presseberichten über Unternehmen geführt, die von dem früheren „Token-Maxxing“ – also der Aufforderung an die Mitarbeiter, KI so intensiv wie möglich zu nutzen, um die Einführung zu beschleunigen – zu einer Rationierung der KI-Nutzung der Mitarbeiter als Reaktion auf die stark steigenden KI-Kosten übergegangen sind. In einigen Fällen seien sie von den immer teureren Spitzenmodellen auf günstigere Open-Source-Alternativen ausgewichen. Wie Sam Altman, der Vorstandsvorsitzende von OpenAI, kürzlich anmerkte, spielten Kosten in den Gesprächen vor sechs Monaten kaum eine Rolle, seien nun aber zu einem zentralen Thema geworden.
Dies deute darauf hin, dass sich die Debatte von der Nützlichkeit der neuen Technologie, die eindeutig etabliert zu sein scheint, hin zur Fähigkeit der Modellentwickler verlagert hat, Preise durchzusetzen, die hoch genug sind, damit sie angemessene Renditen erzielen. Anders ausgedrückt: Man wisse, dass Menschen und Unternehmen KI nützlich finden, aber es müsse sich erst noch zeigen, wie viel sie bereit sind, dafür zu bezahlen – und die jüngsten Nachrichten an dieser Front sind nicht ermutigend, so die Bank of America.
Dies sei nicht nur für die Modellentwickler von Bedeutung, sondern auch für das breitere KI-Ökosystem und damit für den Gesamtmarkt. Nach dem Verständnis der US-Bank besteht das KI-Ökosystem aus vier Schichten: Die Infrastrukturanbieter verdienen Geld durch den Verkauf von Hardware an die Hyperscaler, diese verdienen Geld durch den Verkauf von Rechenkapazität an die KI-Labore, und die KI-Labore verdienen Geld durch den Verkauf ihrer Modelle an die Endverbraucher.
Letztlich hänge die Rentabilität des gesamten Systems von der Fähigkeit der Labore ab, den Endverbrauchern bei ausreichend hohen Nutzungsraten genügend hohe Preise in Rechnung zu stellen, da diese Erlöse die Rentabilität im gesamten Rest des Systems finanzieren. Dies sei auch für den breiteren Markt von Bedeutung, wenn man bedenke, wie zentral der KI-Momentum-Trend für die jüngste Rally gewesen sei.
Genauer gesagt habe der KI-Boom dazu geführt, dass die globalen Gewinnrevisionen und Margenerwartungen nahe auf Rekordniveau gestiegen seien, wobei der Beitrag des Tech-Sektors zu den gesamten globalen Gewinnen der nächsten zwölf Monate ein Allzeithoch von 23% erreicht habe verglichen mit 13% auf dem Höhepunkt des Dotcom-Booms. Die jüngsten Anzeichen für eine geringer als erwartet ausfallende Bereitschaft der Endverbraucher, für eine Technologie zu bezahlen, die sie zuvor zu den anfänglich niedrigeren Locktarifen mehr als gerne genutzt haben, erhöht aus Sicht der Analysten das Risiko, dass diese erhöhten Gewinnerwartungen enttäuscht werden könnten.
Das Problem der Kosteninflation
Ein zweites Problem für die Rentabilität des KI-Ökosystems sind wie es weiter heißt die steigenden Inputkosten für Hyperscaler, die durch anhaltende Angebotsengpässe bei kritischen Komponenten der KI-Wertschöpfungskette getrieben werden. Makrodaten unterstreichen das Ausmaß dieses Drucks: Der Wert der Halbleiterimporte in China beispielsweise ist nominal im Jahresvergleich um mehr als 50% in die Höhe geschossen und hat das Mengenwachstum von weniger als 10% weit hinter sich gelassen, was auf eine erhebliche Preisinflation hindeutet.
Da sich die aggregierten Erwartungen für die Investitionsausgaben der Hyperscaler der Marke von 1 Bio. Dollar nähern, beginnt sich das erwartete Wachstum abzuschwächen, so die Bank of America. Sollte sich das Wachstum der Endverbrauchernachfrage aufgrund der steigenden Kostensensibilität verlangsamen, während die Inputkosten der Lieferanten erhöht bleiben, könnte das Ergebnis eine nachhaltigere Verlangsamung des KI-Investitionszyklus sein. In diesem Kontext dürfte die erneute Unsicherheit über die Rendite auf Investitionen auf den am stärksten gehebelten Segmenten des Trends lasten.
Investitionsausgaben der US-Hyperscaler für die nächsten 12 Monate (3-Monats-Schnitt annualisiert) vs. Tech-Beitrag zum S&P 500, 3-Monats-Änderung beim Gewinn je Aktie für die nächsten 12 Monate
Quellen: BofA Global Research, LSEG Data & Analytics. *Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft Und Oracle
Die Bank of America erwartet daher einen zunehmenden Druck auf die Profiteure von KI-Investitionsausgaben – und behält die Untergewichtung von europäischen Industriegütern, Bauwesen, Bergbau und Halbleitern bei. Darüber hinaus ist man weiterhin besorgt, dass breitere Finanzierungsrisiken entstehen könnten, wenn sich die wirtschaftlichen Bedingungen verschlechtern. Insbesondere blieben einige Hyperscaler von zyklischen Werbeeinnahmen abhängig, was sie anfällig für eine potenzielle Abschwächung der Verbrauchernachfrage mache, da die höheren Energiekosten anhalte und die fiskalische Unterstützung in den USA nachlasse.
Mehrere Bären-Faktoren kommen zusammen
Verschiebungen bei den Erwartungen für Cloud-Investitionsausgaben hätten wahrscheinlich relativ größere Auswirkungen auf Regionen und Länderindizes außerhalb Europas. Da der Energieschock infolge des Iran-Kriegs jedoch immer noch ungelöst sei, die weltweiten Ölvorräte zur Neige gingen und der US-Verbraucher bereits strapaziert sei, während der fiskalische Impuls für den Konsum nun auslaufe, glaubt man dennoch, dass der europäische Aktienmarkt die Risiken für das Wachstum und die Gewinne unzureichend widerspiegele. Dies stimmt die Studienautoren negativ, mit was sich auch an einem prognostizierten Abwärtspotenzial von fast 12% für den Stoxx Europe 600 Index auf 560 Punkte im dritten Quartal zeigt.
Die hausinternen globalen Strategen sind den Angaben zufolge vor Kurzem ebenfalls vorsichtiger geworden. Sie betonen demnach, dass der antizyklische Bull & Bear-Indikator vor dem Hintergrund erhöhter Gewinnerwartungen und des Risikos durch beträchtliche anstehende Nettoemissionen ein taktisches „Verkaufssignal“ geliefert habe. Insgesamt seien mittlerweile 70% der Warnzeichen für einen Bärenmarkt in einem Markt ausgelöst worden, der durch eine sich verschlechternde Cashflow-Konversion, rückläufige Aktienrückkäufe und eine zunehmende Intensität der Investitionsausgaben gekennzeichnet sei.
Die empfohlene Branchenallokation im Detail
Die Bank of America bleibt vor diesem Hintergrund bei einer Untergewichtung europäischer zyklischer Aktien gegenüber defensiven Titeln: Zyklische Aktien haben demnach seit Ende März um 12% besser abgeschnitten als der Markt und die relative Bewertung auf neue 30-Jahres-Hochs getrieben. Die Outperformance wurde durch die Deeskalation im Iran-Konflikt und kräftige Aufwärtsrevisionen der Gewinne begünstigt, führt jedoch dazu, dass zyklische Werte im Vergleich zu defensiven Titeln für ein makroökonomisches Szenario eingepreist sind, das deutlich positiver ist als Basisszenario der US-Bank.
Konkret sei eingepreist: (a) ein starker Anstieg der globalen makroökonomischen Überraschungen auf ein Niveau, das zuletzt während der Post-Covid-Wiedereröffnung verzeichnet wurde, während man intern für die kommenden Monate mit negativen Überraschungen rechne, da das Risiko einer Nachfragezerstörung durch den Energieversorgungsschock bestehe; und (b) eine weitere scharfe Verengung der finanziellen Risikoprämien, wie den Spreads von US-Hochzinsanleihen, auf neue Rekordtiefs, während die Bank of America glaubt, dass sich die Risikoprämien von ihrem aktuellen fast 20-Jahres-Tief wieder ausweiten werden, wenn sich die Wachstumsdynamik abschwächt. Die eigenen makroökonomischen Prognosen implizieren eine Underperformance von rund 10% für zyklische gegenüber defensiven Werten in den kommenden Monaten.
Das US-Institut bleibt auch bei einer Untergewichtung von europäischen Value-Aktien gegenüber Growth-Aktien sowie von europäischen Banken: Value-Aktien haben seit Ende März um 7% schlechter abgeschnitten als Growth-Aktien, was die stärkste Underperformance seit über zwei Jahren markiert. Getrieben wurde dies durch eine Underperformance von 13% im Energiesektor, 12% im Telekommunikationssektor und 8% bei den Versorgern - in beiden Sektoren ist man trotz unserer defensiven Ausrichtung marktgewichtet, da sie zu Beginn des Jahres eine Rally zeigten.
Infolgedessen hat das Verhältnis von Value zu Growth das Überschießen gegenüber unserem makroökonomisch implizierten fairen Wert (basierend auf der Beziehung zu Zinsen und Makro-Überraschungen), das Mitte letzten Jahres seinen Höhepunkt erreichte, wieder abgebaut. Die Bank of America glaubt, dass makroökonomische Faktoren den relativen Kursindex in den kommenden Monaten dominieren werden, da Raum für eine nachlassende Wachstumsdynamik und niedrigere Anleiherenditen besteht – beides typische Treiber für eine Value-Underperformance. Die eigenen makroökonomischen Prognosen implizieren eine weitere Underperformance von 6% für Value gegenüber Growth in den kommenden Monaten.
Unter den wichtigsten Value-Sektoren hält man Banken für am anfälligsten. Höhere Risikoprämien seien aus makroökonomischer Sicht Gift für Banken, ebenso wie sinkende Einkaufsmanagerindizes und Anleiherenditen in der Eurozone, und alle drei Belastungsfaktoren könnten sich in den kommenden Monaten konkretisieren. Die Analysten sagen eine Underperformance von 10% für Banken voraus.
Man bleibt zudem untergewichtet in den europäischen KI-Ermöglichern – Halbleiter, Industriegüter und Bergbau: Europäische Halbleiterwerte befanden sich in einer unerbittlichen Rally und legten im vergangenen Jahr um 100% gegenüber dem Markt zu, während Industriegüter mit niedrigem Beta in den letzten zwei Jahren um 10% gestiegen sind, wobei der KI-Ausbau ein offensichtlicher Katalysator für beide war.
Die zuständigen Analysten sind besorgt über aufkommende Risse im Narrativ des KI-Booms, aber auch über die zyklische Komponente dieser strukturellen Geschichte. Die relative Performance von Halbleitern und Industriegütern weise nicht nur die höchste positive Korrelation zu KI-Momentum-Indikatoren wie dem MSCI Europe AI Capex Index auf, sondern auch eine der höchsten negativen Korrelationen zu Risikoprämien, sodass sie von der in den letzten Jahren beobachteten Kompression der Risikoprämien profitiert hätten.
Nach Ansicht der US-Bank spiegeln die Risikoprämien auf dem aktuellen Niveau die anstehenden Risiken für Wachstum und Gewinne unzureichend wider. Sollten sie steigen, wovon man ausgeht, würde dies voraussichtlich Abwärtsdruck auf die relativen Kurse von Halbleitern und Industriegütern ausüben. Das eigene Basisszenario deutet auf ein Abwärtspotenzial von rund 20% für Erstere und rund 5% weiteres Abwärtspotenzial für Letztere hin (nach einer Underperformance von 7% für Industriegüter seit Anfang Mai).
Darüber hinaus sehen die Analysten ein Underperformance-Potenzial von rund 15% für den Bergbau, der nach einer Rally von 60% in den letzten zwölf Monaten für ein übermäßig optimistisches Makroszenario gepreist sei und zudem anfällig für jegliche Rückschläge beim Ausrollprozess der KI-Investitionsausgaben sei.
Man bleibt dagegen übergewichtet bei den „Anti-KI“-europäischen Basiskonsumgütern: Basiskonsumgüter waren seit 2022 der am schlechtesten abschneidende Hauptsektor am europäischen Aktienmarkt mit einer Underperformance von 40%, was die relative Bewertung des Sektors auf den niedrigsten Stand seit 2008 gedrückt habe.
Dabei sei die Underperformance hauptsächlich eine Funktion eines höchst ungünstigen makroökonomischen Umfelds – und insbesondere des starken Rückgangs der Risikoprämien – und stelle keine fundamentale Bedrohung für das Geschäftsmodell des Sektors dar. Darüber hinaus weise der Sektor eine der stärksten negativen Korrelationen mit Indikatoren des KI-Momentums auf, wodurch das resultierende Umfeld aus makroökonomischer Stärke und robusten Unternehmensgewinnen eine Belastung für defensive Vermögenswerte gewesen sei.
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