AI-aandelen zijn populair, maar deze 3 risico’s worden onderschat

In het kort:

• AI vraagt steeds meer kapitaal: datacenters, chips, servers en energiecontracten kosten honderden miljarden. Het risico is dat de investeringen sneller oplopen dan de winsten.

• Stroom en infrastructuur kunnen groei afremmen: het stroomverbruik van datacenters kan richting 2030 verdubbelen tot ongeveer 945 TWh. Netcongestie, vergunningen en hogere energiekosten worden daardoor belangrijke risico’s.

• De markt leunt op te weinig winnaars: veel portefeuilles hebben ongemerkt veel blootstelling aan dezelfde AI-namen. Als twijfel ontstaat over de winstgevendheid van AI, kan de verkoopdruk breed worden.

AI is op de beurs uitgegroeid van een veelbelovend technologiethema tot een van de belangrijkste motoren achter de markt. Bedrijven als Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Broadcom, TSMC en ASML worden allemaal direct of indirect aan het AI-verhaal gekoppeld. Ook datacenterbedrijven, energieproducenten en nutsbedrijven profiteren van de verwachting dat kunstmatige intelligentie de komende jaren steeds belangrijker wordt.

Dat optimisme is niet uit de lucht gegrepen. AI wordt al gebruikt in softwareontwikkeling, klantenservice, reclame, zoekmachines, data-analyse, cybersecurity, farmaceutisch onderzoek en industriële automatisering. De vraag is daarom niet meer of AI belangrijk wordt. De betere vraag is welke verwachtingen inmiddels al in de koersen zitten.

Daar zit het risico. Zelfs wanneer AI als technologie een groot succes wordt, betekent dat niet automatisch dat elk AI-aandeel een goede belegging is. Als de prijs te hoog is, de investeringskosten te hard oplopen of de winsten bij te weinig bedrijven terechtkomen, kunnen beleggers alsnog teleurgesteld worden.

AI-aandelen wegen nu even zwaar als tech tijdens de dotcombubbel:

Bron: BofA

1. De AI-boom vraagt steeds meer kapitaal

De eerste fase van de AI-rally was relatief duidelijk. Nvidia werd de grote winnaar, omdat vrijwel iedereen die AI-modellen wilde trainen of gebruiken geavanceerde chips nodig had. Daarna volgden andere bedrijven in de keten, zoals halfgeleiderproducenten, chipmachinebouwers, geheugenbedrijven, datacenters, koelingsspecialisten, netwerkleveranciers en energiebedrijven.

Inmiddels is AI veel meer dan een softwaretrend. Het is een enorme investeringscyclus geworden. Datacenters moeten worden gebouwd, chips moeten worden gekocht, servers moeten worden vervangen en energiecontracten moeten worden afgesloten. Die kosten worden nu gemaakt, terwijl de opbrengsten van AI voor veel bedrijven nog niet volledig zichtbaar zijn.

Goldman Sachs schat dat de grote AI-hyperscalers in 2026 honderden miljarden dollars aan kapitaalinvesteringen kunnen uitgeven. De bank wijst erop dat AI-capex richting niveaus kan gaan die vergelijkbaar zijn met eerdere grote infrastructuurcycli, zoals de telecomhausse eind jaren negentig. Volgens Goldman ligt de grootste beperking niet per se bij de balansen van de grote techbedrijven, maar bij fysieke bottlenecks, toeleveringsketens en de bereidheid van beleggers om steeds hogere investeringen te blijven accepteren.

Dat is een belangrijk punt. Zolang beleggers extra investeringen zien als brandstof voor toekomsFtige groei, kan hoge capex positief worden uitgelegd. Maar zodra de markt vraagt naar het rendement op die investeringen, kan hetzelfde cijfer ineens een risico worden.

AI-infrastructuur slokt caFshflow van hyperscalers op:

Voor bedrijven als Microsoft, Alphabet, Amazon en Meta hoeft dat niet meteen problematisch te zijn. Zij hebben sterke kasstromen en kunnen jarenlang investeren. Toch kan ook bij deze bedrijven druk ontstaan als vrije kasstromen dalen, marges onder druk komen of beleggers twijfelen aan de terugverdientijd van AI-investeringen. Voor kleinere AI-infrastructuurbedrijven is dat risico nog groter, omdat zij vaak minder financiële ruimte hebben als klanten hun uitgaven vertragen.

De belangrijkste vraag voor beleggers is daarom niet alleen of AI groeit. De vraag is vooral wie er straks genoeg aan AI verdient om al deze investeringen te rechtvaardigen.

2. AI is ook een energie- en infrastructuurverhaal

AI klinkt digitaal en schaalbaar, maar achter de schermen is het een heel fysiek verhaal. Elk AI-model draait op servers. Die servers staan in datacenters. Die datacenters hebben stroom, koeling, grond, vergunningen, glasvezel, transformatoren en netaansluitingen nodig.

Daarom wordt AI steeds meer verbonden met elektriciteitsnetten en energievoorziening. Volgens het Internationaal Energieagentschap kan het wereldwijde stroomverbruik van datacenters richting 2030 verdubbelen tot ongeveer 945 TWh. Dat zou bijna 3% van de wereldwijde elektriciteitsvraag zijn. De IEA verwacht dat het stroomverbruik van datacenters tussen 2024 en 2030 met ongeveer 15% per jaar groeit. Dat is ruim vier keer sneller dan de elektriciteitsvraag in andere sectoren.

Die cijfers verklaren waarom beleggers ook energieproducenten, nutsbedrijven en netinfrastructuurbedrijven als mogelijke AI-winnaars zien. Zonder voldoende stroom kan AI immers niet op grote schaal groeien. Toch zit hier ook een belangrijk risico.

Elektriciteitsnetten kunnen niet onbeperkt en onmiddellijk worden uitgebreid. Nieuwe netaansluitingen duren vaak jaren. Vergunningen kunnen vertragen. Omwonenden kunnen bezwaar maken tegen datacenters vanwege stroomverbruik, watergebruik of ruimtebeslag.

Datacenters: stroomverbruik verdubbelt richting 2030 door AI-servers:

Bron: IAE en Rabobank

In sommige regio’s kan netcongestie daardoor een rem zetten op de groei.

Een recente academische studie wijst erop dat AI-infrastructuur sterk geconcentreerd is in Noord-Amerika, West-Europa en Azië-Pacific. Juist die concentratie kan lokaal voor druk op elektriciteitssystemen zorgen, bijvoorbeeld in datacenterhubs zoals Virginia, Oregon en Ierland.

Voor beleggers betekent dit dat de AI-keten kwetsbaarder is dan vaak wordt gedacht. De markt praat veel over de vraag naar chips, maar die vraag kan niet altijd direct worden omgezet in omzet. Tussen vraag en omzet zitten fysieke beperkingen zoals productiecapaciteit, stroom, koeling, netaansluitingen en bouwtijd.

Dat kan meerdere bedrijven raken. Chipbedrijven kunnen last krijgen als datacenterprojecten vertragen. Cloudbedrijven kunnen hogere kosten krijgen door duurdere stroom of complexere infrastructuur. Datacenterbedrijven kunnen te maken krijgen met vergunningen en lokale weerstand. Nutsbedrijven kunnen profiteren van hogere vraag, maar moeten ook fors investeren in netverzwaring en opwekcapaciteit.

AI is dus niet alleen een groeiverhaal. Het is ook een logistieke en energetische uitdaging.

3. De markt leunt op een kleine groep winnaars

Een derde risico is concentratie. Veel beleggers denken breed gespreid te beleggen omdat ze een indexfonds of ETF bezitten. In werkelijkheid is een groot deel van de Amerikaanse markt steeds sterker afhankelijk geworden van een beperkte groep grote technologiebedrijven.

Dat komt niet alleen door Nvidia. Ook Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Broadcom, Apple en andere megacaps zijn direct of indirect verbonden met het AI-verhaal. Sommige bedrijven leveren infrastructuur, andere verkopen cloudcapaciteit, bouwen modellen, verwerken data of gebruiken AI om hun bestaande producten winstgevender te maken.

Het gevolg is dat veel portefeuilles meer AI-blootstelling hebben dan beleggers beseffen. Een belegger kan denken dat hij spreiding heeft over chips, cloud, software, datacenters en energie. Maar als al die posities afhankelijk zijn van dezelfde aanname, namelijk dat AI snel genoeg winstgevend wordt, is die spreiding minder groot dan ze lijkt.

J.P. Morgan schrijft in zijn 2026-outlook dat AI grote kansen biedt, maar ook het risico op overenthousiasme vergroot. Dat is een belangrijk onderscheid. Het betekent niet dat AI automatisch een bubbel is, maar wel dat beleggers te weinig verschil kunnen maken tussen echte winnaars en bedrijven die vooral meeliften op het sentiment.

De grootste S&P 500-bedrijven wegen steeds zwaarder door:

Niet elk AI-bedrijf is hetzelfde. Een chipproducent met bewezen winstgroei is iets anders dan een softwarebedrijf dat AI vooral als marketingterm gebruikt. Een hyperscaler met miljarden aan cloudomzet is iets anders dan een verlieslatend infrastructuurbedrijf dat afhankelijk is van externe financiering. Een bedrijf dat AI gebruikt om marges te verhogen is iets anders dan een bedrijf dat vooral meer moet investeren om bij te blijven.

Toch bewegen veel van deze aandelen mee op hetzelfde sentiment. Als beleggers enthousiast zijn over AI, stijgt vaak bijna alles wat aan het thema raakt. Maar als twijfel ontstaat over het rendement op AI-investeringen, kan de verkoopdruk ook breed worden.

Daarom draait de discussie steeds minder om de vraag of AI belangrijk is. De discussie draait steeds meer om de vraag of de beurs al te veel toekomstige winst naar vandaag heeft gehaald. Academisch onderzoek naar AI-gerelateerde aandelen spreekt van een markt met zowel echte fundamentele kracht als lokale bubbelachtige kenmerken. Met andere woorden: AI kan tegelijk een echte technologische doorbraak zijn en toch te duur geprijsd worden op de beurs.

Lees meer: Analyse: Adyen koopt zich in bij de factuur achter de AI-boom

De les voor beleggers

Beleggers hoeven AI niet te mijden. Het zou zelfs onverstandig zijn om een structurele technologische verandering volledig te negeren. Maar het is minstens zo riskant om elk bedrijf met AI-blootstelling automatisch als winnaar te zien.

De komende jaren wordt het verschil tussen omzetgroei en winstgroei belangrijker. Hetzelfde geldt voor het verschil tussen kapitaalinvesteringen en vrije kasstroom. Bedrijven moeten niet alleen investeren in AI, maar ook laten zien dat die investeringen voldoende rendement opleveren.

Daarmee verschuift de analyse. In de eerste fase van de AI-boom ging het vooral om de vraag wie de infrastructuur levert. In de volgende fase wordt belangrijker wie daadwerkelijk duurzaam geld verdient aan AI.

Voor langetermijnbeleggers is dat onderscheid essentieel. Een sterk AI-bedrijf heeft niet alleen blootstelling aan de trend, maar ook prijszettingsmacht, schaalvoordelen, gezonde marges, een sterke balans en zicht op rendement op geïnvesteerd kapitaal. Zonder die eigenschappen wordt AI-blootstelling al snel speculatie.

AI kan de komende tien jaar een van de belangrijkste groeimotoren van de wereldeconomie worden. Maar wie vandaag AI-aandelen koopt, moet verder kijken dan het verhaal alleen. Waardering, investeringsdruk, energiebeperkingen en concentratierisico verdienen minstens zoveel aandacht.

Het grootste gevaar is niet dat AI als technologie tegenvalt. Het grootste gevaar is dat beleggers gelijk krijgen over AI, maar alsnog te veel betalen voor de aandelen.

Advertorial

Renteverwachtingen spelen niet alleen op de beurs een grote rol, maar raken ook spaarders die hun vermogen tijdelijk willen parkeren. In een periode waarin centrale banken voorzichtig blijven communiceren, kan het interessant zijn om de actuele spaarrentes goed te blijven volgen.

Raisin RenteBoost is een tijdelijke actie waarbij je op een vrij opneembare Duitse spaarrekening de eerste 3 maanden lang een gegarandeerde rente van 2,85% p.j. krijgt, beschermd onder het Europese garantiestelsel. Je spaargeld blijft dagelijks opvraagbaar en je kunt vrij storten en opnemen. Na deze periode kun je via één Raisin-account verder sparen bij meer dan 50 Europese banken, met actuele variabele rentes tot 1,96% p.j., of kiezen voor spaardeposito’s met looptijden van één maand tot tien jaar en rentes tot 3,42% p.j.