LONDON (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs setzt in einer aktuellen Notiz auf 36 Marktgewinner, die ausdrücklich keine KI-Aktien sind. Im Kern steht ein defensiver Gedanke: Verbraucher-Erlebnisse mit physischer Präsenz sollen weniger anfällig für KI-Substitution sein. Als Benchmark dient ein Vergleich mit dem gleichgewichteten S&P 500, wobei die Auswahl bis dato besser abgeschnitten hat. Gleichzeitig signalisiert die Meldung, wie schnell sich die KI-Debatte vom Tech-Sektor in die Portfolio-Logik der Investoren verschiebt.
Goldman Sachs versucht sich derzeit an einer Gegenposition zur KI-Hausse: In einer neuen Notiz nennt das Haus 36 „Marktgewinner“, die keine klassischen KI-Aktien sind. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass die KI-Technologie insgesamt schneller voranschreitet und dadurch die Auswahl „echter“ Nicht-KI-Wetten anspruchsvoller macht. Um dennoch Chancen zu identifizieren, formulierte die Investment-Strategie einen thematischen Filter: Unternehmen, deren Wertschöpfung auf physischen Verbraucher-Erlebnissen beruht, könnten durch die Notwendigkeit persönlicher Teilnahme weniger unmittelbar von KI-Diensten substituiert werden. Der Ansatz verbindet also Technologie-Realismus mit einem konkreten Konsum-Mechanismus.
Besonders ins Auge fällt dabei eine Untergruppe aus dem erweiterten Kreis der Picks: ein Korb von „Consumer-Experience“-Titeln, der von Urlaubs- und Hospitality-Angeboten bis zu Live-Unterhaltung und Wrestling- bzw. Sport-Formaten reicht. Zentral ist die Annahme, dass manche Erlebnisse zwar durch KI-gestützte Werbung, Buchungsoptimierung oder Personalisierung unterstützt werden, aber nicht vollständig „virtuell“ ersetzt werden können. Ein praktischer Vergleich hilft: Während KI-Agenten etwa Kundengespräche digital abwickeln können, ist der Kern vieler Erlebnisse weiterhin an eine echte Vor-Ort-Interaktion gekoppelt. Genau dieser Unterschied bildet die strategische Logik hinter dem „Nicht-KI“-Label.
Technisch betrachtet ist der Vergleich nicht nur eine Frage von „Präsenz“ als Marketingbegriff, sondern betrifft auch Geschäftsprozesse entlang der Wertschöpfungskette. In Erlebnismärkten existieren typischerweise mehrere KI-nah nutzbare Schichten: Demand Forecasting, dynamische Preisgestaltung, Ticket- und Kapazitätsplanung sowie Risikomanagement im operativen Betrieb. Diese Optimierungen verändern Kostenstrukturen und Margentreiber, ersetzen jedoch nicht die physische Leistung selbst. Das ist der Hintergrund, vor dem Goldman die Risiko-/Ertragsrelation neu bewertet: KI kann Prozesse effizienter machen, aber der ökonomische „Engpass“ bleibt oft die physische Kapazität, der Standort und die planbare Leistungserbringung vor Ort.
Zur Einordnung lohnt auch der Kontext zur KI-Entwicklung: Im Input wird auf ein aktuelles Modell einer chinesischen „Moonshot AI“-Gruppe verwiesen, das die Dynamik der KI-Roadmaps unterstreicht. Selbst ohne Details zum Training oder zu den Architekturparametern zeigt die Argumentationslinie, wie Investoren heute das Tempo der Fortschritte einpreisen. In der Portfolio-Praxis bedeutet das: Wenn KI die Leistungsfähigkeit schnell steigert, wird die robuste Abgrenzung nicht-KI-seitiger Wertquellen wichtiger. Goldman setzt hierfür nicht auf reine Abwesenheit von Technologie, sondern auf eine ökonomische Eigenschaft – die Notwendigkeit des physischen Erlebnisses als Bestandteil der Zahlungsbereitschaft.
Marktseitig ist der Ansatz auch als Benchmark-Story zu verstehen. Goldman weist darauf hin, dass die 36 ausgewählten Werte bis dato eine Rendite von 17% im laufenden Jahr (Year-to-Date) gegenüber 11% für den gleichgewichteten S&P 500 erzielt haben. Der Benchmark ist relevant, weil er die Konzentrationsrisiken einzelner Schwergewichte reduziert und somit stärker widerspiegelt, ob das Thema als Breite funktioniert. Als „direkter Konkurrent“ zur thematischen Wette fungiert hier nicht ein einzelnes Unternehmen, sondern die Indexlogik: Wer statt thematischer Körbe in Standard-Betas investiert, verzichtet auf gezielte Risikoselektion. Genau das versucht Goldman mit dem nicht-KI-Screening zu kompensieren.
Innerhalb der Picks sind die Sparten klar strukturiert: „Movies and entertainment“ umfasst unter anderem Walt Disney, Live Nation Entertainment, Liberty Media Formula One Group, Madison Square Garden Sports und Sphere Entertainment. Im Segment Hotels, Resorts und Kreuzfahrten tauchen Titel wie Marriott International, Royal Caribbean, Hilton Worldwide, Carnival und Hyatt Hotels auf. Für Casinos und Gaming nennt die Notiz Las Vegas Sands, MGM Resorts, Wynn Resorts, Caesars Entertainment sowie mehrere weitere Anbieter. Ergänzt wird das Ganze durch spezialisierte Freizeit- und Serviceanbieter wie Planet Fitness, Life Time Group oder Vail Resorts. Der gemeinsame Nenner: Marktkapitalisierungen über 2 Milliarden US-Dollar und eine Geschäftslogik, die sich um physische Konsumerlebnisse dreht.
Aus einer Bewertungs- und Risiko-Perspektive sticht ein weiterer Wert im Text hervor: Goldman nennt, dass der Median eines Consumer-Experience-Titels bei 12-fachem Forward-EBITDA gehandelt werde. Das ist ein Hinweis darauf, dass die Selektion nicht nur auf „Beliebtheit“ setzt, sondern auch auf eine vergleichsweise zins- und konjunktursensitive Bewertungslage. Für die Unternehmenspraxis bedeutet das: Wer im Hospitality- oder Entertainment-Bereich in KI investiert, muss die Kapitalrendite an operativen Hebeln messen, etwa Auslastung, Umsatz pro verfügbarem Slot oder Kosten pro Besucher. So bleibt die KI-Nutzung eine Effizienzschicht – während das Erlebnismodell selbst die tragende Säule bleibt.
Mit Blick auf die Zukunft wird die entscheidende Frage sein, ob das „physischer Kern“-Argument auch unter weiter wachsender KI-Integration stabil bleibt. Schon jetzt ist absehbar, dass KI in diese Unternehmen hineinwandern wird: von automatisierter Kundenkommunikation über Content-Personalisierung bis zu Prognosen für Nachfrage und Wartungszyklen. Die nächste Stufe dürfte weniger die Substitution ganzer Erlebnisse sein, sondern die Differenzierung über Qualität, Timing und nahtlose Vor-Ort-Fähigkeiten. Für Entwickler und Entscheider ergibt sich daraus ein klares Signal: Nicht nur KI-Modelle konkurrieren, sondern KI-gestützte Betriebsfähigkeit. Wer Compliance-, Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen im Ticketing, Tracking und CRM sauber löst, kann die KI-Vorteile nutzen, ohne den Vertrauensrahmen zu gefährden.
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