F\u00fcr KI-Aktien bestimmt das Kapital das Risiko: Es hat Oracle und CoreWeave bereits ihre Grenzen aufgezeigt, und am st\u00e4rksten gef\u00e4hrdet sind die Aktien, die ihre KI-Projekte auf Pump finanzieren.<\/p>\n\n\n\n
Chips, Strom oder Kapital? Wo genau ist der Flaschenhals, der die KI-Rallye zum Einsturz bringen k\u00f6nnte?<\/p>\n\n\n\n
Ich habe mir die drei Bereiche mal n\u00e4her angeschaut, um Ihnen eine fundierte Meinung pr\u00e4sentieren zu k\u00f6nnen. Das Ergebnis vorab: Es ist die Kombination dieser drei Bereiche, wobei Strom am solidesten w\u00e4chst, Chips den eigenen Wettbewerb f\u00fcrchten m\u00fcssen und Kapital die Selektion im Markt zugunsten des am besten Finanzierten, nicht desjenigen mit der besten L\u00f6sung, entscheiden kann.<\/p>\n\n\n\n
Am 12.10.2026 sa\u00dfen in Singapur zwei M\u00e4nner auf einem Podium, die einen seltenen Einblick in die Lieferkette der KI-Welt boten: Hock Tan, CEO von Broadcom, dessen ma\u00dfgeschneiderte Chips in den Rechenzentren von Google, Meta und OpenAI arbeiten, und Lip-Bu Tan, CEO von Intel. Die Frage des Moderators lautete, woher die n\u00e4chste Billion Dollar f\u00fcr KI kommen soll. Ihre Antwort: Nicht die Chips sind der Engpass, auch nicht der Strom, sondern das Kapital.<\/p>\n\n\n\n
Die Wafer- und Speicherknappheit wird \u00fcberwunden, sagte Hock Tan. Die Nachfrage \u00fcbersteigt das Angebot zwar noch bis 2029, aber die eigentliche Grenze zieht die Verf\u00fcgbarkeit und der Preis von Kapital. Lip-Bu Tan erg\u00e4nzte, Anleger wollen irgendwann Renditen sehen. Viele Investoren wissen gar nicht, was sie da kaufen, legte Hock Tan nach und verglich den Markt mit einem Casino. Am Folgetag, dem 13.10.2026, verloren der koreanische Kospi, Samsung (zeitweise 9%) und SK Hynix deutlich.<\/p>\n\n\n\n
Bis zu dieser Aussage lautete die Standardantwort anders. Jensen Huang (Nvidia) und Elon Musk (xAI) hatten den Strom zum Flaschenhals erkl\u00e4rt, Satya Nadella (Microsoft) hatte im November 2025 einger\u00e4umt, Microsoft habe KI-GPUs im Lager liegen, die mangels Stromanschluss nicht eingebaut werden k\u00f6nnen. Und wer die Preise f\u00fcr HBM-Speicher (Micron, SK Hynix, Samsung) und die Wartelisten bei TSMC (Taiwan Semiconductor, Lohnfertiger der meisten KI-Chips weltweit) verfolgt, h\u00e4lt die Chips weiterhin f\u00fcr die knappste Ressource.<\/p>\n\n\n\n
Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta investieren allein 2026 zusammen rund 750 Mrd. USD in den Ausbau der KI-Infrastruktur, Oracle weitere 90 Mrd. USD. Morgan Stanley rechnet f\u00fcr 2027 mit \u00fcber 1 Bio. USD an KI-Investitionen. Die Investitionsplanung steht und liefert ausreichend Argumente f\u00fcr ein anhaltend hohes Wachstum, so dass alle KI-Unternehmen noch reichlich Umsatz- und Gewinnspr\u00fcnge ausweisen k\u00f6nnen. Offen ist, wer all dieses Investitionskapital aufbringt.<\/p>\n\n\n\n
Bis 2025 war die Antwort einfach: aus dem operativen Cashflow. Die vier gro\u00dfen Hyperscaler verdienten so viel, dass sie den KI-Ausbau bezahlen und nebenbei Aktien zur\u00fcckkaufen konnten. 2026 hat sich das ge\u00e4ndert. Alphabet<\/a> wies im zweiten Quartal 2026 erstmals seit dem B\u00f6rsengang einen negativen freien Cashflow aus, stellte die Aktienr\u00fcckk\u00e4ufe ein, die im Vorjahreszeitraum noch 28 Mrd. Dollar betrugen, k\u00fcndigte im Juni eine Eigenkapitalerh\u00f6hung \u00fcber 85 Mrd. USD an und emittierte eine Anleihe mit hundert Jahren Laufzeit.<\/p>\n\n\n\n Amazon weist auf Zw\u00f6lfmonatssicht ebenfalls einen negativen freien Cashflow aus, und CEO Andy Jassy warnt offen vor Gegenwind. Meta meldete am 21.10.2026 f\u00fcr das dritte Quartal erstmals seit dem B\u00f6rsengang einen negativen freien Cashflow, schuf eine neue stimmrechtslose Aktiengattung, die ausdr\u00fccklich zur Kapitalaufnahme genutzt werden kann, und verlor daf\u00fcr am 22.10.2026 7% an der B\u00f6rse, obwohl der Umsatz die Erwartungen \u00fcbertraf.<\/p>\n\n\n\n Nur Microsoft erwirtschaftet noch einen deutlich positiven freien Cashflow, rund 67 Mrd. USD im Gesch\u00e4ftsjahr bis 30.06.2026, und selbst dort ist der Kassenbestand binnen eines Jahres von 30 auf 21 Mrd. USD geschrumpft. Das war f\u00fcr mich einer der ausschlaggebenden Gr\u00fcnde, gerade Microsoft in das Heibel-Ticker-Portfolio zu holen.<\/p>\n\n\n\n 2024 wurden nur 9% der Investitionen der Hyperscaler aus neuem Fremdkapital finanziert, 2026 sind es 32%. Die gro\u00dfen Cloud-Anbieter haben bis August 2026 Anleihen \u00fcber rund 220 Mrd. USD platziert, im gesamten Jahr 2025 waren es 70 Mrd. USD.<\/p>\n\n\n\n Daneben ist eine Schattenfinanzierung entstanden, die in keiner Konzernbilanz auftaucht: Meta hat sein Rechenzentrum Hyperion in Louisiana in eine Zweckgesellschaft ausgelagert, an der der Kreditfonds Blue Owl 80% h\u00e4lt und die Anleihen \u00fcber 27 Mrd. USD begeben hat. Apollo und Blackstone haben 35 Mrd. USD f\u00fcr Chips bereitgestellt, die Anthropic nutzt. Nvidia hat mit Apollo, BlackRock, Blackstone und KKR Absichtserkl\u00e4rungen \u00fcber Finanzierungsplattformen von 500 Mrd. Dollar unterzeichnet und bietet an, bis zu einem Viertel davon selbst abzusichern.<\/p>\n\n\n\n Insgesamt sind bis 2028 Investitionen von 2,9 Bio. USD in Rechenzentren angek\u00fcndigt. Davon kommen 1,4 Bio. aus dem Cashflow der Hyperscaler, die verbleibenden 1,5 Bio. USD m\u00fcssen \u00fcber Anleihe- und Kreditm\u00e4rkte finanziert werden. Goldman Sachs kommt bis 2030 auf 5 Bio. USD, zwei f\u00fcr Rechenzentren und drei f\u00fcr Stromerzeugung.<\/p>\n\n\n\n Das Kapital hat bereits zweimal \u00f6ffentlichkeitswirksam zugeschlagen. Oracle hat sich mit einem Auftragsbestand von 638 Mrd. USD, zur H\u00e4lfte von OpenAI, vom Softwarehaus zum gr\u00f6\u00dften Rechenzentrumsbauer verwandelt, und der Markt bezahlt das mit Misstrauen. S&P hat Oracle am 09.07.2026 auf BBB- gestuft, eine Stufe \u00fcber Ramsch. Die Kreditausfallversicherungen auf Oracle notieren auf einem Niveau, das sonst bei Schuldnern im Ramschbereich \u00fcblich ist. Die Aktie hat sich vom Hoch mehr als halbiert. Beim GPU-Vermieter CoreWeave notieren die Anleihen bei 77% des Nennwerts mit Renditen von 15 bis 16%, die Aktie verlor Anfang Oktober 2026 binnen drei Tagen ein Viertel ihres Wertes.<\/p>\n\n\n\n OpenAI ist der gr\u00f6\u00dfte Kapitalnachfrager von allen und weist keinen nennenswerten Cashflow aus. Die 1,4 Bio. USD an Investitionszusagen, die Sam Altman im November 2025 verk\u00fcndete, hat das Unternehmen im Februar 2026 vor Investoren auf 600 Mrd. USD eingedampft. Das Prestige-Projekt Stargate schrumpfte von 10 auf 7 Gigawatt. Die 100 Mrd. Dollar, die Nvidia in OpenAI investieren wollte, waren nach Aussage von Jensen Huang im Februar 2026 nie eine Verpflichtung.<\/p>\n\n\n\n OpenAI hat im M\u00e4rz 2026 122 Mrd. USD bei einer Bewertung von 852 Mrd. USD eingesammelt. Der Umsatz w\u00e4chst spektakul\u00e4r, aber 2025 stand unterm Strich ein Verlust von 38,5 Mrd. Dollar, und vor 2030 rechnet niemand mit positivem Cashflow. Den B\u00f6rsengang hat Altman f\u00fcr 2026 abgesagt.<\/p>\n\n\n\n Ich habe OpenAI als m\u00f6glichen Sargnagel der KI-Rallye bezeichnet. Sp\u00e4testens 2027 muss OpenAI Kapital in einer Gr\u00f6\u00dfenordnung aufnehmen, f\u00fcr die es am Markt keinen Pr\u00e4zedenzfall gibt.<\/p>\n\n\n\n Bei Investitionen, die auf eine Billion zusteuern, stellt sich eine einfache Frage: Kann man f\u00fcr Geld wirklich alles kaufen? Bei den Chips funktioniert das nicht mehr, denn die Fertigung ist bis einschlie\u00dflich 2028 bei den meisten Chip-Anbietern ausverkauft. Noch dramatischer sieht es bei den Stromanbietern aus.<\/p>\n\n\n\n In den USA verbrauchen Rechenzentren 4,5% des Stroms. Bis 2030 rechnet man mit einem Anteil von 10 bis 15%. Das Problem ist der Anschluss ans Netz. Allein in Texas stehen mit 474 GW Investitionsprojekte f\u00fcr das F\u00fcnffache der Spitzenlast des dortigen Netzes in der Warteschlange.<\/p>\n\n\n\n In Virginia wartete man 2022 bis zu 4 Jahre auf einen Netzanschluss, 2024 stieg die Wartezeit auf 7 Jahre. In Ohio muss man bis 2031 warten, in Arizona wird seit 2024 gar keine Zusage mehr gemacht.<\/p>\n\n\n\n Der Engpass ist nicht mehr nur technisch, sondern auch politisch: Keine Gemeinde m\u00f6chte das Brummen der Rechenzentren und das Vibrieren des Bodens zulassen. Hinzu kommen Probleme bei der Stromversorgung der Haushalte in der Umgebung und bei der Wasserversorgung, wenn der Grundwasserspiegel durch die aufwendige K\u00fchlung der KI-GPUs sinkt.<\/p>\n\n\n\n Allein im ersten Quartal 2026 wurden 75 geplante Rechenzentren blockiert oder verz\u00f6gert. In 14 Bundesstaaten der USA liegen Moratorien auf dem Tisch, die den Bau von Rechenzentren kategorisch verbieten. 71% der Amerikaner lehnen ein Rechenzentrum in der Nachbarschaft ab, Kernkraftwerke lehnen nur 53% ab.<\/p>\n\n\n\n Das Problem mit dem Netzanschluss l\u00e4sst sich umgehen, wenn man eine eigene, autarke Stromversorgung baut. Meta baut drei Gigawatt-Gaskraftwerke in Louisiana, weitere 7 sind beantragt. GE Vernova hat Auftr\u00e4ge f\u00fcr 116 Gigawatt Gasturbinen in den B\u00fcchern, Siemens Energy<\/a>, ein Titel des Heibel-Ticker-Portfolios, blickt auf 69 Gigawatt in den Auftragsb\u00fcchern. Die j\u00e4hrliche Baukapazit\u00e4t soll bei GE Vernova von 20 auf 30 Gigawatt bis 2030 ausgebaut werden.<\/p>\n\n\n\n Auch die Atomenergie wird bem\u00fcht. Am schnellsten wird das nach einem Reaktorunfall abgeschaltete Werk Three Mile Island wieder ans Netz gebracht, bis Herbst 2027 soll es so weit sein. F\u00fcr alle anderen Kernenergie-Projekte sind die Planungszeiten zu lang, um beim Engpass eine nennenswerte Rolle zu spielen: Die modularen kleinen oder mittleren Kernkraftwerke sind fr\u00fchestens 2032 serienreif, deren Genehmigungen sind so langwierig wie die f\u00fcr ein gro\u00dfes Kernkraftwerk.<\/p>\n\n\n\n Europa ist nicht besser dran als die USA, sondern eher schlechter. In Frankfurt, wo Rechenzentren die gr\u00f6\u00dften Stromverbraucher der Stadt sind, vergibt der Netzbetreiber neue Anschlussleistung ab 3,5 Megawatt nur noch rationiert und rechnet mit Einschr\u00e4nkungen bis Mitte der 2030er Jahre. In Berlin standen 2025 Anfragen \u00fcber 2.300 Megavoltampere einer verf\u00fcgbaren Kapazit\u00e4t von 365 gegen\u00fcber. In Irland verbrauchen Rechenzentren 22% des Stroms, Dublin hat neue Anschl\u00fcsse im Dezember 2025 wieder zugelassen, und zwar nur f\u00fcr Betreiber, die ihren Bedarf zu 100% mit eigener Erzeugung decken. Die Niederlande erlauben Hyperscale-Rechenzentren nur noch an zwei Standorten.<\/p>\n\n\n\n Die Bundesregierung will die KI-Rechenleistung bis 2030 vervierfachen und spricht in derselben Strategie von einem Antragsstau. Bis 2030 schrumpft die KI-Rechenleistung Europas auf 10% (Stand 23.10.2026: 13%).<\/p>\n\n\n\n Morgan Stanley rechnet vor, dass den USA bis 2028 rund 32 Gigawatt fehlen, ein Drittel der 97 Gigawatt, die die geplanten Rechenzentren brauchen. Jeder Chip, der in diesen 32 Gigawatt stecken soll, liegt dann auf Lager, so wie Satya Nadella es im November 2025 f\u00fcr Microsoft beschrieben hat. Der Strom bestimmt nicht, ob die KI-Revolution stattfindet, aber er bestimmt ihr Tempo.<\/p>\n\n\n\n Nvidias Umsatz verdoppelte sich im Quartal bis Ende Juli 2026, die Bruttomarge liegt bei 75%. Die Nachfrage l\u00e4sst auch f\u00fcr 2027 eine Umsatzverdopplung zu, doch die Fertigung kommt nicht nach, so Jensen Huang, und Nvidia begn\u00fcgt sich mit +70%. Dabei steigen die Kosten f\u00fcr Vorprodukte wie HBM-Speicher. Deren Preise vervielfachten sich binnen 12 Monaten bis Oktober 2026, und der Einkauf schl\u00e4gt bis Januar 2027 bei der Gewinn- und Verlustrechnung von Nvidia zu: Die Bruttomarge f\u00e4llt laut CFO Kress auf 72%.<\/p>\n\n\n\n Hier zeigt sich deutlich: Nicht die Nachfrage begrenzt das Wachstum von Nvidia, sondern die Verf\u00fcgbarkeit von Hochleistungsspeichern. Micron<\/a> verf\u00fcnffachte mit den Zahlen vom 30.09.2026 den Quartalsumsatz und schraubte die Gewinnmarge auf 87%. Micron ist nach eigener Aussage bis Ende 2029 ausverkauft.<\/p>\n\n\n\n Ohne die teuren HBM-Speicher, die f\u00fcr die hohen Geschwindigkeiten der KI-Prozesse erforderlich sind, langweilen sich die Nvidia KI-GPUs, weil sie zu lange auf Daten warten m\u00fcssen. Und wenn diese teuren KI-GPUs sich langweilen, k\u00f6nnen sie die in sie get\u00e4tigte Investition nicht erwirtschaften.<\/p>\n\n\n\n TSMC verpackt die Chips zu einsatzf\u00e4higen Platinen und kann die Nachfrage ebenfalls nur zu 70% erf\u00fcllen. Neue Chip-Maschinen von Lam Research oder ASML lassen sich nicht schnell genug beschaffen, beide Unternehmen haben angek\u00fcndigt, ihre Fertigungskapazit\u00e4ten auszubauen, um die Nachfrage zu befriedigen.<\/p>\n\n\n\n Der Engpass in der Chip-Industrie kann theoretisch binnen weniger Jahre behoben werden. Das tun die Chip-Unternehmen aber nicht mehr. Ich habe Ihnen vielfach vom Schweinezyklus der Chip-Industrie berichtet. Der Markt der Anbieter ist klein genug, dass die Wettbewerber einander in die Augen schauen k\u00f6nnen und unausgesprochen zu gro\u00dfe Investitionen in den Ausbau der Fertigungskapazit\u00e4ten unterlassen. Alle verdienen bestens, wenn der Preis f\u00fcr die wenigen Chips exorbitant hoch ist.<\/p>\n\n\n\n Der Markt kollabiert im Wettbewerb, wenn die Fertigungskapazit\u00e4ten zu stark ausgebaut werden, so dass die begehrten Chips unter ihrem Preis auf den Markt geschmissen werden m\u00fcssen, damit wenigstens ein Teil der Investitionen in den Ausbau der Fertigung wieder verdient wird. Genau das soll dieses Mal nicht passieren, und so profitieren Micron, SK Hynix und Samsung, aber auch TSMC bis hin zu ASML und Lam Research von den hohen Verkaufspreisen f\u00fcr ihre raren Produkte.<\/p>\n\n\n\n Doch Wettbewerb kommt oft unverhofft. Die These, Nvidias KI-GPUs haben beim Training neuer KI-Modelle keine Konkurrenz, stimmt so nicht mehr. Bei OpenAI, xAI und Meta werden die Spitzenmodelle weiterhin auf Nvidia trainiert. Googles Gemini wird vollst\u00e4ndig auf Googles eigenen TPUs trainiert, und Anthropic erkl\u00e4rt offiziell: Claude wird auf Amazons Trainium, Googles TPUs und Nvidia-Chips trainiert und betrieben.<\/p>\n\n\n\n Anthropic hat sich bis zu eine Million TPUs f\u00fcr 2026 gesichert, will 2027 auf 5 Gigawatt und 2028 um weitere 10 Gigawatt aufstocken, betreibt daneben \u00fcber eine Million Trainium-Chips bei Amazon und hat zus\u00e4tzlich 2 Gigawatt bei AMD bestellt.<\/p>\n\n\n\n Meta mietet seit Februar 2026 TPUs von Google f\u00fcr die Modellentwicklung. Alphabet hat im zweiten Quartal 2026 erstmals Umsatz aus dem Verkauf von TPU-Systemen an Dritte verbucht. Microsoft hat im Oktober 2026 mit Maia 300 eine eigene KI-GPU vorgestellt, die ab 2027 in Rechenzentren mit mehreren Gigawatt arbeiten soll. Die eigentliche Konkurrenz f\u00fcr Nvidia kommt also nicht von AMD, sondern von den Abnehmern selbst, die ihre Chips bei Broadcom entwerfen lassen.<\/p>\n\n\n\n Broadcom hat im September 2026 einen KI-Umsatz von 16,7 Mrd. USD gemeldet, das Dreifache des Vorjahres, und f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsjahre 2027 und 2028 115 und 230 Mrd. Dollar genannt, f\u00fcr die die Lieferkapazit\u00e4t bereits gesichert ist. Broadcom w\u00e4chst schneller als Nvidia.<\/p>\n\n\n\n Ein Blick nach China ist ebenfalls aufschlussreich. Nvidias Chinagesch\u00e4ft im Rechenzentrum ist auf null gefallen, Peking genehmigt Importe von Nvidia nur noch fallweise und schreibt staatlichen Rechenzentren heimische Chips vor. Huawei will 2026 rund 1,5 Mio. KI-GPUs (Ascend-Beschleuniger) ausliefern, was weniger als 4% der Rechenleistung entspricht, die Nvidia 2026 produziert. Strom hat China im \u00dcberfluss, es fehlen jedoch die Chips, auch die Hochleistungsspeicher. Die USA haben gen\u00fcgend KI-GPUs, aber zu wenig Strom.<\/p>\n\n\n\n Die Chips bestimmen den Preis des Ausbaus. Sie sind knapp, aber die Lieferkette investiert mit einer Geschwindigkeit, die diese Knappheit abbaut: Ich erwarte, dass sie bis Herbst 2028 verschwindet. Das ist langsamer als technisch m\u00f6glich, aber noch immer schneller als die Behebung des Stromengpasses.<\/p>\n\n\n\n Der Stromengpass wird in Jahren gerechnet, nicht selten betr\u00e4gt die Vorlaufzeit f\u00fcr Genehmigungen von KI-Rechenzentren 7 Jahre. Die Chip-Branche muss diesen Engpass bei der Planung des Ausbaus der eigenen Fertigungskapazit\u00e4ten ber\u00fccksichtigen, denn nicht jeder nachgefragte Chip kann problemlos mit Strom versorgt werden.<\/p>\n\n\n\n Bleibt das Kapital als dritter Engpass, der Unternehmen wie Oracle und CoreWeave bereits ihre Grenzen aufgezeigt hat, bei den Hyperscalern jedoch noch nicht wirklich rar ist. Wir blicken deshalb auf 2027, wenn nicht nur OpenAI gigantische Summen finanzieren muss.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr das Risiko der einzelnen Aktien ergibt sich eine klare Rangfolge. Am st\u00e4rksten gef\u00e4hrdet sind diejenigen, die ihre Projekte auf Pump finanzieren m\u00fcssen: in dieser Betrachtung CoreWeave, Oracle und Meta.<\/p>\n\n\n\n Am solidesten k\u00f6nnen die Stromanbieter mit langen Vorlaufzeiten f\u00fcr ihre Projekte planen. Siemens Energy und GE Vernova, aber auch die Kernkraftbetreiber Constellation und Vistra sind mit ihren langen Liefervertr\u00e4gen solide f\u00fcr die KI-Rallye aufgestellt.<\/p>\n\n\n\n Doch auch die Stromanbieter wurden in der Woche bis 23.10.2026 ausverkauft. Die Logik ist simpel: Wenn die KI-Fantasie nachl\u00e4sst und die KI-Rallye einbricht, werden auch Projekte storniert, f\u00fcr die Siemens Energy und GE Vernova Gasturbinen liefern sollen.<\/p>\n\n\n\n Ich erwarte keinen Investitionsstopp, sondern eine Auslese: Investiert wird weiter, aber selektiver und mit sch\u00e4rferem Blick auf die Rendite. Gef\u00e4hrlich wird die KI-Investitionsphase, wenn das Geld zu teuer wird. Unter h\u00f6heren Zinsen leiden zuerst die schuldenfinanzierten Glieder der Kette, also die Neoclouds, die Rechenzentrumsbetreiber auf Kredit und die zyklischen Speicherhersteller.<\/p>\n\n\n\n CoreWeave hat der Heibel-Ticker trotz der attraktiv aussehenden Bewertung nicht ins Portfolio genommen, Microsoft mit seinem deutlich positiven freien Cashflow dagegen schon. Der Ma\u00dfstab f\u00fcr KI-Aktien lautet damit: Wer den Ausbau aus dem laufenden Cashflow bezahlt, ist weniger gef\u00e4hrdet als derjenige, der ihn auf Pump bezahlt. Im Markt setzt sich am Ende der am besten Finanzierte durch, nicht zwingend der mit der besten L\u00f6sung.<\/p>\n\n\n\n Quellen und Stand (23.10.2026): Heibel-Ticker PLUS, Ausgabe 43 vom 23.10.2026<\/a>; Hock Tan, Singapur, 12.10.2026, und Kursreaktion Seoul vom 13.10.2026 (Bloomberg-Bericht via CoinAcademy, 13.10.2026<\/a>); Meta Q3 2026 (FXStreet, 22.10.2026<\/a>; investingLive, 22.10.2026<\/a>); Alphabet (sec-api.io, 28.08.2026<\/a>); Fremdfinanzierungsquote (FactSet Insight, 23.07.2026<\/a>); Oracle-Rating (S&P, 09.07.2026<\/a>); Netzanschluss Virginia (Prince William Times, 15.07.2026<\/a>); Morgan Stanley Stroml\u00fccke (TFTC, 23.10.2026<\/a>); Nvidia (implicator.ai, 26.08.2026<\/a>).<\/em><\/p>\n\n\n\n Stephan Heibel<\/a> ist Chefredakteur und Herausgeber des Heibel-Ticker B\u00f6rsenbriefs<\/a>. Er analysiert seit 1998 die Kapitalm\u00e4rkte f\u00fcr mehr als 25.000 Leser.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" F\u00fcr KI-Aktien bestimmt das Kapital das Risiko: Am st\u00e4rksten gef\u00e4hrdet sind die Unternehmen, die ihren KI-Ausbau auf Pump finanzieren. Hock Tan (Broadcom) und Lip-Bu Tan (Intel) nannten am 12.10.2026 in Singapur nicht Chips oder Strom, sondern das Kapital als Engpass. Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta investieren 2026 zusammen rund 750 Mrd. USD in KI-Infrastruktur, doch nur Microsoft erwirtschaftet noch einen deutlich positiven freien Cashflow. Der Anteil neuen Fremdkapitals an den Investitionen der Hyperscaler stieg von 9% im Jahr 2024 auf 32% im Jahr 2026. Oracle und CoreWeave hat das Kapital bereits Grenzen aufgezeigt. 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Der Fremdkapitalanteil steigt, daneben w\u00e4chst die Schattenfinanzierung<\/h3>\n\n\n\n
Oracle und CoreWeave zeigen die Grenze des Kapitals<\/h3>\n\n\n\n
OpenAI braucht Kapital ohne Pr\u00e4zedenzfall<\/h3>\n\n\n\n
Strom: 7 Jahre bis zum Netzanschluss<\/h2>\n\n\n\n
Das Problem ist der Netzanschluss<\/h3>\n\n\n\n
Der Engpass ist auch politisch<\/h3>\n\n\n\n
Eigene Stromversorgung umgeht den Netzanschluss<\/h3>\n\n\n\n
Atomenergie: Nur Three Mile Island kommt schnell ans Netz<\/h3>\n\n\n\n
Europa ist beim Netzanschluss eher schlechter dran als die USA<\/h3>\n\n\n\n
Den USA fehlen bis 2028 rund 32 Gigawatt<\/h3>\n\n\n\n
Chips: Der Engpass wandert von KI-GPU \u00fcber HBM-Speicher zu CPU<\/h2>\n\n\n\n
Teurer Speicher dr\u00fcckt die Nvidia-Marge<\/h3>\n\n\n\n
Nicht die Nachfrage, die Speicherverf\u00fcgbarkeit begrenzt Nvidia<\/h3>\n\n\n\n
Auch TSMC und die Maschinenbauer erf\u00fcllen die Nachfrage nicht<\/h3>\n\n\n\n
Der Engpass ist behebbar, doch die Anbieter bauen nicht mehr zu stark aus<\/h3>\n\n\n\n
Nvidias Wettbewerb kommt von den Abnehmern selbst<\/h3>\n\n\n\n
China hat Strom im \u00dcberfluss, aber keine Chips<\/h3>\n\n\n\n
Strom = Tempo, Chip = Profitabilit\u00e4t, Kapital = Risiko<\/h2>\n\n\n\n
Die Chip-Knappheit l\u00f6st sich schneller als der Stromengpass<\/h3>\n\n\n\n
Kapital ist der dritte Engpass<\/h3>\n\n\n\n
Rangfolge: Wer auf Pump finanziert, ist am st\u00e4rksten gef\u00e4hrdet<\/h3>\n\n\n\n
Auch Stromanbieter verlieren, wenn die KI-Rallye einbricht<\/h3>\n\n\n\n
Fazit f\u00fcr Anleger: Bei KI-Aktien z\u00e4hlt die Finanzierung<\/h2>\n\n\n\n
Strom, Chips und Kapital bremsen unterschiedlich stark<\/h3>\n\n\n\n
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Eine Auslese, kein Investitionsstopp<\/h3>\n\n\n\n
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