#4 I BLICK IN DIE ZUKUNFT

#4 I BLICK IN DIE ZUKUNFT

34 bookmarks
Custom sorting
What if the AI stockmarket blows up? (07.09.2025)
What if the AI stockmarket blows up? (07.09.2025)

Die Risiken, die den KI-Aktienmarkt explodieren (also zu einer Spekulationsblase und anschließenden Kurskorrektur) lassen könnten, sind:

  • Überbewertung der KI-Aktien: Die Bewertungen sind höher als während der Dotcom-Blase 1999, was wenig Spielraum für Enttäuschungen bei den Cashflows lässt.

  • Kurzlebige Investitionsgüter: Große Investitionen fließen in Vermögenswerte (z. B. Chips, Rechenzentren), die schnell an Wert verlieren (Haltbarkeit: ca. 9 Jahre).

  • Enttäuschende Umsätze trotz großer Investitionen: Die derzeitigen Umsätze der KI-Unternehmen sind relativ klein und könnten hinter den hohen Erwartungen zurückbleiben.
  • Politische und regulatorische Unsicherheiten: Politik unterstützt zwar den Boom, doch staatliche Eingriffe oder Verzögerungen könnten die Entwicklung bremsen.

  • Hohe Abhängigkeit des Privatsektors vom Aktienmarkt: Ein Crash würde viele Privatanleger treffen und könnte so die Konsumausgaben und Wirtschaftsentwicklung negativ beeinflussen.

Ownership of stocks accounts for about 30% of the net worth of American households
The size and durability of capital investment is also important.
trillions of dollars
·economist.com·
What if the AI stockmarket blows up? (07.09.2025)
Tech tycoons have got the economics of AI wrong (30.01.2025)
Tech tycoons have got the economics of AI wrong (30.01.2025)

Tech-Tycoons haben die Ökonomie der KI falsch eingeschätzt, weil sie fälschlicherweise davon ausgehen, dass Effizienzgewinne durch neue Technologien wie DeepSeek zwangsläufig zu einer geringeren Ressourcennutzung führen werden. Das Jevons-Paradoxon zeigt jedoch, dass höhere Effizienz tatsächlich zu einer größeren Nachfrage nach Ressourcen führen kann.

  1. Jevons-Paradoxon: Dieses Prinzip besagt, dass verbesserte Effizienz oft zu einer stärkeren Nutzung einer Ressource führt, da die Kosteneinsparungen zu einer Erhöhung des Verbrauchs anregen können. Dies könnte dazu führen, dass die Tech-Industrie mehr in Rechenzentren und KI-Systeme investiert, da die Nutzung der Technologie in die Höhe schießt und sie zu einer Ware wird, die immer gefragter ist.

  2. Marktdynamik: Der Artikel weist darauf hin, dass die Nachfrage nach KI-Tools und -Anwendungen die wahrscheinlichste Triebkraft ist, nicht unbedingt die Effizienz selbst. Tech-Tycoons scheinen die Möglichkeit, dass steigende Effizienz die Nachfrage überproportional erhöhen könnte, zu vernachlässigen.

  3. Einschränkende Faktoren: Der aktuelle Stand der KI-Nutzung in Unternehmen (nur 5% der amerikanischen Unternehmen verwenden sie derzeit) zeigt, dass es Hürden gibt, die die Einführung hemmen, wie beispielsweise den wahrgenommenen Aufwand oder die Irrelevanz der Technologie für bestimmte Branchen .

Insgesamt ist die falsche Einschätzung auf eine Überoptimierung der Effizienzgewinne und eine Unterschätzung der nachfrageseitigen Effekte zurückzuführen.

The Jevons paradox—the idea that efficiency leads to more use of a resource, not less—has in recent days provided comfort to Silicon Valley titans worried about the impact of DeepSeek, the maker of a cheap and efficient Chinese chatbot, which threatens the more powerful but energy-guzzling American varieties. Satya Nadella, the boss of Microsoft, posted on X, a social-media platform, that “Jevons paradox strikes again!
·economist.com·
Tech tycoons have got the economics of AI wrong (30.01.2025)