Wichtige Erkenntnisse
- Hyperscaler investieren Hunderte von Milliarden in die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz.
- Rechenzentren erfordern umfangreiche Energie- und Wasserressourcen, was zu Ausführungs- und Umweltrisiken führt.
- Die Bewertungen in KI-bezogenen Sektoren sind erhöht, wobei die Kurs-Umsatz-Verhältnisse fast das Niveau der Technologieblase erreichen.
Der Wettlauf um den Aufbau einer KI-Infrastruktur hat sich zu einem der bedeutendsten Investitionsbereiche unserer Zeit entwickelt, und Investoren sind möglicherweise bereits stärker davon betroffen, als ihnen bewusst ist.
Dies ist nur eines der Themen, die wir im Morningstar-Ausblick für 2026 behandeln.
Meta Platforms META nutzt KI, um relevantere Inhalte und Werbung auf Facebook und Instagram zu liefern, wodurch es Werbekunden höhere Preise berechnen kann. In der pharmazeutischen Industrie trägt die Rechenleistung der KI dazu bei, neue Moleküle zu entdecken, die nun in die klinische Entwicklung übergehen.
Der Aufbau der Infrastruktur zur Unterstützung dieser neuen Technologie ist mit erheblichen Kosten verbunden. Weltweit werden Rechenzentren errichtet, um Millionen von Halbleitern – Grafikprozessoren – unterzubringen, die die KI-Berechnungen durchführen. Diese Anlagen sind enorm. Meta plant beispielsweise den Bau des weltweit größten Rechenzentrums in Louisiana, dessen Fläche mit der von Lower und Midtown Manhattan vergleichbar ist.
Tech-Konzerne führen den Ausbau von KI-Rechenzentren an
Meta ist neben Alphabet GOOGL, Microsoft MSFT, Amazon.com AMZN und Oracle ORCL einer von mehreren Hyperscalern. Diese Unternehmen errichten in großem Umfang Rechenzentren, sowohl für ihren eigenen Betrieb als auch um Rechenleistung an Unternehmen, Regierungen und Anbieter von KI-Chatbots zu verkaufen.
Insgesamt geben Hyperscaler jährlich Hunderte von Milliarden Dollar für Investitionen aus, wobei ein Großteil davon für den Ausbau von Rechenzentren verwendet wird.
Um dies zu verdeutlichen: Ihre kombinierten Investitionsausgaben für 2026 werden mehr als viermal so hoch sein wie die Ausgaben des börsennotierten US-Energie-Sektors für Explorationsbohrungen, die Förderung von Öl und Gas, die Lieferung von Benzin an Tankstellen und den Betrieb großer Chemiewerke. Allein die Investitionsausgaben von Amazon sind höher als die des gesamten US-Energie-Sektors.
Selbstverständlich ist die Bereitstellung von Hunderten von Milliarden Dollar für Hunderte von massiven Strukturen mit Herausforderungen verbunden – insbesondere mit Ausführungsrisiken. Erstens sind Rechenzentren äußerst energieintensiv – GPUs benötigen viel Strom für ihre Berechnungen – und das derzeitige Stromnetz ist nicht auf den Anstieg der Nachfrage vorbereitet. Zweitens stellt die Kühlung ein Problem dar. GPUs „laufen heiß“ und benötigen große Mengen an Frischwasser, um den Betrieb der Geräte aufrechtzuerhalten. Einige Gemeinden lehnen geplante Rechenzentren bereits ab, da sie sich um die Wasserversorgung sorgen.
Es gibt auch Fragen zu den Geschäftsmodellen der Hyperscaler. Werden Privatpersonen und Unternehmen ausreichend bezahlen, um den Ausbau zu rechtfertigen? Derzeit zahlen nur 5 % der ChatGPT-Nutzer für den Dienst. Viele Unternehmen untersuchen, wie KI ihre Fähigkeit zur Umsatzgenerierung oder Kostensenkung verbessern kann, aber die meisten gehen nur langsam vor und setzen derzeit nur begrenzte Ressourcen ein. Während der Dotcom-Ära trieben „Klicks” und „Augenpaare” Bewertungen in die Höhe, die nicht durch Gewinne gestützt waren. Könnten wir bei Chatbots etwas Ähnliches erleben? Die Menschen mögen Chatbots vielleicht, wenn sie kostenlos sind, aber wie viel würden sie tatsächlich pro Monat für ihre Nutzung bezahlen?
Versteckte Kostenbelastungen sind eine Herausforderung für KI-Aktien
Ein weiteres Risiko sind die Kosten. Rechenzentren könnten sich als kapitalintensiver erweisen, als die Hyperscaler derzeit annehmen. GPUs und Server machen etwa 35 % der Investitionsausgaben aus, und Hyperscaler gehen von einer Nutzungsdauer von fünf bis sechs Jahren aus. Sollte sich die Nutzungsdauer als kürzer erweisen, sind höhere Ausgaben erforderlich, wodurch die Hyperscaler ihre geplanten Renditeziele möglicherweise nicht erreichen und sich das Tempo der Neubauten verlangsamen.
Obwohl KI in der Praxis noch in den Anfängen steckt, sind Investoren in US-Aktien bereits stark davon betroffen.
Morningstar Indexes hat in Zusammenarbeit mit Morningstar Equity Research den Morningstar Global Next Generation Artificial Intelligence Index entwickelt, der Unternehmen mit der größten Ausrichtung auf KI abbildet. US-Aktien in diesem Index machen mehr als 30 % des Wertes des Morningstar US Target Market Exposure Index aus. Wenn Sie Investmentfonds oder börsengehandelte Fonds besitzen, die an breite US-Aktienindizes gekoppelt sind, sind Sie bereits in KI investiert.
KI-Aktien werden nahe den Höchstständen der Tech-Blase gehandelt
Wir beobachten auch die Auswirkungen der KI auf die Bewertungen der einzelnen Sektoren. Kommunikationsdienstleistungen (Alphabet und Meta) und Informationstechnologie (Nvidia NVDA, Microsoft und andere KI-Unternehmen) werden zu Kurs-Umsatz-Verhältnissen gehandelt, die nahe oder über den Höchstständen der Tech-Blase liegen. Da jeder Sektor heute im Vergleich zur Tech-Blase mehr Gewinn pro Dollar Umsatz erzielt, sind die Kurs-Gewinn-Verhältnisse zwar erhöht, haben jedoch noch nicht das Niveau der Tech-Blase erreicht.
Morningstar Equity Research verfolgt den Kurs/Fair Value seines Global Next Generation Artificial Intelligence Index, der US-amerikanische und globale Aktien umfasst, die mit dem Thema KI in Verbindung stehen. Der Index liegt derzeit über dem fairen Wert und bewegte sich seit 2023 zwischen 74 % und 114 % des fairen Werts.
Investieren im KI-Zeitalter? Bleiben Sie ausgewogen.
KI ist bereits verfügbar, befindet sich jedoch noch in einem frühen Stadium der praktischen Anwendung. Die meisten Anleger haben bereits einen erheblichen Anteil an KI-bezogenen Aktien in ihrem Portfolio, sei es in Form von Hyperscalern, Halbleiterunternehmen oder ähnlichen Titeln. Morningstar Equity Research bewertet diese Gruppe insgesamt als fair bewertet, wobei unterschiedliche Aufwärts- und Abwärtsszenarien berücksichtigt werden. Viele Aktien liegen im 3-Sterne-Bereich, also in der Mitte unseres Morningstar Rating. Dies steht im Einklang mit dem Morningstar Global Next Generation Artificial Intelligence Index, der nahe am fairen Wert liegt.
In den letzten zehn Jahren hat sich der Aktienmarkt zunehmend auf Unternehmen mit Bezug zur Künstlichen Intelligenz konzentriert. Vor zehn Jahren machten Nvidia, Microsoft, Amazon.com, Meta, Broadcom, Alphabet und Oracle 9,7 % des Morningstar US Target Market Exposure Index aus. Heute hat sich ihr Gewicht fast verdreifacht, sodass die Gruppe nun auf 28,7 % kommt.
Das bedeutet, dass selbst Anleger mit einem erheblichen Engagement in einem breiten Marktindex stark von KI-getriebenen Renditen abhängig sind. Für diejenigen, die das Konzentrationsrisiko reduzieren möchten oder kein Interesse an einem solchen Engagement haben, empfehlen wir eine Diversifizierung in US-Value- und Small-Cap-Aktien, die derzeit mit einem Abschlag gegenüber unseren Fair Value-Schätzungen gehandelt werden und weitaus weniger KI-Exposure aufweisen, oder eine Umschichtung des Portfolios in Aktien ausgewählter ausländischer Aktienmärkte.
