Goldman Sachs analysiert US-Aktienberichte für das zweite Quartal: Die AI-Infrastruktur erzielt enorme Gewinne, während die Anwendungen weiterhin nur „Luftschlösser“ versprechen.

German Finance APP hat erfahren, dass der Goldman Sachs-Stratege Ben Snyder darauf hingewiesen hat, dass Unternehmen mit beispiellosem Tempo in künstliche Intelligenz (AI) investieren, doch für die meisten Unternehmen habe diese Technologie bisher noch nicht zu einer substanziellen Verbesserung der Gewinne geführt.

Goldman Sachs erklärte in einem am 14. August veröffentlichten Bericht, dass während der Berichtssaison des zweiten Quartals dieses Jahres nur 2% der S&P 500-Unternehmen den konkreten Einfluss von AI auf ihre Gewinne quantifiziert haben; 11% der Unternehmen erklärten, dass sie in bestimmten Bereichen wie Softwareprogrammierung und Kundensupport messbare Produktivitätssteigerungen beobachten konnten.

Allerdings haben die Unternehmen, die diese Effizienzsteigerungen erreicht haben, keine signifikant überlegene Gewinnsteigerung gegenüber dem Gesamtmarkt verzeichnet. Die Daten zeigen, dass das Medianwachstum ihrer Gewinne im Jahresvergleich bei 17% lag, während bei den Unternehmen, die den AI-Effizienzbeitrag nicht quantifizierten, das Wachstum bei 14% lag. Goldman Sachs betonte, dass dieser Unterschied statistisch nicht signifikant sei.

Für Investoren trägt diese Erkenntnis zur Erklärung der aktuellen Marktstruktur bei: Einerseits genießen AI-Infrastrukturprofiteure wie Halbleiterhersteller und Cloud-Dienste weiterhin große Beliebtheit; andererseits werden Unternehmen, die auf zukünftige Effizienzsteigerungen setzen, allgemein vorsichtig behandelt. Die Ausgaben für Infrastruktur haben bereits zu klaren Einnahme- und Gewinnsteigerungen geführt, während potenzielle Vorteile bei der Effizienzsteigerung durch AI für Unternehmen noch schwer messbar sind und sich erst nach mehreren Quartalen allmählich zeigen könnten.

AI-Infrastruktur treibt Gewinnwachstum

Insgesamt zeigte die Berichtssaison des zweiten Quartals eine besonders starke Entwicklung. Goldman Sachs erklärte, dass der Gewinn pro Aktie im S&P 500, bereinigt um einmalige Erträge aus bestimmten Private-Equity-Investitionen, im Vergleich zum Vorjahr um 31% gestiegen ist.

Bei den Großunternehmen und anderen Profiteuren von AI-Kapitalausgaben erreichte das Gewinnwachstum sogar 54% und trug rund die Hälfte zum Gesamtwachstum des Index bei.

Dennoch ist die Wachstumsdynamik nicht auf die großen Tech-Unternehmen beschränkt. Das Medianwachstum der Gewinne bei den S&P 500-Unternehmen lag bei 14%; und ohne die von steigenden Ölpreisen profitierenden Energieunternehmen erreichten auch die Nicht-AI-Infrastrukturunternehmen ein Wachstum von 14%.

Diese breitere Verbesserung könnte dazu beitragen, die Marktängste bezüglich einer zu starken Abhängigkeit von wenigen großen Technologieunternehmen bei der Gewinnsteigerung zu mildern. Allerdings bleibt der Leistungsunterschied zwischen Infrastruktur-Anbietern und AI-Anwendern weiterhin deutlich.

Goldman Sachs betonte, dass Investoren Infrastruktur-Aktien bevorzugen, da ihre Erträge sofort sichtbar und relativ einfach nachvollziehbar sind. Im Gegensatz dazu haben Unternehmen, die häufig AI-Produktivitätspläne erwähnen, in den letzten Jahren etwa so gut wie der Gesamtmarkt des S&P 500 abgeschnitten.

Unternehmen beschleunigen ihre Ausgaben

Verschiedene Zeichen deuten darauf hin, dass die Auswirkungen von AI in den kommenden Quartalen in den Geschäftsberichten der Unternehmen deutlicher sichtbar werden könnten.

Goldman Sachs zitierte den Ramp-AI-Index, der zeigt, dass die monatlichen AI-Ausgaben pro Mitarbeiter der Unternehmen von 5 Dollar zu Jahresbeginn auf 12 Dollar im Juli angestiegen sind; bei den Top 10% der Unternehmen stiegen diese Ausgaben von 240 auf 650 Dollar.

In den Analystencalls des zweiten Quartals diskutierten ca. 7% der Unternehmen im S&P 500 die Kosten für die AI-Implementierung. Die meisten erklärten, dass die Ausgaben noch gering seien oder betonten, dass Investitionen vorsichtig erfolgen würden, einige gaben an, dass die Gewinne durch AI bereits höher seien als die Kosten.

Goldman Sachs schätzt, dass die Kosten für AI-Inferenz derzeit weniger als 0,5% des Umsatzes der S&P 500-Unternehmen ausmachen. Die jüngste IT-Ausgabenumfrage zeigt, dass 89% der Befragten erklären, AI-Ausgaben liegen bei 1% bis 5% ihres IT-Budgets.

Zu beachten ist, dass diese Schätzungen nicht alle mit AI-Implementierung verbundenen Kosten berücksichtigen, beispielsweise Personal und technische Infrastruktur.

Umstrukturierungen innerhalb bestehender Budgets unterstützen den Wandel

Die Untersuchung von Goldman Sachs ergab, dass etwa zwei Drittel der Unternehmen AI-Investitionen durch Anpassungen ihres bestehenden Budgets finanzieren und nicht ausschließlich auf zusätzliche Mittel zurückgreifen.

Konkret sagten 35% der Befragten, dass AI-Ausgaben aus neuen Budgets stammen; 18% finanzieren diese durch Effizienzprojekte; weitere 18% übertragen Mittel vom Software-Budget, 11% vom Personalaufwand, 10% vom Cloud-Budget und 9% aus den Ausgaben für Datenanalysen.

Goldman Sachs ist der Meinung, dass strukturelle Anpassungen innerhalb von IT-Budgets Gewinne eher zwischen Unternehmen neu verteilen, statt den Gesamtgewinn des S&P 500 signifikant zu verändern. Wird hingegen der Personalaufwand stark vermindert, könnten breitere wirtschaftliche Folgen entstehen.

Zurzeit sind die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt weiterhin auf Marketing, Grafikdesign, Kundenservice und einige technische Berufe konzentriert, während der Bau von Rechenzentren mehr Arbeitsplätze schafft und die Reduktion in den genannten Bereichen teilweise ausgleicht.

Die Ökonomen von Goldman Sachs erwarten, dass AI letztlich einige Arbeitsplätze ersetzen wird, glauben jedoch, dass diese Wirkung nur vorübergehend ist und niedriger ausfällt als von vielen Investoren erwartet.

Die Auswirkungen auf die Softwarebranche sind noch nicht deutlich

Der Markt hatte zuvor befürchtet, dass Kunden mithilfe von AI eigene Anwendungen entwickeln und damit unabhängiger von externen Softwareanbietern werden. Goldman Sachs hat festgestellt, dass es bislang keine großflächigen Branchenwechsel gibt.

In der IT-Umfrage geben nur 17% der Unternehmen an, künftig mehr Software intern zu entwickeln und weniger fertige Software zu kaufen. Das jährliche wiederkehrende Umsatzwachstum (ARR) der von Goldman Sachs beobachteten Softwarefirmen stieg vom 4. Quartal 2025 (18%) auf 22% im ersten Quartal und im zweiten Quartal weiter auf 23%.

Nichts desto trotz bedeutet das nicht, dass einzelne Anbieter sorgenfrei sein können. Goldman Sachs verwies auf Berichte, dem zufolge Starbucks (SBUX.US) interne AI-Tools entwickelt, um externe Software von Firmen wie Microsoft (MSFT.US), IBM (IBM.US) teilweise zu ersetzen. Doch auf Branchendaten bezogen, zeigen sich noch keine allgemeinen Verschlechterungen.

Goldman Sachs identifiziert potenzielle Gewinner

Goldman Sachs glaubt, Unternehmen mit hohen Personalkosten und großem Automatisierungspotenzial könnten letztendlich am meisten von AI profitieren.

Derzeit machen Personalkosten etwa 12% des Gesamtumsatzes der S&P 500-Unternehmen aus, was einer jährlichen Größenordnung von ca. 2,1 Billionen US-Dollar entspricht. Die Unterschiede zwischen den Branchen sind groß: In der Industrie beträgt der Anteil 21%, in der Informationstechnik 16% und im Energiesektor nur 5%.

Goldman Sachs hat aus dem Russell 1000 Index Unternehmen ausgewählt, die hohe Personalkosten und großes Potenzial für AI-Automatisierung haben und deren Management AI-Effizienzsteigerungen in den Quartalsberichten erwähnte. Zu den Unternehmen gehören: CoStar (CSGP.US), Dollar Tree (DLTR.US), eBay (EBAY.US), Arthur Gallagher (AJG.US), Axon Enterprise (AXON.US), The Trade Desk (TTD.US), Airbnb (ABNB.US), Boeing (BA.US), Lockheed Martin (LMT.US), Charles Schwab (SCHW.US) und Morgan Stanley (MS.US).

Goldman Sachs weist jedoch darauf hin, dass diese Auswahl nicht bedeutet, dass diese Unternehmen bereits durch AI signifikante Kostensenkungen und Effizienzsteigerungen erzielt haben – tatsächlich zeigen die Gewinnzahlen dieser potenziellen Profiteure bisher noch keinen substanziellen Anstieg.

Derzeit ist die Investmentlogik bei AI weiterhin eindeutig: Auf der einen Seite stehen die Infrastruktur-Anbieter, deren Profite klar sichtbar sind; auf der anderen Seite die Technologieanwender, deren finanzielle Renditen meist noch auf erwartete Effekte beschränkt sind.