Die SEC drückt die Schlummertaste beim Truth Social Bitcoin ETF

Die am Dienstag veröffentlichten höher als erwarteten US-CPI-Daten für Oktober veranlassten Goldman Sachs, seine bisherige Prognose zu ändern, dass der aktuelle Zinserhöhungszyklus der Fed im Dezember enden würde. Dieser Wall-Street-Finanzriese rechnet nun damit, dass die Fed im März nächsten Jahres die Zinsen um weitere 25 Basispunkte anheben wird.

Morgan Stanley ist der Ansicht, dass die jüngste Abverkaufswelle im Halbleitersektor übertrieben ist und Panik am Markt, nicht jedoch fundamentale Faktoren, das größte Risiko darstellen. Angetrieben von der Nachfrage nach AI-Infrastruktur beschleunigen sich die nachgelagerten Aufträge weiter, das Angebot an Halbleitern bleibt der zentrale Engpass, und die durch LPS auferlegten Beschränkungen sorgen im Gegenteil für ein stabileres Wachstum. Kurzfristig könnte der Sektor innerhalb einer Bandbreite schwanken und befindet sich derzeit nahe am Tiefpunkt. Besonders optimistisch ist man hinsichtlich der Bereiche Rechenleistung und Speicher.

Das globale Wirtschaftsforschungsteam von JPMorgan unter der Leitung von Joseph Lupton hat in einer Studie vom 10. November festgestellt, dass die jüngsten Verbesserungen der Arbeitsproduktivität vor allem auf die Kapitalvertiefung und eine intensivere Nutzung der Produktionsfaktoren zurückzuführen sind. Die umfassenden Effizienzgewinne, die durch AI mittels Prozessumgestaltung, Datenintegration und organisatorischer Anpassung erzielt werden, benötigen jedoch noch Zeit, um sich auszuzahlen. Das bedeutet, dass Bestellungen für Chips, Server und Stromausrüstung bereits wachsen können, während die kontinuierlichen Investitionsrenditen für Betreiber von Rechenleistung und Endnutzer möglicherweise nicht synchron eintreffen.

Goldman Sachs ist der Ansicht, dass sich der Investitionszyklus für KI derzeit im "Tal der Enttäuschung" befindet, dies jedoch nicht das erste Mal ist. Der zentrale Widerspruch besteht darin, dass das Geschäftsmodell neuer Cloud-Computing-Anbieter stark von der Rendite aus den KI-Ausgaben ihrer Endkunden abhängt, während es aktuell "praktisch kein Unternehmen gibt, dessen Gewinne eindeutig auf KI zurückzuführen sind". Chamath Palihapitiya, Gründer von Social Capital, hat ein entscheidendes 18-monatiges Zeitfenster festgelegt, in dem der Markt zwischen nachhaltigen und nicht nachhaltigen KI-Geschäftsmodellen unterscheiden wird.