J.P. Morgan warnt: Wenige KI‑Firmen tragen den Großteil der Gewinne im S&P 500.
In Kürze
- 42 Firmen liefern 65–80% von Gewinnen, Erträgen und Investitionen
- Halbleiter‑Rallye und Hebelprodukte erhöhen Volatilität
- Cloud‑Player bauen eigene Chips; Margendruck durch günstigere Modelle
J.P. Morgan sieht Risiken: Eine kleine Gruppe von KI‑Firmen dominiert die Gewinne im S&P 500
Seit dem Start von ChatGPT 2022 hat sich laut J.P. Morgan ein auffälliges Muster an den US‑Märkten verstärkt: Ein vergleichsweise kleiner Kreis von Firmen erzielt den Großteil der Gewinne, Erträge und Investitionen im S&P 500. Die Bank fasst das so zusammen: 42 Unternehmen tragen demnach etwa 65–80 % dieser Kennzahlen — ein Zeichen für starke Konzentration, so die Analyse.
Konzentrierter Markt
Die zehn größten US‑Aktien machen inzwischen rund 40 % der Marktkapitalisierung des S&P 500; 2015 lag dieser Anteil noch bei 17 %. Kurz gesagt: Wenige Titel ziehen den Markt stark mit sich.
Halbleiter‑Hype mit Dotcom‑Ähnlichkeiten
J.P. Morgan sieht bei Halbleiter‑ und Hardwarewerten Muster, die an die Dotcom‑Phase erinnern: starke Rallyes, hohe Engagements von Hedgefonds und steigende Margin‑Kredite — etwa an der koreanischen Börse. Auch Privatanleger handeln vermehrt Optionen auf Chipaktien, was die Kursdynamik weiter anheizt.
Hebelprodukte verstärken Bewegungen
Gehebelte Chip‑ETFs, die Kursbewegungen vervielfachen, haben laut Bank seit Anfang 2024 ihren Einfluss auf die globalen Märkte etwa verfünffacht. Solche Produkte können Volatilität und Kurzfrist‑Risiken deutlich erhöhen.
Gewinnbeiträge kommen von wenigen Titeln
Die Marktbreite ist gering: Nur eine Handvoll Aktien trägt die bisherigen Kursgewinne. Das verstärkt Klumpenrisiken, falls sich Anlegerpräferenzen oder Tech‑Trends drehen.
Nvidia bleibt führend — verliert aber Marktanteile
Nvidia dominiert nach wie vor das Geschäft mit KI‑Beschleunigern (spezielle Chips für KI‑Rechenlasten). J.P. Morgan rechnet damit, dass Nvidias Marktanteil von etwa 85 % in 2023 auf rund 75 % im Jahr 2026 sinken könnte.
Cloud‑Anbieter bauen eigene Chips
Große Cloud‑Player wie Google (TPU) und Amazon (Trainium) setzen verstärkt auf eigene Prozessoren. Laut J.P. Morgan können diese Eigenentwicklungen die Betriebskosten gegenüber Nvidia‑GPUs um geschätzte 30–40 % senken. Als Beispiel nennt die Bank, dass Anthropic langfristig seine KI Claude auf Amazons Trainium betreiben will.
Günstigere Modelle und Konkurrenz aus China drücken Margen
Steigende Preise für die Nutzung großer KI‑Modelle (Token‑Preise) könnten Unternehmen dazu bewegen, auf günstigere Open‑Source‑Modelle umzusteigen. Erste Signale: Aufgaben werden an billigere Modelle ausgelagert, die durchschnittlichen Token‑Preise fallen, und chinesische Open‑Source‑Modelle erreichen laut J.P. Morgan fast Spitzenleistungs‑Niveau bei deutlich geringeren Kosten. Das übt Druck auf Margen und Preissetzung aus.
Umsatzwachstum versus Profitabilität
Führende KI‑Labore wie OpenAI und Anthropic melden stark steigende Umsätze, gleichzeitig sind die Ausgaben für Rechenleistung extrem hoch. Ob dieses Wachstum nachhaltig profitabel ist, bleibt laut J.P. Morgan offen.
Makro‑ und Infrastruktur‑Effekte
Tech‑Investitionen machen einen wachsenden Anteil am Wirtschaftswachstum. Zugleich sinken die freien Cashflow‑Margen großer Cloud‑Anbieter, und ihre Verschuldung nimmt zu. Diese Faktoren erhöhen nach Ansicht der Bank die wirtschaftlichen Konzentrationsrisiken.
Was J.P. Morgan zusammenfasst
Die Bank sieht mehrere Risikoschichten:
- starke Firmenkonzentration
- Abhängigkeit von spezieller Infrastruktur (Chips, Rechenzentren)
- potenzielle Auswirkungen auf Gewinne und Verschuldung
Kurz gesagt: Die aktuelle KI‑Welle treibt viele Gewinne — sie schafft laut J.P. Morgan aber auch systemische Verwundbarkeiten, falls sich die Trends umkehren.
Quellen
- Quelle: J.P. Morgan
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
