Tether-CEO Paolo Ardoino warnt, dass der aktuelle Boom der großen Tech-Unternehmen bei Ausgaben für künstliche Intelligenz auf schwachen wirtschaftlichen Grundlagen basieren könnte, da die Sorge über eine KI-Blase auf den globalen Märkten zunimmt.
In einem Beitrag auf X am 4. Juli schreibt Ardoino, dass das Wettrennen um KI-Infrastruktur vier große „strukturelle Ungleichgewichte“ habe. Gemeint sind Unterschiede zwischen Kosten, Einnahmen, Zeitplänen für Investitionen und Konkurrenz.
Seine Warnung erfolgt, während die größten Technologiekonzerne der Welt hunderte Milliarden Dollar in Rechenzentren, Chips und Energiekapazitäten investieren. Für Investoren stellt sich die zentrale Frage, ob KI wirklich genug Umsatz generieren kann, um diese Ausgaben zu rechtfertigen.
Unternehmen zahlen zu wenig für KI
Ardoino meint, dass Unternehmen für KI-Computing zu geringe Preise verlangen im Vergleich zu den tatsächlichen Kosten. Einfach ausgedrückt: Einige KI-Dienste erscheinen günstig, weil Unternehmen die Nutzung bezuschussen, um Kunden zu gewinnen.
Dadurch wirkt das Wachstum stärker als das Geschäftsmodell tatsächlich ist. Sollten die Unternehmen die Preise später erhöhen, könnten Kunden weniger ausgeben. Bleiben die Preise niedrig, bleiben auch die Margen unter Druck.
KI-Gewinne könnten länger auf sich warten lassen
Große Tech-Unternehmen investieren derzeit massiv, während die Gewinne durch KI erst viel später eintreffen könnten. Rechenzentren, GPUs und Stromverträge erfordern enorme Anfangsinvestitionen.
Daraus entsteht eine Lücke zwischen den aktuellen Ausgaben und zukünftigen Erlösen. Je größer diese Lücke wird, desto mehr Druck entsteht, nachzuweisen, dass KI eine nachhaltige Einnahmequelle werden kann.
KI veraltet sehr schnell
KI-Chips können bereits nach drei bis fünf Jahren veraltet sein. Die Schulden und Eigenkapitalmittel für KI-Infrastruktur gehen aber oft von viel längeren Amortisationszeiträumen aus.
Das ist wichtig, weil Unternehmen teure Hardware eventuell ersetzen müssen, bevor sie sich vollständig bezahlt hat. Falls die Nachfrage sinkt oder die Preise zurückgehen, wird das Geschäftsmodell schwerer zu rechtfertigen.
Branche ist von starker Konkurrenz geprägt
Open-Source-KI-Modelle entwickeln sich sehr schnell weiter und könnten die Preissetzungsmacht kommerzieller Anbieter schwächen. Werden günstige oder kostenlose Alternativen leistungsfähig genug, weichen die Kunden von höheren Preisen ab.
In diesem Fall wird es für Unternehmen schwieriger, ihre Infrastrukturkosten zu decken. Die Umsatzerwartungen, die aktuell hohe KI-Bewertungen unterstützen, könnten dadurch ebenfalls sinken.
Ardoinos Warnung ist Teil einer breiteren Diskussion, die derzeit die Märkte beschäftigt.
Chinesische Hedgefonds wie Wealspring Asset und Shanghai Banxia Investment Management Center warnen ebenfalls, dass KI-Aktien eine Blase bilden könnten. Wealspring bezeichnete globale KI-Aktien als „Superblase“, während Banxia auf einen möglichen Auslöser für eine Korrektur hinweist, der bereits aufgetreten sein könnte.
Die Sorge ist einfach: KI ist einer der Haupttreiber bei der Aktienentwicklung, vor allem im Bereich der großen Tech-Unternehmen. Sollten Investoren am Nutzen der KI-Ausgaben zweifeln, könnte die Auswirkung über die Technologiebranche hinausreichen.
KI-Ausgaben könnten auf mehrere Billionen steigen
JPMorgan geht davon aus, dass die globalen KI-bezogenen Ausgaben bis 2030 auf 5,5 Bio. USD steigen könnten. Gleichzeitig sollen Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft in diesem Jahr bis zu 720 Mrd. USD investieren.
Diese Ausgaben machen KI zu einem zentralen Faktor bei Unternehmensgewinnen, Energiebedarf, Chipnachfrage und Kreditmarkt.
Die Bank of England warnte im Oktober 2025, dass KI-Bewertungen bereits in einen Bereich vorgedrungen sind, wie man ihn während der Dotcom-Blase sah. Zudem könne KI-Infrastruktur Billionenbeträge erfordern, von denen ein bedeutender Anteil über Schulden finanziert werde.
Einige Investoren sind weniger skeptisch. Sie meinen, dass sich die aktuelle KI-Handel von der Dotcom-Zeit unterscheidet, da die größten unterstützenden Unternehmen bereits über starke Gewinne und gefestigte Geschäftsbereiche verfügen.
Morgan Stanley schätzt, dass bis 2028 fast 3 Bio. USD an Investitionen in KI-Infrastruktur durch die Wirtschaft fließen könnten.
Trotzdem bleibt Ardoinos zentrale Aussage: Das Risiko steckt in der Wirtschaftlichkeit der KI-Infrastruktur selbst. Wenn Preise, Gewinne, die Lebensdauer der Hardware und der Wettbewerb nicht zusammenpassen, könnten die Märkte unterschätzen, wie schwer es ist, die KI-Nachfrage in nachhaltige Erträge zu verwandeln.
