Der Wettlauf um KI-Kapazitäten wird zunehmend zu einer Frage der Wirtschaftlichkeit
Die Branche findet Wege, mehr Chips bereitzustellen und die Kapazitäten bei Stromversorgung und Rechenzentren auszubauen. Doch können die Renditen mit den Ausgaben Schritt halten – und wer wird sie erzielen?
Bereits 2024 stellte sich die Frage, ob Stromversorgung und physische Infrastruktur die Expansion der KI begrenzen könnten. Zwei Jahre später bestehen diese Einschränkungen weiterhin, doch der Ausbau hat sich weit über Grafikprozessoren (GPUs) hinaus beschleunigt. Erste Anzeichen für eine Monetarisierung zeichnen sich ab. Der Fokus verlagert sich von der Frage, was gebaut werden muss, hin zu der Frage, wer damit attraktive Renditen erzielen kann.
Ein Zyklus. Zwei Anlagetests.
Der Ausbau könnte noch immer unterschätzt werden
Vieles spricht dafür, dass die Investitionen in KI anhalten. Unternehmen investieren offensiv, um neue Umsatzquellen zu erschließen, und defensiv, um nicht ins Hintertreffen zu geraten, wenn sie nicht über ausreichende Rechenkapazitäten oder geistiges Eigentum im KI-Bereich verfügen.
Ein übermäßiger Ausbau könnte Kapital verschwenden; zu geringe Kapazitäten könnten die Position eines Unternehmens bei der nächsten großen Rechenplattform gefährden.
Die KI-Nutzung befindet sich noch in einem frühen Stadium und lässt damit Raum für weiteres Nachfragewachstum. Viele Unternehmen nutzen KI für einzelne Aufgaben, aber nur wenige haben ihre Kernprozesse bereits in großem Maßstab darauf ausgerichtet. Da Modelle zunehmend komplexere Aufgaben übernehmen, könnte selbst ein moderates Wachstum der KI-Nutzung die Nachfrage nach Infrastruktur überproportional steigen lassen.
Auch das Chancenspektrum wird breiter. GPUs bleiben unverzichtbar, doch der Ausbau hängt zunehmend von Speicher, Netzwerktechnik, optischen Komponenten, kundenspezifischen Chips und Halbleiterausrüstung ab. Unsere Analyse deutet darauf hin, dass sich die Gewinnerwartungen entlang der gesamten Infrastruktur-Wertschöpfungskette weiter verbessert haben und die Verbesserungen inzwischen über den führenden GPU-Anbieter hinausreichen.
Eine breitere Nachfrage garantiert jedoch keine breit angelegten Vorteile. Engpässe können die Preise stützen, ziehen aber zugleich zusätzliche Kapazitäten und Ersatzlösungen auf den Markt. Entscheidend ist, welche Anbieter auch dann wertvoll bleiben, wenn die Knappheit nachlässt.
Ein möglicher Indikator ist die Monetarisierung pro Gigawatt – also wie viel Umsatz sich mit einer bestimmten Stromkapazität eines Rechenzentrums erzielen lässt. Die Kosten für den Aufbau dieser Kapazität sind gestiegen, ebenso aber ihr Umsatzpotenzial. Das könnte den Wert bestehender Rechenkapazitäten erhöhen und Cloud-Anbietern mehr Zuversicht geben, weiter zu investieren. Der Markt unterschätzt möglicherweise noch immer, wie viel Infrastruktur KI benötigen wird und wie attraktiv die Renditen auf diese Investitionen ausfallen könnten.
Die Umsätze werden sichtbar. Die Renditefrage bleibt offen.
Während eines Großteils der Ausbauphase stiegen die Ausgabenprognosen schneller als die Prognosen für Umsatz und Gewinn. Bei Amazon lagen die Konsensschätzungen für die Investitionsausgaben im Jahr 2027 zu Jahresbeginn rund 120 Prozent höher als zwei Jahre zuvor, während die Umsatzschätzungen für 2027 laut der zugrunde liegenden Analyse im Wesentlichen unverändert waren.
In jüngster Zeit zeichnet sich jedoch ein anderes Bild ab. Das Umsatzwachstum hat sich beschleunigt, und die Auftragsbestände sind gewachsen. Dies deutet darauf hin, dass die Monetarisierung beginnen könnte, mit den Ausgaben Schritt zu halten. Entscheidend ist, ob diese Verbesserungen das deutlich höhere Ausgabenniveau rechtfertigen. Cloud-Anbieter sehen sich stärkerem Wettbewerb ausgesetzt, während große KI-Entwickler zugleich zu immer wichtigeren Kunden für Rechenkapazitäten werden. Das könnte langfristig Preisdynamik, Margen und Risiken verändern. Unternehmen können Aufgaben zudem je nach Kosten, Geschwindigkeit und Leistung auf unterschiedliche Modelle verteilen, während Open-Weight-Modelle den Wettbewerb zusätzlich verschärfen könnten.
Diese Dynamik macht schwer vorhersehbar, wer welchen Anteil des geschaffenen Werts vereinnahmen wird. Das Unternehmen mit dem fortschrittlichsten Modell wird nicht zwangsläufig den größten Anteil am wirtschaftlichen Wert für sich behalten. Etablierte Softwareanbieter könnten KI in Produkte integrieren, die ihre Kunden bereits nutzen, während KI-native Anwendungen neue Arbeitsabläufe schaffen. Hyperscaler könnten davon profitieren, über eigene Infrastruktur und Kundenbeziehungen zu verfügen, selbst wenn sich das bevorzugte Modell ändert.
Die Leistungsfähigkeit der Modelle ist wichtig. Noch wichtiger könnten jedoch Vertrieb, firmeneigene Daten, die Integration in Arbeitsabläufe, Hürden für einen Anbieterwechsel und die Kontrolle über die Kundenbeziehung sein. KI kann für Nutzer enormen Mehrwert schaffen, ohne jedem Anbieter attraktive Gewinne zu garantieren.
Drei Fragen für die Ertragsphase
- Ist die Nachfrage von Dauer und weitet sie sich aus? Anleger sollten unserer Ansicht nach über die reinen Ausgabenzahlen hinaus auf die KI-Nutzung, die Rechenintensität der Anwendungen und die daraus abzuleitende Nachfrage nach Infrastruktur achten.
- Verbessert sich die Wirtschaftlichkeit mit zunehmender Skalierung? Umsatzwachstum muss sich in Cashflow, attraktiven Kapitalrenditen oder einer besseren Wirtschaftlichkeit für die Kunden niederschlagen.
- Wer kontrolliert die Kundenbeziehung – und bei wem bleibt der geschaffene Wert? Entscheidend sind Preissetzungsmacht, Vertrieb und Hürden für einen Anbieterwechsel – und letztlich die Frage, wie austauschbar KI-Modelle und -Dienste werden könnten.
Früh dabei zu sein ist noch keine Investmentthese
KI kann ein starkes Anlagethema bleiben, ohne dass alle Marktteilnehmer gleichermaßen davon profitieren. Der Ausbau der KI-Infrastruktur kann weiter voranschreiten, während die Erträge zunehmend selektiv ausfallen.
Für aktive Anleger kommt es daher auf beide Perspektiven an: Wie viel Infrastruktur wird KI benötigen, und welche Unternehmen sind am besten positioniert, um den daraus entstehenden wirtschaftlichen Wert für sich zu vereinnahmen? Aus Sicht von Putnam erscheinen Unternehmen attraktiver, wenn ihre Preissetzungsmacht, technologische Differenzierung und Kostenvorteile mit dem Ausbau der KI-Infrastruktur an Wert gewinnen. Langfristig könnten daher nicht diejenigen zu den Gewinnern zählen, die am meisten investieren oder die größten Kapazitäten aufbauen, sondern diejenigen, die den größten Anteil des geschaffenen Werts für sich vereinnahmen.
Von Andy O’Brien, CFA, Portfoliomanager und Analyst für Sektor- und Themenstrategien bei Franklin Templeton
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