Nvidia: Gavin Baker von Atreides sieht keine Bewertungsblase bei KI, warnt jedoch vor Überkapazitäten durch Investitionsdruck
Generating Alpha Podcast, 8. Juli 2026 — Der Gründer und CIO von Atreides Management erläutert, warum Tech-Bewertungen noch immer unter dem Niveau der Dotcom-Ära liegen, warum der ROI-Rückgang bei Blackwell nur vorübergehend ist und wie die Führung von TSMC einst Sam Altman als „Podcast-Proll“ abtat.
Gavin Baker, Gründer und Chief Investment Officer von Atreides Management und ehemaliger langjähriger Manager des 17 Milliarden Dollar schweren OTC-Portfolios von Fidelity, nutzte einen ausführlichen Auftritt im „Generating Alpha“-Podcast, um dem wachsenden Narrativ einer Bewertungsblase bei KI-Aktien entgegenzutreten. Gleichzeitig benannte er das seiner Ansicht nach tatsächliche Risiko in diesem Zyklus: nicht die Bewertungsmultiplikatoren, sondern die Investitionsausgaben (Capex).
Keine Bewertungsblase, aber ein Capex-Risiko
Bakers Analysemodell für Technologiezyklen stützt sich maßgeblich auf die Arbeiten von Carlota Perez zu Finanzkapital und technologischen Revolutionen, die er als Grundlage seines Denkens bezeichnet. Seine Interpretation der letzten drei- bis vierhundert Jahre Marktgeschichte besagt, dass jede wahrhaft revolutionäre Technologie eine Blase erzeugt, die durch das entsteht, was Michael Mauboussin als Zusammenbruch der Meinungsvielfalt bezeichnet. Diese Blase führt schließlich zu einem Überangebot, einer Nachfragepause und einem Crash. Die entscheidende Variable ist für Baker, ob der Aufbau mit Fremdkapital oder aus dem Cashflow finanziert wird.
Zur aktuellen Lage findet er klare Worte: „Wer behauptet, wir befänden uns in einer Bewertungsblase, passt einfach nicht auf. Tech notiert auf demselben Multiplikator wie vor fünf oder sechs Jahren. Die Tech-Multiplikatoren sind seit Anfang 2025 sogar gesunken. Technologieaktien werden derzeit mit einem Abschlag gegenüber Basiskonsumgütern gehandelt, was nur sehr selten vorkommt.“ Die relevantere Frage sei, ob die Branche Kapazitäten über das Maß der Nachfrage hinaus aufbaue. Hier äußert er sich vorsichtiger und räumt ein, dass KI derzeit in einer Art „ROI-Delle“ stecke, da die Ausgaben für die Blackwell-Generation in Trainings-Workloads fließen, die noch keine Rendite abwerfen.
ROI-Delle bei Blackwell ist temporär, Agentic AI ist bereits Realität
Baker verweist auf die neueste Welle von Modellveröffentlichungen als Beleg dafür, dass sich das Renditeprofil in Kürze verbessern wird. Mit Blick auf frühe Blackwell-Meilensteine wie Claude, ChatGPT 5.2, Grok 4.2 und Codex 5.3 argumentiert er: „Es ist ziemlich klar, dass Agentic AI da ist, und der ROI für Blackwell wird sehr hoch sein.“ Er hält es für ironisch, dass die Märkte gleichzeitig Sorgen vor einer massenhaften Verdrängung von Arbeitskräften durch KI haben, während sie die KI-exponiertesten Megacap-Aktien zu – in seinen Augen – attraktiven Bewertungen handeln. Diese Diskrepanz führt er eher auf die anhaltende Angst vor einem deflationären Schock im Stile Kaleckis zurück als auf echte Skepsis gegenüber dem Nutzen von KI.
Watt, Wafer und die Narben der Dotcom-Blase
Dass Baker sich weniger Sorgen um eine Wiederholung von 2000 oder 2008 macht, liegt an drei strukturellen Sicherheitsmechanismen. Erstens haben die psychologischen Narben des Dotcom-Crashs – bei dem Technologiewerte vom Höchst- zum Tiefststand um 80 bis 85 Prozent fielen, verglichen mit etwa 60 Prozent in der Finanzkrise 2008 – die Bewertungen zwei Jahrzehnte lang gedeckelt, selbst als die zugrunde liegenden Unternehmen außergewöhnliche Wachstumsraten erzielten. Zweitens, und das ist spezifisch für diesen Zyklus: Die Branche leidet fundamental an einem Mangel an Strom und Halbleiter-Wafer-Kapazitäten. Er glaubt, dass dieser Engpass als natürliche Bremse gegen Überkapazitäten wirken wird, selbst wenn der Bau von Rechenzentren weiter zunimmt.
Die Disziplin von TSMC und die „Podcast-Proll“-Anekdote
Selbst wenn der Stromengpass gelöst werden sollte – Baker nennt hier orbitale Rechenzentren als einen möglichen Weg –, bleibe Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) der limitierende Faktor im System. „Es ist wie beim Backen. Jeder verwendet dieselben Zutaten“, sagt er und merkt an, dass die in der gesamten Branche eingesetzten Geräte, von ASML-Lithografiesystemen abwärts, weitgehend standardisiert seien. Was Marktführer von Nachzüglern unterscheide, sei die Umsetzung: „Es geht darum, wie man es zusammenfügt, das Rezept, die Schritte. Da steckt viel dahinter, viel Versuch und Irrtum. Wer also einen Vorsprung hat, hat einen großen Vorteil. Es ist schwer, das aufzuholen.“ Intel, so merkt er an, habe dieses Rennen weitgehend aufgrund strategischer Fehler verloren, die er als ego-getrieben bezeichnet.
Die prägnanteste Anekdote des Gesprächs betraf die Haltung von TSMC zum KI-Capex-Boom. Baker berichtete, dass TSMC-Führungskräfte zu den Personen gehörten, die sich früh mit Sam Altman trafen und ihn als „Podcast-Proll“ abtaten. Sein Fazit: „Das sind harte Kerle, und sie werden die Kapazitäten einfach nicht so schnell ausbauen, wie die Welt es von ihnen verlangt.“ Für Investoren ist diese Disziplin zweischneidig: Sie verringert die Wahrscheinlichkeit eines wafer-bedingten Überangebots, bedeutet aber auch, dass sich der Versorgungsengpass bei KI-Rechenleistung wahrscheinlich nicht schnell entspannen wird – ungeachtet des Kapitals, das Hyperscaler bereit sind zu investieren.
Nvidia und Jensen Huang: Ein Blick über 25 Jahre
Bakers Geschichte mit Nvidia reicht bis in die Jahre 1999/2000 zurück, als er bei Fidelity Halbleiterwerte mit geringer Marktkapitalisierung analysierte und sowohl Nvidia als auch Integrated Circuit Systems betreute, das damals von Hock Tan, dem heutigen CEO von Broadcom, geleitet wurde. Er zieht einen scharfen Kontrast zwischen den strategischen Instinkten der beiden Führungskräfte: „Hocks Modell bestand schon immer darin, einen Gewinnpool zu finden, der ausgetrocknet war, in dem es keinen Wettbewerb mehr gab, dort einzusteigen und die Preise in die Höhe zu treiben“, im Gegensatz zu dem, was er als den aggressiveren, marktbildenden Ansatz bei Nvidia beschreibt. Er würdigt sowohl Tan als auch Jensen Huang – neben Lisa Su bei AMD – als seltene Halbleiter-Führungskräfte, die durchweg Top-Ingenieurstalente halten konnten; ein Muster, das die meisten Konkurrenten nicht replizieren konnten. Über Huang, den er traf, als er 23 Jahre alt war, sagt er: „Jensen ist heute zweifellos einer der zwei oder drei außergewöhnlichsten Menschen, die ich je in meinem Leben getroffen habe.“
Tesla und der Dekarbonisierungshandel
Bakers zweite mehrjährige Position, Tesla, geht auf ein wenig besuchtes Investorentreffen mit Elon Musk kurz vor Ablauf der Sperrfrist zurück, als die Marktkapitalisierung bei etwa 1,5 Milliarden Dollar lag. Er erinnert sich, wie ihn Musks „First Principles“-Argumentation für Elektrofahrzeuge überzeugte: Batterien seien der einzige bedeutende automobile Inputfaktor, der deflationär statt inflationär wirke, angesichts jahrzehntelanger zweistelliger Zuwächse bei der Energiedichte. Zudem ermögliche die Platzierung der Batterie einen niedrigeren Schwerpunkt, bessere Crash-Strukturen und eine höhere reale Sicherheit als bei Verbrennungsmotoren. Sein Urteil über die breitere Wirkung: „Tesla und Elon haben mehr für die Dekarbonisierung der Welt getan als alle Umweltaktivisten zusammen... Ich glaube, Elon hat die Einführung von Elektroautos um 20 oder 30 Jahre beschleunigt, was für die Welt und die Umwelt unglaublich war.“ Er schreibt auch Musks missionsgetriebener Kultur – über Tesla, SpaceX und xAI hinweg – zu, dass diese Unternehmen Ingenieurstalente rekrutieren konnten, die sonst vielleicht bei Google oder Meta an der Optimierung von Werbeanzeigen gearbeitet hätten.
KI-Auswirkungen auf Gaming: Plattformen gewinnen, Studios unter Druck
Eine der konkreteren, sektorspezifischen Einschätzungen im Gespräch betraf Videospiele. Baker argumentiert, dass generative KI-Weltmodelle die Entwicklungskosten für Spiele um bis zu 90 Prozent senken und die einstigen 200 bis 300 Millionen Dollar teuren AAA-Produktionsbudgets drastisch reduzieren werden. Er sieht dies als gemischtes Ergebnis, je nachdem, wo in der Wertschöpfungskette ein Unternehmen angesiedelt ist: schlecht für Spiele-Publisher, die mit einer Flut von neuem Wettbewerb konfrontiert sind, aber gut für Plattformbetreiber, die von einer Content-Explosion profitieren. Er wies jedoch die Vorstellung zurück, dass KI in absehbarer Zeit das lokale GPU-Rendering ersetzen werde: „Die Idee, dass wir KI nutzen werden, um ein Videospiel auf dem Smartphone zu rendern, anstatt die GPU zu verwenden, die in jedem Telefon, jedem iPad und jedem PC steckt, ist in den nächsten fünf bis sieben Jahren lächerlich.“ Als Datenpunkt nannte er *Monopoly Go* und merkte an, dass das Rendern des Gameplays zu Listenpreisen für ein Modell wie Veo3 mehr als das Hundertfache des tatsächlichen Umsatzes des Spiels kosten würde.
Im spekulativeren Bereich erörterte Baker das Potenzial von Neuralink, das menschliche „IO-Problem“ anzugehen – den Engpass, der durch Sprache, Schreiben und Tippen als einzige Kanäle für den menschlichen Informationsaustausch entsteht. Dies sei ein Grund, warum Gehirn-Computer-Schnittstellen langfristig ökonomisch relevant werden könnten, wobei er betonte, dass dies eine langfristigere und unsicherere These sei als seine Ansichten zur Recheninfrastruktur.
Investieren durch Kursrückschläge
Ein Großteil des Gesprächs konzentrierte sich eher auf Karriere und Psychologie als auf spezifische Aktientipps, aber Bakers Rahmenwerk für das Überstehen von Kursrückschlägen ist relevant für seine Positionsgrößen. Er beschrieb, wie er im Alter von 25 Jahren nach einer falschen Sektoreinschätzung bei Large-Cap-Pharmawerten bei Fidelity vom Top-Analysten zum Schlusslicht degradiert wurde – eine Erfahrung, die er heute als prägend betrachtet. Seine Arbeitsregel, entlehnt von der ehemaligen Kollegin Jennifer Urick: „Letztendlich muss man als Investor entweder früh in Panik geraten oder spät nachlegen. Im Grunde tut niemand beides.“ Baker identifiziert sich als Investor, der spät nachlegt – ein Selbstbewusstsein, das seiner Meinung nach für die langfristige Performance wichtiger ist als jeder einzelne Aktientipp.