LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Michael Novogratz, CEO von Galaxy Digital, warnt öffentlich vor einer KI-Blase, empfiehlt Anlegern aber weiter, in KI-Aktien zu investieren. Er ordnet die Rallye als frühes Stadium ein und verweist darauf, dass die Bewertungen bislang nicht zwingend für ein unmittelbares Platzen des Hypes sprechen. Seiner Argumentation nach haben frühere Spekulationsphasen langfristig trotz zwischenzeitlicher Rückschläge oft noch erhebliche Renditen gebracht. Für Investoren verschiebt sich damit die Kernfrage von „Blase oder nicht“ hin zu „Timing, Risikokontrolle und Auswahl“.
Auf den ersten Blick wirkt die Botschaft widersprüchlich: Michael Novogratz, CEO von Galaxy Digital, bezeichnet die KI-Rallye als „größte Blase unserer Lebenszeit“ – und rät dennoch, KI-Aktien zu kaufen. Genau solche Spannungen liefern in der Börsenlogik oft den Stoff, aus dem Renditen und Risiken gleichermaßen entstehen: Nicht die Existenz von Euphorie entscheidet, sondern wie früh sich diese Euphorie im Kurs spiegelt, wie stark operative Fortschritte bereits eingepreist sind und wie robust die Bilanzen der Gewinner in einem Abschwung bleiben. In Novogratz’ Argumentation steht deshalb weniger die Frage im Mittelpunkt, ob KI „Blase“ ist, sondern ob der Markt das Thema noch unter- oder bereits überzeichnet.
Technisch lässt sich der Kern seines Standpunkts auf den Mechanismus hinter KI-Markterwartungen herunterbrechen. KI-Modelle, die in der Praxis nutzbar werden, benötigen mehr als nur Forschung: Sie brauchen Rechenleistung, Datenpipelines, Softwareintegration in bestehende Workflows und eine kontinuierliche Optimierung von Modellen und Inferenzkosten. In einer frühen Phase springen daher häufig nicht die „finalen“ Kennzahlen der Unternehmen nach oben, sondern vor allem die Erwartungen. Diese Erwartungsdynamik kann sich an Börsen wie eine Blase anfühlen, obwohl parallel bereits echte Werttreiber entstehen. Wenn Novogratz von einem frühen Stadium spricht, meint er im Grunde: Die Bewertung folgt noch zu wenig den tatsächlichen Fortschritten oder der Markt unterschätzt, wie lange die Investitionszyklen im KI-Ökosystem anhalten.
Marktseitig ist interessant, wie Novogratz seine Warnung mit einer konkreten Kauflogik verknüpft. Er sagte bei einer Podiumsdiskussion beim Greenwich Economic Forum sinngemäß, wer nicht in KI investiert hat, könne „genauso gut nach Hause gehen und seinen Kopf in einen Eimer Eiswasser stecken“; zugleich argumentierte er, dass ein Platzen des Hypes noch nicht unmittelbar bevorstehe. Diese Kombination ist auch für Privatanleger wie für institutionelle Entscheider ein Signal: Selbst wenn die Narrative später an Reiz verlieren, kann der Weg dorthin lang genug sein, um Kursbewegungen weiter zu treiben. Für Investoren bedeutet das allerdings nicht „blind kaufen“. Wer eine Blase nur diagnostiziert, aber nicht aktiv managt, läuft Gefahr, in der späteren Bewertungsbereinigung überproportional getroffen zu werden.
Dass Novogratz dabei auf Historie verweist, ist weniger ein nostalgisches Argument als eine praktische Methode gegen Denkfehler. Spekulationsphasen haben in der Vergangenheit häufig Muster gezeigt: Zuerst dominieren Vision und Narrative, dann folgen erste messbare Effekte, und erst danach stabilisiert sich die Gewinner-/Verlierer-Landschaft. Wer früh einsteigt, kann trotz zwischenzeitlicher Rückschläge erhebliche Renditen erzielen – aber eben nur, wenn das Investmentprofil zum Risikoprofil passt. In seiner Sicht gilt das besonders für langfristige Investoren, weil sie Schwankungen eher durchhalten und Kapitalkosten sowie Bewertungsrisiken besser „aussitzen“ können. Aus Unternehmensperspektive ist das ebenfalls relevant: Wer KI-Projekte finanziert, profitiert von langen Investitionshorizonten, braucht aber Transparenz über Kostenstrukturen, Margenhebel und die Fähigkeit, Modelle in Produkte zu übertragen.
Für die Auswahl der Anlagen verschiebt sich damit der Fokus auf Faktoren, die weniger im Schlagwort stecken und mehr in der Umsetzung: Welche Anbieter profitieren wirklich von KI-Wertschöpfungsketten wie Infrastruktur, Plattformintegration, Datenaufbereitung oder spezialisierten Anwendungen? Welche Geschäftsmodelle können Inferenzkosten, Rechenzeit und steigende Anforderungen an Zuverlässigkeit in den Griff bekommen? Und wie gut werden Erwartungen in Umsatz- und Ergebnisgrößen übersetzt, statt nur in überzeugenden Präsentationen zu enden? Selbst wenn eine KI-Rallye wie eine Blase wirkt, können Unternehmen mit nachhaltigen Kundenverträgen, stabilen Cashflows oder klaren technischen Alleinstellungsmerkmalen relativ besser durch eine Korrektur kommen. Genau deshalb ist die Aussage „Blase ja, kaufen auch“ in der Praxis nur dann sinnvoll, wenn die Portfoliokonstruktion diese Unterschiede berücksichtigt.
Ein weiterer Punkt, der im Kontext solcher Empfehlungen nie ganz untergeht, sind Interessenkonflikte und Produktmechaniken. In dem Material, das die Empfehlung einordnet, findet sich ein Hinweis darauf, dass der Preis der dargestellten Finanzinstrumente von einem Index als Basiswert abgeleitet wird und dass eine Börsen- und Medienstruktur den Index entwickelt sowie Rechte hält; zudem werden Lizenz- und Kooperationsvereinbarungen mit dem Emittenten erwähnt. Solche Passagen sind kein „Beweis“ für falsche Entscheidungen, aber sie erklären, warum Anleger Empfehlungen kritisch lesen sollten: Nicht jede Marktstory ist automatisch auch marktergebnisorientiert, und nicht jede Indexlogik bildet die tatsächlichen technischen Erfolgsfaktoren 1:1 ab. Für eine professionelle Entscheidung zählt deshalb, wie transparent die Indexzusammensetzung ist, wie streng die Methodik ist und ob das gewünschte Risikoprofil mit dem tatsächlichen Branchenmix zusammenpasst.
Unterm Strich liefert Novogratz’ Haltung einen pragmatischen Dreh: Er trennt Narrativrisiko von Investitionschance. Seine Warnung vor „größter Blase“ beschreibt vor allem die Gefahr, dass Bewertungen Erwartungen überholen – nicht zwingend die Aussage, dass sich der KI-Mehrwert kurzfristig erledigt. Gleichzeitig bleibt ein Restrisiko bestehen, das jede Blasenanalyse begleitet: Die Bewertungsbereinigung kann schneller erfolgen als viele erwarten, und die Korrektur trifft häufig zuerst diejenigen, die ohne belastbare Ergebnislogik im Kurs nach oben gezogen wurden. Wer diese Spanne aushalten will, findet in der Kombination aus historischer Betrachtung und differenzierter Unternehmensauswahl eine nachvollziehbare Logik – aber eben nur, wenn Timing, Diversifikation und Risikosteuerung aktiv mitgedacht werden.
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