Goldman Sachs: Der 27-Billionen-Dollar-AI-Aktienmarkt wechselt von einer Bewertungsblase zu einer Gewinnblase

In einer Reihe von Forschungsberichten, die im Juni 2026 veröffentlicht wurden, lieferte Goldman Sachs ein differenziertes und äußerst datengestütztes Urteil über den Zustand der KI-Aktien. Die zentrale Erkenntnis der Bank: Der KI-Markt ist nicht mehr einfach nur überbewertet – er ist in eine gefährlichere Phase übergegangen, in der das Risiko nicht nur eine Bewertungsblase, sondern eine Gewinnblase ist.

Die Lücke von 27 Billionen Dollar gegenüber 9 Billionen Dollar

Die auffälligste Zahl in der Analyse von Goldman Sachs ist das schiere Ausmaß der Marktbewertung im Vergleich zur wirtschaftlichen Realität. Seit November 2022 ist die kombinierte Marktkapitalisierung KI-bezogener Unternehmen um etwa 27 Billionen Dollar gestiegen. Makroökonomische Benchmarks lassen jedoch nur auf etwa 9 Billionen Dollar an wirtschaftlicher Rechtfertigung für diesen Anstieg schließen. Diese Lücke von 18 Billionen Dollar deutet darauf hin, dass die Aktienkurse bereits ein Niveau der KI-Einführung und Rentabilität einpreisen, das weit über das hinausgeht, was die zugrundeliegende Wirtschaft derzeit unterstützen kann. Dies ist für die Bank keine neue Beobachtung; bereits im November 2025 hatte das Makrostrategie-Team von Goldman auf eine Lücke von 19 Billionen Dollar zwischen den KI-bezogenen Marktkapitalisierungsgewinnen und dem abgezinsten Barwert der generativen KI-Kapitaleinnahmen hingewiesen, den sie auf einer Basislinie von 8 Billionen Dollar schätzten.

Von der Bewertungsblase zur Gewinnblase

Der wichtigste konzeptionelle Wandel in der Goldman-Analyse vom Juni 2026 ist die Entwicklung des primären Risikos. Aufwärtskorrekturen der Gewinne haben die klassischen Bewertungssorgen vorübergehend gemildert. Die Bank warnt nun jedoch davor, dass die eigentliche Gefahr in einer „Gewinnblase“ liegt: Wenn das Gewinnwachstum enttäuscht oder der zyklische Investitionshöhepunkt erreicht wird, könnte der Markt davon abweichen, sich über hohe Multiplikatoren Gedanken zu machen, und sich stattdessen mit der Tatsache konfrontiert sehen, dass die Gewinne selbst nicht nachhaltig sind. Die Implikation ist, dass die Sensibilität der Anleger gegenüber Narrativveränderungen zunimmt und die Kurse bereits ein hohes Maß an optimistischen Erwartungen eingepreist haben.

Der 5,3-Billionen-Dollar-Capex-Superzyklus

Goldman Sachs schätzt, dass Hyperscale-Cloud-Unternehmen zwischen 2025 und 2030 insgesamt 5,3 Billionen Dollar für KI- und Rechenzentrumsinfrastruktur ausgeben werden. Die Bank bezeichnet dies als beispiellosen Investitionssuperzyklus und warnt davor, dass diese Ausgabenwelle nicht nur nicht nachhaltig ist, sondern aktiv die finanziellen Renditen der größten Technologieunternehmen schmälert. Die Analysten der Bank erklären ausdrücklich, dass die Konsenserwartungen für die Hyperscaler-Investitionen (Capex) im Jahr 2027 „zu konservativ“ seien – ihre eigenen Schätzungen gehen von Ausgaben in Höhe von rund 1,1 Billionen Dollar im Jahr 2027 aus, verglichen mit den von der Wall Street erwarteten rund 920 Milliarden Dollar, wobei ein optimistisches Szenario 1,4 Billionen Dollar erreicht.

Zugrundeliegende Schwäche der Nicht-KI-Wirtschaft

Am 2. Juni 2026 gab Goldman-Sachs-Händler Lee Coppersmith eine deutliche Warnung aus: Während die Rallye auf Indexebene glatt erscheine, würden die zugrundeliegenden Dynamiken „zunehmend beunruhigend“. Er stellte fest, dass sich KI-Wetten von einer fundamental getriebenen zu einer sich selbst verstärkenden Spirale entwickelt hätten, die durch die Marktstruktur selbst verstärkt werde. Die Positionen seien überfüllter, die Hebelwirkung höher und die Konzentration größer – doch die Kosten, die Anleger zahlen, um sich gegen Abwärtsrisiken abzusichern, seien auf historische Tiefststände gefallen. Diese Dynamik überdeckt eine breitere wirtschaftliche Schwäche und schafft ein fragiles Fundament für die Rallye.

Halbleiterkonzentration: Die neue Bruchlinie

Der Halbleitersektor hat einen überproportionalen Anteil an den KI-Gewinnen für sich beansprucht, und Goldman Sachs beschreibt diese Konzentration als nicht nachhaltig. Jim Covello, Forschungsleiter bei Goldman Sachs, argumentiert weiterhin, dass 95 % der Unternehmen eine Nullrendite auf KI erzielen und dass die Gewinnkonzentration bei den Chip-Herstellern eine strukturelle Zerbrechlichkeit darstellt. Covello hat darauf hingewiesen, dass Unternehmen in vielerlei Hinsicht heute mehr Geld mit der Implementierung dieser Technologie verlieren als noch vor zwei Jahren. Trotz jüngster Hedgefonds-Verkäufe von Halbleiteraktien liegt das Engagement in KI-Aktien im Goldman-TMT-Trackingkorb weiterhin nahe an Allzeithochs. Die Bank hat eine relative-value-Handelsstrategie vorgeschlagen: Long-Positionen in Hyperscale-Cloud-Anbietern und Untergewichtung von Halbleitern, mit der Begründung, dass der Markt das Risiko einer Verlangsamung der Investitionen, die die Chip-Hersteller am härtesten treffen würde, noch nicht eingepreist habe.

Das Fazit: Investiert bleiben, aber absichern

Goldman Sachs hat nicht zum Ausstieg aus KI-Aktien geraten. Stattdessen lautet die Kernbotschaft der Bank: Investiert bleiben, aber Abwärtsrisiken absichern. Die Bank charakterisierte den KI-Verkauf im Wert von 1,3 Billionen Dollar Ende Mai/Anfang Juni 2026 als „Stresstest“ und nicht als dauerhaften Trendwechsel, und ihr zusammengesetzter Stimmungsindikator zeigte, dass die Positionierung noch nicht gefährlich überfüllt war. Gleichzeitig hob Goldman Sachs sein Jahresendziel für den S&P 500 an, wies aber gleichzeitig gesondert darauf hin, dass übermäßige Spekulationsaktivitäten und hohe Bewertungen die beiden Hauptrisiken seien, die in der Vergangenheit Bullenmärkte beendet hätten.

Die Gesamthaltung der Bank ist „konstruktiv gegenüber Aktien“ mit einer Präferenz für die Beibehaltung des KI-Engagements, aber mit erhöhtem Bewusstsein für Konzentrationsrisiken, steigende Volatilität und der Notwendigkeit eines Schutzes vor einem möglichen Rückgang der Investitionen oder einer Gewinnenttäuschung. Im Grunde sagt Goldman Sachs den Anlegern, sie sollten sich auf einen Markt vorbereiten, in dem sich das Narrativ schneller drehen kann als die Fundamentaldaten – und in dem das größte Risiko möglicherweise nicht darin besteht, mit KI falsch zu liegen, sondern darin, überengagiert zu sein, wenn sich der Zyklus dreht.