Goldman Sachs spricht erneut über den aktuellen KI-Boom: Bevor der Investitionszyklus seinen Höhepunkt erreicht, wird „starkes Gewinnwachstum Bewertungsängste überwiegen“, die Volatilität wird weiter zunehmen.

Der AI-Markt stellt keine einfache Wiederholung der Blase von 1999—2000 dar. Goldman Sachs ist der Meinung, dass das aktuell entscheidende Thema darin liegt, dass Gewinn und Kapitalausgaben weiterhin nach oben korrigiert werden, der Marktpreis jedoch bereits eine Vielzahl optimistischer Erwartungen vorweggenommen hat. Die Sensibilität der Investoren gegenüber einem Wandel in der Narrativ nimmt zu.

Laut „Chasing Wind Trading Desk“ hat Goldman Sachs in einem Researchbericht vom 22. Juni eingeschätzt, dass der AI-Investitionsboom möglicherweise anhält und die jüngsten Erwartungen an die Größe des Markts sogar noch weiter nach oben korrigiert werden müssen. Gleichzeitig weist der Bericht darauf hin, dass ein beträchtlicher Wert bereits antizipiert wurde und der Markt gegenüber Nachrichten, die das optimistische AI-Narrativ herausfordern, anfälliger wird.

Das Hauptrisiko bei AI-Trades besteht nicht mehr nur in einer „Bewertungsblase“. Das vorausschauende Kurs-Gewinn-Verhältnis ist nicht übermäßig außer Kontrolle geraten, da die Gewinnerwartungen synchron nach oben korrigiert wurden. Entscheidend ist zu prüfen,ob die derzeit robusten Gewinne auch nach Erreichen des zyklischen Höhepunkts der Kapitalausgaben aufrechterhalten werden können.

Für Investoren könnten starke Gewinne die Bewertungsängste weiterhin überwiegen, solange der Höhepunkt des AI-Investitionszyklus noch bevorsteht. Mit zunehmender Abhängigkeit des Marktwertwachstums von optimistischen Annahmen dürfte die Aktienvolatilität weiter steigen und der Wert von Schutzmechanismen gegenüber Abwärtstrends ebenfalls zunehmen.

AI ist nicht 1999 – der Markt läuft bereits der Makroentwicklung voraus

Goldman Sachs‘ zentrale Einschätzung ist, dass der heutige AI-Zyklus nicht wie 1999—2000 auf extrem ausgedehnten Bewertungen, makroökonomischer Überhitzung und einem Ungleichgewicht bei den Finanzierungen gründet.

Die aktuellen fundamentalen Daten haben sich nicht verschlechtert, sondern werden sogar weiterhin gestärkt. AI-bezogene Unternehmen weisen starke Gewinne aus, die Kapitalausgaben werden weiter erhöht, wodurch der Markt berechtigt ist, entsprechende Vermögenswerte zu kaufen. Im Vergleich zu Ende der 1990er Jahre ist das vorausschauende Bewertungsniveau nicht gleichermaßen außer Kontrolle geraten.

Das bedeutet jedoch nicht, dass die Risiken gering sind. Die Marktkapitalisierung AI-bezogener Unternehmen wächst bereits sichtbar schneller als die makroökonomischen Benchmark-Renditen. Um die aktuellen Preise zu erklären, muss davon ausgegangen werden, dass die Gewinner im AI-Bereich langfristig Produktivitätsprämien erzielen, die über dem normalen Niveau liegen.

Anders gesagt: Das aktuelle Kernthema des Marktes ist nicht „Bewertungen können unbegrenzt steigen“, sondern „überdurchschnittliche Gewinne können anhalten“.

Am deutlichsten wie in den 90ern ist die Investitionsintensität, weitere Blasensignale fehlen bislang

In der Endphase der Tech-Blase der 1990er Jahre gab es vier typische Indikatoren: Investitionen blieben auf extrem hohem Niveau, die makroökonomischen Gewinnmargen sanken, der Kapitalbedarf und die Verschuldung in Unternehmen stiegen rasch, das Leistungsbilanzdefizit vergrößerte sich.

Das derzeit deutlichste Signal ist der beschleunigte AI-Kapitalaufwand.Laut Bericht hat der Anteil der Technologiefinanzierung am BIP den Höchstwert der 1990er Jahre überschritten und steigt schneller. Die Erwartungen an die Kapitalausgaben der Hyperscaler für 2026 liegen etwa 80% höher als noch vor sechs Monaten. Derzeitige Trends lassen vermuten, dass AI-Investitionen in den kommenden Jahren die Spitzenwerte der Tech-Investitionswelle der 1990er Jahre erreichen oder übertreffen können.

Doch dieser Kapitalausgabenzyklus unterscheidet sich von damals: Erstens erreicht seine Dauer noch nicht die Länge der späten 1990er, zweitens ist der Umfang geringer. Die Tech-Investitionen der 1990er Jahre dehnten sich über das gesamte Wirtschaftsspektrum, wohingegen die aktuellen AI-Ausgaben vor allem bei den Hyperscalern, Halbleitern und der zugehörigen Infrastruktur konzentriert sind.

Der wichtigste makroökonomische Unterschied liegt im Gewinnbereich.

Ende der 1990er Jahre erreichten die Unternehmensgewinnmargen ab 1997 ihren Höhepunkt und fielen dann zurück; Lohn und Arbeitskosten stiegen und schmälernden die Gewinnmargen.Heute ist die Lage anders: Der Anteil der Unternehmensgewinne am BIP bleibt auf hohem Niveau, das Produktivitätswachstum wird nicht wie damals durch steigende Löhne vollständig ausgeglichen.

Auch das Finanzierungsverhalten der Unternehmen kopiert die damalige Entwicklung nicht. Die freien Cashflows der Hyperscaler sinken sichtbar, der Anteil der Kapitalausgaben am operativen Cashflow steigt deutlich. Betrachtet man aber das gesamte Unternehmenssegment, hat sich die Differenz zwischen Sparen und Investieren nicht markant verschlechtert, da das Gewinnwachstum den Anstieg der Investitionsquote weitgehend auffängt.

Auch das externe Ungleichgewicht ist anders. Ende der 1990er Jahre nahm das US-Leistungsbilanzdefizit zu; derzeit hingegen wird das Defizit sogar verringert. Aus makroökonomischer Sicht zeigen sich bislang keine typischen Risse wie zum Höhepunkt der Blase von damals.

27 Billionen USD Zuwachs im Marktwert, deutlich über makroökonomischen Indikatoren

Die Veränderungen auf dem Markt sind radikaler.

Seit Ende November 2022 beträgt der Wertzuwachs AI-bezogener Unternehmen etwa 27 Billionen USD, verglichen mit den ca. 19 Billionen USD vom November 2025. Gleichzeitig bleiben die traditionellen Bewertungen des US-Marktes auf historischen Höchstwerten, das Shiller zyklisch adjustierte KGV war nur Ende 1999 und 2000 noch höher.

Allerdings zeigt sich ein wesentlicher Unterschied zum Anstieg im Jahr 1999:Auch die Gewinnerwartungen werden schnell nach oben korrigiert. Da die EPS-Erwartungen steigen, erhöht sich das vorausschauende KGV dieses Jahr nicht im gleichen Maß wie die Aktienkurse. Die jüngsten Kursanstiege sind mehr gewinngetrieben, nicht allein durch Bewertungsausweitungen.

Das Problem ist, dass das makroökonomische Szenario keine entsprechende Unterstützung liefert. Vergleichende Berechnungen zeigen, dass der durch AI-Produktivitätssteigerungen verursachte Kapitalzuwachs im US-Wirtschaftssystem einen Barwert von etwa 9 Billionen USD darstellt. Selbst bei einer konservativen Marktdefinition und Betrachtung nur der „pure AI“-Firmen liegt das Wertwachstum bei ca. 14 Billionen USD; wenn man weitere 25% der Zuwächse von anderen AI-bezogenen Unternehmen dazu zählt, kommt man auf etwa 17 Billionen USD – immer noch mehr als die Benchmark-Berechnung.

Um die derzeitigen Preise zu stützen, müssen langfristig Ertragsgewinne der Gewinner angenommen werden

Die derzeitigen Marktpreise sind nicht völlig unerklärbar, allerdings erfordern sie deutlich optimistischere Annahmen.

Zu diesen Annahmen zählen: schnellere Adoptionsraten von AI, höhere Produktivitätsgewinne durch AI, ein größerer Kapitalanteil an den wirtschaftlichen Erträgen oder mehr globale AI-Einnahmen für US-Unternehmen.

Der Bericht skizziert einen optimistischen Pfad: US-Unternehmen erzielen 50% der globalen AI-Einnahmen, die Kapitalerträge liegen deutlich höher als im Wirtschafts-Durchschnitt, AI-Adoption erfolgt schneller, die Diskontierung ist niedriger. Nur wenn mehrere dieser Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind, kann der potentielle Wert das aktuelle Wachstum der Marktkapitalisierung besser abdecken.

Das überzeugendste optimistische Narrativ,ist, dass die AI-Unternehmen dauerhaft einen größeren Anteil am Produktivitätsbonus erzielen können. Diese Erzählung wird bisher tatsächlich durch Gewinne gestützt. Halbleiter-, Cloud- und Infrastrukturunternehmen profitieren, ihre Profitabilität unterstützt den Markt.

Doch genau hier liegt auch die Schwäche. Zu Beginn einer Produktivitätsbeschleunigung steigt der Gewinnanteil normalerweise an; im Zeitverlauf können Wettbewerb, weitere Investitionsausdehnung und neue Innovationszyklen die Überschussrenditen schmälern. Die hohe Konzentration im AI-Sektor und seine technischen Charakteristika könnten dem Kapital gehören, doch wie lange die Barrieren für bestehende Gewinner aufrecht gehalten werden können, ist offen.

Das größte Risiko verschiebt sich von der „Bewertungsblase“ zur „Gewinnblase“

Der AI-Investmentboom erzeugt selbst erhebliche Gewinne. Unternehmen, die Chips verkaufen, Rechenleistung liefern und Rechenzentren bauen, profitieren unmittelbar vom Anstieg der Kapitalausgaben. Solange das Investitionshoch nicht erreicht ist, werden Gewinnanhebungen wahrscheinlich weiterhin die Bewertungsängste übertrumpfen.

Doch wenn der Markt die starken Gewinne der nächsten zwei bis drei Jahre einfach nach vorne projiziert, steigt das Risiko. Die Kapitalausgaben können nicht immer mit der derzeitigen Intensität wachsen. Sobald der Investitionszyklus seinen Höhepunkt erreicht, wird die Gewinnentwicklung der unmittelbar Begünstigten schwerer einzuschätzen sein.

Deshalb bedeutet das „vorausschauende KGV ist nicht teuer“ nicht unbedingt, dass es billig ist. Zyklische Branchen und Rohstoffunternehmen erscheinen auf Gipfeln des Booms oft nicht teuer, weil der Gewinn im Nenner sehr hoch ausfällt. Ob die AI-Infrastruktur-Branche ähnliche Probleme bekommt, hängt davon ab, wie lange die Investitionsintensität anhält, die AI-Ertragsrealisierung erfolgt und ob Technologieneuheiten die Abhängigkeit von intensiven Kapitalausgaben verringern können.

AI könnte die Schwäche der Nicht-AI-Wirtschaft verdecken

Im Vergleich zu den 1990er Jahren gibt es heute einen wichtigen Unterschied im makroökonomischen Kontext.

Ende der 1990er war die inländische Nachfrage in den USA extrem stark; in den letzten zwei Jahren betrug das annualisierte Wachstum nahezu 6%, Konsum, Wohnungsbau und Nicht-Tech-Investitionen florierten. Der durch die Asien- und Schwellenland-Krisen verursachte Kapitalzustrom, ein stärkerer Dollar und weltweite Preissenkungen bei Rohstoffen überdeckten die Überhitzung in den USA und verlängerten den Zyklus.

Jetzt ist die Lage umgekehrt. Die US-Wirtschaft abseits von AI ist nicht so stark. Nicht-Tech-Investitionen sind schwach, das Konsumwachstum ist deutlich geringer als Ende der 1990er, in den letzten zwei Jahren lag das Wachstum des real verfügbaren Einkommens bei etwa 1% gegenüber 5%—6% Ende der 1990er Jahre.

Das bedeutet, dass der AI-Boom nicht auf einer überall überhitzten Wirtschaft weitere Dynamik gewinnt, sondern die Schwäche außerhalb des AI-Sektors ausgleicht. Damit sind die extremen Blasen von 1999—2000 und die typische Disbalance vor der Rezession 2001 schwerer zu kopieren; sollte das AI-Narrativ scheitern, wäre die Nicht-AI-Wirtschaft wahrscheinlich kein ausreichender Stabilisator.

Volatilitätswechsel: Portfolio braucht mehr Schutz nach unten

Die Marktstruktur hat sich bereits geändert.

Die Spreizung der Kreditmärkte bleibt eng, anders als bei 1998—2000, wo der Kreditdruck allmählich stieg.Doch die Aktienvolatilität beginnt klar zuzunehmen. In den letzten Monaten ist die implizite Volatilität von Einzelaktien gestiegen, die Options-Skew bei US-Einzeltitel sinkt, die Nachfrage nach Call-Optionen nimmt gegenüber Put-Optionen zu.

Gleichzeitig sinkt die implizite Korrelation auf ein sehr niedriges Niveau, wodurch die Indexvolatilität gedrückt wird, aber die langfristige Indexvolatilität nimmt langsam zu. Die Kursanstiege sind zudem konzentrierter. Breite Indizes zeigen noch moderate Dynamik im Vergleich zu Ende der 1990er – der Halbleiterindex jedoch hat in den letzten Jahren einen Zuwachs wie der Nasdaq in der Endphase der damaligen Blase. Im April und Mai erreichten Nasdaq, Südkorea,Taiwan, SOX-Semiconductor Index sowie die Basket nicht-profitable Tech-Aktien zwei Monate in Folge historische Höchstwerte beim Zuwachs.

Solange der Investitionszyklus seinen Höhepunkt nicht erreicht hat, bleiben starke Gewinne die treibende Kraft am Markt. Doch je mehr die Preise auf optimistische Annahmen angewiesen sind, desto wichtiger wird der Schutz gegen Abwärtsbewegungen. Der klassische Ansatz ist: weiter an der Position festhalten, aber den Rückschlag über Put-Optionen absichern oder Calls als Teil der Spot-Position nutzen.

Im Zinsszenario gibt es auch eine inverse Gefahr: Wenn nach dem AI-Investitionshoch die Schwäche der Nicht-AI-Wirtschaft offenbar wird, könnte die Wahrscheinlichkeit eines deutlichen Zinsrückgangs höher sein als üblich.

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