LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Stratege Dhaval Joshi stellt die klassische „KI-Blase“-Frage infrage und spricht stattdessen von einer rollenden Abfolge verschiedener Blasen. Er begründet das mit Wechseln, wie Investoren Wert aus KI ableiten: erst als Produktivitätshebel im SaaS, dann als Nachfrage- und Margenstory bei Silber und Halbleitern. In der Zwischenzeit diskutieren Marktteilnehmer, ob das Überspielen von Erwartungen noch rational durch KI-Capex gedeckt ist oder eher in eine narrative Überhitzung kippt. Offen bleibt für Anleger vor allem, welches Segment als Nächstes in die nächste Blasenphase übergeht.
Die Debatte über „die“ KI-Blase wirkt auf den ersten Blick wie eine Frage nach Timing: Wann platzt sie, und welche Kurse kippen dann zuerst? Dhaval Joshi dreht das Problem bewusst um. Statt einer einzigen großen Blase erwartet er eine „rolling sequence“ aus Blasen, in der Investoren jeweils kurzzeitig unterschiedliche Thesen in Wert umwandeln, sie dann aber wieder verlieren, sobald die Realität an anderer Stelle nachschärft. Dieses Muster erklärt er nicht als reines After-the-fact-Phänomen, sondern als wiederkehrende Marktmechanik: Wer KI als Produktivitätsmotor sieht, kauft andere Gewinner als jene, die KI vor allem als Treiber von Infrastrukturkosten interpretieren.
Technisch und marktnah lässt sich das an der von Joshi beschriebenen Abfolge in mehreren Segmenten nachvollziehen. Er zeigt eine Software-Perspektive, in der Software-Aktien erst zulegen, weil KI zunächst als Produktivitätswerkzeug verkauft wird. Sobald sich aber die Erwartung verschiebt und „KI-Agents“ als potenzielle Bedrohung für das SaaS-Abomodell erscheinen, kippt die Story. Das ist für Anleger weniger eine Debatte über einzelne Releases oder einzelne Modelle, sondern über die monetarisierbare Architektur von Wertschöpfung: Wenn Automatisierung nicht nur Prozesse effizienter macht, sondern Rollen und Nutzungslogiken verändert, sinkt die Sicherheit für wiederkehrende Abonnements. Joshi fasst genau diese Dynamik als Wechsel von Boom zu Bust zusammen und deutet darauf hin, dass sich Bewertungssprünge schneller entladen als grundlegende Produktreife nachziehen kann.
Daneben nutzt Joshi auch das Beispiel Silber, um die Verteilung von Kapital über scheinbar weit entfernte Märkte zu beschreiben. Der Mechanismus wirkt auf den ersten Blick plausibel: Silber wird als besonders guter elektrischer Leiter gehandelt, und Rechenzentren, die durch KI-Anwendungen „stromhungriger“ werden, lassen die Nachfragefantasie wachsen. Entscheidend ist aber die Geschwindigkeit und die Höhe des Bewertungsanlaufs. Joshi argumentiert, dass sich bei einer Neubewertung die Nähe zu den tatsächlichen Fundamentaldaten nicht mehr hält – und dass eine nahezu Verdopplung bzw. „nahe Dreifachung“ des Silberpreises gegenüber einer plausiblen Begründung bereits stark in Richtung Blasenlogik ragt. Genau hier setzt seine Kerndefinition an: Wenn sich in Wochen oder Monaten sehr hohe Renditen realisieren lassen und die gleiche Volatilität danach den Gewinn wieder verschlingt, spricht viel dafür, dass nicht nur Preise entdeckt werden, sondern Erwartungen in kurzer Zeit überschießen.
Bei Halbleitern verknüpft Joshi das Narrativ mit einer zweiten Bewertungsannahme: Investoren hatten nach seiner Darstellung zunächst aus einer vermeintlich unendlichen Preissetzungsmacht („pricing power“) auf dauerhaft hohe Margen geschlossen. Seine Gegenposition lautet, dass diese „Moats“ um die Profitabilität nicht so stabil sind wie der Markt es in der Preissetzung gerade einpreist. Sobald Angebot und Nachfrage wieder in ein Gleichgewicht laufen, müssten auch die Margen zurück in realistischere Bereiche. Das ist nicht nur eine Story über Chip-Hersteller, sondern eine Aussage darüber, wie Zyklen Kapital umschichten: Der Markt bewegt sich entlang einer Sequenz von Gewinnern, aber die Fundamentallogik zwingt spätestens bei sichtbarer Kapazitätsanpassung zu Korrekturen. Deshalb bezeichnet Joshi das Ganze auch als Muster, das man fortlaufend an neuen Kandidaten prüfen sollte – nicht als einmalige Korrektur.
Dass diese Abfolge nicht nur „im Kopf“ entsteht, sehen Marktakteure auch an der größeren Finanzierungsrealität: KI-Capex frisst Free Cashflow, während Hyperscaler gleichzeitig massiv in Rechenzentrums- und Infrastrukturkapazitäten investieren. Genau diese Verschiebung der Cashflow-Struktur verändert die Deutung von Kennzahlen wie Profitabilität und Timing. In der Debatte geht es damit weniger darum, ob Überspannung existiert – Joshi räumt zwar nicht ein, dass alles „Blase“ ist, aber er betont den Unterschied zwischen normalen Tests von Thesen und einer Überhitzung in Amplitude und Geschwindigkeit. Zusätzlich verschiebt die jüngste Earnings-Saison die Aufmerksamkeit: Wenn Unternehmen ausnahmsweise Free Cashflow unter Druck sehen, wandelt sich die Frage von „Wer gewinnt?“ zu „Wie lange kann die Investitionsphase die Bewertungsprämien rechtfertigen?“
Für die Praxis leitet Joshi aus dem Sequenzgedanken sogar einen beobachtbaren Risikofaktor ab: Niedrige Zinsen und eine sehr expansive Geldpolitik gelten ihm als wichtige Bedingung dafür, dass Blasen überhaupt „durchhalten“. Kommt es stattdessen zu einer spürbaren Straffung – insbesondere zu höheren realen Zinsen bzw. realen Renditen – könnte das den gesamten Takt ändern, weil risikoreichere Assets dann nicht nur korrigieren, sondern möglicherweise abrupt aus dem Portfolio fliegen. Auch andere Umbruch-Szenarien nennt er: ein scharfes Abklingen des Capex-Zyklus oder das Eintreten einer nicht milden Rezession. Für Anleger heißt das: Die nächste Blase lässt sich nicht nur an KI-Labels erkennen, sondern an der Kombination aus Kapitalbedarf, Margenerwartungen und der psychologischen Geschwindigkeit, mit der Narrativketten das Risiko verdrängen.
Interessant wird das Thema zusätzlich, wenn man fragt, wer am Ende den größten Teil des wirtschaftlichen Nutzens einer General-Purpose-Technologie wie KI einfährt. Joshi skizziert dafür mehrere Pfade: erstens Unternehmen mit echten Netzwerkeffekten und dauerhaften Wettbewerbsvorteilen, die Bewertung und Margen stabil halten; zweitens die Idee der „Superstar“-Professionals, die mit KI Tools ihre Personalkosten reduzieren, ohne die Qualität ihrer Leistungen zu senken; drittens aber auch die Möglichkeit einer harten Wettbewerbssituation, in der Margen kollabieren und der „Gewinner“ vor allem der Endverbraucher über Preisrückgänge ist. Als konkretes Beispiel für eine mögliche nächste Kandidatenwelle führt er einen Speicherchip namens DDR3 RAM an, der laut seiner Beschreibung in einem Jahr stark angezogen habe. Selbst wenn man diesen Einzelfall nicht als Vorhersage übernimmt, zeigt er doch den Kern seiner Logik: Kapital sucht aktiv nach dem nächsten überbewertungsfähigen Engpass, und genau daraus kann sich eine neue rollende Blasenphase ergeben.
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