LONDON (IT BOLTWISE) – Mark Zandi ordnet Künstliche Intelligenz in die US-Konjunktur ein und kommt auf mindestens 25 % Anteil am Wirtschaftswachstum. Der Ökonom warnt jedoch, dass ohne messbare Produktivitätsgewinne die derzeit hohen Bewertungsniveaus nur schwer zu rechtfertigen sind. Besonders kapitalintensive Investitionen in Rechenzentren und Chips wirken dann wie eine teure Wette auf künftige Effekte. Entscheidend wird, ob die Produktivitätsbilanz den Hype zeitlich einholt.
Der zentrale Spannungsbogen der aktuellen KI-Debatte liegt weniger in der Frage, ob Künstliche Intelligenz Wachstum anstößt, sondern ob sie es auch in echte, langfristig skalierbare Effizienz verwandelt. Mark Zandi, Chefvolkswirt bei Moody’s Analytics, ordnet KI bereits heute als Kraft ein, die für mindestens 25 % des US-Wirtschaftswachstums verantwortlich sein soll. Diese Aussage verschiebt den Diskussionsrahmen weg von einer reinen Zukunftsverheißung hin zu messbarer Konjunkturimpulswirkung. Gleichzeitig setzt Zandi einen harten Kontrapunkt: Ohne Produktivitätsgewinne bleibt die Investitionsstory aus seiner Sicht unvollständig, weil hohe Bewertungen nur dann plausibel werden, wenn der „Input“ in Form von Rechenleistung auch in der „Output“-Zeile der Unternehmen sichtbar wird.
Technisch betrachtet ist die Aussage zunächst nachvollziehbar: KI-Systeme erhöhen in vielen Branchen die Nachfrage nach Rechenleistung, Speicher, Netzwerkinfrastruktur und spezialisierten Chips. Dadurch entstehen unmittelbar Umsatz- und Budgeteffekte – etwa bei Hyperscalern, bei Softwareanbietern mit KI-Funktionen oder entlang der Lieferkette für Datacenter-Hardware. Genau hier wird jedoch das zweite Glied der Kette relevant: Produktivität ist mehr als ein zusätzlicher Umsatzstrom. Sie verlangt, dass Unternehmen mit gleicher oder geringerer Ressourcenzufuhr messbar mehr Leistung erbringen können, beispielsweise durch niedrigere Durchlaufzeiten, bessere Automatisierung oder einen effizienteren Personaleinsatz. Bleiben solche Effizienzgewinne aus, kann sich das Wachstum zwar in kurzfristigen Kennzahlen zeigen, aber die Bewertungslogik für KI-exponierte Titel bleibt fragil, weil Investoren dann vor allem auf zukünftige Hebelwirkung spekulieren.
Aus Market-Sicht wirkt das wie ein Klassiker aus früheren Technologieschüben: Erst kommt die Nachfragewelle, danach folgt der Beweis, ob sich daraus eine dauerhafte Ertragsqualität ableiten lässt. Zandi beschreibt dieses Muster als Bewertungsproblem. Hohe Bewertungen werden laut seiner Einschätzung dann schwierig, wenn die einzige Kennzahl, die das Aufpreisniveau fundiert stützen kann, nicht geliefert wird: messbare Produktivitätsgewinne. Im Umkehrschluss bedeutet das: Solange die Effizienzrevolution ausbleibt, bleibt jeder zusätzliche Dollar, der in Capex – also in Investitionen in Rechenzentren und Chips – fließt, eine teure Wette auf spätere Ergebniswirksamkeit. Solche Wetten können eine Zeit lang aufgehen, wenn die Kapitalmärkte Momentum und erwartete Skalierung über Zeiträume hinweg „durchreichen“. Doch wenn sich die Wirkung nicht im Zahlenwerk niederschlägt, kippt die Erzählung – nicht zwingend sofort, aber zuverlässig irgendwann, weil Kapitalmärkte irgendwann wieder Zahlungsströme sehen wollen und nicht nur Investitionsabsichten.
Interessant ist auch, wie Zandi die politischen Rahmenbedingungen einordnet. Für die kommende Jackson-Hole-Rede, bei der Fed-Chef Kevin Warsh im Fokus steht, erwartet er „relativ ruhig“ verlaufende Aussagen, die die Märkte voraussichtlich nicht stark bewegen. Dahinter steckt eine praktische Annahme: Wenn die KI-getriebene Nachfrage die Wirtschaft stabilisiert, besteht für die Zentralbank aus Sicht des Ökonomen kein unmittellicher Zwang, das Narrativ oder die geldpolitische Tonalität aggressiv zu verändern. Für Unternehmen ist diese Einordnung nicht nur Debattenstoff, sondern wirkt direkt auf die Finanzierungskonditionen und damit auf Investitionsbereitschaft und Bewertungsabschläge. Gerade bei stark kapitalintensiven KI-Ökosystemen können schon kleine Änderungen im Zinsumfeld darüber entscheiden, ob Investoren höhere Risiken weiter akzeptieren oder ob sie stärker nach belastbaren Produktivitätsargumenten differenzieren.
Damit rückt die entscheidende Bewährungsprobe in den Mittelpunkt: Ob KI die Produktivität irgendwann tatsächlich nachweisbar erhöht und damit den Abstand zwischen Investitionswelle und Ergebnislogik schließt. In der Unternehmenspraxis hängt das an mehreren Faktoren, die in der aktuellen Debatte oft zu kurz kommen. Die reine Modellentwicklung reicht nicht, wenn Produktivitätsgewinne erst entstehen, sobald KI in bestehende Prozesse integriert ist: in Datenpipelines, in Qualitätskontrollen, in Workflows der Fachabteilungen und in die Schnittstellen zwischen Produkten und Kundenprozessen. Auch Betriebsaspekte zählen, etwa die Optimierung von Trainings- und Inferenzkosten, die Auslastung von Rechenzentren sowie das Monitoring von Modellleistung und Drift. Ohne diese „Operationalisierung“ bleibt der Nutzen häufig auf Pilot- und Projektstadien begrenzt. Selbst wenn die Nachfrage nach Hardware und Services wächst, kann die Produktivitätsbilanz dann weiterhin hinterherhinken – und genau diese Lücke meint Zandi, wenn er sagt, dass die Bewertungslogik ohne Effizienzbelege nicht trägt.
Für Anleger und Technologie-Entscheider ergibt sich daraus eine einfache, aber unbequeme Leitfrage: Führt der KI-Stack zu realen Effizienzkennzahlen, die sich in absehbarer Zeit in Ergebnisgrößen übersetzen? Wenn ein KI-Programm Umsatz steigert, aber gleichzeitig Personal, Betriebskosten und Infrastrukturkosten überproportional wachsen, bleibt die Renditeerzählung dünn. Umgekehrt können Firmen, die KI als Produktivitätswerkzeug einsetzen – etwa für Automatisierung in Backoffice-Prozessen, für bessere Planung oder für präzisere Entscheidungen in der Logistik – schneller zeigen, dass Investitionen in Rechenleistung nicht nur Nachfrage erzeugen, sondern auch Kostenstrukturen verbessern. In diesem Sinne ist die von Zandi beschriebene Spannung weniger ein „KI vs. Produktivität“-Widerspruch, sondern eine Zeitfrage: Werden die Effekte früh genug sichtbar, um Bewertungen zu rechtfertigen? Oder verschiebt sich das Vertrauen in Richtung einer Phase, in der der Kapitalmarkt genauer hinsieht und nur noch jene Geschäftsmodelle auf dem hohen Bewertungsniveau lässt, die Effizienzgewinne belegen können?
Unabhängig davon, wie die Jackson-Hole-Passage politisch ausfällt, bleibt die Produktivitätsbilanz der Dreh- und Angelpunkt. Zandi bringt es auf den Punkt, indem er die eigentliche Bewährungsprobe nicht in der Rhetorik der Zentralbank, sondern in der Frage verortet, ob die Effizienzkennzahlen den Hype einholt. Für Unternehmen heißt das, dass Controlling und Reporting rund um KI nicht bei Output-Metriken stehen bleiben sollten. Wer KI nur als Umsatztreiber betrachtet, läuft Gefahr, in genau jener Bewertungsfalle zu landen, die Zandi beschreibt. Wer dagegen konsequent die Brücke zwischen Capex und Ergebniswirksamkeit baut – mit klaren Nutzungsszenarien, belastbaren Kosten-Nutzen-Abwägungen und Messpunkten für Produktivität – kann die KI-Investitionen deutlich besser gegen die skeptische Logik absichern. Der Markt dürfte diese Unterscheidung mit der Zeit immer stärker einfordern.
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