KI erreicht ihre Bewährungsprobe

​Die Technologie kann und erzielt bereits enorme Produktivitätsgewinne. Anleger müssen weiterhin herausfinden, wer die Gewinne abschöpfen wird – und wie viel sie dafür zahlen sollten.

Künstliche Intelligenz hat einen Punkt erreicht, an dem sie alles liefern könnte, was ihre Befürworter versprochen haben, aber dennoch Anleger enttäuschen könnte, die für die falschen Unternehmen zu viel bezahlt haben.

Die entscheidende Frage bei KI ist, ob sich die versprochenen Produktivitätsgewinne in Umsatz niederschlagen und ob dieser ausreicht, um die enormen Kapitalbeträge zu refinanzieren, die in Rechenzentren und Chips investiert werden. Und falls KI-Aktien überbewertet sind: Werden wir dann wahrscheinlich eine Umschichtung in etwas weniger Riskantes sehen?

Die Lücke zwischen KI-Ausgaben und Produktivitätsgewinnen

In seinem Ausblick vom Juni 2026 bezifferte J.P. Morgan Asset Management die Konsensschätzungen für die Investitionsausgaben von fünf US-Hyperscalern für das Jahr auf 697 Milliarden US-Dollar. Nach seiner Schätzung würden die Investitionsausgaben 93 % ihres operativen Cashflows binden, verglichen mit 33 % im Jahr 2023. Es handelt sich zweifellos um Schätzungen, doch das Kapital scheint ein einziges Ziel zu verfolgen – eine Entwicklung, die an die Eisenbahnspekulation der 1800er-Jahre erinnert.

Um zu verstehen, ob dieses Geld sinnvoll eingesetzt wird, müssen wir die versprochenen Produktivitätsvorteile analysieren – sowohl heute als auch in Zukunft. Nahezu jedes Unternehmen auf der Welt beschäftigt sich in irgendeiner Form mit KI – in der Hoffnung, Produktivitätseffizienz zu erzielen. 

Diese Vorteile sind uneinheitlich und nicht sonderlich überzeugend: Das National Bureau of Economic Research befragte zwischen November 2025 und Januar 2026 fast 6.000 Führungskräfte in den USA, im Vereinigten Königreich, in Deutschland und Australien. Rund 89 % berichteten, dass KI in den vorangegangenen drei Jahren keinen Einfluss auf die Arbeitsproduktivität hatte.

Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass ihre Investition in KI keine Ergebnisse liefern wird, sondern lediglich, dass zwischen den Erwartungen der Unternehmen und dem, was sie gemessen haben, eine erhebliche Lücke besteht.

Das bedeutet auch nicht, dass KI zwangsläufig zum Scheitern verurteilt ist. Die Einführung von KI könnte einfach länger dauern, während der Preis für KI sinkt. Ein weiterer Faktor, der die Einführung in Unternehmen bremst, ist der Wettbewerb: Wenn jedes Unternehmen ähnliche Tools nutzt, wird der Wettbewerbsvorteil neutralisiert, während die Kunden durch niedrigere Preise von den Vorteilen profitieren.

Dies hat zu Marktkommentaren über eine „KI-Blase“ und deren unvermeidliche Deflation geführt.

Anleger messen möglicherweise den falschen Markt

Der erfahrene Wall-Street-Anleger Jordi Visser sieht jenseits der Produktivitätsgewinne, die Unternehmen heute messen, eine weitaus größere Chance. Seiner Ansicht nach sollte die Nachfrage nach KI nicht allein anhand der Zahl der Menschen beurteilt werden, die für einen Chatbot bezahlen, sondern anhand des möglichen Entstehens einer Wirtschaft, in der autonome Agenten Geschäfte miteinander abwickeln.

Nach Vissers Ansicht könnte diese Zukunft tokenisierte Aktien umfassen, die rund um die Uhr gehandelt werden, während Kryptowährungen und Stablecoins Transaktionen zwischen autonomen Agenten ermöglichen. Ganz so weit sind wir noch nicht, kommen dem aber nahe. Die Möglichkeit für Anleger, mithilfe von KI-Tools wie Grokbot eigene Indizes und ETFs zu entwickeln, eröffnet eine faszinierende (und dezentralisierte) Zukunft für Investments.

Visser entwickelte einen Kryptoindex namens „46 Name“, der aus sechs Aktien und 40 Token besteht, die alle gleich gewichtet sind – darunter Coinbase, Robinhood, Circle, PayPal, BTC, ETH, SOL, ZEC, TAO und NEAR. Der Index liegt seit Jahresbeginn 50 % im Plus, während Bitcoin um 3,2 % gefallen ist. Das deutet darauf hin, dass sich das Interesse der Anleger über Bitcoin hinaus ausweitet.

Die nachstehende Grafik zeigt die Outperformance des AI-&-Technology-Fonds (AIQ) von Global X gegenüber dem S&P 500 über einen Zeitraum von drei Jahren. AIQ liegt über drei Jahre 136 % im Plus, verglichen mit 86 % beim S&P 500. 

Es ist klar, wohin die Anleger die Zukunft gehen sehen.

KI auf dem Prüfstand 

Wenn KI einem kleinen Team ermöglicht, Aufgaben zu erledigen, für die zuvor eine deutlich größere Organisation erforderlich war, reicht ihr wirtschaftlicher Wert weit über die vom Modellanbieter erzielten Abonnementumsätze hinaus.

Es gibt Hinweise auf KI-bedingte Produktivitätsgewinne in bestimmten Bereichen. Untersuchungen von Erik Brynjolfsson, Danielle Li und Lindsey Raymond ergaben, dass KI-Unterstützung die Produktivität im Kundensupport um fast 14 % steigerte – mit größeren Zuwächsen bei weniger erfahrenen und geringer qualifizierten Beschäftigten. 

Microsoft meldete in seinen Ergebnissen für Juli 2026 mehr als 30 Millionen kostenpflichtige Microsoft-365-Copilot-Lizenzen. Der Umsatz von Azure überstieg im Geschäftsjahr 100 Milliarden US-Dollar, wobei Azure neben KI auch herkömmliche Cloud-Services umfasst.

Es ist offensichtlich, dass Kunden bereit sind, für KI zu bezahlen. Ob diese Investitionen jedoch einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil schaffen, bleibt abzuwarten.

Die Vorteile werden nicht gleichmäßig verteilt sein. Vissers Argument lautet, dass kleinere Unternehmen mit KI möglicherweise schneller Effizienzgewinne erzielen können, während etablierte Unternehmen mit ihren bestehenden Kosten und sinkenden Preisen zu kämpfen haben könnten. Zudem besteht das Risiko, dass Engpässe bei der Rechenleistung die Einführung verlangsamen und damit die Kapitalrendite schwächen.

Umschichtung – aber wohin?

Das wirft die Frage auf: Falls KI überbewertet ist, wohin wird sich das kluge Geld bewegen?

Reife Unternehmen mit stabilen Erträgen mögen wie die naheliegende Wahl erscheinen, doch diese Erträge könnten durch Wettbewerber unter Druck geraten, die nun kostengünstiger in den Markt eintreten können.

Chiphersteller wie Micron und AMD profitieren derzeit von einer Euphoriewelle, sind aber gegen eine mögliche Verlangsamung der Investitionspläne ihrer Kunden nicht immun.

Halbleiterhersteller – Aktienperformance seit Jahresbeginn

Die obige Tabelle zeigt einen zunehmend umkämpften Halbleitersektor: Der einstige Wall-Street-Liebling Nvidia erzielte seit Jahresbeginn lediglich eine eher durchschnittliche Rendite von 16,8 % – angesichts außergewöhnlicher Konkurrenz.

Micron ist mit einer Rendite von 218 % seit Jahresbeginn die herausragende Aktie des Jahres. Maßgeblich dafür war das knappe Speicherangebot. KI-Prozessoren benötigen schnellen Datenzugriff, wodurch die Nachfrage nach High-Bandwidth Memory (HBM) steigt. Micron profitiert sowohl von dieser Nachfrage als auch vom knapperen Angebot am gesamten Speichermarkt, was höhere Verkaufspreise stützt.

AMD bietet eigene EPYC-Serverprozessoren und den KI-Beschleuniger Instinct an und ist damit fest im wachsenden Rechenzentrumsmarkt positioniert. Das Unternehmen meldete für das zweite Quartal einen Umsatz im Rechenzentrumsgeschäft von 6,7 Mrd. $, ein Plus von 107 % gegenüber dem Vorjahr, angetrieben von der Nachfrage nach beiden Produktlinien. Zudem kündigte AMD eine Zusammenarbeit mit Anthropic an, bei der bis zu zwei Gigawatt AMD-Rechenkapazität eingesetzt werden sollen.

Intel hat nach dem Turnaround unter CEO Lip-Bu Tan die Hoffnungen der Anleger neu entfacht: Der Umsatz stieg im zweiten Quartal um 25 % auf 16,1 Mrd. $ – trotz eines Verlusts nach den üblichen Rechnungslegungsvorschriften –, während der Umsatz im Rechenzentrums- und KI-Geschäft um 59 % zunahm. 

Arm entwickelt Prozessortechnologien und lizenziert sie an Chiphersteller. Das Unternehmen erzielt Lizenzgebühren und Royalties auf Chips, die seine Designs nutzen. Seine Technologie steckt in den meisten Smartphones und wird zunehmend auch in Rechenzentren und der KI eingesetzt. Zudem ist Arm dazu übergegangen, eigene Rechenzentrumsprozessoren zu verkaufen, deren Fertigung ausgelagert wird. Arm erwartet, dass seine neuen Prozessoren bis zum Geschäftsjahr 2031 einen Jahresumsatz von rund 15 Mrd. $ erzielen könnten.

Worauf Anleger achten sollten

Diese Aktien haben die Aussicht auf künftige Umsätze eindeutig vorweggenommen. Die Verlangsamung bei reiferen KI-Aktien wie Nvidia liefert jedoch eine ernüchternde Lehre: Die nächste Phase des KI-Trades erfordert einen selektiveren Ansatz.

Um die aktuellen Bewertungen zu rechtfertigen, sollten Anleger die Nachfrage im Blick behalten, einschließlich Verlängerungen und Ausgaben bestehender Kunden. Umsatzwachstum allein bedeutet noch keine Gewinne. Die wichtigere Frage lautet daher: Wie profitabel ist dieses Wachstum?

Im Mittelpunkt steht dabei das Kundenerlebnis: Berichten Geschäftskunden über messbare Einsparungen oder zusätzliche Leistung, nachdem Integrationsaufwand, Überwachung und Fehler berücksichtigt wurden?

Eine Umschichtung muss nicht bedeuten, KI vollständig aufzugeben. Kapital könnte von teuren Anbietern in angemessen bewertete Unternehmen fließen, die KI zur Verbesserung ihrer Abläufe einsetzen. Alternativ könnten Anleger Unternehmen mit verlässlicher Cashflow-Generierung und geringerer Anfälligkeit für technologische Disruption bevorzugen.

Keines dieser Szenarien ist unausweichlich. Beide hängen davon ab, was Gewinn- und Cashflow-Zahlen zeigen.

Der eigentliche Test für KI-Anleger

Die Beweisphase der KI wird nicht durch eine beeindruckende Demonstration entschieden. Entscheidend sind zahlende Kunden, nachhaltige Margen und Renditen auf das investierte Kapital. Die wachsende Nachfrage ist ermutigend, doch Anleger müssen sehen, ob der Umsatz schnell genug wachsen kann, um die enormen Ausgaben für Chips, Rechenzentren und Energie zu rechtfertigen.

Die Gewinne könnten sich zudem über die Unternehmen hinaus ausbreiten, die die Infrastruktur bauen, und auch Firmen zugutekommen, die KI einsetzen, um Kosten zu senken, Dienstleistungen zu verbessern und zu expandieren, ohne große zusätzliche Mitarbeiterzahlen aufzubauen. Einige der späteren Gewinner könnten heute nur wenig Aufmerksamkeit auf sich ziehen.

Visser könnte mit seiner Einschätzung des Chancenpotenzials richtigliegen. Doch eine Technologie, die die Wirtschaft verändert, macht nicht jedes damit verbundene Unternehmen zu einem guten Investment. Anleger müssen weiterhin das richtige Unternehmen, den richtigen Preis und den richtigen Zeitpunkt finden.