Goldman Sachs über KI-Handel: Risiken der "KI-Infrastruktur" im zweiten Halbjahr, "Verlierer" der "KI-Anwendungen" kurzfristig schwer wieder auf die Beine zu kommen

Wenn die AI-Kapitalausgaben immer rasanter steigen und die Bewertungen immer teurer werden, warnt Goldman Sachs den Markt: Das eigentliche Risiko tritt oft genau dann auf, wenn das Wachstum zu bremsen beginnt.

Am 24. Februar erklärte die globale Investmentforschung von Goldman Sachs in ihrem Strategiebericht „AI-Handel: Erweiterung und Eingrenzung“, dass die jüngsten Schwankungen im AI-Handel deutlich zugenommen haben. Zwei Kräfte ziehen den Markt: Einerseits setzen Tech-Giganten ihre Kapitalausgaben weiterhin „über Erwartungen“ fort, andererseits steigen die Sorgen der Investoren, dass „AI traditionelle Branchenprofite verdrängen“ könnten, rapide an.

Angetrieben durch starke Kapitalausgaben stiegen die Speicherchip-Aktien in diesem Jahr bisher im Durchschnitt um 55 %, während Softwareaktien aufgrund der Angst vor „AI-Disruption“ um 24 % abstürzten. Das gleiche „AI-Thema“ zeigt in verschiedenen Segmenten fast gegensätzliche Kursentwicklungen.

Goldman Sachs teilt diese heftigen Schwankungen im AI-Handel in vier Phasen ein, deren Kursverläufe derzeit bereits völlig unterschiedlich sind:

• Erste Phase (z. B. führende Rechenleistung wie Nvidia): Steht vor der Frage „Übermäßige Gewinne“, mit kürzlichen erheblichen Gewinnprognoseanpassungen, aber seitdem seitwärts tendierenden Kursen.
• Zweite Phase (AI-Infrastruktur wie Speicher, Geräte, Server): Wird durch die starken Kapitalausgaben der Tech-Giganten angetrieben, die kürzlich weiter steigen, wobei Speicheraktien im Jahresverlauf um 55 % zulegten.
• Dritte Phase (AI-Anwendungen wie Software-Services): Aufgrund der extremen Sorge, dass traditionelle Geschäftsmodelle durch AI verdrängt werden, kam es zu panikartigem Verkauf, mit einem Rückgang der Softwareaktien um 24 % in diesem Jahr.
• Vierte Phase (AI-Produktivitätssteigerung in Nicht-Tech-Branchen): Da die tatsächlichen finanziellen Erträge noch unklar sind, tendieren die Kurse derzeit seitwärts.

Angesichts dieser extremen Divergenz zeigt der Bericht, dass sowohl die aktuell stark gestiegenen „Infrastruktur-Gewinner“ als auch die stark gefallenen „Anwendungs-Verlierer“ jeweils eigene Risiken bergen.

Der Höhepunkt der Kapitalausgaben ist nahe, das Risiko einer „Bewertungsabschlachtung“ bei AI-Infrastruktur rückt näher

Der Markt muss zunächst die Erwartung „erneut anheben“ bezüglich der Kapitalausgaben.

Laut Goldman Sachs’ Konsensschätzungen werden die AI-Kapitalausgaben der Tech-Giganten bis 2026 667 Milliarden US-Dollar erreichen. Das sind 127 Milliarden mehr als im vierten Quartal, was einem Anstieg von 62 % im Vergleich zum Vorjahr entspricht.

Auf der anderen Seite führt die massive Erhöhung der Kapitalausgaben zu einer Belastung des freien Cashflows.

Der Bericht betont: „Die Kapitalausgaben der Super-Cloud-Anbieter werden in diesem Jahr voraussichtlich 90 % ihres operativen Cashflows übersteigen – ein Wert, der sogar höher ist als während der Dotcom-Blase.“ Konkreter rechnet Goldman Sachs vor, dass 2026 die Kapitalausgaben voraussichtlich 92 % des operativen Cashflows der Tech-Giganten ausmachen werden.

Um die enormen Finanzierungsdefizite auszugleichen, sind die Konzerne gezwungen, die Aktienrückkäufe deutlich zu reduzieren. 2025 wurden die Rückkaufprogramme insgesamt um 15 % gekürzt; der Anteil des Cashflows, der für Rückkäufe verwendet wird, sank von 43 % Anfang 2023 auf derzeit 16 %. Zudem greifen Unternehmen wie Oracle und Google zunehmend auf Anleihenmärkte zurück.

Goldman Sachs erwartet, dass die absoluten Kapitalausgaben im Jahresverlauf noch steigen könnten. Da die Geschäftsjahre von Oracle und Microsoft im Mai bzw. Juni enden, könnte die kommende Quartalsberichtsaison ein Katalysator für eine erneute Anhebung der Ausgabenprognosen sein.

Doch die wichtigste Warnung lautet: Das Risiko liegt nicht im absoluten Wert, sondern in der Wachstumsrate.

„Wir gehen davon aus, dass die Markterwartungen für die Kapitalausgaben der Super-Cloud-Anbieter noch moderat nach oben revidiert werden könnten, aber wir erwarten, dass das Wachstum in der zweiten Jahreshälfte seinen Höhepunkt erreicht.“

Dieses Abflachen des Wachstums wird zum „Achillesferse“ der AI-Infrastruktur-Aktien.

Risiken in der zweiten Jahreshälfte bei „AI-Infrastruktur“: Abnahme der Ausgaben und die Falle der „übermäßigen Gewinne“

Goldman Sachs betont: „Sobald das Wachstum der Kapitalausgaben nachlässt, wird das Umsatzwachstum und die Bewertung einiger AI-Infrastruktur-Aktien äußerst fragil.“

Die Logik ist einfach: Bestellungen, Umsätze und Gewinne in der Infrastruktur sind hochgradig sensitiv gegenüber der Wachstumsrate der Kapitalausgaben; wenn der Markt vom „quartalsweisen Beschleunigen“ zum „Wachstum, aber ohne Beschleunigung“ wechselt, ist der schwächste Teil der Bewertung meist die „Growth Premium“.

Goldman Sachs stellt klar, dass viele Bereiche im AI-Infrastruktur-Sektor in den letzten Jahren eine deutliche Bewertungsverdoppelung erfahren haben. Die historische Erfahrung zeigt, dass Investoren Unternehmen mit „Wachstumsverlangsamung“ tendenziell niedrigere Bewertungsfaktoren zuweisen.

Das ist die Kernbedeutung des im Bericht genannten „Bewertungs-Killswitch“: Selbst wenn die Gewinne weiter steigen, kann eine Marktstimmung, die sich Sorgen um die Nachhaltigkeit des Wachstums macht, die Bewertungsmultiplikatoren so stark verringern, dass sie die Gewinnsteigerungen neutralisieren.

In den genannten Segmenten sind die Bewertungen für Produktionsausrüstung, Server, Netzwerke, Wafer-Fertigung und IDM-Unternehmen im Vergleich zum Durchschnitt der letzten fünf Jahre deutlich höher.

Goldman Sachs sieht den aktuellen Engpass in der Speicherkomponente.

Der Bericht zeigt, dass die führenden Speicheraktien (Micron, Western Digital, SK Hynix, Samsung) seit Anfang des vierten Quartals 2025 im Durchschnitt um ca. 145 % gestiegen sind, mit einem Jahresplus von etwa 55 %. Die starke Nachfrage und die Preiserhöhungen erklären den Großteil dieses Anstiegs.

Sie weisen außerdem darauf hin, dass die durchschnittlichen Kurs-Gewinn-Verhältnisse (KGV) der Speicheraktien bei etwa 12 liegen, was niedriger ist als der Markt und auch unter ihrem eigenen Fünfjahresdurchschnitt – auf den ersten Blick also „nicht teuer“.

Doch Goldman Sachs warnt: Wenn der Markt beginnt, sich Sorgen um „übermäßige Gewinne“ zu machen, könnten die Kurse nicht mehr mit den Gewinnsteigerungen Schritt halten.

Nehmen wir Nvidia als Beispiel: Zwischen Ende 2022 und Mitte 2023 stiegen Kurs und Gewinn um das 12-fache, die Bewertung blieb relativ stabil. In jüngster Zeit hat sich die Situation jedoch geändert.

Goldman Sachs stellt fest: „In den letzten fünf Monaten haben die erwarteten Gewinne von Nvidia um 37 % nach oben revidiert, der Aktienkurs ist aber kaum gestiegen.“

Dieses Phänomen fasst Goldman Sachs als „Over-Earning“-Stimmung zusammen: Wenn Unternehmen auf dem Hochpunkt des Zyklus zu stark performen, ziehen sie eher die Sorge um zunehmenden Wettbewerb und die Nachhaltigkeit der Nachfrage auf sich, was sich in „weiterhin starken Gewinnen, aber sinkenden Bewertungen“ widerspiegelt.

Für den Handel bedeutet das: Selbst wenn die Infrastruktur-Kette kurzfristig weiter Gewinne realisiert, werden Investoren zunehmend skeptisch gegenüber „Zweiter Derivaten des Wachstums“ und der Frage, ob die Multiplikatoren noch weiter steigen können.

Kurzfristige Divergenz bei Tech-Giganten: Fokus liegt nicht mehr auf Kapitalausgaben, sondern auf „Rendite“

Goldman Sachs schätzt, dass die Renditedifferenz zwischen den Tech-Giganten kurzfristig weiter bestehen bleibt.

Denn in der ersten Jahreshälfte 2026, wenn die Quartalswachstumsraten der Kapitalausgaben stabil bleiben, wird die Aufmerksamkeit des Marktes auf die Frage „Bringt die AI-Investition wirklich Rendite?“ gerichtet.

Der Bericht zeigt einen Vergleich: Die Free Cash-Flow-Rendite der Tech-Giganten liegt bei etwa 1 %, was den niedrigsten Wert in der Geschichte ist; im Vergleich dazu liegt die Rendite der übrigen S&P-500-Unternehmen bei etwa 4 %.

Wenn der freie Cashflow schwächer wird und die Umwandlungsrate sinkt, suchen Investoren nach Alternativen. Goldman Sachs sagt: „Investoren verlagern zunehmend ihre Mittel in andere Anlageklassen.“

AI-Anwendung: Eine schmale Grenze zwischen Gewinnern und Verlierern

Wenn die Infrastruktur die Frage nach „wie schnell kann die Kapitalausgaben steigen“ ist, dann ist die Anwendungsebene die Frage „wer wird verdrängt, wer kann neue Einnahmen generieren“.

Goldman Sachs ist der Ansicht, dass die Verbreitung von AI-Handel auf die Anwendungsebene die natürliche Entwicklung ist: Nach dem Aufbau der Infrastruktur verschiebt sich die Wertschöpfung vom „Verkauf von Werkzeugen“ hin zu „Geschäftsmodell-Transformationen“, um durch die Neugestaltung der Profit-Pools die Investitionen zu amortisieren.

Dies macht die Marktergebnisse jedoch auch „mikroskopischer“. Goldman Sachs betont, dass künftig eine stärkere Analyse auf Unternehmensebene notwendig ist, etwa hinsichtlich Wettbewerbsposition, Eintrittsbarrieren und Preissetzungsmacht.

Eine Aussage im Bericht bringt die Unsicherheit auf der Anwendungsebene auf den Punkt:

„In einer Situation, in der die endgültige Wettbewerbsordnung noch unklar ist, ist die Grenze zwischen einem Unternehmen, das als AI-Einnahme-‘Gewinner’ gilt, und einem, das als ‘verdrängt’ gilt, sehr schmal.“

Ein direktes Ergebnis ist, dass Investoren derzeit vielen börsennotierten Unternehmen keine zu hohen Bewertungen für „zusätzliche AI-Einnahmen“ geben.

Goldman Sachs sagt: „Entgegen unserer Erwartungen ist die Preissetzung für AI-Wachstum bei börsennotierten Unternehmen kaum vorhanden; stattdessen erhält die private AI-Anwendungsbranche die meiste Aufmerksamkeit.“

Im Bericht werden mehrere private Unternehmen genannt, die Fortschritte bei ihren Produkten machen: Anthropic mit Claude Cowork (inklusive rechtlicher, HR- und Business-Plugins); Insurify mit einem Vergleichs-ChatGPT-Tool; Altruist mit einem Tool für personalisierte Steuerstrategien für Vermögensverwaltungs-Kunden.

Diese Beispiele verstärken eine Sorge des öffentlichen Marktes: Selbst wenn AI neue Nachfrage schafft, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass die zusätzlichen Einnahmen bei den börsennotierten Unternehmen landen.

„Verlierer“: Warum eine kurzfristige Rückkehr kaum möglich ist – die Angst vor Disruption lässt sich kaum durch kurzfristige Ergebnisse widerlegen

Auf der Anwendungsebene ist die andere Seite die zerstörerische Kraft der Disruptions-Story: Bewertungsabschläge bei Unsicherheit.

Goldman Sachs weist darauf hin, dass die letzten Wochen die Marktaufmerksamkeit auf das Risiko der AI-Disruption gerichtet haben.

Der Bericht zeigt, dass Softwareaktien in den letzten sechs Wochen um ca. 23 % gefallen sind, und dass „trotz der kurzfristigen Robustheit der Gewinne Investoren zunehmend an der langfristigen Wachstumsfähigkeit der Branche zweifeln“.

Goldman Sachs gibt eine klare Einschätzung: „Die Sorge vor AI-Disruption ist kurzfristig kaum widerlegbar.“

Sie erklären weiter: Für Unternehmen, die bereits das Label „möglicherweise durch AI verdrängt“ tragen, ist die Kursstabilität vor allem von der Gewinnstabilität abhängig; aber „diese Unsicherheit bezüglich der Disruption wird kurzfristig kaum ausgeräumt.“

Goldman Sachs beschreibt die Bedingungen für die kurzfristige Unfähigkeit der „Verlierer“ im Anwendungsssegment sehr konkret: „Investoren brauchen entweder mehrere Quartale Beweise für die Widerstandsfähigkeit des Geschäfts oder eine deutlichere Abwertung dieser Aktien im Vergleich zum Gesamtmarkt, um wieder groß zu investieren.“

Das ist die aktuelle Zwickmühle bei Software- und ähnlichen Branchen: Die kurzfristigen Quartalszahlen könnten gut sein, aber der Markt handelt nach der Frage „Wird das langfristige Profit-Pool neu verteilt?“.

Goldman Sachs quantifiziert das Disruptionsrisiko anhand zweier Indikatoren: menschliche Exposition und Asset-Stärke

Bei der Frage, „wer ist anfälliger für Disruption“, nennt Goldman Sachs zwei Vektoren (und betont, dass auch regulatorische Barrieren und Marktmacht weitere Dimensionen sind):

Erstens, die Exposition der Arbeitskräfte gegenüber AI-Automatisierung.

Goldman Sachs warnt, dass die Sorge um die Ersetzung von Büroarbeitsplätzen durch AI in letzter Zeit gestiegen ist.

Sie haben zusammen mit Ökonomen den Anteil der Lohnkosten, der in den Unternehmen AI-automatisierbar ist, geschätzt, basierend auf dem Verhältnis „Arbeitskosten/Einkommen“.

Goldman Sachs weist darauf hin, dass dieser Indikator „zwei Klingen“ hat: AI kann Effizienz steigern, aber auch Arbeitsplätze ersetzen.

Im Handel der letzten sechs Monate wurde die Branche mit geringerer Exposition gegenüber AI belohnt, während Branchen mit hoher Exposition bestraft wurden.

Zweitens, die Stärke der materiellen Vermögenswerte (tangible asset intensity).

Goldman Sachs misst die Asset-Stärke anhand des Verhältnisses „(Vermögenswerte – Bargeld – Immaterielle Vermögenswerte) / Umsatz“ und bildet einen branchenneutralen, gleichgewichteten Korb.

Sie beobachten, dass Unternehmen mit höherem Sachanlagenanteil in letzter Zeit deutlich besser abgeschnitten haben als solche mit geringeren, und zwar in einem Ausmaß, das die makroökonomische Entwicklung übersteigt.

Ähnlich haben produzierende Unternehmen die Dienstleistungsbranche übertroffen.

Für Investoren bedeutet das: Diese beiden Indikatoren sind keine „Vorteile durch mehr Assets“, sondern dienen als „Schutzmauern/Barrieren“ gegen Unsicherheiten auf der Anwendungsebene.

Drei Katalysatoren: Goldman Sachs setzt auf das zweite Halbjahr 2026

Goldman Sachs ist der Ansicht, dass es drei Katalysatoren braucht, damit die Tech-Giganten ihre Marktführerschaft wiedererlangen:

Ihre Grundannahme: Diese Katalysatoren „werden wahrscheinlich im zweiten Halbjahr 2026 eintreten“.

• Erstens, das AI-Einkommen muss beschleunigen. Die Reaktion auf die Quartalsberichte hat bereits gezeigt, dass Investoren bei Umsatzsteigerungen über Erwartungen (z. B. Meta +10 %) das Vertrauen in die Rendite der AI-Investitionen wiedergewinnen.
• Zweitens, die Sichtbarkeit eines Tiefs bei den freien Cashflows (FCF) durch die Abschwächung des Wachstums der Kapitalausgaben. Goldman Sachs glaubt, dass, sobald ein Bottom beim Cashflow erreicht ist, die Märkte wieder auf Gewinne statt auf Cashflows setzen, was die Bewertungsschwankungen reduziert.
• Drittens, das Nachlassen makroökonomischer Rückenwindes. Goldman Sachs-Ökonomen erwarten, dass die zyklische Beschleunigung der US-Wirtschaft im Jahresmitte ihren Höhepunkt erreicht und im zweiten Halbjahr nachlassen wird. Wenn die makroökonomischen Vorteile schwinden, fließen die Mittel zwangsläufig wieder in diese langfristig sehr stabilen Tech-Giganten.

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Der Markt ist risikobehaftet, investieren Sie vorsichtig. Dieser Text stellt keine persönliche Anlageberatung dar und berücksichtigt keine individuellen Anlageziele, finanzielle Situation oder Bedürfnisse. Nutzer sollten prüfen, ob die hier geäußerten Meinungen, Ansichten oder Schlussfolgerungen zu ihrer persönlichen Situation passen. Für die Investition tragen sie die volle Verantwortung.