Wie mein KI-generierter „Elefant im Raum“ oben zeigt, sind in den vergangenen Wochen neue Sorgen über das Ausmaß der KI-Investitionen aufgekommen. Besonders stark betroffen war Oracle: Die Aktie liegt fast 44 Prozent unter ihren Höchstständen vom September, nachdem das Unternehmen angekündigt hatte, einen Vertrag über 300 Milliarden US-Dollar mit OpenAI abgeschlossen zu haben. Der Hauptgrund: OpenAI kann diese Verpflichtungen derzeit nicht bezahlen. Oracle hat zur Finanzierung des Ausbaus von Rechenzentren Schulden aufgenommen und übernimmt damit faktisch das Kreditrisiko.
Unsere wichtigste Erkenntnis aus den vergangenen zwei Monaten lautet: Während Investitionen (Capex) zuvor breit gefeiert wurden, ist dieser Trend gebrochen – und nicht jede Investition wird vom Markt gleich bewertet. Unternehmen wie die Hyperscaler, die mit großen Cash-Beständen investieren, werden dafür belohnt. Unternehmen hingegen, die ihre Investitionen über Schulden finanzieren, geraten stark unter Druck. Anleger werden zunehmend selektiver. Ähnliche Entwicklungen gab es auch bei CoreWeave und Meta – ausgelöst durch Sorgen über Finanzierung und Fragen zur Monetarisierung. Wir hatten diese Verhaltensänderung bereits nach unserer Entscheidung, Meta zu verkaufen, thematisiert und erwarten, dass diese Diskussionen 2026 weiter zunehmen.
Kurzfristig wirkt der KI-Trend allerdings weiterhin stabil: Rund 60 Prozent der KI-Investitionen stammen von Amazon, Microsoft, Alphabet und Meta. Alle vier haben nach den Q3-Zahlen ihre Capex-Prognosen für 2026 angehoben und dürften dies im Januar erneut tun. Das stützt die Fundamentaldaten zu Beginn des kommenden Jahres. Dennoch bleiben grundlegende Fragen: Wie schnell übernehmen Unternehmen KI tatsächlich im großen Stil? Und wann ist die Technologie gut genug, um einen größeren Teil der Arbeitskräfte zu ersetzen? Unsere internen Tests zeigen, dass KI zwar Zeit bei der Datensammlung spart, bei technischen Aufgaben jedoch Grenzen bei Qualität und Genauigkeit hat.
Abgesehen von einfachen, stark prozessorientierten Tätigkeiten kann KI in ihrer aktuellen Form menschliche Arbeitskräfte nicht ersetzen. Die Verbreitung ist dennoch enorm: McKinsey berichtete im November, dass inzwischen 88 Prozent der Organisationen KI in mindestens einer Funktion einsetzen. Gleichzeitig nennt fast ein Drittel Ungenauigkeit als größtes Problem. Daher befinden sich über 60 Prozent dieser Organisationen weiterhin in der Pilot- oder Experimentierphase. Da wir inzwischen nur noch etwa 12 Prozent von einer vollständigen Nutzung entfernt sind, hat sich das Narrativ verschoben: Es geht nun stärker darum, ob KI-Anwendungen Effizienz und Profitabilität messbar verbessern. Sollte sich die beeindruckende Einführungskurve verlangsamen, würde das neue Fragen zur Höhe der Investitionen in KI-Infrastruktur aufwerfen.
Wir erwarten 2026 erneut höhere Schwankungen im Technologiesektor. Der Wettbewerb „Gemini vs. ChatGPT“ dürfte sich mit Metas neuestem Llama-Modell weiter zuspitzen. Auch die Debatte „GPU vs. TPU“ wird weitergehen – ebenso wie das wichtigste Thema: die Investitionsausgaben der Hyperscaler. Wir bleiben grundsätzlich optimistisch, aber vorsichtig, und beobachten diese Entwicklungen genau. Wir gehen davon aus, dass die Performance des Technologiesektors großen Einfluss auf den gesamten US-Markt haben wird. Volatilität könnte dabei Chancen bieten, in weniger beliebte Sektoren umzuschichten, die mit Blick auf 2026 attraktiv erscheinen.
