Chip-Aktien brechen weiter ein: KI-Durchbruch in China verunsichert Märkte

Die wachsende Skepsis gegenüber Investitionen in künstliche Intelligenz erreichte Mitte Juli 2026 einen Höhepunkt. Während die Tech-Aktien einbrachen und ein japanischer Chiphersteller die Hälfte seines Wertes verlor, bezeichnete ein prominenter Kritiker OpenAI als „das Lehman Brothers der KI“. Das Zusammentreffen von fallenden Aktienkursen, ausufernden Verlusten beim weltweit bekanntesten KI-Unternehmen und einer abrupten Abkehr von Halbleiteraktien hat eine ehemals exzentrische Außenseiter-Meinung in eine etablierte Finanzdebatte verwandelt.

Tech-Ausverkauf verschärft sich

Der Nasdaq 100 entwickelte sich im Juli zum schwächsten der großen US-Aktienindizes und verlor allein in der Woche bis zum 16. Juli 2,7 %, was deutlich schlechter war als der S&P 500 mit -0,6 % und der Dow Jones Industrial Average mit -0,2 %. Diese Diskrepanz zeigte sich, obwohl große Wall-Street-Banken wie Goldman Sachs The Goldman Sachs Group, Inc. ↘ 0.36% und JPMorgan Chase ↘ 0.84% starke Ergebnisse für das zweite Quartal vorlegten. Ein überraschender KI-Durchbruch in China am 17. Juli beschleunigte den Ausverkauf bei den Chip-Aktien weiter, sodass 28 von 30 Werten im Philadelphia Semiconductor Index im Minus notierten.youtube+1

In Tokio stürzten Kioxia Holdings am 17. Juli auf ihr tägliches Verlustlimit und fielen auf 52.110 ¥, was mehr als 50 % unter dem Allzeithoch von 112.700 ¥ vom 22. Juni lag. Der Einbruch vernichtete in weniger als einem Monat rund 30 Billionen ¥ an Marktkapitalisierung. Reuters berichtete, dass sich der breitere Ausverkauf bei KI-Aktien Ende Juni beschleunigte, nachdem Berichte aufgetaucht waren, wonach OpenAI eine Verschiebung seines Börsengangs in Erwägung zieht.finance.biggo+2

OpenAI unter der Lupe

Am 15. Juli veröffentlichte der unabhängige Tech-Journalist Ed Zitron einen Essay, in dem er OpenAI als „das Lehman Brothers der KI“ bezeichnete. Er argumentierte, dass ein Scheitern des Unternehmens „heftige, schmerzhafte Auswirkungen auf den gesamten Aktienmarkt“ haben würde. Seine These stützt sich auf verifizierte Zahlen: OpenAI erzielte 2025 einen Umsatz von 13,07 Milliarden US-Dollar bei Gesamtkosten von 34 Milliarden US-Dollar, was laut unabhängig von der Financial Times geprüften Zahlen zu einem operativen Verlust von rund 21 Milliarden US-Dollar führte.247wallst

Zitrons Argumentation konzentriert sich auf das Ansteckungsrisiko. Oracle ↗ 0.82%, dessen verbleibende Leistungsverpflichtungen in Höhe von 638 Milliarden US-Dollar zu einem großen Teil an die KI-Infrastruktur gebunden sind, verzeichnete seit Jahresbeginn einen Kursrückgang von mehr als 35 %. OpenAI hatte im Juni 2026 nach einer Bewertung von 850 Milliarden US-Dollar im März vertraulich Unterlagen für einen Börsengang bei der SEC eingereicht. Ein ursprünglich für Ende 2026 geplanter Börsengang dürfte sich nun jedoch bis 2027 verzögern.247wallst

Unterdessen hat Sam Altman in den vergangenen Monaten Managementfehler eingeräumt. Laut Yahoo Finance hat sich Altman „offen zu seinen Fehlern in der Führung geäußert“, während das Unternehmen mit Klagen, Partnerstreitigkeiten und Fragen zu seinem Cash-Burn zu kämpfen hat. Der Economist berichtete, dass OpenAI im Jahr 2026 voraussichtlich 17 Milliarden US-Dollar an Barmitteln verbrennen wird.finance.yahoo+1

Ein Markt am Scheideweg

Die Debatte bleibt umstritten. Der Umsatz von OpenAI hat sich im Vergleich zum Vorjahr von 3,7 Milliarden auf 13 Milliarden US-Dollar verdreifacht, und Nvidia ↗ 2.78% konnte im Jahr 2026 immer noch ein Plus von mehr als 11 % verzeichnen. Der Blasenrisiko-Indikator der Bank of America signalisierte mit einem Wert von 0,91 erhöhte Bewertungsrisiken bei Halbleitern, obwohl Institutionen wie BlackRock ↗ 0.70% an ihrer Übergewichtung von US-Aktien festhalten. Capital Economics erklärte Ende Juni, dass „die KI-Rally sich ihren letzten Zügen nähern könnte“, und prognostizierte einen Rückgang des S&P 500 um 21 % bis Ende 2027.fortune+2

Ob sich dies als gesunde Korrektur oder als Beginn von etwas Schlimmerem erweist, hängt womöglich von einer einzigen Frage ab: Können KI-Unternehmen in die Billionen hineinwachsen, die in ihrem Namen ausgegeben werden, bevor die Rechnungen fällig werden?