Deutsche Übersetzung: Die beiden großen Modelle auf dem Hongkonger Aktienmarkt verzeichnen starke Verluste – neue Finanzierungen sowie Signale einer Verlangsamung seitens ausländischer Giganten wirken sich negativ aus.

Der AI-Gigant an der Hongkonger Börse bremst scharf ab: Geld wird schneller verbraucht, als es verdient wird – der Markt ist nicht mehr bereit, dies zu akzeptieren

Hallo zusammen, ich bin euer Finanzjournalist. Heute möchten wir über ein „Erdbeben“, das am 14. September an der Hongkonger Börse stattgefunden hat, sprechen.

Wenn Sie sich mit Technologie-Nachrichten beschäftigen, wissen Sie wahrscheinlich, dass KI (Künstliche Intelligenz) derzeit sehr im Trend liegt – insbesondere chinesische Unternehmen wie Zhipu und MiniMax, die zuvor hochgelobt wurden. Doch in den letzten Tagen hat sich die Situation geändert: Die Aktienkurse von Zhipu und MiniMax sind stark gefallen, was auch den gesamten AI-Sektor an der Hongkonger Börse mit in den Abgrund gezogen hat.

Was genau steckt dahinter? Ist die KI-Branche am Ende – oder haben diese Unternehmen Fehler gemacht? Keine Sorge, wir werden die Situation in einfachen Worten erklären.

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Zusammenfassung der Kernpunkte: Eine Krise des Vertrauens, ausgelöst durch die Geschwindigkeit des Geldverbrauchs und eine Veränderung in der Branche

Einfach ausgedrückt: Der Rückgang des AI-Sektors an der Hongkonger Börse wurde nicht durch einen einzelnen Grund verursacht, sondern durch eine Kombination aus internen Problemen und externen Signalen.

1. Interne Probleme (Zhipu, MiniMax): Obwohl diese Unternehmen ein schnelles Umsatzwachstum verzeichnen, verbrauchen sie Geld viel schneller, als sie es verdienen. Zhipu hat bereits nach wenigen Monaten seit seinem Börsengang fast das gesamte eingesammelte Kapital aufgebraucht – sogar mit einer beschleunigten Rate von 10-fach. Der Markt fragt sich: Wann werden sie in der Lage sein, eigenes Geld zu verdienen?

2. Externe Signale (OpenAI, Anthropic): Die führenden Unternehmen in der KI-Branche in den USA haben plötzlich erklärt, dass sie ihre Geschwindigkeit drosseln wollen und auf Sicherheit und Ausrichtung der Technologie achten möchten, anstatt blind nach Leistungsverbesserungen zu streben. Dies hat die Grundlagen für die Bewertung von AI-Aktien erschüttert – früher wurden Aktien gekauft in der Hoffnung, dass die Modelle immer leistungsfähiger werden. Jetzt, da die Spitzenunternehmen langsamer werden, müssen die Erwartungen der Anleger angepasst werden.

Das Ergebnis ist, dass Anleger diese hochbewerteten, aber hochverlustreichen AI-Unternehmen erneut überdenken und ihr Kapital abziehen, was zu starken Kursverlusten führt.

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Detaillierte Analyse: Fünf Aspekte, um diese Anpassung zu verstehen

1. Woher kommt das Geld – und wohin geht es? Die Sorge um einen Teufelskreis aus Finanzierung und Geldverbrauch

Schauen wir uns zunächst Zhipus Vorgehensweise an: Am 13. September kündigte Zhipu an, weitere etwa 5 Milliarden US-Dollar (ca. 39,2 Milliarden Hongkong-Dollar) zu finanzieren. Diese Summe ist groß – aber noch beunruhigender ist, wie schnell das Geld ausgegeben wird.

• Früherer Rhythmus: Zhipu ging im Januar 2026 an die Börse und sammelte etwa 4,9 Milliarden Hongkong-Dollar ein. Damals dachte man, diese Summe würde lange reichen.
• Aktueller Rhythmus: Bis Juli war dieses Geld bereits fast aufgebraucht. Im Juli folgte eine weitere Kapitalerhöhung von 31,3 Milliarden Hongkong-Dollar, und innerhalb von 50 Tagen wurden weitere 10,9 Milliarden Hongkong-Dollar ausgegeben – das entspricht einem Durchschnittsverbrauch von 220 Millionen pro Tag.
• Erstaunliche Beschleunigung: Der monatliche Geldverbrauch stieg von 600 Millionen während der IPO-Phase auf 6,5 Milliarden nach Juli – das ist eine fast zehnfache Steigerung!

Einfache Erklärung: Stellen Sie sich vor, ein Start-up erhält sein erstes Investment und sagt, es reicht für ein Jahr aus. Nach sechs Monaten ist das Geld bereits aufgebraucht, und das Unternehmen muss nach weiterem Kapital suchen. Die Anleger fragen: „Warum verbrauchen Sie das Geld so schnell?“ Das Unternehmen antwortet: „Wir müssen bessere Grafikkarten kaufen und intelligenteere Modelle entwickeln.“ Obwohl diese Argumente plausibel klingen, lautet die Logik des Kapitalmarktes: **Wenn Sie nicht zeigen können, dass dieses Geld in Gewinne oder zumindest in stabile Einnahmen umgewandelt werden kann, dann füllen Sie nur einen endlosen Abgrund.“ Zhipus erneute Finanzierung von 39,2 Milliarden Hongkong-Dollar dient zwar der Entwicklung der nächsten Generation von Modellen, aber die Anleger sehen darin, dass das Unternehmen immer schneller Geld verliert, während seine Fähigkeit, eigenes Geld zu verdienen, nicht mithält. Ein solches Modell, das auf ständiger Finanzierung basiert, wird in einem Bullenmarkt noch toleriert – sobald sich die Richtung ändert, fragen die Anleger: Wann kommt das nächste Geld? Wenn es nicht gelingt, Kapital zu beschaffen, könnte das Unternehmen in Schwierigkeiten geraten.

2. Reicht das verdiente Geld aus, um die Kosten zu decken? Der „Gewinnfall“ hinter dem hohen Umsatzwachstum

Viele Menschen sind begeistert davon, dass Zhipus im ersten Halbjahr einen Umsatzzuwachs von 399 % und MiniMax einen von 283 % verzeichnet hat – aber als Anleger müssen wir nicht nur auf den Umsatz achten, sondern auch auf die Bruttogewinne und Nettogewinne.

• Zhipus Situation:
• Der Umsatz stieg auf 954 Millionen Hongkong-Dollar, was eine starke Steigerung ist.
• Die Bruttogewinnmarge fiel jedoch von 50 % auf 26,4 %. Das bedeutet: Früher konnte man für 100 Hongkong-Dollar an Dienstleistungen 50 Hongkong-Dollar verdienen; jetzt nur noch 26 Hongkong-Dollar.
• Noch wichtiger: Die Forschungs- und Entwicklungskosten betrugen 2,2 Mal den Umsatz. Das heißt, für jeden verdienten Hongkong-Dollar mussten 2,2 Hongkong-Dollar in Forschung und Entwicklung investiert werden.
• MiniMax Situation:
• Der Umsatz stieg auf 117 Millionen US-Dollar (283 %).
• Die Forschungs- und Entwicklungskosten betrugen 297 Millionen US-Dollar (2,5 Mal den Umsatz).
• Die Bruttogewinnmarge lag bei nur 17,9 %; nach Abzug der Kosten ergab sich ein Nettoverlust von 293 Millionen US-Dollar.

Einfache Erklärung: Stellen Sie sich vor, Sie betreiben ein Restaurant: Die Anzahl der Kunden steigt (Umsatzwachstum), aber die Kosten für Zutaten und Dienstleistungen steigen schneller als die Preise. Früher konnte man vielleicht mit geringen Gewinnen überleben – jetzt, da die Bruttogewinnmarge stark gesunken ist, müssen Sie mehr Geld in Forschung und Entwicklung investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Kernproblem ist, dass die KI-Branche kapitalintensiv ist: Die Anfangsinvestitionen sind hoch, aber die Margenkosten sind niedrig. Diese Unternehmen stecken jedoch noch in der Phase, in der sie weiteres Kapital benötigen, um führend zu bleiben. Der Umsatz steigt, aber die Gewinne sinken – und das ist genau das, was der Kapitalmarkt vermeiden will.

3. Warum erschrecken die Aussagen der amerikanischen Giganten die Anleger an der Hongkonger Börse? Der Zusammenbruch der Bewertungslogik

Ein weiterer wichtiger Faktor für den Rückgang waren die Aussagen der CEOs von OpenAI und Anthropic, die vorschlugen, die Geschwindigkeit zu drosseln und mehr Wert auf Sicherheit zu legen.

• Früheres Szenario: AI-Aktien waren teuer, weil man glaubte, dass das „Moore’s Law“ auch auf die KI-Branche zutrifft – die Modelle würden immer leistungsfähiger werden. Anleger kauften Aktien in der Hoffnung, dass die Modelle die Konkurrenz übertriffen würden.
• Neues Szenario: Die Spitzenunternehmen sagen: „Wir müssen langsamer werden, weil wir sonst die Kontrolle verlieren und mehr Zeit für Sicherheitsmaßnahmen benötigen.“

Einfache Erklärung: Früher setzten Anleger darauf, dass die Modelle immer schneller werden – daher wurden die Aktien entsprechend hoch bewertet. Jetzt, da die Spitzenunternehmen langsamer werden, ändern sich die Erwartungen der Anleger. Wenn die führenden Unternehmen langsamer werden, müssen die Erwartungen an die Zukunft angepasst werden. Wenn die Entwicklung der Spitzenmodelle sich verlangsamt, verlieren Unternehmen, die auf diese Modelle angewiesen sind, ihren Vorteil.

Wichtiger Punkt: Anthropic steht kurz vor einem Börsengang und hat bereits einen Gewinn erzielt – das ist ein starkes Signal dafür, dass KI-Unternehmen auch ohne endloses Geldverbrauchen profitabel sein können. Im Vergleich dazu wirken die Unternehmen an der Hongkonger Börse, die weiterhin hohe Verluste machen, weniger attraktiv.

4. Der Markt ist nicht mehr „verständnisvoll“: Von „Geschichten erzählen“ zu „Bilanzen prüfen“

In den letzten zwei Jahren war der Kapitalmarkt sehr nachsichtig gegenüber AI-Unternehmen. Solange die Geschichten überzeugend waren und die Technologie beeindruckend klang, konnten die Aktien auch bei hohen Verlusten steigen. Doch diese Nachsicht verschwindet schnell.

• Der Vorbildeffekt von Anthropic: Anthropic erzielte im zweiten Quartal einen Umsatz von über 11,5 Milliarden US-Dollar und erzielte erstmals einen Gewinn; es bereitet sich auf einen Börsengang vor. Das zeigt den Markt, dass AI-Unternehmen profitabel sein können.
• Im Vergleich: Wenn ein AI-Unternehmen Gewinne erzielt und an die Börse geht, während ein anderes weiterhin schnell Geld verbraucht und seine Bruttogewinnmarge sinkt, neigt das Gleichgewicht der Anleger sich natürlich zugunsten des profitablen Unternehmens.

Einfache Erklärung: Früher wurden AI-Unternehmen als „Potenzialaktien“ betrachtet – man glaubte, sie hätten großes Zukunftspotenzial. Jetzt wird der Markt sie eher wie „erwachsene Unternehmen“ bewertet: Wie ist Ihre Cashflow-Situation? Können Sie Ihre Kosten decken? Diese höheren Anforderungen bedeuten, dass die Ära der reinen Konzept-Propaganda vorbei ist. Anleger wollen keine hohen Preise mehr für „zukünftige Möglichkeiten“ zahlen; sie suchen nach Sicherheit und Nachweisbarkeit in der Gegenwart. Für Zhipu und MiniMax bedeutet das, dass sie ihre kommerziellen Fähigkeiten schnell beweisen müssen, sonst droht eine Neubewertung ihrer Aktienkurse.

5. Langfristige Auswirkungen: Wer leidet – und wer profitiert?

Diese Anpassung ist nicht nur ein kurzfristiger Kursrückgang, sie könnte auch ein Wendepunkt für die KI-Branche sein.

• Kurzfristige Belastungen:
• Große Modellehersteller wie Zhipu und MiniMax werden unter Druck stehen, ihre Bewertungen könnten sinken, und die Finanzierung könnte schwieriger werden.
• AI-Hardware-/Rechenleistungskonzerne: Da sich das Tempo der Modellentwicklung verlangsamen könnte, könnte die Nachfrage nach Rechenleistung zurückgehen, was zu Kursrückgängen bei entsprechenden Aktien (Chips, optische Kommunikation) führen.
• Langfristige Vorteile:
• AI-Anwendungsunternehmen: Wenn die Entwicklung der Spitzenmodelle sich verlangsamt, haben Unternehmen, die sich auf spezifische Bereiche (Medizin, Recht, Finanzen) konzentrieren, mehr Chancen. Geschäftskunden legen mehr Wert auf Stabilität, Genauigkeit und Kosten als auf „die neuesten Modelle**.
• Chinesische Rechenleistung: Laut Zhejiang Securities steigt die globale Nutzung von Tokens weiter an, und die Nachfrage nach Rechenleistung bleibt stark. Das bedeutet, dass auch wenn die Entwicklung neuer Modelle sich verlangsamt, die tatsächliche Nutzung von AI weiter zunimmt – was langfristig vorteilhaft für die Rechenleistungsinfrastruktur (insbesondere chinesische Alternativen) ist.

Einfache Erklärung: Diese Anpassung dient dazu, „Blasen“ im Markt zu beseitigen. Geschädigt werden Unternehmen, die nur auf „Technologiegeschichten“ setzen und keine tatsächlichen Gewinne erzielen. Vorteile haben Unternehmen, die AI-Technologie tatsächlich in die Praxis umsetzen und Kosten kontrollieren können. Unverändert bleibt die allgemeine Tendenz der KI – die Nachfrage nach AI steigt weiter. Es hat sich nur die Logik geändert, wie man mit AI Geld verdient: Von „wer das stärkste Modell hat“ zu „wer die stabilsten und kostengünstigsten Anwendungen bietet“.

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Fazit

Der starke Rückgang des AI-Sektors an der Hongkonger Börse am 14. September ist nicht nur ein einfacher Markttrend, sondern ein Zeichen für eine Umstrukturierung der Branchelogik.

Er zeigt uns:

1. Geldverbrauch ist kein Schutzschild: Der Kapitalmarkt zahlt nicht mehr für endlose Forschungsinvestitionen; Effizienz und Gewinne werden zum neuen Fokus.

2. Sicherheit und Geschwindigkeit müssen im Gleichgewicht sein: Die Forderungen der führenden Unternehmen nach langsamerem Wachstum erinnern daran, dass die Entwicklung der KI nicht nur auf Geschwindigkeit, sondern auch auf Stabilität basieren muss.

3. Anwendungen sind entscheidend: Nur Unternehmen, die AI tatsächlich in ihre Geschäftsprozesse integrieren und stabile Cashflows erzielen, werden langfristig erfolgreich sein.

Für Anleger bedeutet dies, dass sie bei Investitionen in AI-Aktien nicht mehr nur auf „Konzepte“ und Wachstumsraten achten sollten, sondern auch auf Bruttogewinnmargen, Cashflows und die Fähigkeit, Gewinne zu erzielen. Die „rasante“ Ära der KI könnte vorerst zu Ende sein – aber die Ära des intensiven Engagements in die praktische Anwendung von AI hat gerade erst begonnen.