KI-Infrastruktur: Warum Goldman Sachs 300 Milliarden Dollar Jahresumsatz als Prüfstein sieht

Der Ausbau von KI-Rechenzentren kann weitergehen, auch wenn die Renditen hinter den Erwartungen zurückbleiben. Genau darin liegt der Kern der Goldman-Sachs-Rechnung: Gefragt ist nicht nur, ob Unternehmen mehr Rechenleistung kaufen. Die daraus erzielten Umsätze müssen auch die wachsenden Investitionen tragen und auf Dauer Gewinne ermöglichen.3717

300 Milliarden Dollar – jedes Jahr

Goldman-Stratege Ryan Hammond schätzt, dass große Hyperscaler in den kommenden Jahren rund 300 Milliarden Dollar KI-Umsatz pro Jahr erzielen müssen, um ihre Investitionen zu decken. Mit „Hyperscalern“ sind hier große Anbieter von Cloud- und Rechenzentrumskapazität gemeint. Die 300 Milliarden Dollar sind ein jährliches Umsatzziel – keine Summe, die sich über mehrere Jahre ansammeln darf.3713

Nachfrage ist erkennbar, doch die verfügbaren Kennzahlen messen Unterschiedliches. Laut Hammonds Analyse lag der Cloud-Umsatz dieser Anbieter im zweiten Quartal 2026, auf ein Jahr hochgerechnet, etwa 70 Milliarden Dollar über dem Trend vor dem KI-Boom. Ihre bekannt gegebenen Auftragsbestände überstiegen zusammen 1,5 Billionen Dollar.7 Die 70 Milliarden Dollar sind zusätzlicher Cloud-Umsatz, nicht der ausgewiesene gesamte KI-Umsatz. Auftragsbestände wiederum stehen für künftiges Geschäft, nicht für bereits erzielte Erlöse. Ob daraus genug Umsatz mit ausreichender Marge wird – und wann –, lässt sich aus keiner der beiden Zahlen allein ablesen.

Kostendeckung ist noch keine attraktive Rendite

Ein separates, Goldman zugeschriebenes Modell setzt die Hürde höher: Sechs Technologieunternehmen müssten demnach von 2028 bis 2030 zusammen rund 1,42 Billionen Dollar Umsatz erzielen, damit ihre Ausgaben für KI-Rechenkapazität aus den Jahren 2026 und 2027 eine jährliche Rendite auf das eingesetzte Kapital von 15 Prozent erreichen. Umgerechnet entspricht die Anforderung laut Berichten etwa 11,6 Milliarden Dollar Jahresumsatz je Gigawatt Rechenzentrumskapazität.1721 Das ist keine neue Fassung der 300-Milliarden-Dollar-Schätzung: Betrachtete Unternehmen, Zeitraum und Renditeziel unterscheiden sich.

Bei der Bezeichnung der 1,42 Billionen Dollar ist Vorsicht angebracht. Eine Sekundärquelle spricht in ihrer Überschrift von zusätzlichen „Erträgen“, andere Berichte von kumuliertem Umsatz. Ohne das zugrunde liegende Goldman-Modell bleiben die genaue Definition und die Annahmen unklar.1817

Hammonds Rechnung reicht zudem bis zu den Nutzern von KI-Anwendungen: Diese müssten nach seiner Schätzung etwa eine Billion Dollar jährlich für KI-Anwendungen ausgeben, damit Cloud-Anbieter solide Renditen erzielen und die Anbieter der Anwendungen selbst gesunde Margen behalten.613 Diese Ausgaben und die Umsätze mit Infrastruktur sind miteinander verbundene Stufen derselben Wertschöpfungskette – keine Beträge, die man einfach addieren sollte.

Die Investitionshürde steigt weiter

Goldman erwartet für Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta und Oracle zusammen rund 800 Milliarden Dollar Ausgaben für KI-Infrastruktur im Jahr 2026 und 1,2 Billionen Dollar im Jahr 2027. Die für 2027 berichtete Markterwartung liegt bei 1,1 Billionen Dollar.237 Steigende Umsätze allein beantworten die Renditefrage deshalb nicht: Auch das dafür benötigte Kapital wächst.

Für Anleger geht es dabei nicht nur um möglicherweise hohe Aktienbewertungen. Goldman-Stratege Peter Oppenheimer hat vor einer möglichen KI-getriebenen Gewinnblase gewarnt: Gewinne, die heute vom Infrastrukturaufbau profitieren, könnten sich als weniger beständig erweisen, falls die Investitionen nachlassen oder die Vermarktung der KI-Angebote hinter den Erwartungen zurückbleibt.3641 Luke Barrs von Goldman Sachs Asset Management sieht den Investitionszyklus zugleich noch in einer frühen Phase – und beobachtet, dass Anleger genauer auswählen, welche Unternehmen davon profitieren dürften.34

Der entscheidende Test bleibt damit nüchtern: Werden aus Aufträgen tatsächlich Umsätze? Bleiben davon dauerhafte Gewinne übrig? Und rechtfertigen diese Gewinne die fortlaufenden Milliardeninvestitionen? Ein wachsender KI-Markt und eine rentable Investition in KI-Infrastruktur sind nicht dasselbe.