LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Technologieanalyst Dan Ives sieht den KI-Boom nicht nur als kurzfristigen Hype, sondern als strukturellen Ausgabenzyklus bis mindestens 2027. Er erwartet, dass Unternehmen in den kommenden Jahren rund vier Billionen US-Dollar in KI- und digitale Systeme investieren. Gleichzeitig warnt er vor einer wachsenden Angriffsfläche durch KI-Agenten und leitet daraus einen deutlichen Anstieg der Sicherheitsbudgets ab. In seinem Blick auf 2027 nennt Ives fünf Tech-Titel – Tesla fehlt dagegen in der Top-5.
Wenn man die These „KI-Boom geht weiter“ als reines Narrativ abtut, übersieht man schnell die zweite Ebene: der konkrete Engpass. Dan Ives argumentiert, dass vor allem die Infrastrukturebene bis mindestens 2027 angebotsbeschränkt bleibt – also dort, wo Rechenleistung, Speicher und Energie bereitgestellt werden müssen. Genau diese Engpasslogik ist für Investoren oft greifbarer als ein abstraktes Versprechen von KI-Ergebnissen. Denn selbst wenn KI-Modelle heute gut messbare Mehrwerte liefern, hängt der Rollout in Unternehmen in der Praxis davon ab, ob Cloud- oder On-Prem-Ressourcen in ausreichender Menge verfügbar und bezahlbar sind.
Aus der gleichen Perspektive leitet Ives auch die Größenordnung ab: In den kommenden Jahren sollen Unternehmen rund vier Billionen US-Dollar für KI- und digitale Systeme ausgeben. Solche Zahlen sind natürlich eine Prognose, aber sie liefern eine wichtige Planungshypothese für die Tech-Landschaft: Wer an dieser Ausgabenwelle verdient, muss nicht zwingend Endnutzer-Apps liefern, sondern kann ebenso auf der Zuliefer- oder Infrastrukturseite stehen. Technisch bedeutet das in der Regel eine Mischung aus Capex für Rechenzentren, laufenden Kosten für Trainings- und Inferenzlasten sowie Plattforminvestitionen, die Datenflüsse und Workloads bündeln. Für Anleger ist der Knackpunkt deshalb häufig weniger „kommt KI?“ als vielmehr: Welche Unternehmen liefern die Bausteine, die in der Produktionskette tatsächlich gebraucht werden?
Eine zweite, viel stärker operative Komponente betrifft die Sicherheit. Ives beschreibt KI-Agenten als Software, die Aufgaben selbstständig erledigt – und sieht dadurch eine größere Angriffsfläche für Unternehmen. Seine Schlussfolgerung ist entsprechend konkret: Die Sicherheitsausgaben könnten von rund fünf Prozent der IT-Budgets auf etwa zehn Prozent in den nächsten drei Jahren steigen. Das ist auch deshalb relevant, weil Agenten nicht nur „mehr“ Code ausführen, sondern in der Regel auch mehr Rechte, mehr Zugriff auf Systeme und mehr Schnittstellen koordinieren. In der Praxis verschiebt sich dadurch das Threat-Modell: Neben klassischem Phishing oder Schwachstellenmanagement rücken auch Fehlkonfigurationen von Workflows, unsichere Tool-Aufrufe, Datenexfiltration über Integrationen und Kompromittierungen innerhalb automatisierter Prozessketten stärker in den Fokus.
Vor diesem Hintergrund nennt Ives für 2027 fünf Tech-Favoriten. Bei NVIDIA setzt er ein Kursziel von 300 US-Dollar, während das Papier mit 229 US-Dollar notiert. Als Microsoft-Investment sieht er vor allem einen Beleg dafür, dass Unternehmenssoftware sich gegen die Skepsis vieler Anleger besser behauptet als befürchtet; die Aktie habe in 2026 bislang rund neun Prozent gewonnen. Palantir führt er als größtes Kurspotenzial unter den fünf Titeln an: Kursziel 250 US-Dollar, aktuell 209 US-Dollar. Bei Apple verweist er auf einen Jahresanstieg von rund 23 Prozent und hatte zuvor sogar 400 US-Dollar als Ziel genannt. Schließlich ordnet er CrowdStrike als starken Cybersecurity-Wert ein: Über 140 Prozent Kursplus in der betrachteten Periode, Kursziel 335 US-Dollar bei einem aktuellen Stand von 275 US-Dollar.
Bemerkenswert ist dabei weniger die Auswahl einzelner Namen als die Abwesenheit von Tesla. In der Darstellung heißt es, Tesla liege zwar auf dem Radar, sei aber nicht Teil der fünf Favoriten; außerdem sei von der früheren Liste im Juni nur Palantir übrig geblieben. Für die Einordnung kann man das als Signal lesen, dass Ives seine Kernthese stärker an skalierbarem KI-Infrastruktur-Bedarf und an Cybersecurity-Notwendigkeiten koppelt, statt ausschließlich an disruptiven Industrieerzählungen. Genau deshalb passt es, dass in seiner Argumentation ausgerechnet „Sicherheitsausgaben“ so prominent werden: Wenn Agenten im Unternehmen zunehmend selbstständig handeln, wird Security schnell von einer IT-Ressort-Frage zu einer Geschäftsrisikofrage. Als Orientierung wird zudem auf einen „Künstliche Intelligenz“-Index verwiesen; wer den Hype begleiten will, kann darüber zumindest die Marktbreite der KI-Bewegung mit Blick auf die Zusammensetzung des Sektors prüfen.
Ein fairer Blick auf die Risiken gehört in solchen Setups ebenso dazu. Kritiker verweisen in der Quelle auf hohe Bewertungen vieler KI-bezogener Aktien und darauf, ob sich die massiven Investitionen am Ende in solide Ergebnisse übersetzen. Hinzu kommen typische Vollzugsrisiken: Angebot kann zwar knapp bleiben, aber Preise und Margen reagieren oft zeitverzögert; Nachfrage kann sich zudem je nach Branchenzyklus verschieben. Außerdem steht der konkrete Zeithorizont und damit die Frage im Raum, wie schnell Unternehmen Agenten-Projekte tatsächlich in Produktion bringen. Schließlich enthalten die Angaben auch einen Hinweis auf Interessenkonflikte: Es wird darauf aufmerksam gemacht, dass der Vorstand und Mehrheitsinhaber der Herausgeberin Positionen oder Derivate zu den genannten Instrumenten halten könnten. Für die Praxis heißt das: Die Story liefert eine Markt-These – die Umsetzung erfordert trotzdem eine eigene Risikoprüfung, insbesondere bei Bewertung, Liquidität und Konzentrationsrisiken im Portfolio.
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