LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Bankstudie stellt den KI-Boom in einen historischen Kontext und vergleicht das Investitionstempo in den USA mit dem Ölrausch der 1970er Jahre sowie dem Technikschub der 1990er. Laut BofA Global Research lagen die KI-Ausgaben seit Anfang 2020 bei rund 1,2 % der Wirtschaftsleistung und damit über dem damaligen Ölboom. Gleichzeitig häufen sich Hinweise auf eine nervöse Marktphase, in der Chip- und Rechenzentrumswerte unter Verkaufsdruck stehen und Finanzierung teurer wirkt. Entscheidend sei deshalb weniger die Vision als die Frage, wer den Ausbau über Cashflows bezahlt und wann sich Erträge in den Bilanzen zeigen.
Der historische Vergleich wirkt auf den ersten Blick wie eine Warnanlage für alle, die gerade auf den nächsten großen Renditesprung mit Künstlicher Intelligenz setzen. Die Researchabteilung von BofA Global Research nimmt das Tempo der KI-Investitionen in den USA als Maßstab und setzt es in Beziehung zum Ölboom der 1970er Jahre. Seit Anfang 2020 seien die KI-Ausgaben in den USA um 1,2 Prozent der Wirtschaftsleistung gestiegen – und damit in einem vergleichbaren Zeitraum schneller gewachsen als der damalige Ölrausch. Damit verschiebt sich die Debatte: Es geht nicht mehr nur darum, ob KI technologisch funktioniert, sondern darum, ob das Investitionsmuster so lange anhalten kann, bis der Markt die Kostenbasis auch in Umsatz und Gewinn übersetzt.
Der Vergleich ist jedoch nicht eindimensional, denn BofA verortet das aktuelle KI-Wachstum zugleich in einer zweiten historischen Schublade: dem Technologiezyklus der 1990er Jahre. In der Studie wird dieser Zyklus als deutlich größer beschrieben – mit rund 1,5 Prozent des BIP über denselben Zeitrahmen. Bemerkenswert ist dabei, dass BofA ausgerechnet auf den Zyklus verweist, der später in die Dotcom-Blase mündete: Während das KI-Investitionstempo bislang nicht „vorbeigezogen“ sei, bleibt die Qualität der Analogie von der anderen Seite her spannend. Denn damals folgte zwar die Technologiephase, die Kursverluste kamen trotzdem, und die Erholung dauerte lange.
Dass die Wucht auch auf die Realwirtschaft übergreift, untermauern weitere Zahlen aus dem Umfeld der US-Notenbank. Eine Studie der Federal Reserve ordnet den Beitrag der Ausgaben für Rechenzentren und deren Ausrüstung zum Wachstum des US-BIP ein: Für 2025 werden rund 0,2 Prozentpunkte genannt, für 2026 soll der Beitrag doppelt so hoch ausfallen. Für die Investitionsdebatte ist das mehr als Makro-Rhetorik, weil Rechenzentren eben nicht nur „Arbeitslast“ sind, sondern eine konkrete Kette aus Bau, Netzanbindung, Hardware-Beschaffung, Stromverträgen und Betrieb. Genau hier entsteht ein Gradmesser dafür, wie schnell die Nachfrage nach KI-Workloads in reale Budgets übersetzt wird – und ob sich diese Ausgaben später wieder in ein nachhaltiges Ertragsprofil verwandeln.
Finanziell wird die Frage „wer zahlt“ besonders sichtbar, wenn man große Cloud- und KI-nahen Anbieter mit Blick auf Cashflows betrachtet. BofA nimmt zusätzlich den Konsens für die Investitionen der fünf größten Cloudkonzerne auf und nennt für das laufende Jahr rund 800 Milliarden US-Dollar, also gut die Hälfte mehr als die Schätzung vom Dezember 2025 mit 527 Milliarden US-Dollar. Dahinter stehen Quartalsdaten: Bei Alphabet flossen im dritten Quartal 2026 rund 51,4 Milliarden US-Dollar in Sachanlagen, mehr als doppelt so viel wie im Vorjahr mit knapp 24 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig rutschte der freie Cashflow auf minus 9,1 Milliarden US-Dollar, nach minus 5,9 Milliarden US-Dollar im Vorquartal; netto nahm der Konzern zudem Anleihen in Höhe von 28,7 Milliarden US-Dollar auf und brachte gut 12 Milliarden US-Dollar über neue Aktien ein. Das Muster ist klar: Investitionsbeschleunigung trifft auf negative freie Cashflows, die über Kapitalmarktaktivitäten abgefedert werden.
Auch Amazon zeigt ein ähnliches Spannungsfeld, allerdings mit anderer Timing-Charakteristik. Der freie Cashflow über einen Zwölf-Monats-Horizont drehte bei Amazon im betrachteten Quartal auf minus 42,4 Milliarden US-Dollar, nach plus 14,8 Milliarden US-Dollar ein Jahr zuvor. Dennoch hält der Konzern am Investitionsplan fest, 2026 rund 220 Milliarden US-Dollar auszugeben. Damit entsteht für Anleger ein klassischer Konflikt zwischen operativer Umsetzung und kurzfristiger Liquidität: Wer Kapazitäten für KI-Trainings und -Inferenz aufbaut, muss im Zweifel zuerst Cash verbrennen oder binden, während Monetarisierung und Auslastungsrendite oft zeitversetzt kommen. Genau diese Lücke macht den historischen Vergleich mit den 1990ern und die Dotcom-Lehre für den heutigen Zyklus relevant.
Die Kursnerven sind inzwischen auch am Marktprofil erkennbar. Für den 5. November wird beschrieben, dass nach den US-Zwischenwahlen Chipwerte und Betreiber von Rechenzentren unter massiven Verkaufsdruck geraten sind. Als mögliche Verstärker werden politische Entscheidungen angeführt, die den Bau neuer Rechenzentren begrenzen könnten, und zudem wird darauf verwiesen, dass der Ausverkauf an Aktien- und Anleihenmärkten vielen Beteiligten den Zugang zu Finanzierung erschwert. Parallel dazu kommt eine Einordnung von Morgan Stanley ins Spiel: Die Bank erwartet, dass das Investitionswachstum in der Cloud – inklusive geleaster Kapazitäten und spezialisierter KI-Cloudanbieter – von rund 100 Prozent Wachstum 2026 auf 60 Prozent 2027 und auf 14 Prozent 2028 abflacht. Wichtig ist hier, wie diese Abkühlung interpretiert wird: Es geht nicht zwingend um ein Ende des Wachstums, sondern eher um eine Normalisierung der Steigerungsraten.
Für die Praxis in Unternehmen folgt daraus eine nüchterne, aber hilfreiche Konsequenz. Wenn das Investitionswachstum zwar abflacht, aber nicht zusammenbricht, dann verschiebt sich die Logik von „Kapazität um jeden Preis“ hin zu „Kapazität mit messbarem Use-Case“. Das betrifft sowohl Betreiber von Rechenzentren als auch Software- und KI-Implementierer, die ihre Projekte an Auslastung, Latenz, Kosten pro Anfrage und die tatsächliche Wertschöpfung koppeln müssen. Eine zentrale Beobachtung aus der genannten Modellrechnung ist außerdem, dass bei Mitteln, die bei Unternehmen aus dem S&P 500 ankommen, laut Bank rund zwei Drittel bei NVIDIA landen. Genau das macht die Abhängigkeit von der Hardware- und Lieferkettenseite zu einem strategischen Thema: Wer KI-Workloads plant, sollte nicht nur Modellperformance und Datenqualität prüfen, sondern auch die wirtschaftliche Grundlage der Infrastruktur – also Cashflow-Disziplin, Finanzierungsfähigkeit und den Zeitplan, wann aus Investitionsausgaben nachweisbare Erträge werden. In so einer Lage entscheidet weniger, ob KI „funktioniert“, sondern ob die Ausgabenphase in ein tragfähiges Geschäftsmodell übergeht.
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