LONDON (IT BOLTWISE) – Seit dem Tief im Jahr 2022 hat der S&P 500 bis Ende Juli 2026 um rund 108 Prozent zugelegt. Ein Stratege von Franklin Templeton hält den Vergleich zwischen der heutigen KI-Rally und dem Dotcom-Boom der späten 1990er Jahre dennoch für zu pauschal. Aus seiner Sicht unterscheiden sich die KI-Wachstumssegmente vor allem in Profitabilität, Cashflow und in der breiteren Aufstellung über das gesamte Ökosystem. Gleichzeitig verlagert sich der Anlegerfokus zunehmend zu Infrastruktur-Anbietern statt nur zu Hyperscalern und KI-Anwendungsentwicklern.
Die aktuelle Börsenphase rund um KI-Aktien wird häufig mit dem Dotcom-Boom der späten 1990er Jahre verglichen. Genau dieser Gleichlauf ist laut Marcus Weyerer, Director of ETF Investment Strategy bei Franklin Templeton, aber nur bedingt aussagekräftig, weil die Kurve allein den Unternehmensrealitäten nicht gerecht wird. Nach dem Tief im Jahr 2022 hat der S&P 500 bis Ende Juli 2026 um rund 108 Prozent zugelegt, während es im selben Zeitraum des Dotcom-Zyklus etwa 127 Prozent waren. Damit liegt die heutige Dynamik zwar nicht weit daneben, doch die strukturelle Grundlage der Gewinner unterscheidet sich laut Weyerer spürbar.
Der wichtigste Punkt betrifft die Qualität der Marktführer. Viele der damals gefeierten Internet-Firmen hätten sich weniger durch nachhaltige Wettbewerbsvorteile als durch Wachstumserzählungen getragen, wie Weyerer gegenüber einer Finanzberichterstattung erläuterte. Im Fokus standen dabei nicht selten fehlende Profitabilität, schwacher Cashflow und eine schwer zu verteidigende Marktposition. Bei den heutigen Schwergewichten im KI-Umfeld sieht die Argumentation anders aus: Sie sind nicht auf eine einzelne Wertschöpfungsstufe beschränkt, sondern arbeiten über mehrere Ebenen des Ökosystems hinweg – von KI-Chips und Cloud-Infrastruktur bis zu Software-Plattformen und proprietären Datengrundlagen. Diese Breite kann sich in der Praxis in längerer Preissetzungsmacht niederschlagen, und damit auch in stabileren Margen.
Neben der fundamentalen Substanz rückt Weyerer einen zweiten Hebel in den Mittelpunkt: die Kapitalintensität der KI-Infrastruktur. Der Aufbau und die Skalierung von Rechenzentren verlangen nach erheblichen Investitionen, und zwar nicht nur im Hochbau, sondern auch in die komplette Kette aus Halbleiterkapazität, Speicher, Netzkomponenten sowie Strombereitstellung. Wenn diese Ressourcen knapper oder teurer werden, steigt die Eintrittshürde für neue Wettbewerber zusätzlich. Anders gesagt: Wer im KI-Stack mitmischen will, braucht nicht nur ein Modell oder eine App, sondern auch belastbare Finanzierung für physische Infrastruktur – und genau darin liegt für Weyerer ein struktureller Abstand zu vielen frühen Dotcom-Spielern, die sich damals teils mit geringerer Kapitalbindung schneller skalieren konnten.
Diese Rahmenbedingungen wirken sich wiederum auf die Marktmechanik aus. Weyerer beobachtet, dass der Anlegerfokus von den Hyperscalern, die KI-Anwendungen entwickeln, hin zu den sogenannten Picks-and-Shovels-Unternehmen wandert. Damit sind diejenigen gemeint, die die Werkzeuge und Zulieferkapazitäten bereitstellen, die andere für KI-Projekte benötigen: Hardware und Chips, Rechenzentrumsbetrieb, Netzwerktechnik, Speicher sowie die Software-Schichten, die Datenpipelines, Entwicklung und Deployment verlässlich aufsetzen. Laut seiner Einschätzung signalisiert der Wechsel nicht zwangsläufig ein Abklingen des Trends, sondern eher eine Reifung des KI-Investitionszyklus. Entscheidend sei nun, ob sich diese Verschiebung in den nächsten Quartalen auch in den Geschäftszahlen widerspiegelt.
Für die Investitionslogik ist das ein Unterschied mit Folgen. In frühen Technologiezyklen reichen oft narrative Wachstumsstorys, während in späteren Phasen vermehrt Kennzahlen zählen, die aus wiederkehrender Nutzung entstehen: Auslastung, Unit Economics, Planbarkeit der Nachfrage und die Fähigkeit, Kapazitäten effizient zu skalieren. Gerade bei KI-Infrastruktur bedeutet das, dass sich Nachfrage nicht nur im „Proof of Concept“ zeigt, sondern im kontinuierlichen Ausbau von Rechenleistung und in langfristigen Beschaffungs- und Serviceverträgen. Wenn Anleger diese Parameter stärker gewichten, kann die Kursentwicklung trotz robuster Gesamtperformance moderater wirken, als es im Dotcom-Vergleich zunächst nahelegt.
Auch technisch lässt sich die These plausibilisieren, ohne sie auf eine einzelne Kennzahl zu reduzieren. KI-Modelle sind in der Regel daten- und compute-getrieben; damit wird die Wertschöpfung weniger ein reines Software-Thema und stärker ein Zusammenspiel aus Training, Inferenz und Betrieb. Das führt zu einem Umfeld, in dem Anbieter mit Zugang zu leistungsfähiger Recheninfrastruktur, optimierten Software-Stacks und wiederverwendbaren Datenstrukturen tendenziell Vorteile bei Kosten und Geschwindigkeit haben. Gleichzeitig entstehen für Unternehmen, die nur an einem Punkt der Kette ansetzen, höhere Risiken: Wenn etwa die Nachfragekomponenten oder die Kapazitätsstrategie schlechter zu eigenen Produktumsätzen passen, kann die Margenentwicklung stärker schwanken als bei breit aufgestellten Spielern.
Für Entscheider in Unternehmen und für Portfoliostrategien ist daher weniger die Frage „Rally oder Blase?“ ausschlaggebend, sondern „Welche Bausteine der KI-Wertschöpfung profitieren nachhaltig?“. Die beobachtete Hinwendung zu Infrastruktur-Anbietern deutet darauf hin, dass sich die Diskussion von reiner Modell-Gimmick-Story hin zu belastbarer Ausführung verlagert. In der Praxis heißt das: Wer KI einsetzen will, braucht nicht nur Zugriff auf Modelle, sondern auch eine verlässliche Plattformlandschaft, Datenmanagement, Kostenkontrolle und Kapazitätssicherheit. Wenn der Investitionszyklus tatsächlich in eine reifere Phase übergeht, sollten sich diese Anforderungen in Budgets, Beschaffung und Architekturentscheidungen stärker spiegeln.
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