LONDON (IT BOLTWISE) – Howard Marks fordert Anleger auf, Portfolios auf Jahrzehnte auszurichten statt auf quartalsweise Reaktionen. Er sieht in Korrekturen bei KI-Aktien eine notwendige Entzauberung nach Hype-Phasen. Statt Excel-Perfektion müssten frühe Umsätze und Unit Economics die Bewertungen tragen. Für Investoren bedeutet das: Positionen werden an der Frage gemessen, ob sie politische und wirtschaftliche Wechsel überstehen.
Howard Marks, Co-Vorsitzender von Oaktree Capital Management, knüpft seine Argumentation nicht an die nächste Schlagzeile, sondern an die grundlegende Frage, wie Kapital über lange Zeiträume überlebt. In seiner Darstellung richtet sich der Blick gegen das kurzfristige Denken: Ein Portfolio sei für Resilienz gebaut, nicht für quartalsweise Impulse oder für Stimmungen, die sich nach politischen Wendungen und kurzfristigen Marktlaunen drehen. Genau diese Perspektive verschiebt den Entscheidungsmaßstab. Anstatt „Was passiert im nächsten Quartal?“ steht die operative Robustheit im Mittelpunkt: Kann ein Investment Währungsschwankungen, Konjunkturzyklen und Regeländerungen aushalten, ohne dass man permanent nachsteuern muss?
Diese Langfristbrille führt bei Marks direkt zur Rolle von Korrekturen im KI-Sektor. Er beschreibt die jüngsten Rückschläge bei KI-bezogenen Aktien als eine Art Marktselbstreinigung: Der Bereich, der zuvor von einer Aura scheinbarer Unfehlbarkeit umgeben gewesen sei, werde durch Kursbewegungen wieder in den Boden der Tatsachen zurückgeholt. Wo Bewertungen zuvor stark auf Hype-Basis liefen, kommt erneut die Skepsis zurück. Nicht als Selbstzweck, sondern als Prozess, der Preise auf die reale Fähigkeit der Unternehmen zurückbindet, die eigenen Versprechen zu erfüllen.
Technisch und wirtschaftlich lässt sich das in eine simple Logik übersetzen: Märkte können nur dann „gesund“ bleiben, wenn sie Illusionen abbauen und die Differenz zwischen Rechnung und Realität sichtbar machen. Marks verweist dabei auf den Vergleich zwischen den frühen Ergebnissen – etwa bei Umsätzen oder den zugrunde liegenden Unit Economics – und den Erwartungen, die Anleger zuvor in Modelltabellen und narrative Geschichten eingepreist hatten. Wenn frühe Umsätze nicht mit dem Wachstum mithalten oder die Kostenstruktur die Margenversprechen nicht abbildet, wirkt die Mathematik wie ein Korrektormechanismus. In diesem Szenario trennt der Markt die Bauleute, die Technologie in tragfähige Cashflows überführen, von jenen, die vor allem auf Momentum setzen.
Für die Marktmechanik ist entscheidend, dass Korrekturen nicht als Störfall verstanden werden, sondern als notwendige Preissignale. Marks argumentiert, dass Kapital genau über diese Abstrafung von Übertreibungen effizienter dorthin fließt, wo Substanz entsteht. Ohne die implizite Erwartung, dass schwächere Akteure durch Hilfsprogramme oder Rettungslogiken künstlich am Leben gehalten werden, kommt es zu einer härteren, aber klareren Selektion. So verhindert der Prozess, dass Ressourcen in Projekte abdriften, die sich nur in Präsentationen gut verkaufen lassen, jedoch nicht in belastbare wirtschaftliche Leistungen übersetzen.
Im Kern läuft Marks’ Haltung auf eine einfache Risikosteuerung hinaus: Keine Technologie entkommt der Anforderung, Gewinne zu produzieren, die eine Bewertung rechtfertigen. Diese Aussage ist weniger eine Kritik an KI an sich, sondern eine Erinnerung an die Bedingungen jedes Investmentzyklus. Gerade in Phasen, in denen das Interesse an KI sprunghaft steigt und Kapital in das Thema „hineinläuft“, entstehen Bewertungsunterschiede, die sich später wieder schließen müssen. Korrekturen wirken dann wie ein Reset, der Geduld belohnt: Wer Ausdauer zeigt, statt dem nächsten Narrativ hinterherzulaufen, kann bessere Einstiegspunkte finden – vorausgesetzt, die Entscheidung wurde von belastbaren Kennzahlen getragen.
Für Investoren bedeutet das praktisch, jede Position durch einen Zeitraum von Jahrzehnten zu testen. Marks formuliert die Messlatte implizit so, dass nicht nur die Produktseite zählt, sondern auch die Widerstandsfähigkeit gegenüber „schlechter Politik“ und wechselnden Regeln. Ein Vermögenswert, der solche Rahmenbedingungen nicht überstehen kann, passt seiner Logik nach nicht in das Portfolio. Damit verlagert sich die Arbeit in Richtung tiefere Analyse: echte Produktivitätsgewinne müssen von narrativem Lärm getrennt werden, und die Ressourcen sollten schließlich bei Unternehmen landen, die Vermögen tatsächlich mehren können – nicht bei denen, die lediglich den lautesten Applaus erzeugen.
Interessant ist daran auch die Signalwirkung für den Umgang mit KI als Technologieklasse: Nicht jede Korrektur ist automatisch „gut“, aber der Mechanismus, der Erwartungen an Leistung rückbindet, ist für die Kapitalallokation langfristig nützlich. Wo Bewertungen überzogen waren, reduziert die Abkühlung den Spielraum für bloßes Storytelling. Wo dagegen echte Durchbrüche entstehen, kann ein Unternehmen nach einem Abschlag wieder auf eine solide Basis zurückfinden, sobald Umsatz- und Kostenlogik konsistent werden. In Summe zeichnet Marks ein Bild von Marktdisziplin, das weniger von Prognosen lebt als von der Fähigkeit, Korrekturen als Teil der normalen Marktarbeit zu akzeptieren.
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