Die obige Frage –ist $GOOG unterbewertet? – ist sowohl ein heißes Thema in Investmentforen, das hitzige, Rorschach-inspirierte Debatten auslöst, als auch typisch für die Art von Untersuchungen, die Privatanleger durchführen, bevor sie einen Trade tätigen.
Es ist auch ein hervorragender praktischer Test für den Stand der KI im alltäglichen Investieren. Insbesondere wollen wir herausfinden, ob die heutige KI Anlegern helfen kann, echte Erkenntnisse zu gewinnen und zuverlässige Daten hinter ihre Behauptungen zu stellen. Da Plattformen wie $HOOD KI-Unterstützung für Trades anbieten, ist das Thema aktuell.
Zuerst die Methoden, dann die Antworten.
Also, *eröffnet* KI neue Erkenntnisse?
Unsere Tests beginnen mit Claude Opus 4.8, dem derzeit leistungsfähigsten öffentlich verfügbaren Modell von Anthropic. Wir haben Claude direkt nach $GOOG gefragt und untersucht, welche Analysen es durchgeführt hat, woher es seine Daten bezog und letztendlich, wie nützlich die Antwort war.
Claude begann damit, Aggregator-Websites abzufragen. Diese Quellen gaben das KGV von $GOOG im Vergleich zum 10-Jahres-Durchschnitt und zum Sektor an. Claude zog auch Kursziele heran, die einen Durchschnitt der Sell-Side-Bewertungen darstellten – diese kamen bereits gemittelt: MarketBeats Zusammenfassung eines „41-Analysten"-Konsenses in einem Durchgang, ein „Strong Buy"-Durchschnitt von rund 429 $ in einem anderen. Claude nannte zwei faire Werte, einen von Simply Wall St und einen nach einer Peter-Lynch-Formel, was Retail-orientierten Modellen entspricht, die auf der ersten Seite einer Websuche erscheinen.
Am Beispiel der Kursziele stellten wir fest, dass wir keinen Zugang zur Analystenliste, zu den Daten oder zur Mittelwertmethode hinter den „Konsens"-Zielen hatten. Wir beobachteten auch, dass Claudes zwei Durchläufe der Teilaufgabe nicht in der endgültigen Zahl übereinstimmten. Das bedeutet, dass Claudes Analyse – wie viele Daten aus dem offenen Web – auf Schildnummern beruhte, ohne viel Einblick, was genau in diese eingeflossen ist oder, entscheidend, was aus der Berechnung ausgeschlossen wurde. Für diese erste Analyse fanden wir heraus, dass alle von Claudes Zahlen aus solchen Sekundärquellen stammten.
(Nebenbei: Für diejenigen, die die Gewinne von Broadcom ($AVGO) verfolgen, zeigte sich die Auswirkung der Beschaffung von Analystenzielen aus dem Web in Echtzeit: Innerhalb von 15 Minuten nach den Gewinnen meldeten CNBC und Reuters einen Umsatzverfehler, während WSJ und Yahoo Finance einen Treffer meldeten. Wehe dem KI-Algo-Händler, der nicht vorsichtig ist…)
Claudes endgültige Antwort war eine kompetente Zusammenfassung des Webkonsenses. Sie lieferte eine Erklärung mit denselben drei Bullen-Argumenten und denselben Bärenrisiken, die man aus Schlagzeilen und den besseren Forenbeiträgen erwarten würde. Unser Fazit ist, dass es die Arbeit von gelegentlichen Anlegern, die in Foren stöbern, tatsächlich beschleunigt. Eine Folgerung ist jedoch, dass es standardmäßig nicht die Art von Analyse- und Modellierungstechniken einsetzt, die professionelle Anleger verwenden, oder auf die Daten zugreift, aus denen sie Unternehmensbewertungen aufbauen. In dieser Hinsicht trägt Claude out-of-the-box wenig dazu bei, die Raffinesse professioneller Anleger auf den Rest von uns zu übertragen.
Also fragten wir Claude erneut und gaben ihm diesmal Zugriff auf 10 Jahre operative KPIs, SEC-Einreichungstexte, Segment- und Wettbewerberzusammenfassungen über deepKPI, einen speziell entwickelten MCP-Server, der jedem Anleger zur Verfügung steht.
Mit diesen Informationen ging Claude weitaus tiefer. Zunächst begann es mit der Aufschlüsselung der Segmente (Cloud, Services, Other Bets), der Cashflow- und Capex-Historie, der Aktienanzahl und des Steuersatzes sowie der Managementkommentare, um die operative Geschichte von $GOOG zu analysieren. Es tauchte in Posten wie verbleibende Leistungsverpflichtung, Traffic-Akquisitionskosten und Umsatz pro Mitarbeiter ein, um zu bewerten, wo das Unternehmen heute steht und dies mit seiner Geschichte in Einklang zu bringen. Es bot auch an, deepKPI-Daten in eine Tabellenkalkulation zu ziehen, um ein typisches institutionelles Betriebsmodell zu erstellen, obwohl wir für diesen Artikel davon Abstand nahmen.
Lassen Sie uns konkret zur Bewertung werden:
Die destillierte Webmeinung war, dass $GOOG bei rund 389 $ und einem nachlaufenden KGV von etwa 29 gegenüber einem 10-Jahres-Durchschnitt von 27 in einem Sektor, der näher bei 35 liegt, relativ günstig im Vergleich zur Gruppe und etwas teuer im Vergleich zur eigenen Historie ist. Die Sell-Side-Ziele reichten von 412 $ bis 443 $, obwohl zwei Fair-Value-Modelle bei derselben Aktie 112 $ auseinander lagen. Das Ergebnis waren vertraute Bullen-Argumente und Bärenrisiken sowie ein Unentschieden bei der Frage nach Unter- oder Überbewertung, was dem entspricht, was wir in Foren wie r/valueinvesting beobachten.
Sobald wir die Daten von deepkpi hinzufügten, war Claude in der Lage, eine viel tiefergehende Analyse der Gesundheit des Unternehmens im Vergleich zu Wettbewerbern und historischen Normen durchzuführen. Beispielsweise stützte sich die Webantwort auf das EV zum freien Cashflow von über 70, was von einem Screener als teuer eingestuft wurde. Als wir jedoch in die Einreichungen eintauchten, wurden die Zahlen neu gerahmt: Der freie Cashflow 2025 betrug etwa 73 Milliarden Dollar und war bereits flach, während die Gewinne boomten, und der KI-Aufbau führt dazu, dass sich der Capex 2026 ungefähr verdoppelt, von 91 Mrd. $ auf 175–185 Mrd. $, während der freie Cashflow auf 15–25 Mrd. $ sinkt. Das 72-fache sollte daher nicht als Urteil darüber betrachtet werden, wie teuer das Unternehmen ist, sondern als Momentaufnahme eines Unternehmens in Bewegung, das eine massive Wette auf die Zukunft eingeht. Gemäß unserem kürzlich erschienenen Artikel ist diese Wette sowohl die größte unter den Wettbewerbern als auch die am wenigsten riskante im Verhältnis zu den Kerngeschäften. Dies ändert die Interpretation dieser Zahl völlig.
Die deepKPI-gestützte Analyse ging auch auf die Hebel des Kerngeschäfts von $GOOG ein. Sie stellte fest, dass der vertraglich gebundene Auftragsbestand von Cloud in einem einzigen Quartal von 108 Mrd. $ auf 157,7 Mrd. $ stieg. Das entspricht dem 2,0- bis 2,7-fachen des Segmentumsatzes. Da der größte Teil davon in den letzten 24 Monaten realisiert wurde, diente dies als Beleg dafür, dass Cloud das Potenzial hat, in den kommenden Jahren ein Wachstum von über 30 % zu halten. Claude verglich auch die Segmentmargen von nahe 24 % mit AWS und Azure, zwei Hyperscaler-Konkurrenten, und stellte fest, dass deren Margen besser waren: im niedrigen 30er-Bereich. Dies deutete auf einen erreichbaren und bedeutenden Spielraum für Gewinnoptimierung hin, ein weiteres Zeichen für die zukünftige Gesundheit des Geschäfts.
Claude förderte zwei weitere wichtige Hebel aus den operativen Daten zutage, die nicht im Webkonsens enthalten waren. Der erste war, was $GOOG zahlt, um Traffic zu Anzeigen zu bringen: viel, wenn sie auf Netzwerkseiten laufen, und wenig, wenn sie auf $GOOG-eigenen Plattformen wie Search, YouTube und Gmail laufen. Dieses Geschäft verlagert sich zunehmend auf $GOOG-Eigenschaften, um 2 Prozentpunkte auf einer 265-Milliarden-Dollar-Werbebasis, was zeigt, dass der Gewinn wächst und Raum für weiteres Wachstum hat. Der andere Hebel war die Produktivität. Der Umsatz pro Mitarbeiter begann nach Jahren der Stagnation zu steigen. Dies ist wichtig, weil der Rechenzentrumsausbau zu Jahren von Abschreibungskosten führen wird, die die Margen schmälern, und die steigende Leistung pro Mitarbeiter drückt die Margen in die andere Richtung. Dies ist ein weiterer Hinweis darauf, dass $GOOG Schritte unternimmt, um sein Kerngeschäft zu stärken, während es seine KI-Investitionen zum Erfolg führt.
Zusammengenommen deutete die operative Analyse darauf hin, dass Cloud unter seinen Wettbewerbern verdient und einen gesunden Auftragsbestand hat, um den Prozess der Schließung dieser Lücke zu finanzieren, das Werbegeschäft wird profitabler, und die Leistung pro Mitarbeiter steigt. Claude + deepKPI kamen zu dem Schluss, dass „besser als sein Multiple vermuten lässt" am besten mit einem Modell beantwortet wird, das es uns erlaubt, diese Hebel zu testen.
Als Privatanleger können wir diese Zeit investieren oder eine fundierte Vermutung anstellen, aber die Dinge, die unsere Wette antreiben, sind sehr klar: Cloud-Effizienz im Vergleich zu Wettbewerbern, Werbekanalmix und Mitarbeitereffizienz. Dieses Maß an Einsicht und Verständnis ist weitaus konkreter und klarer als unsere Zusammenfassung der Webdebatte und bringt tatsächlich ein testbares Maß an Erkenntnis zur ursprünglichen Frage, die nicht offensichtlich ist, wenn man einfach in Foren stöbert.
Unser Fazit ist, dass KI-Modelle tatsächlich leistungsstarke Interpreten von Einreichungen und Daten für Privatanleger sind, aber man muss Schritte unternehmen, um sie von sekundären Webdaten weg und hin zu primären Quelldaten wie deepKPIs KPI-Zeitreihen und Einreichungs-Markdowns zu führen. Wir müssen ihnen auch die Fähigkeiten geben, diese Daten fachkundig zu interpretieren, wie es deepKPI tut. Aber insbesondere, da KI-Dienste den Preis für den Zugang zu Daten und Analysetools senken – von über 10.000 $ pro Sitzplatz für etablierte Dienste wie Daloopa auf 20 $/Monat für deepKPI oder kostenlos für bestimmte Nutzungen – verändert sich die seit langem bestehende Kluft zwischen Privatanlegern und professionellen Anlegern tatsächlich deutlich. Und zwar schnell.
