Realitätscheck für die künstliche Intelligenz: Korrektur oder Ende des Zyklus?

Hinweis: Erläuterungen zur KI-Terminologie finden Sie im Glossar am Ende des Viewpoints.

Einordnung des Ausverkaufs

Die asiatischen Technologie-Lieferketten stehen im Zentrum des von den US-Technologieriesen angeführten KI-Investitionsbooms. Sie verzeichneten daher ein aussergewöhnliches Gewinnwachstum und eine herausragende Aktienkursentwicklung. Seit der Lancierung von ChatGPT im Jahr 2022 hat sich der MSCI Emerging Markets Information Technology Index mehr als verfünffacht, und unterwegs lösten Ängste vor einer KI-Blase sowie Sorgen über einen ausbleibenden Return on Investment (ROI) wiederholt Korrekturen aus. Bislang folgten auf diese Rücksetzer jeweils Phasen einer kräftigen Erholung der Märkte.

Der jüngste Ausverkauf im Juni 2026 folgte einem vertrauten Muster. Sorgen um den ROI der KI-Investitionen, Ängste vor einem Zyklusende, die zunehmende chinesische Konkurrenz und die wirtschaftliche Unsicherheit rund um die erneuten Spannungen zwischen den USA und Iran belasteten die Stimmung erheblich. Der erhöhte Fremdkapitalhebel bei den Anlagen, da viele private Anleger mit geliehenem Kapital investierten, verstärkte den Rückgang. Aus unserer Sicht überzeichnet die Marktreaktion die Risiken jedoch, denn grossangelegte Investitionspläne, nachlassende Speicherpreis-Anstiege und kostengünstigere chinesische KI-Modelle lassen nicht auf ein Umfeld des Überangebots schliessen. Stattdessen betrachten wir die jüngste Korrektur als eine weitere Gelegenheit, ein Engagement in einem überzeugenden langfristigen Wachstumsthema aufzubauen, auch wenn die kurzfristige Schwäche anhalten könnte.

Das grosse Ganze: Wie wir den KI-Zyklus verfolgen

Aus historischer Perspektive scheint sich der KI-Investitionszyklus in einem relativ frühen Stadium zu befinden. Frühere Technologiewellen wie Smartphones und Public Cloud Computing dauerten mehr als acht Jahre, bevor sich das Umsatzwachstum auf unter 20 Prozent verlangsamte. Seit der Lancierung von ChatGPT im November 2022 sind weniger als vier Jahre vergangen, und wir glauben, dass die KI letztlich beide Technologierevolutionen übertreffen könnte. Die Wirkung ist bereits sichtbar: Das Cloud-Umsatzwachstum beschleunigte sich wieder auf gegen 50 Prozent, während KI-Marktführer wie OpenAI und Anthropic ihre Umsätze 2025 Berichten zufolge vervierfachten. Doch die Nutzung unter den Unternehmen steht noch am Anfang, und die Übernahme ganzer Arbeitsprozesse durch KI-Agenten ist noch nicht sehr weit verbreitet, was auf einen langen Wachstumspfad hindeuten könnte.

Der beispiellose Nachfrageschub nach Rechenleistung liess zudem den gesamten Halbleitermarkt auf das Dreifache wachsen und befeuerte ein breites Ökosystem von Anbietern von Rechenzentrumstechnologie.

Der langfristige Blick auf die Halbleiterindustrie zeigt das wiederkehrende Muster von Boom-und-Bust-Zyklen, in denen auf Phasen des Unterangebots schliesslich Überkapazitäten folgen, selbst innerhalb kraftvoller säkularer Wachstumstrends. So beschleunigte sich etwa der Cloud-Computing-Boom, nachdem Amazon ihre Cloud-Sparte AWS im Jahr 2015 offengelegt hatte, erlebte aber dennoch deutliche Korrekturen während der Lagerbestandskorrektur 2018 und der Abschwächung im Zuge der Covid-Pandemie 2022. Dies unterstreicht, wie wichtig eine genaue Beobachtung des Gleichgewichts von Angebot und Nachfrage ist. Da die US-Hyperscaler den Grossteil der weltweiten Rechenzentrumsinvestitionen stellen und sich ihre Investitionsausgaben (Capex) in diesem Jahr auf rund USD 745 Milliarden belaufen dürften, sind aus unserer Sicht die Schlüsselfragen, ob dieses Ausgabenniveau Wert schafft und ob der starke Ausblick durch zufriedenstellende Renditeerwartungen gestützt wird.

Grafik 4: KI-Tracker – keine Blase, aber Finanzierung und Rechenzentrums-Pipeline im Auge 

Quellen: Bernstein, Bloomberg, BofA, Morgan Stanley, Goldman Sachs, OpenRouter, Ramp, Silicon Data, UBS, Vontobel; Daten per 5. August 2026

Die Infrastrukturinvestitionen gehen weiter, wenn auch zunehmend über Fremd- und Eigenkapitalfinanzierung

Wir erwarten, dass die Capex der Hyperscaler in diesem Jahr um mehr als 80 Prozent wachsen, und die jüngsten Entwicklungen könnten für eine weitere Aufwärtsrevision des Ausblicks sprechen. Alphabet erhöhte seine Capex-Guidance jüngst um weitere USD 15 Milliarden, obwohl diese damit erstmals in der Unternehmensgeschichte den operativen Cashflow übersteigt, und stellte für das nächste Jahr sogar eine «erhebliche» weitere Ausweitung in Aussicht. Auch Amazon beschleunigt seine Investitionen und erwartet «überzeugende Renditen» nach einer Amortisationsdauer von drei Jahren sowie eine «frappante» Nachfrage für 2028.

Der Grund ist einfach: Die verfügbare Rechenleistung scheint weiterhin deutlich hinter der rasch wachsenden Nachfrage zurückzubleiben. Übersteigt die Nachfrage weiterhin das Angebot, könnten höhere Investitionen sowohl wirtschaftlich attraktiv als auch strategisch wichtig bleiben, um die Wettbewerbsfähigkeit zu wahren. Die zunehmende Abhängigkeit von Fremdfinanzierung erfordert zwar eine genaue Beobachtung, doch wir sehen darin ein gelbes, noch kein rotes Warnsignal. Tatsächlich werten wir sowohl Fremd- als auch Eigenkapitalemissionen kurzfristig als wachstumsstützend, und wir gehen davon aus, dass die Hyperscaler ihre Verschuldung erhöhen werden, solange ihre Investment-Grade-Ratings, in der Regel ein Zeichen hoher Bonität, intakt bleiben. Die Börsengänge (IPO) von Anthropic und OpenAI liefern zusätzliche Mittel für den Kapazitätsausbau. Ein weiteres gelbes Warnsignal ist die Zunahme der sogenannten zirkulären Finanzierung, bei der zum Beispiel Hyperscaler Beteiligungen an wichtigen Kunden erwerben. Dies verstärkt zwar die Dynamik in beide Richtungen, stützt aber kurzfristig auch das Investitionswachstum.

Der potenzielle Weg zu höherer Profitabilität wird klarer

Die Dauerhaftigkeit des KI-Zyklus hängt letztlich von der Profitabilität und der Rendite auf das investierte Kapital (ROIC) ab. Die Cloud-Umsätze der Hyperscaler beschleunigten sich insgesamt auf fast 50 Prozent Wachstum bei operativen Margen von 35-40 Prozent. Neuere Chip-Generationen, hauseigene Chips wie Googles TPU und hauseigene KI-Modelle, die auf dieser Kapazität laufen, könnten die Margen stützen, wenn der KI-Anteil am Geschäft wächst. Auf neuer Kapazität erzielen die Hyperscaler starke Renditen, noch aber nicht auf der gesamten Kapitalbasis. Ein gut ausgelastetes Rechenzentrum der aktuellen Generation könnte bei der Vermietung an Kunden einen ROIC von rund 20-30 Prozent erzielen, doch ein Grossteil des gesamten Kapitals steckt noch im Bau, läuft auf älteren Chips oder wird durch internes Training absorbiert. Wir denken daher, dass die Renditen anfänglich nur etwa bei den Kapitalkosten oder leicht darunter liegen, und wir erwarten, dass sie mit zunehmender Kapitalauslastung im Laufe der Zeit steigen können. Die Mietpreise wirken weiterhin unterstützend.

Auch die führenden KI-Labore übertrafen die Erwartungen sowohl beim Nutzer- als auch beim Umsatzwachstum. OpenAI überschritt soeben nach weniger als vier Jahren die Marke von einer Milliarde monatlicher Nutzer – Meta brauchte dafür neun Jahre –, während Anthropics zuletzt gemeldete Umsatz-Run-Rate (annualisiert) von USD 47 Milliarden Softwareunternehmen wie SAP oder Salesforce übertraf, die für eine ähnliche Grössenordnung Jahrzehnte benötigten. Die Modellhersteller schreiben im Allgemeinen noch Verluste, auch wenn einige Schätzungen davon ausgehen, dass sich Anthropic dank seines Fokus auf Unternehmenskunden und eines im Vergleich zu OpenAI weniger aggressiven Kapazitätsausbaus bereits in Richtung eines positiven Betriebsgewinns bewegt. In jedem Fall sehen wir längerfristig einen möglichen Weg zu höherer Profitabilität. Teures Training und Gratisnutzer belasten die Profitabilität anfänglich stark. Doch die Bruttomargen auf der Inferenz – also der Phase, in der ein trainiertes Modell sein Wissen anwendet und Umsatz generiert – liegen Berichten zufolge im Unternehmensgeschäft bei rund 70 Prozent. Wenn also die Inferenz im Verhältnis zum Training wächst, könnten sich die Margen und Investitionsrenditen verbessern. Und obwohl OpenAI mit einer stark auf Privatkunden ausgerichteten Kundenbasis derzeit vor grösseren Herausforderungen zu stehen scheint, sehen wir, dass mögliche Verbesserungen aus einer stärkeren Nutzung durch Unternehmen, aus Werbemöglichkeiten und einer tieferen vertikalen Integration kommen könnten.

Die Konkurrenz durch deutlich günstigere chinesische KI-Modelle bleibt eine zentrale Sorge, doch DeepSeek zeigte, dass tiefere Token-Preise das verbrauchte Token-Volumen ankurbeln können. Bei den Frontier-Modellen übertraf das Nutzungswachstum die Preisrückgänge bei Weitem, was das exponentielle Umsatzwachstum der Frontier-Labore erklärt. Zudem überraschte das kürzlich lancierte chinesische Modell Kimi 3 von Moonshot AI den Markt zwar mit seiner starken Leistung, es ist aber auch mit höheren Preisen verbunden, vergleichbar mit jenen der US-Frontier-Modelle, da es viel Rechenleistung benötigt. Dies unterstreicht, dass führende chinesische Open-Weight-Modelle entgegen der landläufigen Wahrnehmung weder gratis noch unter dem Strich besonders günstig sind. Es belegt zudem die sogenannten Skalierungsgesetze, wonach sich die Modellleistung mit mehr Rechenleistung, mehr Trainingsdaten und zunehmender Modellgrösse vorhersagbar verbessert.

Die Angebotsknappheit könnte sich erst später auflösen

Technologiezyklen drehen typischerweise, wenn das Angebot mit der Nachfrage gleichzieht und Sorgen über ein Überangebot aufkommen. Neben den massiven Ausgabenplänen der Hyperscaler schüren auch die jüngst angekündigten milliardenschweren Investitionen der Chiphersteller solche Ängste. TSMC erhöhte seinen Ausblick für die Investitionsausgaben und kündigte zusätzliche Investitionen von USD 100 Milliarden in Anlagen zur Fertigung fortschrittlicher Chips in den USA an. Derweil stellten die koreanischen Speicherhersteller Samsung Electronics und SK Hynix langfristige Expansionspläne im Umfang von über USD 1.7 Billionen beziehungsweise USD 750 Milliarden vor.

Ein Grossteil dieser Investitionen wird allerdings erst nach 2030 erfolgen. Da Halbleiterprojekte Jahre bis zur Fertigstellung und zum Hochfahren benötigen, könnte das Angebot in der Zwischenzeit knapp bleiben. Infolgedessen stiegen die Speicherpreise seit Anfang 2025 ungefähr auf das Zehnfache, und die Kunden sind zunehmend bereit, langfristige Verträge zu erhöhten Preisen einzugehen, um sich das künftige Angebot zu sichern. Die Angebotsengpässe scheinen entlang der gesamten KI-Lieferkette verbreitet zu bleiben und reichen über die Halbleiter hinaus bis zu kritischen Komponenten und Einsatzmaterialien. Wir beobachten daher Preise und Kapazitäten genau. Weiter nachgelagert kämpft der Rechenzentrumsausbau weiterhin mit Engpässen bei der Stromversorgung, bei Baubewilligungen und mit Kapazitätsverzögerungen, was die termingerechte Inbetriebnahme verlangsamt. Dies ist daher ein weiterer zentraler Bereich, in dem wir die Fortschritte verfolgen.

Aktuelle Bewertungen attraktiv und weit von Blasenniveaus entfernt

Insgesamt glauben wir, dass der KI-Zyklus noch weiteres Potenzial haben dürfte. Die Bewertungen waren vor der jüngsten Kurskorrektur bei den Technologieaktien zwar erhöht, lagen aber deutlich unter den Niveaus der Dotcom-Ära von 1995 bis 2001, als der rasante Aufstieg des Internets einen massiven Börsenboom auslöste, der von internetbasierten Start-up-Unternehmen getragen wurde und in einem dramatischen Crash endete. Anders als in manchen früheren Spekulationsphasen wurde die heutige Technologie-Rally von starkem Gewinnwachstum und anhaltender Infrastrukturnachfrage getragen. Nach dem Ausverkauf sind wir der Ansicht, dass die aktuellen Bewertungen attraktiv aussehen und die langfristigen Treiber des KI-Zyklus weitgehend intakt bleiben.