LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Prognose von Goldman Sachs sieht den AI-bedingten Inflationsdruck im Kern-Index PCE kurz vor dem Höhepunkt. Laut Schätzung liegen die Effekte derzeit bei rund 45 Basispunkten, davon soll nur etwa die Hälfte auf echten Preissteigerungen beruhen. Bis Jahresende erwarten die Ökonomen 50 Basispunkte, danach soll der Beitrag bis Ende 2027 auf 10 Basispunkte zurückgehen. Entscheidend für den Rückgang ist aus ihrer Sicht vor allem die erwartete Verlangsamung der Speicher- und Computerpreise.
Die US-Notenbank bekommt womöglich Rückenwind, aber nicht in dem Sinne, dass der Inflationskampf plötzlich „erledigt“ wäre: Goldman Sachs Ökonomen argumentieren, dass der Einfluss von KI-Nachfrage auf die Kernrate der privaten Konsumausgaben (Core PCE) zwar spürbar, aber begrenzt ist. In einer Mitteilung stufen sie den aktuellen Beitrag auf etwa 45 Basispunkte ein. Besonders interessant ist die Aufteilung: Rund die Hälfte soll auf eine echte Preiswirkung zurückgehen, die andere Hälfte auf Mess- bzw. Abgrenzungsprobleme („mismeasurement“), also darauf, dass Preisindizes in bestimmten Warengruppen den KI-getriebenen Nachfrageschub nicht vollständig oder verzerrt abbilden.
Technisch betrachtet lässt sich die These so lesen: KI-Systeme erzeugen nicht nur zusätzliche Nachfrage nach Rechenleistung, sondern schlagen sich über mehrere Preis- und Güterkanäle indirekt in Konsumkomponenten nieder. Wenn etwa Speichermodule, Hardware-Zubehör oder Software-nahe Güter schneller teurer werden als in der zugrunde liegenden Indexmethodik erwartet, kann das in die Core-PCE-Reihen hineinwirken. Gleichzeitig kann es Messartefakte geben, weil die Preisentwicklung neuartiger Angebote häufig schwerer zu klassifizieren ist als bei etablierten Warenkörben. Dass Goldman Sachs den Effekt teilweise als „mismeasurement“ beschreibt, heißt damit auch: Der beobachtete Inflationsimpuls muss nicht komplett dort herkommen, wo Preissteigerungen im Konsumentenalltag „fühlbar“ werden.
Goldman Sachs geht in seiner Prognose deshalb nicht von einem linearen Abklingen aus, sondern nennt ein konkretes Zeitprofil: Der Beitrag soll bis zum Jahresende auf 50 Basispunkte anziehen und danach zurückgehen. Bis Ende 2027 erwarten die Ökonomen nur noch rund 10 Basispunkte. Als Hauptgrund nennt das Institut die Erwartung, dass die Preise für Speicher („memory“) und Computer im nächsten Jahr deutlich langsamer steigen werden. Genau dieser Punkt ist für Marktteilnehmer wichtig, weil Speicher- und Hardwarezyklen historisch oft starke Wirkungen auf die kurzfristige Kosten- und Preislogik in der IT-Branche haben – und damit auch auf Folgekomponenten, die in breiteren Inflationsmessungen landen.
Der makroökonomische Kontext bleibt jedoch anspruchsvoll: Die Federal Reserve hat im September die Zinsen erneut angehoben, nachdem hartnäckige Inflationsdaten den Eindruck verlangsamter Dynamik nicht bestätigt hatten. Im Quelltext werden dabei sowohl Effekte aus dem KI-Boom als auch steigende Energiekosten als Teil der Erklärung genannt. Der Zinsschritt markierte zudem die erste Erhöhung seit Juli 2023. Für Unternehmen in technologiegetriebenen Märkten bedeutet das: Selbst wenn sich einzelne Inflationskomponenten drehen, bleibt der finanzpolitische Wirkungskanal über Zinsniveau und Finanzierungskosten in Kraft.
Auch die Kommunikation aus dem Fed-Umfeld deutet darauf hin, dass die Geldpolitik noch nicht in eine reine „Abwartest du dann“-Phase übergegangen ist. New York Fed Präsident John Williams erklärte laut dem wiedergegebenen Gesprächsintext, er habe seine Einschätzung nicht geändert, dass möglicherweise noch eine weitere Zinserhöhung angemessen sein kann. Gleichzeitig schränkte er ein, es gebe derzeit keinen klaren Grund anzunehmen, dass darüber hinaus zwingend mehr Schritte nötig wären; wie es bis 2027 aussieht, müsse man sehen. Damit bleibt die Kernaussage: Die Prognose zum KI-Effekt könnte helfen, die Richtung der Inflationsentwicklung besser einzuordnen, sie ersetzt aber nicht die Frage, ob die Gesamtinflation und die Erwartungen stabil genug bleiben.
Für die KI-Industrie ist die Goldman-Logik zugleich eine Art „Kostenlandkarte“: Wenn Speicher- und Computerpreise weniger stark steigen, sinken nicht nur die direkten Beschaffungskosten, sondern – nach dieser Argumentation – auch der Anteil, der derzeit als Messverzerrung in bestimmte Kategorien hineingreift. Das kann für Betreiber von Rechenzentren, Softwareanbieter und Anbieter von Hardware-nahen Services bedeuten, dass sich Margendruck zeitlich anders verteilt. Außerdem verschiebt sich der Blick von kurzfristigen Preisniveaus hin zur Frage, wie Indexmethoden solche Marktwechsel abbilden: Unternehmen, die Preisentwicklung, Nachfrageverschiebungen und Produktklassifikation eng überwachen, können ihre Planung robuster anlegen.
In der Marktperspektive konkurrieren solche Einschätzungen regelmäßig mit Blick auf die Frage, ob ein Inflationsimpuls eher „nachfragegetrieben“ oder „kostengetrieben“ ist. Goldman Sachs versucht hier eine Brücke zu schlagen, indem es beides adressiert: Es sieht einen echten Effekt, kombiniert ihn aber mit einem erheblichen Messanteil. Solche Differenzierungen sind für Strategien rund um Pricing, Lohn- und Budgetplanung besonders relevant, weil sie die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, dass sich Inflationspfade ohne weitere geldpolitische Bremse beruhigen. Für Entscheidungsträger heißt das konkret: Die nächste Phase wird weniger davon bestimmt, ob KI Nachfrage erzeugt – sondern wie schnell der Hardware- und Zubehörkomplex in Preiswachstumskurven umschaltet und wie sauber diese Dynamik in den Kerninflationsindikatoren sichtbar wird.
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