LONDON (IT BOLTWISE) – Michael Burry, bekannt aus „The Big Short“, sieht in der heutigen KI-Rally gefährliche Muster aus der Dotcom-Zeit. Besonders Tesla, Caterpillar und Halbleiter-nahe ETFs geraten in sein Visier, weil Bewertungen seiner Ansicht nach zu schnell zu hoch seien. Während die Euphorie anhält, deuten Kurse und Indexverläufe auf eine mögliche Korrektur hin. Für Anleger wird damit die Frage nach Risikosteuerung und Absicherung noch dringlicher.
Michael Burry hat 2000/01 mit der Subprime-Krise eine der berühmtesten Gegenpositionen gegen den Konsens im Markt aufgebaut. Seine Argumentationslinie ist dabei wiederkehrend: Wenn sich Bewertungen von Fundamentaldaten abkoppeln, wird die Anpassung später oft abrupt. Genau diese Logik zieht Burry offenbar auf die aktuelle KI-getriebene Kapitalmarktphase. Laut Berichten richtet er den Blick auf Aktien, die von KI-Erträgen profitieren sollen, sowie auf etablierte Industrien wie Caterpillar. Die Kernthese: Die Dynamik der aktuellen Kursentwicklung erinnert an die Dotcom-Blase – nicht im Narrativ, aber in der Bewertungsmechanik.
Technisch betrachtet hängt die „KI-Wertschöpfung“ an einer recht engen Kette aus Rechenkapazität, Speicher, Netzwerkinfrastruktur und Software-Stacks. Beim Training großer Modelle sind GPU-/Beschleuniger-Ressourcen sowie Datenpipelines entscheidend; bei der Inferenz dominieren Latenz, Durchsatz und effiziente Serving-Architekturen. Genau deshalb wirken Halbleiterindizes so preissensibel: Schon kleine Verschiebungen in Capex-Planungen von Hyperscalern oder Enterprise-Kunden können Nachfragezyklen beschleunigen oder einbrechen. Wenn Märkte gleichzeitig hohe Wachstumsraten einpreisen, entsteht eine Bewertungsoberfläche, die gegenüber Enttäuschungen wenig Puffer bietet. Das ist im Kern weniger „KI-Magie“ als ein klassisches Investitions- und Erwartungsproblem in der Infrastrukturökonomie.
Marktseitig fällt auf, dass KI-Profiteure und verwandte Branchenwerte häufig wie eine gemeinsame Bewegung handeln – selbst wenn ihre Geschäftsmodelle unterschiedlich strukturiert sind. Tesla wird dabei oft als Hebel auf das KI-nah geführte Tech-Storytelling wahrgenommen, obwohl der operative Fortschritt und die Margenentwicklung nicht automatisch im gleichen Tempo steigen müssen. Caterpillar steht dagegen stärker für Zyklen aus Infrastrukturprojekten, Rohstoffen und Bauinvestitionen. Die auffällige Schnittstelle sind aber die Erwartungen: Viele Anleger setzen auf „Perfekte-Szenario“-Pfadannahmen, etwa bei zukünftigen Absatz- und Effizienzsteigerungen. Bei Halbleiter-ETFs wiederum summieren sich die Erwartungen für Chiparchitekturen, Software-Ökosysteme und Rechenzentrumsaufbauten, angetrieben u. A. Durch NVIDIA und AMD als Branchenanker sowie durch den Wettbewerb um Rechenzentrumsaufträge bei großen Cloud-Anbietern.
Historisch liefert die Dotcom-Zeit einen warnenden Vergleich: Damals wurden Unternehmen ohne tragfähige Umsatzmodelle mit hohen Multiples bewertet, während das Thema „Internetwachstum“ als ausreichend betrachtet wurde. Die Korrekturphase 2000 bis 2002 war dann entsprechend hart: Der NASDAQ verlor grob 78% und machte die Differenz zwischen Narrativ und Realität sichtbar. Heute lautet der Trigger nicht „Internet“, sondern „KI“. Das Ausgangsrisiko ist jedoch ähnlich gelagert: Wenn die Verfügbarkeit von Kapital und die Erwartung künftiger Erträge die Gegenwartspreise überholen, wird jede nachlassende Wachstumsstory teuer. Branchenanalysten bewerten solche Phasen häufig als besonders anfällig für schnelle Stimmungswechsel, weil das kurzfristige Momentum die langfristige Bewertung überdeckt.
Hinzu kommt die Shortseller-Perspektive, die Burry wiederholt vertreten hat. Wenn mehr Marktteilnehmer gegen stark gelaufene Technologie- und Halbleiterpositionen wetten, verschiebt sich das Risiko-Rendite-Profil – und damit oft auch die Dynamik bei schlechten News. Short-Strategien können beim Fall helfen, weil sie bei Kursrückgängen zusätzlichem Verkaufsdruck ausgesetzt sein können, beispielsweise durch Absicherungsmechanismen. Für Long-Investoren wirkt das wie ein Frühindikator: Nicht, weil Short immer Recht hat, sondern weil die Wahrscheinlichkeit für negative Überraschungen steigt, sobald die Gegenseite Conviction aufbaut. Praktisch bedeutet das: Wer KI-Investments hält, sollte Exposure, Liquidität und „Unwind“-Risiko im Blick behalten – gerade bei ETFs, die stark mit den gleichen Benchmarks und Sentimentfaktoren korrelieren.
Der wichtigste Ausblick betrifft damit nicht nur die Frage „Crash ja oder nein“, sondern wie Unternehmen und Investoren die nächste Phase technisch und organisatorisch überstehen. In einer möglichen Korrektur könnten Mittelständler und Enterprise-Kunden ihre KI-Budgets stärker an messbare Ergebnisse koppeln: Rechenkosten, Datennutzung, Modellqualität und Sicherheitsanforderungen rücken in den Mittelpunkt. Hier greifen auch regulatorische Themen: Datenschutzkonforme Datennutzung, Rechte an Trainingsdaten sowie Export- und Compliance-Regeln für KI-Infrastruktur können den Rollout bremsen oder verteuern. Damit wird KI-Entwicklung zunehmend zu einem Governance-Thema. Für Entwickler entsteht zugleich eine Chance, KI-Projekte „produktionstauglich“ zu machen – mit Observability, Kostenkontrolle und robusten Deployment-Pipelines. Ob Burry 2026 und darüber hinaus mit seiner Dotcom-Analogie richtigliegt, entscheidet sich letztlich daran, ob Unternehmen die heute eingepreisten Erwartungen in Geschwindigkeit, Effizienz und Erträgen liefern können.
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