SEATTLE / LONDON (IT BOLTWISE) – Amazon legt für 2026 die Investitionsprognose für seine KI-Infrastruktur von 200 auf 220 Milliarden US-Dollar hoch. Andy Jassy begründet den Schritt mit stark gestiegenen Preisen für Speicherchips, die den Ausbau spürbar verteuern. Gleichzeitig wächst die Nachfrage bei AWS nach Rechenleistung weiter, selbst bis 2027 offenbar ohne Entspannung. Die Anleger reagieren positiv: Die Amazon-Aktie legt vor Börsenstart um 12 Prozent zu.
Amazon verschiebt seine KI-Infrastruktur-Ausgaben nicht nur nach oben, sondern liefert dafür auch eine klare Kostenlogik: Wenn Speicherchips teurer werden, steigen die effektiven Stückkosten pro Trainings- und Inferenzinstanz. Der Konzernchef Andy Jassy kündigte in einer Telefonkonferenz nach US-Börsenschluss an, dass Amazon in diesem Jahr wegen der höheren Chippreise zusätzlich 20 Milliarden US-Dollar in den Aufbau stecken will. Damit steigt die Capex-Spanne auf 220 Milliarden US-Dollar, vorher hatte Amazon 200 Milliarden US-Dollar in Aussicht gestellt. Selbst diese Größenordnung reiche nach Aussage des Managements nicht aus, um die Nachfrage nach Rechenleistung vollständig zu bedienen; für 2027 sei damit ebenfalls nicht mit einer Entspannung zu rechnen.
Technisch betrachtet trifft das Unternehmen dabei nicht nur eine allgemeine „KI-Folgekosten“-Erzählung, sondern eine sehr konkrete Engpasskette. Speicher ist in Rechenzentren nicht bloß „Beiwerk“, sondern bestimmt maßgeblich die Effizienz von Workloads: Sowohl für das Caching von Daten als auch für das Halten von Modellzuständen ist die verfügbare Speicherkapazität entscheidend. Wenn die Beschaffungspreise für Speicherchips steigen, verteuert das nicht nur den Kauf von Hardware, sondern erhöht auch den Druck, schneller zusätzliche Kapazitäten aufzubauen, um die Auslastung der teuren Systeme in Richtung der Wirtschaftlichkeit zu treiben. Amazon verweist zugleich darauf, dass die Rechenzentren neu entstehen: Jassy betonte, dass die Gebäude länger als 30 Jahre genutzt würden, während die Computertechnik typischerweise alle 5 bis 6 Jahre erneuert wird. Genau in dieser Kombination liegt der Hebel: Hardwarezyklen sind kürzer, während Gebäudeinvestitionen langfristig gebunden bleiben.
Für den Markt ist vor allem wichtig, wie stark AWS als Cloud-Plattform diese Kosten in Umsatz verwandelt. Laut den vorgelegten Quartalszahlen stieg der AWS-Umsatz im Jahresvergleich um 37 Prozent auf 42,2 Milliarden US-Dollar. Analysten hatten im Schnitt nur mit rund 40,5 Milliarden US-Dollar gerechnet, die Abweichung fällt damit spürbar positiv aus. Dass AWS den KI-Boom ausnutzt, spiegelt auch der Ausblick wider: Jassy sprach von einer „bemerkenswerten“ Nachfrage bereits für 2028 und zeigte sich zuversichtlich, dass AWS beim jährlichen Umsatz perspektivisch auch die Billionen-Marke überschreiten könnte. Für Unternehmen, die ihre KI-Projekte auf Cloud-Compute stützen, bedeutet das eine potenziell wachsende Angebotsseite – aber nicht zwingend zu niedrigeren Preisen, denn die Kapazität scheint laut Management selbst mit höheren Investitionen knapp zu bleiben.
Die Anlegerfreundlichkeit kam an der Börse schnell zum Ausdruck. Im vorbörslichen Handel stieg die Amazon-Aktie am Freitag um 12 Prozent. Im Haupthandel könnte Amazon rechnerisch seine Marktkapitalisierung von gut 2,5 Billionen US-Dollar zum Handelsschluss vom Donnerstag um rund 300 Milliarden US-Dollar ausbauen. Das ist nicht nur eine Reaktion auf die reine Umsatz- oder Gewinnmeldung, sondern auch auf die Signalwirkung: Eine Capex-Erhöhung wird von Investoren oft dann akzeptiert, wenn sie mit klarer Nachfrage und planbarer Auslastung verknüpft ist. Gleichzeitig setzte sich der Kontrast zu anderen Tech-Werten ab: Bei Meta führte das eher „KI-Sicht“-Narrativ der Führungsspitze von Mark Zuckerberg offenbar nicht zu derselben Begeisterung; dort quittierten Anleger entsprechende Erwartungen am Donnerstag mit einem deutlichen Kursminus von 8 Prozent.
Fundamental liefert Amazon zudem operative Daten, die die „Kapazitäten bleiben gefragt“-These stützen sollen. Ein namentlich genannter Analyst, Brent Thill von der US-Investmentbank Jefferies, verwies darauf, dass der Auftragsbestand in der Cloud-Sparte AWS um 132 Milliarden US-Dollar gestiegen sei. Solche Backlogs werden in der Praxis häufig als Indikator für eine hohe Planbarkeit der künftigen Auslastung gelesen. Wenn das so stimmt, verschiebt sich der Fokus für CIOs und Entwickler weniger auf die reine Verfügbarkeit von Rechenleistung, sondern stärker auf die Frage, wie schnell neue Kapazitäten in die Produktangebote einfließen und wie sich daraus die Kostenstruktur pro Workload entwickelt. Denn auch wenn die Nachfrage „absehbar bis 2028 und darüber hinaus“ klingt, bleibt die zentrale Herausforderung die Skalierung der Infrastruktur unter realen Beschaffungsbedingungen.
Bei der Gesamtperformance zeigt sich, dass Amazon trotz hoher Investitionen auch auf der Ergebnis-Seite geliefert hat: Der Quartalsumsatz stieg im Jahresvergleich um 20 Prozent auf 200,6 Milliarden US-Dollar. Unter dem Strich sprang der Gewinn von 18,1 Milliarden US-Dollar im Vorjahr auf knapp 62,65 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig ist diese Gewinnsprungbreite nicht rein operativ zu verstehen: Im Ergebnis enthalten sind zusätzliche Buchgewinne, unter anderem durch eine Neubewertung der Beteiligung an der KI-Firma Anthropic; diese lagen vor Steuern bei 53,4 Milliarden US-Dollar. Für die Beurteilung der KI-Strategie heißt das: Der operative Hebel liegt bei AWS und der Cloud-Nachfrage, während die Ergebniskennzahl kurzfristig durch Bewertungspositionen verzerrt sein kann.
Aus Sicht der IT- und KI-Teams ist die Meldung vor allem ein Signal dafür, dass die nächsten Monate eher von Infrastrukturinvestitionen als von Kapazitätsentspannung geprägt sein dürften. Wer KI-Projekte plant, sollte daher mit zwei parallelen Entwicklungen rechnen: Erstens bleibt die Angebotsausweitung ein Schwerpunkt, weil Amazon Rechenzentren mit langen Lebensdauern hochzieht und die Technik darin iterativ erneuert. Zweitens bleiben die Beschaffungskosten ein Faktor, der die Preise oder zumindest die Budgeteffizienz beeinflussen kann, selbst wenn die Cloud-Kapazität langfristig wächst. Für den Wettbewerb ergibt sich daraus ein ähnliches Bild wie in vielen Phasen des KI-Booms: Entscheidend wird weniger das Modell-„Versprechen“ allein, sondern die Fähigkeit, Bandbreite, Speicher, GPU-Cluster und Betriebsprozesse in einem durchgängigen Skalierungsplan zusammenzubringen – und genau dafür nennt Amazon derzeit sehr konkrete Gründe.
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