Genau hier setzt Aswath Damodaran, Professor für Finance an der NYU, an. In seiner Analyse der „Trillion-Dollar Market Caps“ zeigt er, wie weit viele Bewertungen von realistisch erzielbaren Fundamentaldaten entfernt sind. Damodaran rechnet aus, welchen Umsatz ein Unternehmen im Endzustand (steady state) erzielen müsste, damit der heutige Börsenwert fundamental gerechtfertigt ist – den sogenannten Break-even-Umsatz.
Big Market Delusion im AI/LLM-Sektor:
Besonders deutlich wird dieses Muster im Bereich Künstliche Intelligenz und Large Language Models (LLMs).
- Bewertungen aller großen Anbieter zusammen: ~1,5 Billionen USD
- Gemeinsame Umsätze: < 100 Milliarden USD
- Beispiele:
- OpenAI: ~500 Mrd. USD Bewertung / ~13 Mrd. USD Umsatz
- Anthropic: ~350 Mrd. / ~7 Mrd. USD Umsatz
- xAI: ~230 Mrd. / ~3 Mrd. USD Umsatz
Die Verzerrung entsteht dadurch, dass die Break-even-Umsätze aller LLM-Firmen zusammengerechnet größer wären als der Markt, den sie sich realistisch teilen können. Einzelne Storys wirken möglich, in der Summe können sie jedoch nicht gleichzeitig aufgehen. Realistisch gibt es Platz für ein bis zwei Gewinner – nicht für ein Dutzend Unternehmen, deren Bewertungen voraussetzen, dass alle enorme Marktanteile erreichen.
Damodaran warnt hier vor genau dieser Big Market Delusion: Bewertungen basieren oft auf der aggregierten Annahme unrealistisch hoher Wachstumsraten, die praktisch nicht gleichzeitig erreicht werden können.
Conclusio
Die Analyse von Aswath Damodaran zeigt eindrucksvoll, wie weit sich Teile des Marktes von realistisch erzielbaren Fundamentaldaten gelöst haben. Die auf den ersten Blick plausibel wirkenden Wachstumsstorys vieler Tech- und AI-Unternehmen halten einer aggregierten Betrachtung nicht stand: Wenn jedes einzelne Unternehmen Umsätze erreichen müsste, die für sich genommen noch möglich erscheinen, die Summe dieser „notwendigen Umsätze“ jedoch größer ist als der adressierbare Markt, entsteht genau jene Big Market Delusion.
Für Investorinnen und Investoren bedeutet das: Nicht die Vision oder das Potenzial entscheidet, sondern die nüchterne Frage, welches Geschäftsmodell tatsächlich in der Lage ist, dauerhaft hohe Margen und Marktanteile zu behaupten. In einem Sektor, in dem viele Anbieter um denselben Endmarkt konkurrieren, können nicht alle gleichzeitig gewinnen – und Bewertungen, die das dennoch implizieren, sind strukturell instabil.
Der Blick auf die impliziten Wachstumsanforderungen vieler Mega-Caps und AI-Player liefert damit ein wichtiges Frühwarnsignal.
Aswath Damodaran ist Professor für Finance an der NYU Stern School of Business und weltweit bekannt für seine Arbeiten zur Unternehmensbewertung. Er analysiert, wie sich Marktpreise von realistischen Fundamentaldaten lösen und zeigt, welche Wachstumsannahmen tatsächlich realistisch sind.
Hinweis: Die hier dargestellten Inhalte dienen ausschließlich Informationszwecken und stellen weder eine Anlageberatung noch eine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten dar.
