Bewertungsschere zwischen KI-Infrastruktur und Hyperscalern
Der Technologiesektor erlebt derzeit zwei zentrale Themen: eine ausgeprägte Dispersion zwischen den Subsektoren sowie eine beschleunigte Entwicklung bei KI-Modellanbietern, insbesondere Anthropic. Während Software stark underperformt hat, profitieren Halbleiterfirmen wie Nvidia und Samsung deutlich. Die Nachfrage nach Rechenleistung durch Modellanbieter treibt den Halbleitermarkt.
Marktverhalten und Kapitalzyklus
Der Markt honoriert aktuell hauptsächlich Unternehmen, die bereits heute Wert schaffen, weniger jene, die künftig profitieren könnten. Im Kapitalzyklus verändert sich zuerst die physische Infrastruktur, weswegen bisher vor allem Hardware- und Halbleiterunternehmen stark gewachsen sind. Hyperscaler wie Microsoft und Amazon werden dagegen weniger hoch bewertet, da die Realisierung des vollen Return on Investment noch unklar ist.
Bewertung und Risiko-Rendite-Verhältnis
Anfangs dominierte vor allem die Rechenleistungsschicht mit Nvidia und Broadcom. Gegen Ende 2024 entstand eine beträchtliche Bewertungslücke innerhalb der KI-Infrastruktur, was Chancen bei Speicher- und Infrastrukturherstellern wie Samsung und Nokia schuf. Im Laufe von 2025 entwickelte sich die Situation zugunsten der Hyperscaler, weshalb deren Positionen im Portfolio erhöht wurden.
Trotz positiver Entwicklung bleibt die Bewertungsschere zwischen KI-Infrastruktur und Hyperscalern groß. Hyperscaler bieten zudem einen defensiveren Schutz bei einem möglichen Abschwung, da sie Capex bei Bedarf reduzieren können, während Halbleiteranbieter stark abhängig von unmittelbarem Umsatz sind.
Plattformvorteile der Hyperscaler
Amazon und Microsoft sind nicht nur Hersteller von Hardware, sondern betreiben etablierte Cloud-Plattformen mit jahrelanger Erfahrung in der IT-Infrastruktur großer Unternehmen. Diese bieten Vorteile hinsichtlich Datenschutz, Latenz und Preissetzung, wenn Kunden KI-Lösungen integrieren. Dienste wie Azure OpenAI und Amazon Bedrock positionieren sie gegenüber reinen KI-Modellanbietern vorteilhaft.
Herausforderungen bei KI-Modellanbietern
Für Unternehmen wie Anthropic und OpenAI, die potenzielle Börsenkandidaten sind, ist die nachhaltige Generierung freier Cashflows entscheidend. Der Markt wünscht belastbare Finanzdaten, da die schnelle technologische Entwicklung und ein intensiver Wettbewerb beurteilen, wie profitabel diese Firmen langfristig sein können.
Anthropics Flaggschiffmodell ist derzeit erheblich teurer als Wettbewerber mit ähnlicher Qualität, was auf ein potenzielles strukturelles Problem hindeutet. Zudem sind viele Geschäftsmodellformen bei KI-Modellanbietern noch offen, was Risiken birgt. Dagegen verfügen Unternehmen mit Plattformintegration und Datenschutzinfrastruktur über robustere Wettbewerbsdifferenzierung.
Risiken im Softwaresektor
Im Softwarebereich besteht das Risiko, dass die traditionellen Wettbewerbsvorteile durch niedrigere Grenzkosten bei der Codeerstellung verloren gehen. Beispielsweise beruht der Erfolg von SAP weniger auf Code, sondern auf jahrzehntelangem Domänenwissen in ERP-Konfigurationen. Ein unterschätztes Risiko ist der architektonische Wandel, der bewährte Anbieter herausfordert und neue Lösungsansätze bevorzugt.
Während einige SaaS-Incumbents momentan unter Druck stehen, zeigt sich 2026 insgesamt ein gutes Jahr für Software as a Service mit Wachstumspotenzial durch KI-Unterstützung. Große Unternehmen mit tiefem Fachwissen dürften mittel- bis langfristig profitieren.
Bewertung ausgewählter Unternehmen
Apple wird trotz starker Marktstellung als anspruchsvoll bewertet mit einem hohen Kurs-Gewinn-Verhältnis im Verhältnis zum erwarteten Wachstum. Im Vergleich sind etwa Visa und Mastercard günstiger bewertet bei schnellerem Wachstum. Amazon gilt als attraktiver bewertet und gut für den KI-Zyklus positioniert.
Zukunftsfokus: KI-Agenten auf Enterprise-Plattformen
Die Infrastrukturschicht reift bereits. Der zukünftige Zyklus wird auf Anwendungsebene stattfinden, wo KI operative Aufgaben übernimmt. Enterprise-KI-Lösungen generieren derzeit rund zehn Milliarden US-Dollar ARR, während individuelle Produktivitätstools wie ChatGPT etwa hundert Milliarden erzielen. Dieses Verhältnis wird sich künftig umkehren.
Firmen mit Kontrollfunktionen auf der Orchestrierungsebene, wie Amazon mit Bedrock, Microsoft mit Copilot Studio und Atlassian mit Rovo, sind bestens positioniert, um von dieser Entwicklung zu profitieren und werden im kommenden Zyklus eine zentrale Rolle spielen.
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