LONDON (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs rechnet damit, dass KI-Investitionen in den USA 2026 rund 600 Milliarden US-Dollar erreichen. Laut der Analyse entfallen etwa zwei Drittel der Ausgaben für KI-Dienste auf Einsparungen an anderer Stelle, wodurch andere Investitionen tendenziell weniger stark ausfallen. Für den gesamtwirtschaftlichen Verdrängungseffekt beziffert die Bank 2026 jedoch nur etwa 50 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig zeigt sich am Kreditmarkt, dass die Risikoaufschläge außerhalb des KI-Sektors nahe historischen Tiefstständen bleiben.
Wenn KI-Entwicklung in der Bilanz sichtbar wird, trifft das früher oder später auf eine harte Budgetrealität: Geld, das in GPUs, Cloud-Kapazitäten und Dateninfrastruktur fließt, muss an anderer Stelle herkommen. Genau diese Wechselwirkung rückt Goldman Sachs in den Mittelpunkt einer Betrachtung zur künftigen Mittelverwendung. Für die USA geht die Bank für 2026 von KI-Investitionen in Höhe von rund 600 Milliarden US-Dollar aus – das entspricht nahezu zwei Prozent der US-Wirtschaftsleistung und soll damit auch bei Unternehmensentscheidungen spürbar werden. Damit stellt sich weniger die Frage, ob KI wächst, sondern wie stark der Mittelstrom tatsächlich andere Ausgabenposten verdrängt.
Die Bewertung knüpft dabei an die Finanzierungslogik großer Technologieanbieter und Hyperscaler an. Goldman Sachs ordnet die KI-Investitionen 2026 nicht nur als Ergebnis aggressiver Capex-Planungen ein, sondern auch als Folge von Finanzierungsentscheidungen: Laut den Angaben hätten viele Hyperscaler einen erheblichen Teil ihrer KI-Ausgaben über reduzierte Aktienrückkäufe gestemmt. Gleichzeitig seien sie bereit, sich trotz hoher Zinsen weiter zu verschulden. Für Unternehmen, die KI-Dienste nutzen, ergibt sich aus einer Umfrage ein anderes Bild: Die laufenden Kosten fallen moderat aus, und rund zwei Drittel sollen durch Einsparungen an anderer Stelle gegenfinanziert werden. Das ist ein Hinweis darauf, dass KI-Ausgaben häufig als Umbau bestehender Budgets stattfinden – nicht als völlig neuer Kostenblock ohne Gegenbewegung.
Auch in der Investitionslandschaft zeigt sich demnach, wie sich Verdrängungseffekte buchstäblich in Bauplänen und Rechenzentrumsquoten niederschlagen. Goldman Sachs verweist auf den Bausektor: Der Anteil von Rechenzentren an den privaten nichtresidentiellen Bauinvestitionen in den USA sei auf neun Prozent gestiegen. Zeitlich habe das mit einem Rückgang bei staatlich geförderten Fabrikbauten zusammengetroffen, allerdings sei die Wirkung auf die bundesweite Nachfrage nach Baukapazitäten begrenzt geblieben. Die Auswertung legt nahe, dass Kapazitäten nicht einfach im „Nullsummen“-Modus umverteilt werden, sondern dass Projektmix und Förderlogik dafür sorgen, dass Bauleistungen insgesamt nicht zwangsläufig nur um KI herum schrumpfen. Für CIOs und CFOs ist das vor allem deswegen relevant, weil KI-Projekte oft nicht nur Software betreffen, sondern auch die Hardware- und Infrastrukturvoraussetzungen im Hintergrund.
Der Blick wechselt anschließend vom realwirtschaftlichen Sektor auf den Kapitalmarkt, wo Verdrängungswirkungen häufig zuerst in den Finanzierungskosten sichtbar werden. Goldman Sachs beobachtet, dass KI-bezogene Themen inzwischen fast ein Viertel der Emissionen von Investment-Grade-Anleihen ausmachen. Entscheidend für die Gesamtwirkung: Übergreifende Effekte auf andere Kreditnehmer seien bislang begrenzt, und die Risikoaufschläge außerhalb des KI-Sektors lägen nahe historischen Tiefstständen. In der Gesamtschau argumentiert die Bank daher, dass sowohl der Wachstumsbeitrag der KI-Investitionen zum Bruttoinlandsprodukt als auch die Verdrängungseffekte kleiner ausfallen könnten als vielfach angenommen. Für 2026 beziffert Goldman Sachs den zusätzlichen Verdrängungseffekt auf etwa 50 Milliarden US-Dollar – ein Wert, der zwar groß genug ist, um in Investment-Ausschüssen diskutiert zu werden, aber im Verhältnis zur Gesamtsumme der KI-Investitionen eine deutlich weniger dramatische Größenordnung signalisiert.
Ein zweiter Strang der Analyse adressiert die Timing-Frage: Wie schnell entsteht aus Ausgabenmessung auch ein Ertragsfluss? Goldman Sachs hält fest, dass die weltweiten KI-Investitionen 2026 erstmals die Marke von einer Billion US-Dollar überschreiten dürften. Dabei entfallen laut Schätzung rund 581 Milliarden US-Dollar auf die USA. Gleichzeitig betont die Bank, dass viele Unternehmen noch keine messbaren Erträge aus ihren KI-Ausgaben erzielt haben. Genau hier entsteht die strategische Spannung: Selbst wenn Budgets intern umgeschichtet werden, bleibt die Frage, wann aus KI-Use-Cases messbare Produktivitätsgewinne werden. Für Unternehmen bedeutet das, dass die Diskussion über Verdrängung weniger eine einfache „Kosten vs. Wachstum“-Gleichung sein sollte, sondern eine Frage von Projektqualität, Datenreife, Integrationsaufwand und messbaren KPIs.
Auf Unternehmensseite lässt sich daraus ein pragmatisches Vorgehen ableiten. Erstens ist die Budgetlogik entscheidend: Wenn, wie in der Analyse angedeutet, ein großer Teil der KI-Dienste über Einsparungen an anderer Stelle finanziert wird, müssen Finanzverantwortliche sauber nachverfolgen, welche Einsparungen sich als nachhaltige Effizienzgewinne entpuppen und welche lediglich kurzfristige Kompromisse sind. Zweitens beeinflusst die Finanzierung über Kredite statt über Aktienrückkäufe die Risikoprofile ganzer Wertschöpfungsketten, auch wenn die Risikoaufschläge außerhalb des KI-Sektors derzeit stabil wirken. Drittens verschiebt die wachsende Rechenzentrumslast die Umsetzungsgeschwindigkeit: Kapazitäten im Bau- und Infrastrukturumfeld, die sich zeitgleich mit anderen Baukategorien verändern, können Projektpläne kurzfristig bremsen oder beschleunigen. Für den Markt ist schließlich zentral, dass Goldman Sachs trotz der Warnung vor Verdrängungseffekten von insgesamt geringeren Überwirkungen ausgeht. Das kann der Branche Investitionssicherheit geben – aber es macht auch deutlich, dass die ökonomische Rendite der KI-Programme in den nächsten Quartalen stärker nachgewiesen werden muss, statt nur angekündigt zu werden.
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