Was sind die zentralen Argumente von „Ich glaube nicht an den AI-Blühen“?

Der Autor ist der Ansicht, dass die „Bubble-Theorie“ eher eine Wunschvorstellung als eine finanzielle Beurteilung ist: Die Ausgaben für Rechenzentren sind einmalige Investitionen, nicht dauerhafte Kosten. Laut der Anthropic S-1-Daten erbracht jeder Dollar an Rechenleistung 2,08 Dollar an Einnahmen. Die Price-to-Earnings-Ratios der börsennotierten Unternehmen wie Alphabet, Meta und NVIDIA liegen bei etwas über 20 – das ist deutlich niedriger als die Hunderte von Malen, die es während des Internetbooms gab. Er erkennt zugleich an, dass die komplexe Finanzierungsstruktur einer der wichtigsten Argumente für die „Bubble-Theorie“ ist.

Was ist die stärkste Widerlegung in den Kommentaren?

Auflösungszeit: Der größte Teil der Kosten für das Rechenzentrum entfällt auf die GPU. Es sollte eine Auflösungszeit von 5 bis 6 Jahren betragen, anstatt wie vom Autor berechnet 20 Jahre. Die erforderlichen jährlichen Einnahmen würden sich dadurch um das Vierfache erhöhen. Bewertung: Anthropic sieht keine klare positive Cashflow-Entwicklung. Zudem nimmt der Verlust im S-1-Datensatz zu. Anleihemarkt signalisiert: Die Renditen von CoreWeave-Anleihen liegen bei bis zu 16%, was nicht mit der optimistischen Bewertung auf dem Aktienmarkt übereinstimmt.

Sollten gewöhnliche Techniker aufgrund der „Bubble-Theorie“ von der Richtung mit KI absehen?

Es wird nicht empfohlen, die eigene Karriere auf ein einzelnes Konzept zu setzen. Bei den Spekulationen geht es darum, welche Firma profitiert – nicht darum, ob eine Technologie nützlich ist. Elektromotoren haben die Welt verändert, aber die Firmen, die diese Motoren erfunden haben, sind nicht wertvoll. Es ist ratsam, transferbare Fähigkeiten zu erwerben: Probleme im Engineering mit Hilfe von AI lösen, die Ergebnisse der AI-Entwicklung bewerten und AI in den Arbeitsprozess des Teams einbinden. In der Geschichte haben sich nach dem Platzen der Blasen die Infrastrukturen sowie die Nutzungsgewohnheiten der Menschen erhalten.

Shiwen Dialogue 045 | Alle rufen KI-Blase, das Geld fließt in NVIDIA

Beginnender Dialog

Shiwen: Yongliang, woher kommt dieser Artikel? Wer ist der Autor?

Yongliang: Der Autor ist der persönliche Blogger Matteo Raso. Auf seinem Blog veröffentlicht er sowohl Kommentare zu AI als auch Filmpreise. Der Artikel wurde am Sonntag, den 8. November, veröffentlicht und am Morgen des 9. November um 8 Uhr Beijing auf HN gezeigt. Als wir ihn abgerufen haben, gab es über 500 Likes und fast tausend Kommentare – die Zahl steigt weiterhin. Der Autor ist kein großer Name; seine GitHub-Daten sind nahezu anonym, und nur etwa zehn Personen folgen ihm. Es handelt sich also nicht um einen Bericht einer Institution, sondern um die rückwärtsgewandte Analyse eines gewöhnlichen Menschen – doch sie trifft ins Schwarze.

Shiwen: Was ist die Kernaussage des Artikels?

Yongliang: In einem Satz: Die Theorie der Blase ist zu einem Echo-Saal geworden, aber die Daten unterstützen diese Theorie nicht. Laut den in dem Artikel verwendeten Daten hat die AI-Branche bereits mindestens 3 Billionen US-Dollar investiert, davon wurden etwa 1,9 Billionen ausgegeben. Der Autor räumt ein, dass diese Zahl beängstigend ist, aber er betont, dass es auf die Art der Ausgaben ankommt: Data-Center-Ausgaben sind einmalige Investitionen, keine täglichen Betriebskosten, und nach dem Bau sinken die Ausgaben drastisch. Was den Umsatz angeht, zitiert er das S-1-Buchhaltungsdokument von Anthropic: Für jeden 1 US-Dollar an Rechenkapazität entstehen 2,08 US-Dollar an Umsatz. Der Umsatz stieg von 41 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 386 Millionen im Jahr 2024 und auf 4,585 Milliarden im Jahr 2025. Im ersten Halbjahr 2026 erreichte er bereits 16,3 Milliarden US-Dollar. Das sind die Angaben, die der Autor zitiert hat; ich habe die Originaldokumente nicht unabhängig überprüft und meine Zitate mit diesen Einschränkungen abgegeben.

Shiwen: Was ist mit dem Schuldenproblem? Das ist das häufigste Argument gegen die Theorie der Blase.

Yongliang: Er hat eine Aufgabe gelöst, die er selbst „Mathe auf der Rückseite eines Umschlags“ nannte: Man stellt sich vor, dass die Branche 5 Billionen US-Dollar an Schulden über 20 Jahre abzahlt, also jährlich 250 Milliarden US-Dollar. Allein im Jahr 2019 erzielte Alphabet einen Umsatz von 162 Milliarden US-Dollar. Nach Inflationierung beträgt der Betrag 213 Milliarden US-Dollar. Daher ist die Rückzahlung nicht unvorstellbar. Er erwähnte auch, dass ein Teil der Schulden in Aktien umgewandelt werden kann: Laut den Angaben des Autors hatte Anthropic im ersten Halbjahr 2026 72 Milliarden US-Dollar in Form von Aktien an die Gläubiger. Da die Bewertung auf etwa 1 Billion US-Dollar gestiegen ist, reichen die Aktien aus, um diese Schulden zu decken. Auf Marktseite gab er eine Beobachtung: Alphabet, Meta und NVIDIA – diese offiziell gehandelten AI-Unternehmen – haben ein Kurs-Gewinn-Verhältnis von etwas über 20, nicht wie während der Internetblase, als das Verhältnis oft hunderte Male höher war.

Frage 1: Das Schlimmste am Artikel sind nicht die Daten, sondern die Diagnose.

Shiwen: Von den tausend Kommentaren, welcher Abschnitt findet am meisten Resonanz?

Yongliang: Seltsamerweise ist es nicht das Finanzdaten, sondern der abschließende psychologische Diagnosesatz. Der Autor sagt, dass die Theorie der Blase so verbreitet ist, weil sie im Grunde kein finanzielles Problem ist: Sie trägt ein Wunsch in sich, den Wunsch, die Welt zurück in die Vergangenheit zu bringen. Die Menschen fürchten, dass AI die Arbeit und das Leben verändern wird, also sagen sie sich, dass all das nur eine Blase ist, die eines Tages platzen wird, und dann wird alles wieder normal werden. Er nennt diesen Mentalitätszustand „Wunschdenken“. Der am weitesten verbreitete Ausspruch im Artikel ist seine Beobachtung, dass es etwas anderes ist, zu sagen, dass AI eine Blase ist, als zu fragen, woher die Investoren ihr Geld bekommen. Seine eigentliche Botschaft ist, dass wenn die Menschen gezwungen sind, ihr Geld aus dem Mund zu nehmen, sie es stattdessen für NVIDIA ausgeben werden.

Shiwen: Finden die Kommentare diese Diagnose akzeptabel?

Yongliang: Es wird zu zwei Lager geschieden. Der Kommentator npilk unterstützt dies und sagt, dass dies erklärt, warum die pessimistische Sichtweise so viele Leser hat: Die Leute wollen hören, dass sich die Dinge eines Tages normalisieren werden. Ein anderer Kommentator, GolfPopper, argumentiert umgekehrt, dass die Diagnose an sich eine Projektion ist: Egal ob AI-Unternehmen zusammenbrechen oder erfolgreich sind, das Ergebnis könnte für die Normalbürger schlecht sein. Deshalb ist der Glaube an die Blase keine Wunschvorstellung, sondern eine Beurteilung. Beide Ansichten haben ihre Berechtigung. Ich denke, was man besser im Gedächtnis behalten sollte, ist die Selbstbeschränkung des Autors: Er sagt, dass dies keine große Kritik an der neuen Blasensicht ist, und erkennt auch an, dass die komplexe Finanzierungsstruktur einer der auffälligsten Argumente für die Blasensicht ist. Ein umgekehrter Artikel, der die stärksten Argumente des Gegners anerkennt, hat dazu geführt, dass die Toleranz im Kommentarbereich viel höher ist.

Q2: Die Widerlegungen im Kommentarbereich sind härter als der Artikel.

Shiwen: Was ist mit den Datenseiten? Wie geht es im Kommentarbereich?

Yongliang: Der schärfste Angriff liegt auf der Abschreibungsdauer. Der Kommentator wmf sagt, der Autor schätzt die Abschreibung für 20 Jahre auf 5 Billionen, aber der größte Teil der Kosten für Rechenzentren sind GPUs und nicht Gebäude. Die GPUs sollten nach 5 bis 6 Jahren abgeschrieben werden, dadurch wird das benötigte Jahresgehalt direkt um das Vierfache erhöht. Hobofan fügt hinzu: Die Berechnung der Hardware macht etwa die Hälfte der Kosten für Rechenzentren aus. Wenn man von einer 5-jährigen Lebensdauer der GPU ausgeht, ist die Abschreibungszeit näher an 10 Jahren. Dieser Angriff trifft den wichtigen Punkt der Mathematik: Wenn die Zahlengerade verändert wird, ändert sich die Schlussfolgerung komplett.

Shiwen: Wie sieht die Bewertung aus?

Yongliang: Der Kommentator blltprfmnk fragt direkt: Warum ist Anthropic für 1,2 Billionen wert? Amluuto gibt ein „Doppelhügelverteilungsmodell“ vor, das ich mir merken sollte: Eine Zukunft, in der Anthropic einen nachhaltigen Gewinnmodell aufbaut, wäre nach zehn Jahren für 7 Billionen wert; eine andere Zukunft, in der die Einnahmen stagnieren und man gezwungen ist, Insolvenz anzumelden. Beide Zukunftsperspektiven sind möglich, daher ist jede einzelne Bewertung im Grunde eine Wette darauf, auf welchem Hügel man landet. Die Analogie von vannevar ist noch schädlicher: Der Autor sagt, dass AI nach Abzug der Infrastrukturkosten sehr profitabel ist, aber wenn man die Kosten für Automobilherstellung ignoriert, ist auch diese sehr profitabel. Er weist außerdem darauf hin, dass laut S-1-Daten die Verluste von Anthropic zunehmen und nicht abnehmen.

Shiwen: Ist der Autor selbst zu einer Antwort gekommen?

Yongliang: Ja. Der Kommentator jxcole schlägt vor, dass DeepSeek und offene Gewichtst Models jederzeit wechselbar sind. Ein Ertrag von 2,08 Mal ist nicht ausreichend für einen Preiskampf. Der Autor antwortet, dass dies bereits im Artikel diskutiert wurde. Ein weiterer Kommentar wendet sich an Goldman Sachs: Es wird gesagt, dass das Unternehmen gleichzeitig die Nutzung von Claude Code intern einschränkt und innerhalb von vier Wochen fast den IPO-Zielwert halbiert hat (dies wurde im Kommentarbereich erwähnt und ist gestern Thema, wird hier nicht weiter erläutert). Hattmall weist auf ein anderes Signal hin: Die Renditen der CoreWeave-Anleihen liegen bei 16%, was zeigt, dass die Anleihemarkt andere Preise für Risiken hat als der Aktienmarkt, der optimistisch ist.

Q3: Sollten normale Techniker berufliche Entscheidungen auf der Grundlage der Blasensicht treffen?

Shiwen: Zurück zum Beruf. Viele Leser fragen: Die Blasensicht klingt vernünftig, sollte ich mich von AI-betreffenden Positionen und Bereichen fernhalten?

Yongliang: Meine Antwort ist, nicht auf „die Blase nicht platzen“ zu setzen, und auch nicht darauf, dass die Blase platzen wird. Schauen wir uns die Geschichte an. Der Kommentator swatcoder hat Eisenbahn, Halbleiter, Kunststoffe und Netzwerke aufgelistet: Die Nutzung und Gewinnpotenziale dieser Technologien waren damals offensichtlich, doch trotzdem verloren viele Investoren ihr Geld. Sein Schlussfolgerung ist, dass die Blase nicht an der Potenzialität liegt, sondern am richtigen Zeitpunkt. Wongarsu hat einen noch klaren Blickwinkel hinzugefügt: In den zehn Jahren nach dem Zusammenbruch der Internetblase entstanden YouTube, Reddit und Spotify. Ich selbst habe die mobile Internet- und O2O-Phase erlebt – das ist meine Erfahrung, keine Statistik: Wenn die Blase platzt, sterben die Unternehmen, die Geschichten erzählen; Infrastruktur und Nutzergewohnheiten bleiben übrig. Die nächste Welle übernimmt bereits vorhandene Wege.

Shiwen: Das bedeutet also, dass die AI-Fähigkeiten, die man jetzt lernt, nicht umsonst sind?

Yongliang: Man muss zwei Dinge unterscheiden. Der Kommentator rayiner hat ein gutes Modell geliefert: Die Blase setzt auf „welches Unternehmen profitiert“, nicht darauf, ob die Technologie nützlich ist. Er vergleicht große Modelle mit Elektromotoren: Elektromotoren haben die Welt verändert, aber die Unternehmen, die die Motoren erfunden haben, sind heute nicht wertvoll, weil die Technologie zu einem Kraftstoff geworden ist. Also ist es wahrscheinlicher, darauf zu setzen, dass „AI nützlich ist“, als darauf, dass „ein bestimmtes AI-Unternehmen sicher gewinnt“. Was normale Techniker sammeln sollten, sind transferbare Fähigkeiten: Probleme mit AI lösen, AI-ergebnisse bewerten und AI in den Arbeitsablauf des Teams integrieren. Auf Unternehmensebene entscheidet sich, wer gewinnt und wer verliert; Ihre Fähigkeiten sollten dem Arbeiten folgen, nicht den Aktienkursen.

Shiwen: Was passiert, wenn die Blase wirklich platzt?

Yongliang: Kurzfristig wird es sicher schwer sein: Personalabbau, Projekte abgebrochen – das ist Erfahrung aus dem Zyklus, keine Vorhersage. Aber beachten Sie den Widerspruch, den der Kommentator motionlessveloc aufzeigt: „AI ist eine Blase, die bald platzen wird“ und „AI übernimmt zunehmend bestehende Positionen“ – diese beiden Aussagen können kaum gleichzeitig gelten. Die Realität ist wahrscheinlich gemischt: Es gibt nützliche Teile, aber auch Investitionen, die nie zurückgezahlt werden. Die Art und Weise, wie Sie sich auf dieses Gemisch vorbereiten, besteht darin, nicht auf ein einzelnes Szenario zu setzen, sondern sich in beiden Szenarien zu befinden.

Q4: Unternehmensseite: Kürzung der Budgets und erhöhte Investitionen

Shiwen: Aus managementlicher Sicht ist es nicht widersprüchlich, dass viele Unternehmen dieses Jahr ihre Budgets kürzen und gleichzeitig die AI-Investitionen erhöhen.

Yongliang: Nein, denn die Natur der beiden Gelder unterscheidet sich. Der Autor sagt, dass Rechenzentren einmalige Investitionen sind; der Kommentator AngryData widerspricht: Hardware wird nicht ewig funktionieren, Wartung ist nicht kostenlos, Stromkosten werden auch nicht signifikant günstiger. Wenn Modelle effizienter werden, brauchen sie keine so teure Hardware mehr; wenn Modelle weiter stärker werden, wird die neue Generation von Hardware die alten Investitionen direkt vernichten. Tuna-Fish gibt eine konkretere Aussage: Die Nutzungsdauer der heutigen Hardware beträgt voraussichtlich nur 2 bis 3 Jahre. Das ist die wahre Situation bei Unternehmens-IT-Beschlüssen: Geld für Werkzeuge muss ausgegeben werden, aber jede Investition muss mit einer Verfallskostenprognose nach zwei Jahren oder einem Verschleiß gerechnet werden. Als ich mein Team leitete, war das eine Erfahrung, keine Statistik: Fähigkeiten kaufen, nicht Vermögenswerte; die Probleme des damaligen Jahres mit dem damaligen Geld lösen, nicht die Budgets für die nächsten drei Jahre durch die Annahme, dass „AI die Zukunft ist“, blockieren.

Shiwen: Wo versteckt sich das Risiko?

Yongliang: Versteckt an unzugänglichen Orten. Der Kommentator dofm wies darauf hin, dass große Mengen von Schulden durch spezielle Purpose Entities aus dem Bilanzbuch gebracht wurden, wobei die endgültigen Übernehmer möglicherweise Pensionsfonds und Staatsvermögen sind. Dies erinnert an den Satz, den der Autor selbst zugibt: Die komplexe Finanzierungsstruktur ist einer der auffälligsten Argumente für die Existenz von Blasen. Nachdem das Risiko in Schichten verpackt wurde, weiß niemand wirklich, wer davon betroffen sein wird. Für Entscheidungsträger in normalen Unternehmen gilt dasselbe Lehrbuch: Beurteilen Sie AI-Anbieter nicht nur anhand von Modellvorführungen, sondern anhand ihrer finanziellen Struktur und Service-Kontinuität. Wenn Ihr Kerngeschäft auf einem möglicherweise zahlungsunfähigen Anbieter basiert, muss dieses Risiko im Voraus in Verträgen und Notfallplänen festgehalten werden.

Frage 5: Drei ehrliche Ratschläge für die Allgemeinheit

Shiwen: Am Ende des Artikels gibt der Autor selbst einen Rat?

Yongliang: Setzen Sie Ihr Vermögen und Ihren Lebensunterhalt nicht auf die AI-Revolution – wenn Sie verlieren, schieben Sie es nicht anderen in die Schuhe. Ich finde, das ist der ehrlichste Satz im ganzen Artikel, denn nachdem er einen ganzen Artikel geschrieben hat, der gegen seine eigenen Annahmen gerichtet war, hat er sich selbst zurückgezogen: Niemand kann die Zukunft sehen, er sagt nur, dass es realistische Möglichkeiten gibt. Meine drei Ratschläge für die Allgemeinheit basieren auf diesem Satz. Erstens, ersetzen Sie „Ich denke“ durch „Was würde ich tun“: Setzen Sie sich falsche Bedingungen, wie zum Beispiel, welche Signale auftreten, und erkennen Sie dann, dass Ihre Einschätzung der Einführungsrate von AI in Ihrer Branche falsch war. Schreiben Sie das im Voraus auf und führen Sie es zu Zeitpunkt des Geschehens aus, ohne sich an den Lippenbekenntnissen festzuhalten. Zweitens, setzen Sie auf Fähigkeiten, nicht auf Vermögenswerte: Sie können nicht entscheiden, ob der Wert eines Unternehmens steigt oder fällt, aber Sie können entscheiden, ob Sie mit AI Ihre Arbeit schneller und besser erledigen können. Drittens, geben Sie jedem Abhängigen einen Ausweg: Tools, Anbieter, Branchengeschichten – verzichten Sie nicht auf alle Arbeitseinheiten auf ein einzelnes Format oder ein einzelnes Unternehmen. Das ist die Schlussfolgerung unseres letzten Gesprächs und gilt auch hier.

Shiwen: Würden Sie den Artikel mit einem Satz abschließen?

Yongliang: Ob es Blasen gibt, kann man erst nachträglich wissen, aber Unstimmigkeiten in Wort und Tat sind jetzt sichtbar: Diejenigen, die am lautesten von Blasen sprechen, nutzen oft AI ernsthaft und kaufen Aktien von AI. Für die Allgemeinheit ist ein stabilerer Ansatz nicht zu beurteilen, ob sie platzen werden, sondern sicherzustellen, dass Sie immer noch am Spielbrett sind, egal welche Handlung stattfindet. Ich sage keine Aktienkurse voraus, nur diesen Satz.

Unterschrift: Yongliang