Die KI-Neubewertung: Hedgefonds verdoppeln ihren Einsatz und Goldman Sachs kartiert die 3-Billionen-Dollar-Token-Wirtschaft

Der institutionelle Ansturm auf KI-Hardware

Das Ausmaß der Umschichtung ist beträchtlich. Goldman Sachs analysierte die Bestände von 1.059 Hedgefonds mit einem verwalteten Bruttoaktienvermögen von 4,6 Billionen US-Dollar und stellte fest, dass die Fonds ihren Netto-Schwerpunkt im Sektor Informationstechnologie deutlich erhöht haben . Große Akteure wie Point72 Asset Management, Bridgewater Associates und D. E. Shaw Group haben nach einer kurzen Gewinnmitnahmephase wieder begonnen, ihr Engagement in Compute-Infrastruktur und KI-fähigen Halbleiterwerten auszubauen .

Dabei handelt es sich nicht nur um einen taktischen Trade. KI-gesteuerte Strategien haben eine klare Leistungsschwelle überschritten. Laut Daten von BarclayHedge übertreffen Hedgefonds, die maschinelles Lernen systematisch in ihren gesamten Investmentprozess integrieren, traditionelle systematische Strategien seit 2023 jährlich um 3 bis 4 Prozentpunkte – und dieser Abstand wird immer größer . Was einst ein experimenteller Vorteil war, wird von Analysten heute als „strukturelle Notwendigkeit“ für wettbewerbsfähige Renditen beschrieben .

Das in den Sektor fließende Kapital ist immens. Morgan Stanley Research schätzt, dass bis 2028 fast 3 Billionen US-Dollar an KI-bezogenen Infrastrukturinvestitionen durch die Weltwirtschaft fließen werden, wobei mehr als 80 Prozent dieser Ausgaben noch bevorstehen . Morgan Stanley charakterisiert diesen Aufbau eher als „industrielle“ Entwicklung denn als spekulative Technologieausgaben, bei der die Einführung von Pilotprojekten zu konkreten Produktivitätslösungen übergeht .

Die Token-Ökonomie 2030: 120 Billiarden Tokens pro Monat

Während das Kapital in die Hardware strömt, die KI betreibt, liefert Goldman Sachs Research eine quantitative Karte dessen, was die Software-Schicht verbrauchen wird. In einem Bericht vom Mai 2026 prognostizierte der leitende Aktienanalyst Jim Schneider, dass agentische KI den globalen Token-Verbrauch bis 2030 auf etwa 120 Billiarden Tokens pro Monat anheben wird, verglichen mit rund 5 Billiarden pro Monat im Jahr 2026 .

Das Wachstum verteilt sich auf zwei große Bereiche:

• KI-Agenten für Verbraucher werden bis 2030 voraussichtlich etwa 60 Billiarden Tokens pro Monat verbrauchen, was einer Verzwölffachung entspricht. Diese Agenten werden in den Bereichen Online-Shopping, Reisebuchungen, E-Mail und persönliche Produktivitätstools zum Einsatz kommen .
• KI-Agenten für Unternehmen werden im gleichen Zeitraum voraussichtlich rund 56 Billiarden Tokens pro Monat verbrauchen, was einem 24-fachen Anstieg entspricht .

Die zugrunde liegende Triebfeder dieser Nachfrage ist ein prognostizierter Anstieg der gesamten KI-Anfragen. Goldman Sachs erwartet, dass die täglichen KI-Anfragen von etwa 5 Milliarden im Jahr 2025 auf 23 Milliarden im Jahr 2030 steigen werden, wobei bis zu 30 Prozent dieser Anfragen – rund 6,9 Milliarden pro Tag – von nicht-menschlichen, autonom handelnden Agenten stammen .

Der Horizont 2040 und die Kostenfalle

Goldman Sachs betrachtet die Zahlen für 2030 nur als Zwischenetappe. Die langfristige Analyse der Bank legt nahe, dass KI-Agenten für Unternehmen der größte Multiplikator in der KI-Wirtschaft sein werden und den Token-Verbrauch bis 2040 potenziell um das 55-Fache steigern könnten, wenn die Einführung auf Unternehmensseite ihre maximale Geschwindigkeit erreicht .

Allerdings ist der Bericht nicht uneingeschränkt optimistisch. Goldman Sachs weist ausdrücklich darauf hin, dass Probleme mit der Datenqualität die erwarteten Gewinne aus agentischer KI untergraben könnten . Zudem droht eine Kostenfalle: Selbst wenn der Preis pro Token für KI-Inferenz weiter sinkt, könnte allein das schiere Volumen der von autonomen Agenten rund um die Uhr verbrauchten Token dazu führen, dass die aggregierten KI-Kosten für Unternehmen stark ansteigen .

Diese Dualität – enormes Potenzial gepaart mit erheblichen Ausführungsrisiken – spiegelt den Ausblick anderer großer Institutionen wider. In seinem Ausblick auf die KI-Märkte für 2026 räumte Morgan Stanley das transformative Potenzial von KI ein, warnte jedoch davor, dass „Anzeichen von Übertreibung auftauchen“ und der Markt „reif für eine Phase der schöpferischen Zerstörung“ sein könnte . Für Hedgefonds schafft dieses Umfeld die Volatilität und Streuung, auf die aktive Manager angewiesen sind, um Alpha zu generieren .