Vom Rechenzentrum zur Realwirtschaft: KI-Euphorie auf dem Prüfstand

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren eine Reihe spektakulärer Erfolge verbucht: Systeme wie AlphaGo schlagen Weltmeister im komplexen Brettspiel Go, Modelle zur Proteinfaltung revolutionieren die biomedizinische Forschung, und Algorithmen lösen mathematische Probleme, die jahrzehntelang ungelöst blieben. KI-Softwareunternehmen nutzen diese Meilensteine, um nahezu grenzenlose Zukunftsvisionen zu verkaufen, und Anbieter von Cloud-Dienstleistungen investieren Jahr für Jahr Hunderte Milliarden Euro in neue Rechenzentren. Während an den globalen Aktienmärkten die KI-Euphorie zuletzt alle anderen Themen in den Schatten stellte, hinkt die gesamtwirtschaftliche Realität hinterher: Abseits der stark steigenden US-Investitionen in KI-Infrastruktur sind bislang kaum eindeutige Effekte messbar. Ein struktureller Anstieg der Produktivität blieb bislang aus.

Wirtschaft: Großes Potenzial durch KI, jedoch zeitversetzt

Im Zentrum der volkswirtschaftlichen Debatte steht die Frage, welche Wachstumsimpulse von KI langfristig ausgehen werden. Entscheidend sind zwei Faktoren: der Anteil der Aufgaben, die KI übernehmen oder bei denen sie unterstützen kann sowie das Tempo, mit dem Unternehmen die Technologie in ihre Abläufe integrieren. Ein Blick in die Wirtschaftsgeschichte zeigt, dass Basisinnovationen über Jahre hinweg erhebliche Produktivitätsgewinne bringen können. Oftmals vergingen aber Jahrzehnte, bevor eine Erfindung gesamtwirtschaftliche Früchte trug. In der jüngeren Vergangenheit hat sich der Diffusionsprozess allerdings deutlich beschleunigt, und erste Erfahrungswerte deuten darauf hin, dass KI diesem Trend folgt. In Bereichen mit hohem Automatisierungspotenzial zeigen sich bereits spürbare Effizienzgewinne. So lassen Softwareentwickler mittlerweile Code von KI-Assistenten erstellen oder Versicherer Schadensmeldungen verstärkt automatisiert prüfen.

Wie schnell sich KI in der Breite durchsetzt, hängt maßgeblich von den Kosten und Rahmenbedingungen der Implementierung ab. KI-Infrastruktur und Modelle müssen nicht nur leistungsfähig, sondern für eine große Zahl von Unternehmen auch bezahlbar sein. Für Europa stellt sich zudem eine strategische Frage: Die starke Abhängigkeit von wenigen US-amerikanischen und chinesischen Modellanbietern schränkt die technologische Souveränität ein. Wie real dieses Risiko ist, zeigte sich in den vergangenen Wochen, als die US-Regierung den Zugang zu einem der leistungsfähigsten KI-Modelle für ausländische Nutzer vorübergehend sperrte – ein Hebel, den Washington künftig auch als geopolitisches Druckmittel einsetzen könnte. Zugleich beweist gerade China, dass sich mit begrenzten Mitteln konkurrenzfähige Modelle entwickeln lassen. Vor diesem Hintergrund gewinnt die Entwicklung eigener europäischer Ansätze an Bedeutung, um die Wachstumseffekte von KI unabhängig von geopolitischen Spannungen nutzen zu können.

Am Arbeitsmarkt fällt der Wandel bislang weniger drastisch aus, als manche Schlagzeile vermuten lässt. Zwar nennen vor allem Technologieunternehmen KI zunehmend als Grund für Stellenstreichungen. Häufig ging dem Abbau jedoch ein kräftiger Personalaufbau voraus, der nun korrigiert wird. Gleichzeitig entstehen in vielen Branchen neue Tätigkeitsprofile, die explizit KI-Kompetenzen erfordern, von der Modellentwicklung bis zur Cybersicherheit. In der Übergangsphase dürfte KI daher vor allem mehr Bewegung in die Arbeitswelt bringen, ohne eine breite Entlassungswelle auszulösen. Die historische Erfahrung spricht dafür, dass Basisinnovationen langfristig eher neue Arbeitsplätze schaffen als vernichten. Rund 60 Prozent der heutigen US-Arbeitsplätze entfallen auf Berufsbezeichnungen, die es 1940 noch gar nicht gab. Entscheidend wird sein, ob Qualifizierung und Weiterbildung mit dem Tempo des Wandels Schritt halten – je besser das gelingt, desto eher wird der Wandel als Chance wahrgenommen und desto geringer ist das Risiko größerer Verwerfungen.

Inflation: Kurzfristig rauf, langfristig runter

Mit Blick auf die Inflation ist in den kommenden Jahren zunächst von einem leicht zunehmenden Preisdruck infolge der umfangreichen KI-Investitionen auszugehen. Die starke Nachfrage nach Computerchips und Speichermedien treibt die Preise in diesen Segmenten schon heute spürbar nach oben. Zugleich dürften die Kosten für KI-Software und Cloud-Dienste weiter steigen, da die Betreiber von Rechenzentren ihre hohen Investitionsausgaben allmählich an die Kunden weitergeben. Auf längere Sicht wirken die erwarteten Effizienzgewinne hingegen inflationsdämpfend, da Prozesse verschlankt und Ressourcen besser genutzt werden können. Gleichzeitig erhöhen bessere Wachstumsaussichten und ein hoher Investitionsbedarf die Finanzierungskosten. Für die Geldpolitik könnte daraus ein Umfeld entstehen, in dem die Leitzinsen über einen längeren Zeitraum auf leicht erhöhtem Niveau verharren – besonders ausgeprägt in Volkswirtschaften wie den USA, in denen KI-Investitionen bereits heute eine größere Rolle spielen.

Anleihemärkte: Hohe Investitionen, hohe Zinsen

KI ist längst kein reines Thema der Aktienmärkte mehr. Ausschlaggebend dafür ist weniger das breite Anwendungspotenzial der Technologie als vielmehr ihr enormer Kapitalhunger: Der Aufbau der physischen KI-Infrastruktur in Form von Rechenzentren verschlingt gewaltige Summen. Marktteilnehmer erwarten, dass allein die Investitionen der fünf größten US-amerikanischen Cloud-Anbieter bis 2030 auf mehr als eine Billion US-Dollar ansteigen werden. Die Dimensionen sind inzwischen so groß, dass selbst hochprofitable US-Technologiekonzerne diesen Bedarf nicht mehr ausschließlich aus laufenden Überschüssen decken können und verstärkt Anleihen emittieren. Für Anleger eröffnen sich damit Opportunitäten am Rentenmarkt: Einige Emittenten verfügen über hohe Gewinnmargen, starke Marktpositionen und trotz zunehmender Verschuldung über vergleichsweise solide und liquide Bilanzen.

Gesamtwirtschaftlich bleibt der Investitionsboom in die KI Infrastruktur nicht ohne Folgen für das Zinsniveau. Versteht man den Zins als Indikator für die Knappheit von Kapital, deutet die starke Nachfrage nach Finanzierungsmitteln auf einen strukturellen Aufwärtsdruck hin. Schuldner müssen höhere Renditen bieten, um das begrenzte Kapital der Investoren anzuziehen. Dieser Finanzierungsbedarf beschränkt sich dabei nicht auf den Technologiesektor. Der hohe Strombedarf der neuen Rechenzentren erfordert weltweit einen erheblichen Ausbau der Energienetze. Das rückt klassische Versorger in den Fokus, die sich traditionell stark über den Anleihemarkt finanzieren und nun vor ebenso kapitalintensiven wie attraktiven Investitionsprogrammen stehen. Über allen dynamischen Entwicklungen steht gleichwohl die Gretchenfrage, ob sich durch KI zukünftig Erträge in einem Umfang generieren lassen, der die gewaltigen Vorleistungen in die Hardware-Infrastruktur ökonomisch rechtfertigt.

Aktienmärkte: Trennung in KI-Gewinner und -Verlierer

Selten fiel die Kursentwicklung innerhalb eines einzelnen Sektors so unterschiedlich aus wie in diesem Jahr in der Technologiebranche. Den entscheidenden Impuls lieferte eine neue Generation deutlich leistungsfähigerer KI-Modelle, die zu Jahresbeginn auf den Markt kam. Mit ihr wanderte KI in vielen Unternehmen aus der Pilotphase in den Produktivbetrieb, was den eigentlichen Durchbruch für den breiten kommerziellen Einsatz signalisiert. In der Folge zog die Nachfrage kräftig an, allen voran im Cloud-Geschäft, und rechtfertigte damit die angekündigten milliardenschweren Investitionen in KI-Infrastruktur zumindest bislang. Der ohnehin ausgeprägte KI-Optimismus am Aktienmarkt erhielt dadurch zusätzlichen Schub.

Bei genauerem Hinsehen differenzieren die Marktteilnehmer jedoch zunehmend danach, welchen Unternehmen sie auch künftig erfolgreiche Geschäftsmodelle zutrauen und welchen nicht. Besonders deutlich wird dies innerhalb des IT-Sektors selbst: Während Halbleiter- und Hardware-Werte an der Börse klar von den hohen Investitionen profitieren und eine außergewöhnliche Wertentwicklung verzeichneten, blieb der Software-Bereich deutlich zurück. Anleger preisen hier Disruptionsrisiken ein. Es besteht die Sorge, dass etablierte, margenstarke Geschäftsmodelle nicht mehr tragfähig sind, sobald klassische Software zunehmend durch KI-Anwendungen ersetzt oder ergänzt wird. Unseres Erachtens dürften jedoch Software-Unternehmen mit proprietären Datenbeständen oder tief in Kundenprozesse integrierten Lösungen langfristig durchaus zu den Profiteuren zählen – eine Chance, die sich in den aktuellen Kursen bislang kaum widerspiegelt.

Die gegenwärtigen Gewinner des KI-Themas beschränken sich zudem längst nicht auf den IT-Sektor. Auch Energieerzeuger, Versorger und Anbieter von Rechenzentrumsinfrastruktur entwickelten sich zuletzt überdurchschnittlich gut. Darin zeigt sich ein historisches Muster, denn in der Frühphase einer Basistechnologie verdienen zunächst die Zulieferer und die Infrastrukturanbieter. Die eigentliche Wertschöpfung wandert erst später weiter. Die Kapitalmarktgeschichte lehrt dabei eine bemerkenswert konsistente Lektion: Die Innovatoren selbst zählten an der Börse langfristig selten zu den großen Gewinnern. Vom volkswirtschaftlichen Mehrwert einer Innovation verblieb historisch nur ein Bruchteil als Gewinn bei den Vorreitern. Der Löwenanteil floss über Wettbewerb und sinkende Preise an die Verbraucher. Kapitalintensität, Überinvestition und harter Konkurrenzkampf drückten die Renditen junger Technologiebranchen regelmäßig unter die der etablierten Sektoren. Profitiert haben stattdessen häufig die Anwender. Schon bei der Elektrifizierung entstanden die großen Produktivitätsgewinne nicht bei den Stromerzeugern, sondern in den Fabriken, die ihre Fertigung um die moderne Technik herum neu organisierten.

Perspektivisch spricht deshalb vieles dafür, dass die eigentlichen KI-Anwender zu den nächsten Profiteuren zählen, etwa Unternehmen aus der Gesundheitswirtschaft oder der Industrie, die KI zur Effizienzsteigerung in ihren Kernprozessen einsetzen, ohne selbst im engeren Sinne „KI-Unternehmen“ zu sein. Der Weg dorthin verläuft jedoch alles andere als geradlinig. An den Kapitalmärkten wird laufend neu bewertet, welche Unternehmen die größten Teile der Wertschöpfung auf sich vereinen können. Die Rollen von Gewinnern und Verlierern haben innerhalb des KI-Universums bereits mehrfach gewechselt, und wer heute vorne liegt, muss es morgen nicht mehr sein. Dauerhaft auf der Gewinnerseite dürfte bleiben, wer die hohen Erwartungen tatsächlich in Gewinnwachstum statt lediglich in steigende Bewertungen übersetzen kann. Bei vielen aktuellen KI-Profiteuren lässt sich dieses Wachstum bereits in den operativen Zahlen ablesen – die Aktienrallye ist dort unseres Erachtens keine reine Übertreibung.

Fazit

Die Chancen stehen gut, dass KI die Wirtschaft nachhaltig verändern kann. Spürbare gesamtwirtschaftliche Wachstumseffekte dürften jedoch erst allmählich sichtbar werden. Unternehmen und Beschäftigte benötigen Zeit, um sich auf die neuen Möglichkeiten einzustellen, weshalb sich Produktivitätsgewinne erst schrittweise entfalten dürften. Die Kapitalmärkte nehmen diese Zukunft dagegen längst vorweg. Der gewaltige Finanzierungsbedarf des KI-Ausbaus prägt mittlerweile Anleihe- und Aktienmärkte gleichermaßen. Die Geschichte mahnt jedoch, dass die Innovatoren an der Börse selten zu den dauerhaften Gewinnern zählten. Für Anleger folgt daraus zweierlei: die gezielte Auswahl qualitativ hochwertiger Geschäftsmodelle und der Verzicht auf Klumpenrisiken einzelner vermeintlicher Gewinner durch breite Diversifikation. Diese Disziplin hat ihren Preis, denn wer breit streut, nimmt einen Trend (und etwaige Übertreibungen am Markt) nie in vollem Umfang mit. Genau darin liegt jedoch ihr Wert: Sie begrenzt den Schaden, wenn sich hohe Erwartungen als überzogen erweisen – und lässt zugleich genug Raum, an jenen Unternehmen teilzuhaben, die sich am Ende tatsächlich als Gewinner der KI-Revolution erweisen.