MUMBAI / LONDON (IT BOLTWISE) – Jamie Dimon von JPMorgan Chase erwartet, dass die KI-Infrastruktur-Ausgaben großer Hyperscaler wie Meta und Amazon bis 2027 eine Billion US-Dollar erreichen können. Er ordnet das Wachstum ein, indem er die Sprünge von rund 300 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf etwa 700 Milliarden US-Dollar 2026 hervorhebt. Dimon sieht außerdem wirtschaftliche Effekte, die jährlich bei rund einem Prozentpunkt Wachstum der US-Wirtschaft liegen könnten. Gleichzeitig warnt er vor voreiligen Prognosen, wer langfristig zu den Gewinnern gehört.
Die nächste Stufe des KI-Ausbaus zeichnet sich weniger über neue Modelle als über die Infrastruktur ab, die diese Modelle überhaupt betreibbar macht. Jamie Dimon, Chairman und Chief Executive Officer von JPMorgan Chase, brachte auf der JPMorgan India Conference in Mumbai eine besonders drastische Größenordnung ins Spiel: Er hält es für möglich, dass die Ausgaben im gesamten KI-Ökosystem der Hyperscaler bis 2027 die Schwelle von einer Billion US-Dollar erreichen. Genannt wurden dabei explizit die großen Plattform- und Cloud-Anbieter wie Meta und Amazon, also jene Akteure, die Rechenleistung, Netzwerke und Datenmanagement als zusammenhängende Lieferkette skalieren müssen.
Für die Einordnung ist der zeitliche Verlauf entscheidend. Dimon verwies auf eine deutliche Beschleunigung: Die Investitionen seien von rund 300 Milliarden US-Dollar zwischen 2025 auf etwa 700 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 gestiegen. Im nächsten Schritt, so seine Erwartung, könnte dieser Trend in 2027 in eine noch größere Größenordnung münden. Auch ein Makroblick gehört zu dieser Argumentation: Dimon ordnet den Investitionsschub so ein, dass er jährlich etwa einen Prozentpunkt zum Wachstum der US-Wirtschaft beitragen könnte. Für Unternehmen ist daran vor allem die Konsequenz spürbar, dass sich Budgets für KI nicht nur auf Software oder Forschung beziehen, sondern primär auf Kapazitätserweiterungen entlang der gesamten Infrastruktur-Kette.
Auf der volkswirtschaftlichen Ebene konkretisiert ein Analystenblick diese Dynamik weiter. Torsten Slok, Chefvolkswirt bei Apollo Global Management, macht deutlich, was ein „KI-Bauboom“ in Kennzahlen bedeuten würde: Der Konsens rechne damit, dass die Investitionen der Hyperscaler zwischen 2027 und 2029 im Bereich von rund 3 Prozent des US-Bruttoinlandsprodukts liegen. Zum Vergleich nennt Slok eine deutlich niedrigere Basis – 1,4 Prozent im Jahr 2025 und sogar 0,3 Prozent im Jahr 2019. Dieser Abstand ist technisch plausibel, weil KI-Workloads meist mehr und länger verfügbare Rechenressourcen benötigen als viele frühere IT-Phasen: GPU-Cluster müssen geplant, mit Stromversorgung und Kühlung integriert und anschließend laufend optimiert werden, während Datenspeicher, Load-Balancing und interner Netzwerkverkehr mitwachsen.
Auch der Vergleich zu früheren Zyklen zeigt, warum die Frage nach „Gewinnern“ derzeit schwierig bleibt. Slok stellt die Investitionsintensität in Beziehung zu vorherigen Infrastrukturwellen: Auf dem Höhepunkt des Telekom- und Glasfaserausbaus lagen die Investitionen 2000 bei 1,2 Prozent des Bruttoinlandsprodukts. Der Immobilienboom erreichte 2005 sogar 6,6 Prozent, während die Rechenzentrumsinvestitionen als Anteil zwar geringer ausfallen dürften. Dennoch liege der KI-Zyklus laut Apollo fast doppelt so schnell in seiner dynamischsten Phase, was vor allem für die Kapitalallokation relevant ist: Wer Kapazitäten zu früh skaliert, bindet Kapital; wer zu spät nachzieht, verliert Zugang zu Engpässen bei Hardware, Betriebsflächen und spezialisierten Dienstleistungen.
Dimon selbst hat genau an diesem Punkt eine Warnung formuliert. Er wollte sich nicht festlegen, welche konkreten Unternehmen langfristig profitieren werden, und zog stattdessen einen Vergleich zum Internetboom der späten 1990er-Jahre: Damals verschwanden viele bekannte Namen später wieder, während heutige Marktführer zu dieser Zeit kaum jemand kannte. Für die Praxis heißt das: Die nachhaltigsten Vorteile entstehen nicht zwangsläufig durch den „frühesten Hype“, sondern durch die Fähigkeit, Investitionen in wiederverwendbare Infrastrukturkompetenzen zu übersetzen – also etwa in skalierbare Cloud-Plattformen, stabile Lieferketten für Rechenzentren und eine Betriebsorganisation, die neue KI-Workloads ohne permanente Umstellung der gesamten Architektur aufnehmen kann.
Neben der KI-Komponente ging es bei Dimon auch um handelspolitische Fragen. Mit Blick auf das Verhältnis zwischen den USA und China sprach er sich für einen Dialog zwischen US-Präsident Donald Trump und Chinas Staatschef Xi Jinping aus; dieses Treffen habe inzwischen stattgefunden. Dimon brachte dabei Gespräche über Handel, Künstliche Intelligenz und Sicherheitsfragen auf die Agenda. Für Tech-Entscheider ist diese Verknüpfung relevant, weil KI-Budgets häufig an geopolitische Rahmenbedingungen gekoppelt sind: Chips, Cloud-Zugang, Datenflüsse und Sicherheitsanforderungen verändern sich nicht isoliert, sondern wirken gemeinsam auf die Planungs- und Implementierungszyklen von KI-Infrastruktur.
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