Was diese Woche passiert ist
Aswath Damodaran, Finanzprofessor an der NYU Stern und einer der meistzitierten Bewertungsexperten weltweit, hat in einem aktuellen Beitrag eine ungewöhnlich deutliche Warnung ausgesprochen: Ein möglicher KI-Crash würde härter ausfallen als das Platzen der Dotcom-Blase 2000.
Seine Begründung ist nüchtern und für Finanzprofis relevant. 2000 platzte eine Blase aus überbewerteter Software. Die Verluste waren bilanziell brutal, aber die physische Infrastruktur dahinter war überschaubar. Heute ist die Lage anders. Hyperscaler, Chipfabriken und KI-Rechenzentren werden über massive Schuldenaufnahmen finanziert. Microsoft, Meta, Amazon und Google investieren zusammen mehrere hundert Milliarden Dollar jährlich in Capex. Ein Großteil davon fließt in physische Assets mit langer Abschreibungsdauer und hohem Strombedarf.
Damodaran fügt einen zweiten Gedanken hinzu, der oft übersehen wird. Selbst wenn KI wirtschaftlich erfolgreich ist, bleibt das eigentliche Geschäftsmodell die Substitution ganzer Tätigkeiten. Die gesellschaftlichen und damit auch die regulatorischen Folgen sind unklar. Aus Bewertungssicht heißt das: Selbst das Bull-Szenario hat einen politischen Risikoaufschlag, der heute in vielen Modellen nicht abgebildet ist.
Warum das jetzt für die Finanzbranche zählt
Die Warnung kommt nicht von einem Permabären, sondern vom Lehrbuchautor zur Unternehmensbewertung. Das verändert die Gesprächslage. Wer als Vermögensverwalter, Anlageberater oder Fondsmanager bisher mit dem Argument operiert hat, KI sei strukturell anders als die Dotcom-Welle und damit weniger crashanfällig, muss das Argument neu schärfen.
Aus meiner Sicht sind drei Punkte entscheidend, die im typischen Beratungsalltag gerade auseinanderfallen.
Erstens die Portfolio-Konzentration. Der S&P 500 ist heute so konzentriert wie seit Jahrzehnten nicht. Die sieben größten Tech-Werte tragen einen überproportionalen Anteil der Index-Performance. Wer einem Privatkunden ein „breit diversifiziertes” Welt-Portfolio verkauft, verkauft de facto eine Wette auf den KI-Investitionszyklus dieser sieben Konzerne. Das ist nicht per se falsch. Aber es muss dokumentiert und im Kundengespräch transparent gemacht werden. Spätestens unter MiFID II und der Geeignetheitsprüfung wird das relevant, wenn die Korrektur kommt und Kunden fragen, warum ihr ETF-Portfolio 35 Prozent verloren hat.
Zweitens die Capex-Frage. Damodarans Punkt zu schuldenfinanzierter Infrastruktur ist das, was Analysten gerade in den 10-K-Berichten tatsächlich sehen. Die Free-Cashflow-Margen der Hyperscaler sinken, weil die Investitionen schneller wachsen als die KI-Umsätze. Das ist nicht zwingend ein Krisensignal. Es bedeutet aber, dass klassische DCF-Modelle mit Capex-Annahmen aus 2022 systematisch zu hohe Bewertungen liefern. Wer Equity-Research macht oder Fonds-Selection betreibt, sollte die Capex-Annahmen seiner Modelle aktiv aktualisieren.
Drittens die Krediteseite. In Österreich und Deutschland halten viele institutionelle Anleger, Pensionskassen und Versicherer Investment-Grade-Anleihen der Hyperscaler. Wenn der Capex-Zyklus kippt und Ratings sich verschlechtern, betrifft das nicht nur die Equity-Seite. Auch die Bond-Portfolios in Vorsorgekassen und Versorgungswerken haben hier ein Exposure, das oft nicht explizit als „KI-Risiko” geführt wird, aber genau das ist.
Was an Damodarans Position konkret neu ist
Die Bemerkung zum Geschäftsmodell ist die eigentlich interessante. Bisher war das Standardargument der KI-Bullen: Selbst wenn die Bewertungen heute hoch sind, rechtfertigt der Produktivitätsgewinn die Multiples. Damodaran dreht das um. Wenn der Produktivitätsgewinn real ist, kommt er durch Substitution von Arbeit. Substitution von Arbeit in großem Stil führt zu politischen Reaktionen, von Besteuerung über regulatorische Eingriffe bis zu Wettbewerbsverfahren. Diese Reaktionen reduzieren die Margen, auf denen die heutigen Bewertungen beruhen.
Das ist kein Crash-Argument, sondern ein Margin-Compression-Argument. Für Asset-Manager ist das wichtiger als die Frage, ob die Blase platzt. Margin-Compression über Jahre ist das wahrscheinlichere Szenario als ein 2000er-Stil-Crash, und sie ist in den aktuellen Konsensschätzungen kaum eingepreist.
Mein Rat für die Praxis
Drei konkrete Schritte, die sich diese Woche umsetzen lassen.
Erstens: Stresstest auf KI-Konzentration im Kundenportfolio. Nehmen Sie die Top-10-Holdings eines typischen Kundenportfolios und prüfen Sie, welcher Anteil direkt oder indirekt vom KI-Capex-Zyklus abhängt. Die ehrliche Zahl liegt bei vielen Standardportfolios zwischen 25 und 40 Prozent. Das gehört in das nächste Kundengespräch, nicht in eine Fußnote im Quartalsreport.
Zweitens: Szenario-Dokumentation für die Geeignetheitsprüfung. Wenn Sie Kunden in Tech-lastige Portfolios beraten haben, dokumentieren Sie jetzt, welche Szenarien Sie im Beratungsgespräch besprochen haben. Damodarans Position ist eine etablierte Marktmeinung und damit ein zumutbares Szenario im Sinne der Geeignetheit. Wer das nicht dokumentiert, hat im Beschwerdefall ein Problem.
Drittens: KI für die KI-Bewertung nutzen. Das klingt rekursiv, ist aber praktisch sinnvoll. LLMs sind brauchbar, um aus 10-K- und 10-Q-Berichten Capex-Zahlen, Abschreibungsdauern und Cashflow-Veränderungen über mehrere Quartale strukturiert zu extrahieren. Das geht mit Claude oder GPT in wenigen Stunden für ein Universum von 20 bis 30 Titeln. Wichtig dabei: Die Zahlen am Ende immer gegen die Originalquelle prüfen. LLMs halluzinieren bei Finanzzahlen verlässlich genug, dass kein Modellergebnis ungeprüft in eine Anlageempfehlung gehört. Aber als Vorarbeit ersetzt das mehrere Tage Junior-Analyst-Zeit.
Was ich nicht sage
Ich sage nicht, dass jetzt der Zeitpunkt ist, KI-Aktien zu verkaufen. Timing-Aussagen kann seriös niemand machen, auch Damodaran nicht. Ich sage, dass die Annahme „KI ist anders als Dotcom, deshalb crashresistent” nicht mehr trägt, wenn der Bewertungsprofessor mit dem dicksten Lehrbuch das öffentlich anders sieht. Wer als Berater oder Vermögensverwalter morgens in den Kundentermin geht, sollte eine eigene, durchdachte Antwort auf diese Position haben. Nicht „Damodaran irrt”, sondern eine begründete Einordnung der Risiken im jeweiligen Mandat.
Das ist das eigentliche Handwerk. Nicht die Marktprognose, sondern die saubere Risikokommunikation im Mandat.