LONDON (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs erwartet eine anhaltende KI-Ausgabenwelle der Big-Tech-Konzerne über mehrere Jahre. In der Marktlogik bleibt die Angebots-Nachfrage-Balance laut Eric Sheridan mindestens bis zur ersten Jahreshälfte 2028 aus, wodurch Investitionen in Rechenzentren und Hardware weiter steigen. Damit verknüpft sind höhere Kosten bei Chips und Speicher sowie ein zusätzlicher Bedarf an Grundstücken und leeren Rechenzentrumshüllen. Gleichzeitig stellt sich die Frage, ob der Markt diese CAPEX-Intensität bereits in die Aktienkurse eingepreist hat.
Am Ergebnisstag großer Tech-Konzerne fällt seit dem zweiten Quartal immer häufiger ein Muster auf: Die CAPEX-Zahlen schießen nicht nur kurzfristig nach oben, sondern werden zugleich als mehrjähriger Investitionspfad beschrieben. Die Kernaussage aus der TMT-Gruppe innerhalb der Research von Goldman Sachs lautet dabei, dass sich die Engpasslage bei KI-Infrastruktur erst deutlich später entspannen dürfte. Eric Sheridan bringt das auf den Punkt, indem er für die ersten Monate 2028 eine erste Annäherung zwischen Angebot und Nachfrage in Aussicht stellt. Für Anleger heißt das weniger „einmalige Ausgaben“, sondern ein länger anhaltender Investitionszyklus, der sich in Umsatzwachstum übersetzt und gleichzeitig die Lieferketten stark unter Druck hält.
Technisch betrachtet ist genau diese Logik plausibel: KI-Training und KI-Workloads hängen nicht nur an GPU-Leistung, sondern an einem kompletten Stack aus compute, Speicher, Netzwerkkapazität und Rechenzentrumskapazität. Wenn Eric Sheridan von steigenden Memory-Preisen spricht, verweist er im Kern auf die Kostenbasis für Datenhaltung und -bewegung. Ebenso deutet die Beobachtung, dass Chippreise heute über dem Niveau von vor sechs bis zwölf Monaten liegen, darauf hin, dass sich Knappheit nicht sauber auf einen einzelnen Baustein reduziert, sondern sich über die Lieferkette verteilt. Zusätzlich kommt der klassische Bau- und Vorlaufaspekt: Unternehmen müssen Grundstücke sichern und Baukapazitäten vorziehen, selbst dann, wenn zunächst „leere Hüllen“ nötig sind, um später vorhandene Komponenten zügig installieren zu können.
Die Zahlen aus der laufenden Berichtssaison stützen dieses Bild. Alphabet meldete für das zweite Quartal CAPEX in Höhe von 44,9 Milliarden US-Dollar, knapp oberhalb der Wall-Street-Erwartung von 44,7 Milliarden US-Dollar. Entscheidend ist aber die Guidance: Das Unternehmen erhöhte seine CAPEX-Spanne für das Gesamtjahr auf 195 bis 205 Milliarden US-Dollar statt zuvor 180 bis 190 Milliarden US-Dollar. In der Kommunikation auf dem Earnings Call wird zudem ein „signifikanter“ Anstieg für 2027 hervorgehoben. Bei Tesla kündigte das Management einen CAPEX von 25 Milliarden US-Dollar für 2026 an, also rund dreimal dessen historisches Ausgabenprofil. Zusätzlich wird ein Ausblick auf 2027 skizziert, in dem Elon Musk die Skalierung von Optimus und Robotaxi-Produktion als Treiber der Investitionen nennt.
Auch außerhalb des klassischen KI-Computing-Umfelds zeigt sich, wie stark Infrastrukturinvestitionen inzwischen zum Wettbewerbsvorteil werden. SpaceX bezifferte seine CAPEX für das zweite Quartal auf 18,4 Milliarden US-Dollar, deutlich über Analystenschätzungen von etwa 6 Milliarden US-Dollar. Aus den Kommentaren im Earnings Call lässt sich zudem ableiten, dass die CAPEX in Quartal drei und vier auf ähnlichem Niveau liegen könnten. Daraus ergibt sich eine Projektion von rund 65 Milliarden US-Dollar CAPEX für das Gesamtjahr; die Marktmodellierung startete dagegen eher bei 50 Milliarden US-Dollar. Parallel warnte JPMorgan, dass SpaceX in den nächsten zwei Jahren jeweils bis zu 200 Milliarden US-Dollar für KI ausgeben könnte. Für die Frage, was davon bereits im Kurs steckt, ist genau diese Spannbreite relevant: Je weiter die tatsächlichen Investitionsniveaus über die Erwartungen hinausgehen, desto stärker geraten Bewertungsmodelle unter Druck.
Damit verschiebt sich die Bewertung von Big-Tech-Aktien in Richtung „CAPEX vs. Fähigkeit zur Monetarisierung“. Viele Anleger haben in der jüngsten Earnings-Saison bereits eine klare Reaktion gesehen: Beispielsweise wurde der Kurs von Tesla wegen der Investitionssorgen deutlich nach unten gedrückt. Der Grund liegt auf der Hand: Hohe Ausgaben verbessern nicht automatisch die kurzfristige Ergebnisrechnung, sondern schaffen erst später Kapazitäten, die dann in Services, Datenverarbeitung oder neue Produktlinien übersetzt werden müssen. Wenn supply chain remains under a lot of constraint – also Lieferketten weiter stark eingeschränkt bleiben – verlängert sich zudem der Zeitraum, bis Investitionen vollständig wirksam werden. In der Praxis führt das dazu, dass Märkte CAPEX nicht nur als Wachstumsmotor bewerten, sondern gleichzeitig als Risiko für Margen und Free-Cashflow-Profile.
Für Unternehmen jenseits der „reinen“ Chip- und Plattformanbieter ergibt sich daraus ein handfestes Beschaffungs- und Planungsproblem. Wer KI-Infrastruktur aufbaut, muss mit teuren Vorläufen rechnen: Speicher und Chips werden in einem Knappheitsregime nicht einfach „teurer als sonst“, sondern können über mehrere Quartale hinweg als Kostenfaktor dominieren, während Bau- und Installationsfenster enger werden. Gleichzeitig entsteht ein strategischer Vorteil für jene Anbieter, die frühzeitig Kapazitäten sichern, Verträge mit klaren Liefer- und Installationsbedingungen abschließen und die eigene Datenzentrums-Roadmap mit Hardware-Realität abgleichen. Der Markt wird die CAPEX-Zahlen folglich nicht isoliert betrachten, sondern fragen, wie schnell neue Kapazitäten produktiv werden und wie belastbar die Lieferkette bleibt – genau hier entscheidet sich, ob die KI-Investitionswelle ab 2028 eher in eine stabile Wachstumsphase mündet oder die Unsicherheit über Kosten und Timing länger trägt.
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