NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs warnt Anleger davor, dass der KI-Hype heute mehr wie ein „einziger Trade“ wirkt und damit viele Titel nur noch über Momentum bewertet werden. In einem Bericht prüfen die Analysten deshalb, wie man Investments mit fundamentalem Rückhalt findet, die weniger direkt vom KI-Sentiment abhängen. Als Beispiele werden unter anderem Eli Lilly, Fortinet und Chewy genannt – jeweils mit unterschiedlichen Treibern für Gewinnrevisionen und Kursreaktionen. Für Enterprise-Investoren ist die Botschaft klar: Nicht nur Themen-Rotation zählt, sondern robuste Ergebnisentwicklung, die auch gegen Marktlärm bestehen kann.
Die Börse wirkt derzeit, als würde ein einzelnes Narrativ den Takt vorgeben: Der „AI trade“ hat in diesem Jahr nicht nur den S&P 500, sondern auch den Nasdaq Composite mehrfach auf Rekordniveaus getrieben. Je stärker jedoch Technik- und KI-bezogene Titel laufen, desto schwieriger wird es für viele Anleger, klare Bewertungslogiken jenseits des Hypes zu erkennen. Goldman Sachs greift diesen Punkt in einem Bericht vom 15. Mai auf und beschreibt die Herausforderung, Aktien zu finden, die zwar vom breiten Markt profitieren können, aber nicht inhaltlich am KI-Thema kleben. Der Kern liegt dabei weniger in der Frage „KI ja oder nein“, sondern in der Trennschärfe zwischen Markt-Momentum und echten Ertragsmotoren.
Technisch betrachtet ist diese Denkweise eine Portfolio-Sicht auf Korrelationen und Sensitivitäten: Wenn „AI und Momentum“ gemeinsam die Richtung großer Indizes bestimmen, werden selbst Unternehmen mit heterogenen Geschäftsmodellen an der gleichen Bewegungslogik eingepreist. Goldman nutzt hierfür die Idee geringer Preisempfindlichkeit gegenüber dem KI-Trade und gegenüber der Markteinpreisung von Wirtschaftswachstum. In der Praxis ähnelt das einem Screening, das systematisch nach Titeln sucht, deren Kursentwicklung weniger durch den gemeinsamen Faktor „Themenrally“ getrieben ist. Ergänzend werden jüngste Analysten-Revisionen der Gewinnerwartungen als Qualitätsanker herangezogen – denn Wachstumserwartungen sind historisch ein stabilerer Treiber als kurzfristige Sentiment-Signale.
Mit Eli Lilly bringt Goldman ein Beispiel aus dem Healthcare-Sektor, das in den letzten Monaten zwar vom allgemeinen Anlageklima profitieren konnte, aber nach Einschätzung der Analysten nicht überwiegend über KI erklärt wird. Goldman verweist darauf, dass nur ein kleiner Teil der jüngsten Rendite des Biotech- und Pharmawerts auf die Kombination aus US-Wirtschaftsausblick und KI zurückzuführen sei. Gleichzeitig gab es positive Revisionssignale, was für viele institutionelle Investoren in einem „Momentum-dominierten“ Umfeld besonders relevant ist. Auch Morgan Stanley hat Lilly jüngst mit „overweight“ erneut eingeordnet. In der Argumentation des Hauses sticht hervor, dass die Absatzdynamik – unter anderem rund um GLP-1-basierte Therapien – die Konsensannahmen möglicherweise schneller nach oben zieht, als der Markt derzeit einpreist.
Dass „nicht-ki-nah“ trotzdem performant sein kann, zeigt Goldman auch im Bereich IT-Security: Fortinet steht beispielhaft für eine Story, die von Digitalisierungs- und Sicherheitsbedarf getrieben wird, weniger von KI-Hype direkt. Während Fortinet laut Bericht in diesem Jahr deutlich zulegte, ordnet Goldman einen relevanten Teil der Kursentwicklung sowohl dem US-Wirtschaftsausblick als auch dem KI-Kontext zu – allerdings mit einem anderen Gewicht als bei klar KI-orientierten Technikwerten. Entscheidend sei hier die Ergebnisqualität nach Quartalsberichten. Konkret wurde Fortinet Anfang des Monats von BTIG von „neutral“ auf „buy“ hochgestuft, nachdem die Geschäftszahlen die Erwartungen „überboten“ haben. In der Kurzform: Revenue lag spürbar über Konsens, die Profitabilität über den Prognosen; damit wächst die Wahrscheinlichkeit, dass das Unternehmen mittelfristig zweistellige Wachstumsraten behaupten kann.
Auch der Konsum-/E-Commerce-Bereich wird in der Goldman-Auswahl sichtbar, allerdings mit einem deutlich anderen Risiko- und Bewertungsprofil. Chewy, ein Händler für Haustierbedarf, steht zugleich als Gegenpol zum KI-getriebenen Tech-Ballast: Goldman erwartet, dass AI-Trade und US-Wirtschaftsausblick zusammen nur einen vergleichsweise kleinen Anteil an der jüngsten Aktienrendite erklären. Der Kursrutsch in diesem Jahr unterstreicht, dass Marktteilnehmer bei Retail-Titeln schneller den Hebel auf Konservativismus umlegen. Umso wichtiger ist hier die Frage, ob operative Kennzahlen und Leitplanken der Prognosen die Bewertung rechtfertigen. Laut Wolfe Research gilt Chewy als Top-Internet-Pick, aber als „Show-me story“: Anleger müssten sehen, dass die 2026er Guidance tatsächlich trägt, bevor die Abschläge verschwinden.
Im Wettbewerbs- und Marktumfeld zeigt sich eine wiederkehrende Musterfrage: Wann wird aus thematischem Wachstum ein Selbstläufer, und wann kehrt der Markt zur fundamentalen Bewertung zurück? In vielen Portfolios ist „AI“ längst zur Makro-Variable geworden, sodass selbst nicht-technische Geschäftsmodelle über Beta, Branchenindex-Gewichtung und gemeinsame Risikoprämien laufen. Vergleichbare Ansätze finden sich bei großen Häusern, wenn sie in Berichten explizit die Faktorzerlegung von Kursbewegungen betonen: Momentum, Konjunktur und unternehmensspezifische Ertragsrevisionen. Der Vorteil der Goldman-Logik liegt darin, das Portfolio nicht nur gegen das KI-Thema zu „hedgen“, sondern gezielt nach Unternehmen zu suchen, deren Fundament sich aktuell verbessert. Genau das ist in einer Phase mit Rekordständen in den Indizes ein praktischer Timing-Ansatz.
Regulatorisch und sicherheitstechnisch lohnt zudem ein Blick auf die Branchenunterschiede der genannten Beispiele. Bei Lilly treffen kapitalmarktgetriebene Erwartungen unmittelbar auf regulatorische Realitäten in der Arzneimittelwelt: Wirksamkeits- und Sicherheitsdaten, Zulassungs- sowie Indikationsthemen und die Stabilität von Versorgungs- und Preispolitiken können die mittelfristige Ergebnisvisibilität beeinflussen. Bei Fortinet ist der Pfad anders gelagert: Security-Anbieter müssen stärker mit Blick auf Datenschutz- und Compliance-Anforderungen agieren, weil Kunden häufig hochsensible Metadaten, Konfigurations- und Telemetriedaten verarbeiten. Für Enterprise-Entscheider heißt das: Selbst wenn ein Titel „weniger KI-getrieben“ erscheint, entscheidet die Fähigkeit zur sicheren Integration in bestehende IT-Landschaften über die tatsächliche Adoption. In beiden Fällen ist die Qualität der Reporting-Transparenz an den Kapitalmärkten ein zusätzlicher Baustein der Risikosteuerung.
Für die Zukunft zeichnet sich daraus eine klare Implikation ab: Wenn der AI-Trade weiterhin die Indizes dominiert, wird aktive Selektion durch Faktor- und Fundamentanalysen eher zum Differenzierungsmerkmal. Gleichzeitig dürfte sich die Bewertungsrotation verschieben, sobald der Markt merkt, dass nicht jede Ertragsentwicklung am gleichen Thema hängt. Für Entwickler und Unternehmen in der Praxis heißt das auch: KI-Entwicklung bleibt wichtig, doch die Finanzierung und die Priorisierung von Projekten werden stärker an messbaren Ergebnissen ausgerichtet – etwa an Prozesskosten, Risiko-Reduktion oder Umsatzwachstum. Wenn Goldman mit „geringer KI-Sensitivität“ eine selektive Strategie andeutet, können Investoren und auch Corporate-Finance-Teams daraus ableiten, Budgets und KPIs stärker an belastbarer Ergebnislogik auszurichten. Der nächste Schritt wird sein, zu beobachten, ob Konsensrevisionen bei den genannten Titeln tatsächlich in Kursmaterialisierung übergehen – oder ob das Markt-Momentum die Fundamentalfaktoren wieder überlagert.
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