KI-Boom ohne Blase!? Diese Argumente sprechen dafür

Die Debatte über künstliche Intelligenz wird an den Märkten kritischer. Viele Anleger sorgen sich um Bewertungen, steigende Investitionen, Engpässe beim Ausbau der Infrastruktur und mögliche Folgen für andere Branchen. Mark Baribeau, Head of Global Equity bei Jennison, sieht die Lage anders. Aus seiner Sicht ist der Markt nicht von Euphorie geprägt, sondern von Skepsis.

Den Vergleich mit der Technologieblase der späten 1990er-Jahre hält Baribeau für irreführend. Viele heutige KI-Profiteure würden mit erwarteten Kurs-Gewinn-Verhältnissen von 20 bis 25 gehandelt. In der Dotcom-Blase hätten vergleichbare Gewinner eher beim 60- bis 70-Fachen gelegen.

Nachfrage heute realer

Künstliche Intelligenz werde bereits breit genutzt. Viele Unternehmen setzten die Technologie intern ein, um produktiver zu werden. Der Auftragsbestand großer Hyperscaler bei Cloud-Verpflichtungen habe bis Ende des ersten Quartals 2026 mehr als zwei Billionen US-Dollar erreicht. Mehrere Anbieter hätten erklärt, dass sie mit der Nachfrage nicht Schritt halten könnten.

Baribeau verweist zudem auf das starke Wachstum der Nutzung. Das Token-Volumen habe sich nach Jennison-Schätzungen in den vergangenen zwölf Monaten etwa verzehnfacht und liege nun bei rund 100 Billionen Tokens pro Monat.

Der Zyklus steht aus seiner Sicht erst am Anfang. Die Investitionsausgaben der Hyperscaler könnten in diesem Jahr 700 Milliarden US-Dollar übersteigen und sich 2027 der Marke von einer Billion US-Dollar nähern. Rund 50 Prozent davon könnten im kommenden Jahr auf Halbleiter entfallen.

Die nächste Nvidia-Plattform Vera Rubin soll im weiteren Verlauf des Jahres 2026 ausgeliefert werden. Sie soll die Inferenzleistung deutlich verbessern und die Kosten pro Token um das Zehnfache senken. Sinkende Kosten könnten die Nutzung weiter antreiben.

Chancen nicht nur bei Nvidia

Auch Prozessoren, Speicherchips und Stromversorgung werden wichtiger. Mit dem Übergang von Training zu Inferenz und agentenbasierter künstlicher Intelligenz gewinnen klassische Prozessoren an Bedeutung. Speicherhersteller erhalten durch Engpässe, langfristige Verträge und Abnahmevereinbarungen wieder mehr Preissetzungsmacht.

Die größte physische Grenze bleibt die Energieversorgung. Rechenzentren benötigen deutlich mehr Strom. Hersteller von Erdgasturbinen seien bis zum Ende des Jahrzehnts weitgehend ausverkauft. Auch netzunabhängige Brennstoffzellentechnologien könnten dadurch wichtiger werden.

Gleichzeitig warnt Baribeau vor Risiken bei klassischen Softwareunternehmen. Künstliche Intelligenz könne bestehende Geschäftsmodelle unter Druck setzen. Unternehmenssoftware werde zwar nicht sofort verschwinden. Sie könne aber stärker zum Datenspeicher werden, während Agenten zunehmend die wertschöpfende Ebene übernehmen.

Die größten Risiken sieht Jennison weniger bei der Nachfrage. Sie liegen eher auf der Angebotsseite und bei der Umsetzung. Engpässe bei Chips, Speicher, Strom und Infrastruktur könnten das Wachstum bremsen. Gleichzeitig sorgen sie dafür, dass sich der Ausbau über mehrere Jahre erstreckt.

Den häufigsten Fehler sieht Baribeau in der Annahme, künstliche Intelligenz sei ein einzelner Trade, bereits vollständig eingepreist und spätzyklisch.

Jennison kommt zum Gegenteil: KI sei ein vielschichtiger, mehrjähriger Investmentzyklus. Er werde durch starke Cashflows großer Unternehmen finanziert und durch vertraglich gesicherte Umsätze bestätigt.