KM4BIKM4BI

RSI ist näher, als viele denken, sagt Tae Kim

Tae Kim sieht die Nachfrage nach KI-Rechenleistung weiter unterschätzt: Agenten, mögliche RSI und HBM-Knappheit überwiegen den aktuellen FUD.

Tae Kim deutet den jüngsten Rückgang bei KI- und Halbleiterwerten weniger als Ende der These, sondern als Angstphase: Gewinnmitnahmen nach einer starken Rally, geopolitische Unsicherheit und alarmistische Schlagzeilen zu Meta, Kimi, ASML, OpenAI und Nvidia. Seine Kernaussage: Der Markt unterschätzt möglicherweise weiterhin, wie viel Rechenleistung stärkere Modelle, Agenten und eine mögliche Beschleunigung Richtung RSI verbrauchen könnten.

Die aktuelle Marktstimmung

Kim beschreibt das Sentiment als sehr negativ, obwohl die Nachfragezeichen angespannt bleiben. Meta dient als Beispiel: Ein internes Zitat zu agentischer KI nährte die Erzählung schwächerer Renditen und sinkender Capex, doch spätere Signale deuteten eher auf steigende KI-Ausgaben hin.

Effizienz bedeutet nicht weniger Compute

Das Gespräch vergleicht Kimi mit dem DeepSeek-Moment. Ein leistungsfähigeres oder günstigeres Modell kann mehr Anwendungsfälle schaffen, statt einen Compute-Überschuss auszulösen. Kim betont, dass Kimi kein kleines Modell ist: Mit 2,8 Billionen Parametern braucht es weiterhin erhebliche Infrastruktur.

Agenten, RSI und Unternehmenseinsatz

Die stärkste These betrifft die kommenden sechs bis neun Monate. Kim argumentiert, dass agentische KI jetzt Fahrt aufnimmt und RSI näher sein könnte, als viele Investoren glauben. Wenn Modelle mehr Rechenleistung nutzen, um sich selbst zu verbessern, könnte die Infrastrukturnachfrage erneut beschleunigen.

Nvidias Burggraben jenseits von CUDA

Kims Nvidia-Argument endet nicht bei CUDA. Er verweist auf Systemintegration, Co-Design von Netzwerk, CPU und GPU, Bilanzstärke und die Fähigkeit, knappe Komponenten wie Optik, TSMC-Wafer und HBM-Speicher zu sichern.

Worauf es ankommt

Schlagzeilen zu Vendor Financing, großen OpenAI-nahen Verpflichtungen und Energiebeschränkungen können Kurse schnell bewegen. Kim empfiehlt jedoch, die wirtschaftlichen Details der tatsächlichen Deals abzuwarten, bevor man eine gebrochene Nachfrage nach KI-Infrastruktur diagnostiziert.

Source