LONDON (IT BOLTWISE) – Truist-Stratege Keith Lerner sieht den aktuellen Bullenmarkt noch nicht beendet. Er macht vor allem Künstliche Intelligenz und Technologie als zentrale Treiber aus, die Produktivitätsgewinne erst langsam in die Unternehmenszahlen durchschlagen. Nach einem intradayischen Rücksetzer stützen die Erwartungen, dass die US-Notenbank nicht weiter bremsen muss, die Erholung. Lerner rät Anlegern, das Kapital dort zu halten, wo Wachstum sichtbar wird.
Der Hinweis wirkt auf den ersten Blick wie eine typische Marktbeobachtung: Wenn ein Bullenmarkt seit Jahren läuft, dann wollen viele Anleger wissen, wann die Luft ausgeht. Truist-Stratege Keith Lerner beantwortet diese Frage jedoch mit einem klaren Zeitverständnis. Seiner Argumentation nach wird die Laufzeit nicht in Quartalen, sondern in Jahren gemessen, weil die Produktivitätsgewinne aus Künstlicher Intelligenz erst dabei sind, sich zu „verzinsen“ – also schrittweise in Erträge und Effizienzkennzahlen umzuwandeln. Genau hier setzt auch sein Kernpunkt an: Nicht die Schlagzeilen zum Tagesgeschehen sind für die Bewertung entscheidend, sondern die Wirkungskette von Technologieausgaben hin zu messbarem Output im Betrieb.
Technisch betrachtet steckt in seiner These die Erwartung, dass KI nicht nur als Experiment in einzelnen Teams landet, sondern als Technologieplattform in Workflows diffundiert. Das bedeutet: Unternehmen müssen Datenströme aufbereiten, Prozesse anpassen und Modelle in eine sichere, skalierbare Umgebung integrieren, damit die Automatisierung nicht an Schnittstellen oder Sonderfällen hängen bleibt. Wenn dieser Übergang gelingt, entsteht häufig ein zweiter Effekt – neben der Produktivität steigt die Verfügbarkeit guter Entscheidungen schneller und in größerem Maßstab. Lerner verbindet das mit der Marktpsychologie: Während viele Marktteilnehmer bei jedem Rücksetzer das Narrativ einer nächsten Krise aktivieren, sieht er die Fundamentaldynamik hinter der Bewegung als stabiler an.
Der zweite Hebel in seinem Kommentar betrifft die Erwartungshaltung an die Federal Reserve. Er verweist auf Spekulationen, dass die Notenbank nicht weiter bremsen müsse, und ordnet diese Erwartung als Unterstützung nach einem intradayischen Einbruch ein. In der Praxis wirkt eine solche Erwartung doppelt: Zuerst über die Zinskurve und damit über die Diskontierung zukünftiger Cashflows, zweitens über die Risikoprämie, die Anleger für Wachstumstitel verlangen. Gerade bei Technologiewerten ist die Sensitivität auf den „Pfad“ der Geldpolitik historisch oft hoch, weil die Bewertungsmodelle stärker auf langfristige Erträge abstellen als bei reiferen Branchen.
Gleichzeitig nimmt Lerner die Rolle von Öl und anderen kurzfristigen Schlagworten ins Visier. Seine Botschaft lautet sinngemäß: Das Rauschen um Energiethemen und temporäre Verwerfungen sollte nicht das Entscheidungskalkül überlagern. Dahinter steckt eine verhaltensökonomische Perspektive: Märkte reagieren auf neue Informationen nicht linear, sondern über Erwartungsrevisionen und Positionierung. Wenn nach einem Schockereignis schnell wieder Käufer auftreten, heißt das nicht, dass das Ereignis irrelevant war, sondern dass die Mehrheit der Teilnehmer den Einfluss stärker als zeitlich begrenzt einordnet. Für die Unternehmensauswahl bedeutet das häufig: Kapital wandert zu den „Macher“-Geschichten, also zu Anbietern, die Technologie faktisch in Umsatz und Gewinn übersetzen.
Besonders deutlich wird Lerner in seiner Kritik an einem „Modell“, das seiner Ansicht nach zu kurz greift. Er spielt dabei auf die Fehler früherer Einschätzungen zu Inflation und wirtschaftlicher Landung an und zieht daraus den Schluss, dass die Marktteilnehmer das fehlerhafte Szenario inzwischen „mit den Füßen“ abgleichen. Auch ohne jede Detailzahl ist das eine wichtige Einordnung für Anleger: Wenn die makroökonomische Prognosefähigkeit sinkt, verschiebt sich die relative Attraktivität. Wachstumsnarrative mit technologischem Realitätsbezug profitieren dann überproportional, weil sie weniger stark von einem einzigen, unsicheren Endpunkt abhängen – etwa dem exakten Zeitpunkt, an dem die Inflation vollständig „passt“.
Für die Industrie bedeutet das, dass KI-getriebene Produktivitätszyklen nicht nur an Modellgüte hängen, sondern an Umsetzung. Unternehmen, die KI skalieren wollen, müssen etwa Latenzen in Produktivsystemen senken, Datenqualität erhöhen und Engineering-Kapazitäten für die Integration von Modellen in bestehende Plattformen bereitstellen. Selbst wenn die öffentliche Aufmerksamkeit vor allem auf Trainingsstadien und Benchmark-Ergebnisse gerichtet ist, entsteht der wirtschaftliche Hebel meist im Betrieb: bei Automatisierung im Kundendienst, bei Assistenzfunktionen in der Softwareentwicklung oder bei Prozesssteuerung in Logistik und Planung. Genau solche „stillen“ Fortschritte passen in Lerners Argumentation, dass die entscheidende Wertschöpfung schrittweise beginnt und sich erst später sichtbar macht.
Am Ende läuft Lerner auf eine Handlungsaufforderung hinaus: Kapital dort halten, wo Wachstum stattfindet, statt auf behördliche Genehmigungen oder einen vermeintlichen Umschwung im Makronarrativ zu warten. Das ist weniger ein Timing-Trade als eine Portfolio-Logik. Wer in der Phase eines mehrjährigen Bullenmarkts Kapital umschichtet, braucht typischerweise einen überzeugenden Grund, warum der technologische Produktivitätsimpuls nachlässt – nicht nur ein Argument, warum kurzfristig Unsicherheit zunimmt. In diesem Sinne ist sein Kommentar vor allem eine Erinnerung an die Zeitskala: Wenn KI-gestützte Produktivitätsgewinne noch am Anfang ihrer Durchwirkung stehen, dann kann ein Rücksetzer im Tagesverlauf zwar Stress erzeugen, aber die übergeordnete Erwartung an Wachstumstitel zunächst kaum zerstören.
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