Die wachsende Kluft zwischen Kosten und Ertrag

Im Kern sieht Covello eine sich vertiefende Diskrepanz zwischen den Billionenbeträgen, die in KI-Infrastruktur fließen, und den tatsächlich erwirtschafteten Gewinnen. Mehrere Faktoren treiben diese Schere auseinander:

• Kaum Rendite in den Unternehmen: Der wohl schmerzhafteste Datenpunkt in Covellos Analyse: Schätzungsweise 95 % der Unternehmen, die in generative KI investieren, haben keinerlei Rendite erzielt. Viele verbuchen durchschnittliche Verluste von 4,4 Millionen US-Dollar . Das Geschäftsmodell für KI ist auf Unternehmensebene nicht nur unbewiesen – es vernichtet aktiv Geld.
• "Spektakuläre", aber unrentable Nutzerzahlen: Covello räumt ein, dass die Akzeptanz bei Verbrauchern – etwa von ChatGPT – „spektakulär“ sei. Doch er fügt rasch hinzu: Die meisten Nutzer greifen auf kostenlose Versionen zu. Der Ansturm erzeugt Kosten, aber keine entsprechenden Einnahmen bei den Anbietern .
• Ein einseitiger Wirtschaftsboom: Historisch florieren in einer neuen Technologiewelle sowohl die Zulieferer der „Schaufeln und Spitzhacken“ als auch ihre Kunden. Covello sieht dieses Muster durchbrochen. Fast der gesamte wirtschaftliche Wert des KI-Booms konzentriert sich auf ein einziges Segment: Halbleiterfirmen wie Nvidia . Die Tech-Giganten und Cloud-Anbieter, die Hauptkunden dieser Chips, haben auf ihre enormen Ausgaben noch keine Rendite vorweisen können. Covello schrieb dazu: „Chip-Unternehmen sollen florieren, wenn ihre Kunden florieren. Sie sollen nicht auf Kosten ihrer Kunden florieren“ .
• Ausgaben aus FOMO, nicht aus fundamentaler Nachfrage: Die gewaltigen Investitionssummen – Goldman Sachs prognostiziert für 2026 über 527 Milliarden US-Dollar allein von den großen Hyperscalern – werden nicht von einer nachgewiesenen, profitablen Nachfrage getrieben . Vielmehr handelt es sich um einen durch Angst getriebenen Landraub. Das Risiko, abgehängt zu werden, falls KI doch eines Tages liefert, scheint größer als das Risiko, jetzt Kapital zu verschwenden. So entsteht ein Investitionszyklus, der von der wirtschaftlichen Realität entkoppelt ist .
• Eine Technologie, die nicht zu ihrem Preisschild passt: Covellos Skepsis hat einen strukturellen Kern. Um Investitionen von fast einer Billion US-Dollar zu rechtfertigen, müsste die KI komplexe, hochwertige Probleme lösen. Genau dafür sei die heutige KI aber nicht gemacht, so sein Argument. Sie steckt in einem Paradox: Sie ist zu unzuverlässig (wegen sogenannter Halluzinationen), um komplexe Aufgaben zu lösen, und zugleich zu teuer, um einfache, geringwertige Arbeitsabläufe kosteneffizient zu ersetzen . Covello vergleicht den Aufwand mit dem Bau eines „Atomreaktors, um einen Toaster zu betreiben“ .

Die nächste Phase: Warum Hyperscaler attraktiver wirken als Chips

Wenn die frühen, leichten Gewinne bei Halbleitern bereits abgeschöpft sind, wo sieht Covello dann noch Chancen? Sein Haus empfiehlt einen Relative-Value-Trade, also eine Umschichtung: raus aus Halbleiteraktien, rein in die drei großen Hyperscale-Cloud-Anbieter – Amazon, Microsoft und Alphabet (Google) .

Die Logik dahinter ist simpel. Der Philadelphia Semiconductor Index ist im vergangenen Jahr um rund 150 Prozent gestiegen und preist bei Chipherstellern bereits eine perfekte Zukunft ein, die deren Kunden nur schwer erreichen können . Im Gegensatz dazu hat die Marktskepsis gegenüber der KI-Rendite die Bewertungen der Hyperscale-Cloud-Konzerne gedrückt – für Goldman Sachs ein potenzieller Einstiegszeitpunkt .

Covellos Investmentthese für Hyperscaler ist besonders widerstandsfähig, weil sie Anlegern zwei mögliche Gewinnpfade aufzeigt :

1. Das Bullen-Szenario: Sollte KI ihre Versprechen doch noch einlösen, können die Hyperscaler eine positive Rendite auf ihre Investitionen nachweisen. Das würde die Sorgen der Anleger zerstreuen und zu einer Neubewertung ihrer Aktien nach oben führen.
2. Das pragmatische Szenario: Scheitert die KI daran, ausreichend Gewinn abzuwerfen, werden die Hyperscaler gezwungen sein, ihre enormen Investitionsbudgets zu kürzen. Diese sofortige Ausgabenreduzierung würde ihren freien Cashflow drastisch erhöhen – was ebenfalls den Aktionären zugutekommt.

Das Hauptrisiko dieses Trades ist ein drittes, schmerzhafteres Szenario: dass die Hyperscaler weiterhin massiv investieren, ohne jemals klare Erträge zu zeigen, und in einem endlosen Wettrüsten schlicht Geld verbrennen .

Jenseits von Chips und Clouds: Dominoeffekte in der Infrastruktur

Während sich die Kernaktien-Story um eine Umschichtung von Chips zu Clouds dreht, zeigt die breitere Goldman-Sachs-Forschung, dass der KI-Investitionszyklus auch Anlagechancen in traditioneller Infrastruktur neu formt. Der immense Bedarf an Strom und Konnektivität zwingt zu einem raschen Ausbau der zugrunde liegenden Industrien und schafft Möglichkeiten in den Bereichen Energie, Stromübertragung und Rechenzentrumsinfrastruktur . Dieser Teil der These ist weniger umstritten, da der Bedarf an mehr physischer Infrastruktur eine direkte, berechenbare Konsequenz des laufenden KI-Ausbaus ist.

Covellos übergeordnete Botschaft lautet: Anleger sollten den Blick hinter den Hype richten und der finanziellen Schwerkraft folgen. Jahrelang hat diese Schwerkraft die Gewinne in Richtung Silizium gezogen. Seine Wette lautet nun, dass die nächste Phase des Zyklus beginnt, den Wert zurück zu den Software-Plattformen zu lenken, die am Ende dafür sorgen müssen, dass sich die Technologie bezahlt macht.

Die wachsende Kluft zwischen Kosten und Ertrag

Im Kern sieht Covello eine sich vertiefende Diskrepanz zwischen den Billionenbeträgen, die in KI-Infrastruktur fließen, und den tatsächlich erwirtschafteten Gewinnen. Mehrere Faktoren treiben diese Schere auseinander:

• Kaum Rendite in den Unternehmen: Der wohl schmerzhafteste Datenpunkt in Covellos Analyse: Schätzungsweise 95 % der Unternehmen, die in generative KI investieren, haben keinerlei Rendite erzielt. Viele verbuchen durchschnittliche Verluste von 4,4 Millionen US-Dollar . Das Geschäftsmodell für KI ist auf Unternehmensebene nicht nur unbewiesen – es vernichtet aktiv Geld.
• "Spektakuläre", aber unrentable Nutzerzahlen: Covello räumt ein, dass die Akzeptanz bei Verbrauchern – etwa von ChatGPT – „spektakulär“ sei. Doch er fügt rasch hinzu: Die meisten Nutzer greifen auf kostenlose Versionen zu. Der Ansturm erzeugt Kosten, aber keine entsprechenden Einnahmen bei den Anbietern .
• Ein einseitiger Wirtschaftsboom: Historisch florieren in einer neuen Technologiewelle sowohl die Zulieferer der „Schaufeln und Spitzhacken“ als auch ihre Kunden. Covello sieht dieses Muster durchbrochen. Fast der gesamte wirtschaftliche Wert des KI-Booms konzentriert sich auf ein einziges Segment: Halbleiterfirmen wie Nvidia . Die Tech-Giganten und Cloud-Anbieter, die Hauptkunden dieser Chips, haben auf ihre enormen Ausgaben noch keine Rendite vorweisen können. Covello schrieb dazu: „Chip-Unternehmen sollen florieren, wenn ihre Kunden florieren. Sie sollen nicht auf Kosten ihrer Kunden florieren“ .
• Ausgaben aus FOMO, nicht aus fundamentaler Nachfrage: Die gewaltigen Investitionssummen – Goldman Sachs prognostiziert für 2026 über 527 Milliarden US-Dollar allein von den großen Hyperscalern – werden nicht von einer nachgewiesenen, profitablen Nachfrage getrieben . Vielmehr handelt es sich um einen durch Angst getriebenen Landraub. Das Risiko, abgehängt zu werden, falls KI doch eines Tages liefert, scheint größer als das Risiko, jetzt Kapital zu verschwenden. So entsteht ein Investitionszyklus, der von der wirtschaftlichen Realität entkoppelt ist .
• Eine Technologie, die nicht zu ihrem Preisschild passt: Covellos Skepsis hat einen strukturellen Kern. Um Investitionen von fast einer Billion US-Dollar zu rechtfertigen, müsste die KI komplexe, hochwertige Probleme lösen. Genau dafür sei die heutige KI aber nicht gemacht, so sein Argument. Sie steckt in einem Paradox: Sie ist zu unzuverlässig (wegen sogenannter Halluzinationen), um komplexe Aufgaben zu lösen, und zugleich zu teuer, um einfache, geringwertige Arbeitsabläufe kosteneffizient zu ersetzen . Covello vergleicht den Aufwand mit dem Bau eines „Atomreaktors, um einen Toaster zu betreiben“ .

Die nächste Phase: Warum Hyperscaler attraktiver wirken als Chips

Wenn die frühen, leichten Gewinne bei Halbleitern bereits abgeschöpft sind, wo sieht Covello dann noch Chancen? Sein Haus empfiehlt einen Relative-Value-Trade, also eine Umschichtung: raus aus Halbleiteraktien, rein in die drei großen Hyperscale-Cloud-Anbieter – Amazon, Microsoft und Alphabet (Google) .

Die Logik dahinter ist simpel. Der Philadelphia Semiconductor Index ist im vergangenen Jahr um rund 150 Prozent gestiegen und preist bei Chipherstellern bereits eine perfekte Zukunft ein, die deren Kunden nur schwer erreichen können . Im Gegensatz dazu hat die Marktskepsis gegenüber der KI-Rendite die Bewertungen der Hyperscale-Cloud-Konzerne gedrückt – für Goldman Sachs ein potenzieller Einstiegszeitpunkt .

Covellos Investmentthese für Hyperscaler ist besonders widerstandsfähig, weil sie Anlegern zwei mögliche Gewinnpfade aufzeigt :

1. Das Bullen-Szenario: Sollte KI ihre Versprechen doch noch einlösen, können die Hyperscaler eine positive Rendite auf ihre Investitionen nachweisen. Das würde die Sorgen der Anleger zerstreuen und zu einer Neubewertung ihrer Aktien nach oben führen.
2. Das pragmatische Szenario: Scheitert die KI daran, ausreichend Gewinn abzuwerfen, werden die Hyperscaler gezwungen sein, ihre enormen Investitionsbudgets zu kürzen. Diese sofortige Ausgabenreduzierung würde ihren freien Cashflow drastisch erhöhen – was ebenfalls den Aktionären zugutekommt.

Das Hauptrisiko dieses Trades ist ein drittes, schmerzhafteres Szenario: dass die Hyperscaler weiterhin massiv investieren, ohne jemals klare Erträge zu zeigen, und in einem endlosen Wettrüsten schlicht Geld verbrennen .

Jenseits von Chips und Clouds: Dominoeffekte in der Infrastruktur

Während sich die Kernaktien-Story um eine Umschichtung von Chips zu Clouds dreht, zeigt die breitere Goldman-Sachs-Forschung, dass der KI-Investitionszyklus auch Anlagechancen in traditioneller Infrastruktur neu formt. Der immense Bedarf an Strom und Konnektivität zwingt zu einem raschen Ausbau der zugrunde liegenden Industrien und schafft Möglichkeiten in den Bereichen Energie, Stromübertragung und Rechenzentrumsinfrastruktur . Dieser Teil der These ist weniger umstritten, da der Bedarf an mehr physischer Infrastruktur eine direkte, berechenbare Konsequenz des laufenden KI-Ausbaus ist.

Covellos übergeordnete Botschaft lautet: Anleger sollten den Blick hinter den Hype richten und der finanziellen Schwerkraft folgen. Jahrelang hat diese Schwerkraft die Gewinne in Richtung Silizium gezogen. Seine Wette lautet nun, dass die nächste Phase des Zyklus beginnt, den Wert zurück zu den Software-Plattformen zu lenken, die am Ende dafür sorgen müssen, dass sich die Technologie bezahlt macht.