Die sieben Unternehmen sind nicht dasselbe Geschäftsmodell. Sie sitzen jedoch an wichtigen Stellen der KI-Wertschöpfungskette – bei Cloud-Infrastruktur, Chips, Software, Werbung, Plattformen und Verbrauchertechnologie. Ihre Größe sorgt dafür, dass gute Geschäftszahlen nicht nur die jeweiligen Aktienkurse bewegen, sondern auch die Indizes, in denen sie ein hohes Gewicht haben.
Wie stark diese Führungsrolle ausfiel, zeigen EZB-Daten: In einem Zeitraum der im November 2025 veröffentlichten Analyse legten die Magnificent Seven seit dem 8. April um 58 Prozent zu. Der übrige S&P 500 kam dagegen auf 24 Prozent.
Dieser Mechanismus kann sich selbst verstärken. Steigende Kurse erhöhen den Börsenwert und damit häufig auch das Indexgewicht der Marktführer. Gute Ergebnisse wiederum verleiten Anleger dazu, ihre Gewinnprognosen weiter anzuheben. Im umgekehrten Fall kann der Effekt ebenso wirken: Werden die Erwartungen gekürzt, kann sich der Druck über Indexfonds, institutionelle Portfolios und andere an US-Aktien gekoppelte Anlagen ausbreiten.
Auf den ersten Blick widersprüchlich wirkt die Entwicklung des Technology Select Sector SPDR Fund (XLK), eines börsengehandelten Fonds auf große US-Technologieunternehmen. Der Fonds gewann im betrachteten Jahreszeitraum rund 42 Prozent, während sein erwartetes Kurs-Gewinn-Verhältnis am gemeldeten Tiefpunkt um etwa 30 Prozent sank. Zugleich verzeichnete der XLK den stärksten 45-Tage-Anstieg seiner verfügbaren Historie.
Die Erklärung liegt in der Berechnung:
Erwartetes KGV = Aktienkurs ÷ erwarteter künftiger Gewinn
Wenn Analysten die erwarteten Gewinne schneller nach oben korrigieren als der Aktienkurs steigt, kann das KGV sinken, obwohl die Aktie deutlich zulegt. In der zugrunde liegenden Analyse wurde der niedrigere Bewertungsmultiplikator mit einem Anstieg der prognostizierten Gewinne um etwa 80 Prozent erklärt.
Diese Prozentwerte sollten allerdings nicht als exakte Gleichung für denselben Zeitraum verstanden werden. Ein Kursanstieg von 42 Prozent bei gleichzeitig 80 Prozent höheren Gewinnen würde bei identischen Stichtagen, Bestandteilen und Schätzungen rechnerisch einem KGV-Rückgang von etwa 21 Prozent entsprechen. Der gemeldete Rückgang um 30 Prozent dürfte daher auf unterschiedliche Zeitfenster oder eine andere Zusammensetzung des Portfolios zurückgehen. Die Grundaussage bleibt bestehen: Ein sinkendes erwartetes KGV kann vor allem zeigen, dass die Gewinnprognosen sehr schnell steigen – nicht, dass der Markt tatsächlich billig ist.
Eine Bewertung auf Grundlage erwarteter Gewinne setzt voraus, dass die Prognosen auch erreicht werden. Für KI-nahe Unternehmen bedeutet das unter anderem:
Goldman Sachs schätzt, dass KI-bezogene Unternehmen seit Ende 2022 rund 27 Billionen US-Dollar an Börsenwert hinzugewonnen haben. Das entspricht etwa 36 Prozent des aktuellen US-Aktienmarkts. Nach Einschätzung der Bank lässt sich dieser Börsenwert zwar mit künftigen Gewinnzuwächsen in Einklang bringen – dafür seien jedoch optimistischere Annahmen nötig.
Genau hier liegt der Vorbehalt hinter dem Wort „günstig“. Ein niedrigeres erwartetes KGV belegt nicht, dass Unternehmen gemessen an den bereits erzielten Gewinnen preiswert sind. Es kann vielmehr bedeuten, dass der Markt bereits eine sehr große Gewinnexpansion vorwegnimmt.
Bleibt der Aktienkurs unverändert, während Analysten ihre Gewinnprognosen senken, steigt das erwartete KGV automatisch: Der Nenner der Berechnung wird kleiner. Anleger könnten die Aktie dann auf Basis des neuen Ausblicks als zu teuer ansehen und den Kurs nach unten korrigieren.
Mehrere Entwicklungen könnten solche Gewinnrevisionen auslösen:
Die EZB hat bereits früher auf die Empfindlichkeit KI-bezogener Bewertungen gegenüber Erwartungsänderungen hingewiesen. Als Beispiel nannte sie die Marktreaktion auf die Veröffentlichung des Modells DeepSeek-R1: Schon veränderte Annahmen über die Leistungsfähigkeit von KI und den nötigen Investitionsbedarf können Bewertungen schnell bewegen.
Die Bank of England (BoE) hat beim Vergleich bestimmter US-Bewertungskennzahlen mit dem Höhepunkt der Dotcom-Blase noch deutlichere Worte gewählt. Nach ihrer Analyse lagen einige Multiplikatoren US-amerikanischer Aktienindizes nahe den Niveaus aus der Zeit der Dotcom-Blase. Außerdem schätzte sie, dass KI-Aktien im Oktober 2025 rund 44 Prozent der Marktkapitalisierung des S&P 500 ausmachten – nach etwa 26 Prozent Ende 2022.
In ihrem Finanzstabilitätsbericht vom Juli 2026 erklärte die BoE zudem, die Bewertungen von KI-Unternehmen seien schneller gestiegen als die relevanter breiter Aktienindizes. Eine hohe und weiter zunehmende Marktkonzentration könne die Auswirkungen einer Neubewertung verstärken.
Der Unterschied liegt vor allem in der Gewichtung. Die BoE betont stärker die mögliche Größe und Übertragung einer Korrektur. Die EZB richtet den Blick darauf, ob die aktuellen Kurse durch künftige Gewinne gerechtfertigt werden können – und was geschieht, wenn das Vertrauen in diese Gewinnerwartungen nachlässt. Beide Institute weisen auf dieselbe Schwachstelle hin: In einem konzentrierten Markt kann ein Schock bei den Erwartungen deutlich größer ausfallen als die ursprüngliche Enttäuschung.
Die verfügbaren Daten belegen weder, dass jede KI-Aktie eine Blase ist, noch dass ein Börsencrash unausweichlich bevorsteht. Viele führende Unternehmen sind etablierte Konzerne mit hohen Umsätzen und Gewinnen. Das unterscheidet sie von zahlreichen defizitären Firmen, die Teile des Dotcom-Booms prägten.
Doch auch profitable Unternehmen können überbewertet sein. Die Warnung der EZB ist deshalb an eine Bedingung geknüpft: Wenn Aktienkurse den tatsächlich erzielten Gewinnen weiter davoneilen oder der erwartete KI-Gewinnboom ausbleibt, könnten die Bewertungen kräftig fallen. Weil US-Technologieunternehmen weltweit in Depots und Fonds gehalten werden, könnte eine Neubewertung US-Indizes, europäische Märkte und die allgemeinen Finanzierungsbedingungen belasten.
Für Anleger kommt es daher auf mehr an als auf die Schlagzeile eines einzelnen Multiplikators. Entscheidend ist die Trennung zwischen Gewinnen, die bereits erwirtschaftet wurden, und solchen, die von jahrelanger KI-Verbreitung, hohen Infrastrukturinvestitionen und stabilen Margen abhängen. Die Rally kann teilweise rational sein – ihre Widerstandsfähigkeit hängt jedoch davon ab, ob die Gewinne die Erwartungen am Ende tatsächlich einholen.