Seitdem ChatGPT im November 2022 in den Fokus der Aufmerksamkeit gelangte, ist künstliche Intelligenz eindeutig das dominierende Narrativ an den globalen Aktienmärkten. Aktienanleger konnten seitdem drei Jahre in Folge zweistellige Gewinne verzeichnen, wobei der Großteil dieser Entwicklung von einer relativ kleinen Gruppe von Titeln getragen wurde – insbesondere in den Jahren 2023 und 2024.
Die Gewinner beschränkten sich zwar nicht nur auf die Magnificent-7, wir werden sie jedoch etwas vereinfacht als stellvertretend für den Handel mit KI-Aktien heranziehen. Bis Ende 2025 machten sie rund 35 % der Marktkapitalisierung des S&P 500 aus.
Angesichts dieser Konzentration haben viele Kommentatoren darauf hingewiesen, dass ein potenzieller KI-getriebener Aktiencrash das größte Abwärtsrisiko für die globalen Aussichten darstellt.
Zudem wurden Anleger gegen Ende des Jahres 2025 zunehmend nervös hinsichtlich des Umfangs der Investitionen (Capex), die von den Hyperscalern in KI-Projekte flossen, sowie hinsichtlich der zunehmenden Nutzung zirkulärer Finanzierungsmodelle. Vor diesem Hintergrund stellt sich verstärkt die Frage, ob wir uns in einer „KI-Blase” befinden und was dies für die Märkte bedeuten könnte. Während die Begeisterung für KI bereits nachzulassen scheint, was eine gute Sache ist, wird die Art und Weise, wie sich dies auswirkt, einen enormen Einfluss auf die allgemeine Stimmung haben.
Zwar gibt es keine allgemein akzeptierte Definition des Begriffs „Blase”, doch empirischen Belegen zufolge weist das heutige von KI getriebene Aktienregime viele der Kernmerkmale früherer Blasen auf:
- Die Bewertungen für den gesamten US-Markt und insbesondere für Marktführer, die mit KI in Verbindung gebracht werden, liegen nahe dem oberen Ende ihrer historischen Bandbreiten.
- Die Marktkonzentration auf eine kleine Gruppe von Mega-Cap-Aktien übertrifft inzwischen sogar das Niveau der Dotcom-Ära: Die zehn größten Titel im S&P 500 vereinen 39 % der gesamten Index-Marktkapitalisierung auf sich – nahezu ein Allzeithoch. Zum Vergleich: Auf dem Höhepunkt Anfang der 2000er-Jahre lag der entsprechende Wert bei rund 29 %.
- Das Wachstum von KI als Thema geht mit umfangreichen Investitionsplänen und einer starken narrativen Gestaltung einher.
- Die Beteiligung von Privatanlegern und die Derivateaktivitäten bei den führenden Unternehmen bleiben auf hohem Niveau, und die Indexzusammensetzung selbst wird zunehmend von KI-Gewinnern dominiert.
Zurück in die 1970er Jahre
Jede Blase hat ihre eigenen Besonderheiten. Wir denken, dass die Nifty-Fifty-Episode (Ende der 1960er/Anfang der 1970er Jahre) ein angemessenes Echo der heutigen Situation ist 1. Zur Erinnerung: In den späten 1960er und frühen 1970er Jahren galten eine Gruppe von US-Blue-Chip-Wachstumsaktien als die damaligen Lieblinge des Marktes. Sie wurden mit Bewertungsaufschlägen gehandelt, da sie als sichere, langfristige Wachstumswerte angesehen wurden, die man kaufen und unbegrenzt halten konnte. Vor dem Hintergrund der steigenden Inflation und anderer makroökonomischer Schocks brachen die Bewertungen ein. Die Nifty-Fifty-Aktien fielen gegenüber ihrem Höchststand von 1973 um 60 %, wobei viele Titel noch stärkere Einbußen verzeichneten (z. B. Polaroid -91 %, Xerox -86 %). Als Gruppe blieben sie zwischen 1973 und 1977 kumulativ um mehr als 30 % hinter dem Gesamtmarkt zurück.
Uns gefällt dieser Vergleich, ist, weil im Gegensatz zum TMT-Boom oder der Spekulationswelle in Japan Ende der 1980er Jahre waren die meisten Nifty-Unternehmen hochwertige Unternehmen, die jahrzehntelang Branchenführer blieben (z. B. Walmart, McDonalds, Procter & Gamble, Coca-Cola, Walt Disney, IBM, General Electric, Johnson & Johnson usw.). Rückblickend lässt sich nun berechnen, wie viel von der Nifty-Fifty-Blase auf Spekulationswahn zurückzuführen war und wie viel durch starke Fundamentaldaten gerechtfertigt. Der renommierte US-Finanzökonom Jeremy Siegel hat genau diese Analyse vor mehr als 25 Jahren durchgeführt, als die TMT-Blase gerade entstand. Er wies darauf hin, dass das anschließende Gewinnwachstum der Nifty Fifty durchschnittlich ca. 11 % betrug (etwa 3 Prozentpunkte höher als beim S&P 500) und damit ihre deutlich niedrigere anfängliche Gewinnrendite weitgehend ausglich.2
Die wichtigste Lehre, die wir aus den Auswirkungen des Bärenmarktes von 1974 ziehen sollten: Trotz der fairen Bewertung der Nifty Fifty aufgrund ihrer überragenden Qualität zu ihrem Höchststand führte der Vertrauensverlust der Anleger dennoch zu einer dramatischen Unterbewertung. Siegals Schlussfolgerung daraus lautet, dass man für Wachstumswerte zahlen muss, aber nicht „jeden Preis zahlen” sollte, und vor allem, dass man zwischen verschiedenen Wachstumsaktien und -gruppen diversifizieren sollte. Mehr als ein Vierteljahrhundert nach der letzten großen Technologieblase scheint sein Rat so aktuell wie eh und je.
Wir wissen noch nicht, ob die zukünftigen Gewinne der Hyperscaler die derzeitigen Investitionen in Höhe von Billionen Dollar in die KI-Infrastruktur rechtfertigen werden. Die historischen Muster deuten allerdings darauf hin, dass selbst wenn eine brandneue Technologie wirklich transformativ ist, die zukünftigen Aktienrenditen für die anfänglich als führend angesehenen Unternehmen oft bescheiden oder schlecht waren.
Die historische Erfahrung zeigt jedoch erfreulicherweise auch ein klares Muster: Wenn eine Blase platzt, wechselt in der Regel die Marktführerschaft. In den frühen 2000er-Jahren wurden die globalen Renditen von Schwellenländern, Rohstoffen und Value-Aktien getragen. In den 1970er-Jahren kamen reale Vermögenswerte und ausgewählte zyklische Titel mit dem Inflationsschock besser zurecht als die hoch bewerteten Wachstumsunternehmen der „Nifty Fifty“. Den richtigen Zeitpunkt für eine solche Rotation zu treffen, ist für Anleger allerdings der schwierige Teil. Im Idealfall käme es zu einer geordneten Staffelübergabe an nachgelagerte Gewinner und Anwender von KI. Die Marktführerschaft wäre anders und breiter aufgestellt als zuletzt, doch der Markt könnte sich von den aktuellen Niveaus aus dennoch weiter nach oben entwickeln. Ein weniger ideales Szenario ähnelte eher den Jahren 1973/74: Ungeachtet der starken langfristigen Wachstumsperspektiven der damals beliebten Aktien kam es zu dramatischen Kursrückgängen – und Investoren mussten ein ganzes Jahrzehnt warten, bis die früheren Höchststände nominal wieder erreicht wurden.
Resilienz durch Diversifizierung aufbauen
Angesichts der Unsicherheit über das Tempo und das Ausmaß einer möglichen Rotation sollte das Ziel darin bestehen, die Resilienz des Portfolios durch eine breit angelegte Diversifizierung zu stärken. Glücklicherweise gibt es eine Vielzahl von Bereichen, die sowohl überzeugende Qualität als auch attraktive Bewertungen bieten.
Qualitätsaktien sind dabei ein natürlicher sicherer Hafen, insbesondere günstige defensive Titel, die zurückgeblieben sind. Doch Chancen lassen sich überall finden. Beginnend mit den stiefmütterlich behandelten defensiven Sektoren wird es jedoch einen Moment geben, in dem sich vielfältige Chancen im Bereich der Basiskonsumgüter bieten (z. B. sinkende Inflation, schwächeres Wachstum), aber bis dahin bevorzugen wir den Gesundheitssektor, da er ein besseres Wertpotenzial bei geringerer Unsicherheit bietet. Die größte Gefahr, die es im Bereich der Basiskonsumgüter zu vermeiden gilt, ist die weitreichende Auswirkung veränderter Ernährungsgewohnheiten und Lebensstile. Dies spiegelt sich bereits weitgehend in den günstigeren Titeln wider, während die Aktien besserer Qualität nach einem Jahrzehnt der Neubewertung, in dem die Anleiherenditen nahe Null lagen, immer noch zu teuer sind.
Chinas Positionierung im breiteren Technologiewettlauf sollte unter differenzierten Gesichtspunkten betrachtet werden. Die USA liegen weiterhin in den Kernbereichen der Innovation – Halbleiter, KI-Frameworks, Cloud-Infrastruktur, Quantencomputer – vorn, doch China holt schnell auf oder ist sogar führend bei praktischen Anwendungen wie physikalischer KI und Robotik. Außerdem verfolgt das Land der Mitte das strategische Ziel der technologischen Selbstversorgung entschlossener als jedes andere Land. Dies ist von Bedeutung, da „KI-Exposure” keine Wette auf ein einzelnes Land ist. Es handelt sich um eine Reihe von Lieferketten, Endmärkten, politischen Entscheidungen und Investitionszyklen, wodurch Erträge regional und sektoral stark unterschiedlich ausfallen werden. Ein für 2026 aufgestelltes Portfolio sollte davon ausgehen, dass die Technologieführerschaft umkämpft sein wird und dass die Renditen nicht nur den offensichtlichen Plattformgewinnern zufließen werden, sondern auch den Enablern: Energie, Netze, Materialien, industrielle Automatisierung.
Neben den KI-Enablern sollten wir nicht vergessen, dass es in allen Branchen und Regionen die Unternehmen sein werden, die KI-gestützte Effizienz in tatsächliche Ertragsstabilität umsetzen, die den größten Aufwärtspotenzial für Anleger bieten. KI wird zunehmend zu einem Kostenfaktor für Unternehmen, und kein Unternehmen kann es sich leisten, sie zu ignorieren. Profitieren werden allerdings am meisten diejenigen am meisten, die sie am besten monetarisieren können. Beispielsweise weist die Pharmabranche fruchtbaren Boden für die Einführung von KI auf (und ist ein Bereich, den wir mögen).
Eine „Beinahe-Blase” navigieren
Der Blick in die Vergangenheit liefert zwar keinen exakten Fahrplan für 2026, dafür aber einige allgemeine Anhaltspunkte:
- In früheren Phasen, in denen die Aktienmärkte gleichzeitig hohe Bewertungen und eine extreme Konzentration auf ein vorherrschendes Wachstumsnarrativ aufwiesen, zahlte sich die anhaltende Fokussierung auf dieselben Marktführer in den folgenden 5 bis 15 Jahren selten (oder nie?) aus.
- Trotzdem haben globale Aktienmärkte langfristig akzeptable Renditen erzielt – allerdings durch eine Rotation hin zu anderen Sektoren, Anlagestilen und Regionen: Value statt Growth, defensive und reale Werte statt beliebte Sektoren mit hohen Bewertungen, Schwellenländer und Märkte außerhalb der USA statt der Regionen, die zuvor im Zentrum der Übertreibung standen.
- Während der Korrekturphase selbst tendierten defensive Sektoren wie Basiskonsumgüter, Gesundheitswesen und Versorger dazu, weniger stark zu fallen oder sogar eine Outperformance zu erzielen, wodurch Portfolioverluste abgefedert wurden.
Es ist allgemein bekannt, dass der Hauptunterschied zwischen heute und den relevantesten historischen Blasen darin besteht, dass die Marktführer heute hochprofitable etablierte Unternehmen sind und keine verlustbringenden Start-ups. In dieser Hinsicht ähneln sie eher den Nifty Fifty als dem durchschnittlichen Dotcom-Börsengang. Die Geschichte zeigt, dass solche Unternehmen letztendlich optimistische Narrative auf operativer Ebene rechtfertigen können. Die Ausgangsbewertungen spielen dennoch eine Rolle. Für Anleger, die Nifty-Titel oder japanische Blue Chips zu Spitzenpreisen gekauft hatten, brachte das nächste Jahrzehnt trotz des Überlebens vieler Franchise-Unternehmen nur geringe oder negative Realrenditen. Führende KI-Unternehmen verhalten sich, als befänden sie sich in einem Wettrüsten, aber die wahren Gewinner werden auf lange Sicht auch die Anwender von KI sein.
Wir vermuten, dass das Jahr 2026 Anleger belohnen wird, die das „Blasenrisiko“ als Grund zu betrachten, ihre Engagements zu diversifizieren und nicht um das Aktienrisiko herauszunehmen. Der Markt befindet sich vielleicht nicht in einer klassischen Blase, aber er weist einige der typischen Merkmale auf: erhöhte Erwartungen und Positionierungen, in denen viele Anleger dieselbe Wette eingegangen sind. Eine Strategie wäre, das Engagement in den führenden KI/US-Unternehmen zu behalten und gleichzeitig aktiv Resilienz aufzubauen, in dem man sich breiter aufstellt. Selbst wenn sich der KI-Handel weiterhin gut entwickelt, können Anleger eine Neugewichtung hin zu attraktiveren Anlagechancen vornehmen. Diese Strategie bewahrt nicht nur das Ertragspotenzial, sondern kann auch Portfolios gegen Volatilität widerstandsfähiger machen, falls KI-Führerschaft tatsächlich ins Wanken geraten sollte.
1 Als Test haben wir die Enterprise-Version von ChatGPT 5.2 verwendet, um ein Modell zur „Blasenwahrscheinlichkeit“ zu erstellen, wobei wir acht frühere Blasen als Trainingsdaten mit sieben Merkmalen (Bewertung, Konzentration, Verschuldungsgrad, Intensität der Narrative, Breite, Spekulation durch Privatanleger und IPO-Manie) herangezogen haben. Das Modell ergab, dass wir „am ehesten“ einer Mischung aus der Dotcom-Blase von 2000 (35 % Wahrscheinlichkeit), einer Konzentration im Stil des Nifty (23 %) und der spekulativen Meme-Manie von 2021 (21 %) ähneln, mit einer gewissen Ähnlichkeit in den Randbereichen zu den noch schlimmeren Blasen (z. B. Wall-Street-Crash von 1929, Japan 1989). Die Tatsache, dass das Modell weitaus pessimistischer ist als der Konsens, ist vielleicht ein weiterer Grund zur Vorsicht.
2 „Valuing Growth Stocks: Revisiting the Nifty Fifty” von Jeremy Siegel. Oktober 1998.
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