09.09.2026 20:22
09.09.2026
Schroders | Die Billionen-Dollar-Frage
Jonathan McMullan, Global Sector Specialist Technology bei Schroders
- Wie viel Wert muss KI erzeugen, damit sich die Investitionen in ihren Ausbau tragen?
Investmentfonds.de - Frankfurt am Main, 09.09.2026 - Die Investitionen in KI-Rechenzentren nähern sich einer Billion US-Dollar pro Jahr. Jonathan McMullan, Global Sector Specialist Technology bei Schroders, erläutert, was passieren müsste, damit sich diese amortisieren, und warum die Rendite weniger davon abhängt, ob der Wert entsteht, als davon, wer ihn sich sichert.
Der Ausbau der KI-Infrastruktur gehört zu den größten privaten Investitionsprogrammen der jüngeren Geschichte. Die Ausgaben für KI-Rechenzentren, die Chips, Netzwerktechnik, Grundstücke, Gebäude und Energieversorgung hinter Diensten wie ChatGPT umfassen, liegen 2026 nach unseren Schätzungen bei rund einer Billion US-Dollar. Das liegt am oberen Rand bislang veröffentlichter Zahlen und das Wachstum ist rasant. Nvidia, der größte Zulieferer des Ausbaus, rechnet bis 2030 mit jährlichen Ausgaben von 3 bis 4 Billionen US-Dollar. Ob sich das alles auszahlt, ist zur zentralen Debatte an den Märkten geworden: Optimisten verweisen auf die Elektrifizierung und den Eisenbahnbau, Skeptiker auf die Glasfaserblase der Telekommunikationsbranche um das Jahr 2000. Analogien können die Frage nicht entscheiden, weil sich jeder die aussucht, die zur eigenen Schlussfolgerung passt.
Darunter liegt jedoch eine Frage, die sich tatsächlich beantworten lässt: Wie viel Wert müsste KI schaffen, damit sich die Ausgaben rechnen? Das lässt sich mit einfacher Arithmetik und einer Handvoll offengelegter Annahmen beziffern. Die Antwort sagt nicht, ob der Zyklus gelingt, aber sie zeigt, wie hoch die Hürde liegt.
Jede Billion Dollar Capex erfordert 1,2 Billionen Kundennutzen pro Jahr
Die KI-Investitionsausgaben (im Folgenden Capex) sind Teil einer Wertschöpfungskette mit drei Ebenen. Der Rechenzentrumsbetreiber, in der Regel ein Hyperscale-Cloud-Anbieter, erzielt Infrastrukturumsatz. Unternehmen der Modell- und Softwareebene, etwa OpenAI und Anthropic, erheben einen Aufschlag, während der Endkunde die volle Rechnung zahlt und aus der KI genügend Wert ziehen muss, um diese Ausgabe zu rechtfertigen.Drei Annahmen sind für die Rechnung entscheidend: Der Rechenzentrumsbetreiber strebt bei einer operativen Marge von 30 % eine Kapitalrendite von 15 % an, im Einklang mit reifen Cloud-Geschäften. Die Modell- und Softwareebene berechnet das 1,5-Fache der zugrunde liegenden Infrastrukturkosten. Der Kunde verlangt eine Rendite von 15 % auf seine Gesamtkosten der Einführung, einschließlich Implementierung.
Rechnet man die Kette pro Jahr durch: Jeder Dollar Capex erfordert rund 0,63 US-Dollar Infrastrukturumsatz, der sich nach dem Aufschlag auf eine Kundenrechnung von rund 0,94 US-Dollar beläuft, die wiederum rund 1,19 US-Dollar an Kundenwert erwirtschaften muss. Daraus ergibt sich die Faustregel: Jede Billion US-Dollar Capex pro Jahr erfordert rund 1,2 Billionen US-Dollar Kundenwert im gleichen Jahr.
Von der Ein-Jahres-Betrachtung zum Gesamtbild
Dieselbe Hürde lässt sich auch über die Lebensdauer der Anlage statt für ein einzelnes Jahr ausdrücken. Auf dieser Basis, und unter Berücksichtigung der Abschreibung über die Zeit, muss jedem investierten Dollar am Ende rund 6 US-Dollar an Kundenwert gegenüberstehen. Das ist der eigentliche Test: Ein heute in KI-Infrastruktur investierter Dollar rechtfertigt sich nicht durch ein Jahr Nachfrage, sondern dadurch, ob er über seine gesamte Lebensdauer genügend werthaltige Nutzung trägt. Wir lassen die Investitionen von einer Billion US-Dollar im Basisjahr 2026 um jährlich 30 % wachsen, kommt man bis 2030 auf rund 2,9 Billionen US-Dollar, also das untere Ende von Nvidias Schätzung.Die eigentliche Frage betrifft nicht, was die Ausgaben eines einzelnen Jahres erwirtschaften müssen, sondern die von 2026 bis 2030 kumulierten Investitionen von rund 9 Billionen US-Dollar. Die Probe aufs Exempel kommt erst, wenn der Bestand ausgereift ist und Erträge abwirft, also 2033-34. Bis dahin hat die Abschreibung die Nettokapitalbasis von knapp 7 Billionen US-Dollar Ende 2030 auf rund 4,5 Billionen US-Dollar reduziert, und der gesamte Bestand muss jährlich rund 5,4 Billionen US-Dollar an Kundenwert erwirtschaften. Das entspräche unseren Schätzungen zufolge rund 20 % des heutigen operativen Gewinns der Unternehmen weltweit und etwa 4,5 % des globalen Bruttoinlandsprodukts. Das ist herausfordernd, aber nicht unmöglich.
Herausfordernd, aber nicht unmöglich: Woher 5,4 Billionen US-Dollar Wertschöpfung pro Jahr kommen könnten
Es gibt drei Wege, wie die Rechnung durch Wert gedeckt werden kann, den KI selbst schafft: Kostensubstitution, bei der KI bestehende Arbeits- und Prozesskosten ersetzt, Umsatzbeschleunigung, bei der Unternehmen schneller wachsen als sie es sonst täten, und völlig neue Wertschöpfungspools, die es heute noch nicht gibt.
Die Tätigkeiten, die KI heute plausibel adressieren kann – von Softwareentwicklung und IT-Dienstleistungen bis zu Kundensupport und Wissensarbeit im Backoffice – summieren sich brutto auf mehr als 26 Billionen US-Dollar. Der Wert, den KI realistischerweise daraus erzielen könnte, liegt im Einklang mit veröffentlichten Schätzungen zum Potenzial generativer KI bei rund 2,2 bis 3,7 Billionen US-Dollar pro Jahr. Die Pools, die wir heute benennen können, decken also rund die Hälfte der notwendigen zusätzlichen Wertschöpfung von 5,4 Billionen US-Dollar.
Der Rest müsste aus Umsatzbeschleunigung kommen, aus wachsender Leistungsfähigkeit und aus Kategorien, die es noch nicht gibt. Die Geschichte legt nahe, dass gerade der dritte Kanal, die Pools, die heute noch niemand benennen kann, am Ende der größte sein könnte – so wie die Nachfrage, die den Glasfaser-Ausbau der 1990er-Jahre am Ende füllte, damals weitgehend unvorhersehbar war. Das ist eine Mahnung, keine Prognose. Kein einzelner Kanal muss die Rechnung allein tragen, und im Zusammenspiel rückt jede Anforderung wieder in den Rahmen dessen, was frühere Technologierevolutionen tatsächlich geliefert haben. Was keine von ihnen geliefert hat, ist ein Tempo wie das hier geforderte.
Rechnungen sind sofort fällig, Wert entsteht später
Ein strukturelles Merkmal des Zyklus verdient mehr Aufmerksamkeit, als es aktuell bekommt: die lange, unvermeidliche Verzögerung zwischen einem Dollar Capex und einem Dollar Kundennutzen. Ein Rechenzentrum benötigt vom Spatenstich bis zur Inbetriebnahme 18 bis 24 Monate. Einmal in Betrieb, füllt sich die Kapazität fast sofort, größtenteils nicht mit reifer Unternehmensnachfrage. Modelltraining und Konsumenten-KI-Dienste beanspruchen Kapazität vom ersten Tag an, und die am schnellsten wachsende Kategorie sind Werkzeuge, die Mitarbeiter und Teams direkt selbst einführen: vor allem KI-gestützte Programmierung, zunehmend in agentischer Form. Die Verzögerung betrifft vor allem die tieferen Einführungen, wenn KI fest in die Prozesse eines Unternehmens eingebunden wird: ein bis zwei Jahre für die Einführung und die Veränderung von Arbeitsweisen, noch länger, bis der Nutzen sich in den Geschäftszahlen niederschlägt. In Summe kann ein 2025 ausgegebener Capex-Dollar erst 2028 oder später als Kundennutzen erscheinen.Der Zyklus wird deshalb wiederholt unbegründet aussehen, bevor er überhaupt begründet aussehen kann, selbst in Szenarien, die am Ende aufgehen. Rechnungen werden sofort fällig, der Wert stellt sich erst später ein. Investoren, die das nicht verinnerlichen, werden die Daten auf dem Weg dorthin falsch lesen.
Die Kennzahl, auf die es ankommt
Das alles lässt sich auf einen einzigen beobachtbaren Test verdichten. Wir schätzen, dass Kunden heute rund 300 Milliarden US-Dollar pro Jahr für KI-Dienste zahlen, über Cloud-KI, die Modellebene und KI-native Software hinweg. Der Rahmen verlangt, dass diese Rechnung im Stadium der Reife auf rund 4,2 Billionen US-Dollar steigt: ein Wachstum von rund 45 % pro Jahr über sieben Jahre.Das aktuelle Wachstum überspringt die Hürde noch, wenn auch mit abnehmendem Abstand, je breiter die Basis wird. Wächst das KI-Dienstleistungsgeschäft weiter mit rund 45 % oder mehr pro Jahr, holt die Rechnung den Ausbau ein; lässt das Umsatzwachstum nach, während der Capex weiterhin exponentiell zulegt, öffnet sich die Lücke. Die Zusammensetzung ist dabei ebenso wichtig wie das Tempo: Umsatz, der aus den gemessenen Renditen der Kunden bezahlt wird, zählt mehr als Umsatz, der von demselben Ökosystem finanziert wird, das die Infrastruktur gerade aufbaut.
Sind die Ausgaben also rational?
Das lässt mit dem zugrunde liegenden Modell nicht klar mit Ja oder Nein beantworten. Das Ausmaß der Investitionen, der Produktivitätsgewinne und der Arbeitskraftverlagerung, das hier unterstellt wird, hat Entsprechungen in der Elektrifizierung, dem Eisenbahnbau und der Computerrevolution, die jeweils über ein paar Jahrzehnte einen vergleichbaren Anteil der Wirtschaft umgestaltet haben. Einzig das Tempo ist einzigartig: Der geforderte Umsatzanstieg wäre einer der schnellsten groß angelegten Technologie-Umsatzsteigerungen, die je verzeichnet wurden. Der Gegeneinwand lautet, dass sich die Verbreitung mit jeder Technologiegeneration beschleunigt hat und KI die erste Technologie ist, die auf bereits bestehender Infrastruktur ankommt: Geräte, Netze und Gewohnheiten wurden im Internetzeitalter geschaffen.Um die Frage mit Ja zu beantworten, müssen drei Bedingungen erfüllt sein:
- Das Capex-Wachstum muss sich irgendwann abschwächen, damit die Hürde nicht weiter mitwächst.
- Kapazität muss plangemäß gebaut und in Betrieb genommen werden, denn Bau, Energieversorgung und Halbleiterangebot, nicht die Nachfrage, sind heute die Engpässe.
- Und der Kundenwert muss eintreffen, bevor die um die Anlagen herum aufgebaute Finanzierung refinanziert werden muss. Die Antwort wird letztlich dadurch entschieden: ob Kunden weiterhin bereit sind, die Rechnung zu zahlen, Jahr für Jahr, in dem Tempo, das der Ausbau verlangt. Bislang tun sie das.
Für Investoren stellt sich eine tieferliegende Frage, denn die Gesamtrechnung kann aufgehen, während einzelne Branchen schrumpfen. KI wird in manchen Sektoren Umsätze schmälern, während sie andere beschleunigt, und manche Teile der Wertschöpfungskette werden weit mehr verdienen als ihre Hürde verlangt, während andere sie nie erreichen.
Genau dort trifft dieser Rahmen auf die Philosophie unseres Teams, Wachstumslücken aufzuspüren: Unternehmen, bei denen sich die Wachstumsannahmen des Marktes als zu niedrig erweisen. Ob KI den Wert schafft, entscheidet, ob der Ausbau rational war. Wer ihn sich sichert, entscheidet über die Rendite.
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Quelle: Investmentfonds.de
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