Notenbanken warnen vor der KI-Bewertungsblase
Die Frage nach einer KI-Bewertungsblase ist längst kein Nischenthema von Finanzblogs mehr. Das zeigt sich an den Warnungen der wichtigsten Zentralbanken. Die Europäische Zentralbank veröffentlichte im August 2026 das Arbeitspapier „Ex Machina: Financial Stability in the Age of Artificial Intelligence“. Mitautoren waren die Deutsche Bundesbank, die Stanford University und die Universität Neapel. Berichten vom 18. und 19. August 2026 zufolge warnt die EZB darin vor einer wahrscheinlichen Korrektur an den internationalen Aktienmärkten. Sie verweist auf Bewertungsniveaus, die bereits das Niveau der Dotcom-Blase erreicht hätten.
Die Studie beziffert auch das Ausmaß der Verflechtung zwischen KI-Bewertungen und privaten Vermögen. Rund 440 Milliarden Euro europäischer Haushalte stecken demnach in US-Technologieaktien. Australische Pensionsfonds wiederum halten rund zwölf Prozent ihres Vermögens in KI-Unternehmen. Für 2026 und 2027 seien geplante Investitionsausgaben der großen Technologiekonzerne von 800 bis 1.200 Milliarden US-Dollar zu erwarten. Allein die Anleiheverkäufe der Hyperscaler zur Finanzierung dieser Investitionen hätten sich 2026 auf rund 250 Milliarden US-Dollar verdoppelt.
Als Beispiel für ambitionierte Bewertungsannahmen nennt die Studie den geplanten Börsengang von Anthropic. Der KI-Entwickler wies im Mai 2026 eine annualisierte Umsatzrate von gut 47 Milliarden US-Dollar aus. Ende 2025 hatte dieser Wert erst bei rund neun Milliarden US-Dollar gelegen. Für 2028 stellt Anthropic einen Umsatz von 190 bis 200 Milliarden US-Dollar in Aussicht. Marktbeobachter diskutierten laut Berichten vom 15. August 2026 IPO-Bewertungen von bis zu zwei Billionen US-Dollar. Als Orientierung dienen Umsatzmultiplikatoren vergleichbarer privater KI- und Techunternehmen wie Palantir (53-fach), Cloudflare und SpaceX (jeweils rund 41,6-fach des erwarteten Umsatzes für 2026). Ob sich ein solches Bewertungsniveau langfristig halten lässt, ist unter Analysten umstritten.
Auch die Fed sieht KI als Finanzstabilitätsrisiko
Auch die US-Notenbank sieht in ihrem Finanzstabilitätsbericht vom Mai 2026 KI als eigenständiges Risiko für die Finanzstabilität. Genannt werden etwa Cyberangriffe, Softwarestörungen und mögliche Kreditqualitätsprobleme, insbesondere im weniger transparenten Private-Credit-Markt.
Rund die Hälfte der von der Fed befragten Marktteilnehmer stufte KI als potenzielle Bedrohung für die Finanzstabilität ein. Das ist gleichauf mit dem Private-Credit-Sektor. Zusätzlich warnt die EZB vor einem technischen Nebeneffekt. Automatisierte Handelsalgorithmen, die auf ähnlichen KI-Modellen basieren, könnten in Stressphasen synchron und übervorsichtig reagieren und dadurch Verkaufswellen verstärken.
Warum sich viele KI-Investitionen nicht rechnen
Die Sorge der Notenbanken speist sich auch aus einer wachsenden Zahl von Studien. Sie zeigen, dass der Return on Investment vieler KI-Projekte bislang hinter den Erwartungen zurückbleibt. Das MIT-Forschungsprojekt NANDA veröffentlichte im September 2025 die Studie „State of AI in Business 2025″, basierend auf mehr als 300 dokumentierten KI-Initiativen, 52 Interviews und 153 Befragungen.
Das Ergebnis: 95 Prozent der untersuchten Organisationen erzielten aus ihren Investitionen in generative KI keinen messbaren Return on Investment. Lediglich fünf Prozent der Pilotprojekte schafften den Sprung in den produktiven Einsatz. Einschränkend weist die Studie selbst auf einen kurzen, sechsmonatigen Beobachtungszeitraum sowie mögliche Verzerrungen durch besonders experimentierfreudige Teilnehmerunternehmen hin. Auch die ROI-Definitionen sind uneinheitlich – belastbare Langfristdaten fehlen also noch. Diese Kluft zwischen Investitionsvolumen und nachweisbaren Erträgen zählt zu den zentralen Warnsignalen für eine KI-Bewertungsblase.
Die Kapitalseite: Was Hyperscaler investieren müssen
Auf der Kapitalseite zeigt die Fondsgesellschaft Flossbach von Storch in einem Kapitalmarktbericht von Anfang 2026, warum diese Diskrepanz auch für die großen Technologiekonzerne zum Risiko werden könnte. Die vier großen US-Hyperscaler Amazon, Alphabet, Meta und Microsoft dürften zwischen 2025 und 2029 rund 2,5 Billionen US-Dollar in KI-Infrastruktur investieren. Umgerechnet sind das etwa 500 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Ab etwa 2030 drohe daraus eine jährliche Abschreibungswelle von 400 bis 500 Milliarden US-Dollar.
Um diese Investitionen mit einer Kapitalrendite von zehn bis 15 Prozent zu rechtfertigen, müssten jährlich zusätzliche Erträge von 250 bis 367 Milliarden US-Dollar erwirtschaftet werden. Dem stehen die Abo-Erlöse aus Sprachmodellen wie ChatGPT oder Gemini gegenüber. Sie liegen nach Einschätzung der Fondsgesellschaft bei rund 48 Milliarden US-Dollar pro Jahr – bislang „nur ein Tropfen auf den heißen Stein“.
Das Fazit der Analysten: Es wäre historisch beispiellos, wenn ein Investitionsboom dieser Größenordnung reibungslos verliefe. Der marktbreite US-Index S&P 500 handelte zum Berichtszeitpunkt mit dem rund 23-Fachen der für 2026 erwarteten und dem rund 25-Fachen der historischen Gewinne. Ein solches Bewertungsniveau lässt sich nach Einschätzung der Analysten nur durch erhebliches künftiges Gewinnwachstum rechtfertigen.
