14.07.2026 14:31
13.07.2026
DNB AM | Bewertungsschere zwischen KI-Infrastruktur und den Hyperscalern noch immer gross
Marius Wennersten, Portfoliomanager DNB Fund Technology
Investmentfonds.de | Es gibt aktuell zwei dominierende Marktthemen. Das erste ist die massive Dispersion innerhalb des Technologiesektors. Eine solche ausgeprägte Unter- und Überperformance zwischen Subsektoren sieht man selten. Software hat stark underperformt, Halbleiter, wie Nvidia oder Samsung, haben stark outperformt. Der Markt stellt sich fundamental die Frage, wo Wert entsteht und wie dauerhaft die Wettbewerbsvorteile einzelner Unternehmen in einer KI-Welt sein werden. Das zweite ist die Beschleunigung bei den Modellanbietern – insbesondere Anthropic hat die Erwartungen beim Umsatzwachstum massiv übertroffen. Diese beiden Themen sind miteinander verbunden: Weil Anthropic schneller gewachsen ist als erwartet, braucht das Unternehmen mehr Rechenleistung, mehr Halbleiter. Das hat den Semisektor getrieben.
Der Markt belohnt heute primär die Unternehmen, die Wert heute realisieren und nicht jene, die Wert morgen realisieren könnten. Das ist verständlich: In jedem großen Kapitalzyklus verändert sich zuerst die physische Infrastruktur. Man muss zuerst bauen, bevor man nutzen kann. Deshalb hat der größte Umsatzschub bislang auf der Hardware- und Halbleiterebene stattgefunden. Und weil die Technologie so neu ist und niemand mit Sicherheit weiß, wie die Welt in fünf Jahren aussieht, scheut der Markt große Wetten auf die künftigen Wertempfänger. Die Hyperscaler, also Microsoft und Amazon, werden von der Börse kaum belohnt, weil noch unklar ist, ob sie den vollen ROI aus ihren KI-Investitionen realisieren können.
In den ersten zwei Jahren nach dem ChatGPT-Launch war es primär die Rechenleistungsschicht, vor allem Nvidia, aber auch Teile von Broadcom, die der Markt belohnt hat. Das hatte zur Folge, dass Ende 2024 eine erhebliche Lücke zwischen den in Nvidia eingepreisten KI-Erwartungen und den Bewertungen der sogenannten Commodity-Schichten bestand: Memory, Storage, Optik. Diese Lücke schuf ein attraktives Risiko-Rendite-Verhältnis für Positionen in Samsung, SK Hynix, SanDisk, Western Digital und Nokia bei gleichzeitigem Untergewicht in Nvidia und Broadcom. Dieser «Risk-Reward» hat sich im Laufe des Jahres 2025 und bis heute dramatisch verändert. Die Erwartungen sind nun auch in der physischen Infrastruktur deutlich gestiegen. Wir haben unsere Exposition dort reduziert und stattdessen die Hyperscaler-Schicht aufgebaut, primär Amazon und Microsoft.
Aus unserer Sicht ist die Bewertungsschere zwischen KI-Infrastruktur und den Hyperscalern noch immer groß. Außerdem denken wir, dass die Hyperscaler bei einem allfälligen Abschwung im Kapitalzyklus besser geschützt sind. Wenn Amazon oder Microsoft ihre Renditeerwartungen auf KI-Investitionen nicht erfüllen, können sie einfach den Capex drosseln. Das trifft ihre Bewertung weniger hart als bei Nvidia oder den Speicherherstellern, wo der Capex anderer direkt ihr eigener Umsatz ist.
Außerdem sind Amazon und Microsoft Plattformen und nicht bloß GPU-Hersteller. Sie haben über Jahre die IT-Infrastruktur großer Unternehmen aufgebaut. Wenn diese Firmen heute KI-Agenten in ihre Geschäftsprozesse integrieren, tun sie das aus Datenschutz- und Latenzgründen bevorzugt über ihre etablierten Cloud-Anbieter. Das schafft Pricing Power und attraktive Kapitalrenditen.
Microsoft mit Azure OpenAI und Amazon mit Bedrock sind besser positioniert als reine Modellanbieter
Was uns bei jedem Unternehmen interessiert, ist die Fähigkeit, dauerhaft freien Cashflow zu generieren und diesen im Verhältnis zur heutigen Bewertung sinnvoll zu allokieren. Gerade bei sehr hoch bewerteten privaten Technologieunternehmen ist diese Prüfung entscheidend: Nicht jede außergewöhnliche Firma ist automatisch auch ein attraktives Investment.
Bei Anthropic und OpenAI wird diese Frage besonders relevant, weil beide Unternehmen als mögliche Börsenkandidaten im Zentrum der Marktdiskussion stehen. Gleichzeitig verändert sich der Markt rasant. Vor neun Monaten war OpenAI der einzige Maßstab. Vor sieben Monaten kam Gemini hinzu. In diesem Jahr wird die Diskussion vor allem von Anthropic geprägt. Unsere Beurteilung zum Zeitpunkt eines möglichen IPOs wird daher eine andere sein als heute, wir überarbeiten unsere Einschätzung praktisch täglich.
Für die Märkte wäre es gut, endlich belastbare Einblicke in die tatsächlichen Finanzzahlen dieser Unternehmen zu bekommen, statt weiterhin auf inoffizielle Informationen angewiesen zu sein. Denn hier wirken gleich mehrere Faktoren gleichzeitig. Erstens ändert sich die Technologie so schnell, dass jede Einschätzung von heute in drei Monaten bereits überholt sein kann. Zweitens ist die Wettbewerbsdynamik unter den Modellanbietern intensiver als je zuvor.
Unsere Daten zeigen, dass Anthropics Flaggschiff-Modell heute rund 19-mal teurer ist als DeepSeek V4 Pro bei konvergierender Qualität. Gleichzeitig liegen zehn Anbieter auf unserem Composite-Intelligence-Index innerhalb von nur zehn Punkten. Wenn ein Technologieunternehmen sein Geschäftsmodell allein über ein reines Qualitätspremium verkauft, hat es ein strukturelles Problem.
Hinzu kommt, dass bei vielen Unternehmen die konkrete Form des Geschäftsmodells noch offen ist. Die Revenue Run Rate von Anthropic hat sich in diesem Jahr mehr als verfünffacht, OpenAI hat sich in neun Monaten fast verdreifacht, das ist beeindruckend. Aber ob daraus nachhaltige, verteidigbare Margen entstehen, ist eine andere Frage.
Wer dagegen Plattformintegration, Enterprise-Compliance-Infrastruktur und Data Privacy auf Skalenebene anbietet, hat ein defensiveres Differenzierungsmodell. Microsoft mit Azure OpenAI und Amazon mit Bedrock sind dort besser positioniert als reine Modellanbieter.
Softwarebereich: Markt unterschätzt das architektonische Risiko
Im Software-Bereich existieren gerade mehrere Risiken gleichzeitig. Das Dringendste ist das Vibe-Coding-Risiko: Was passiert mit dem Burggraben von Softwareunternehmen, wenn die Grenzkosten für das Schreiben von Code gegen null gehen? Das ist für manche Unternehmen existenziell. Für die Mehrheit der großen börsennotierten Softwareanbieter war der Burggraben aber nie wirklich der Code selbst. SAP etwa generiert zig Milliarden Euro Umsatz nicht, weil das Unternehmen besonders gut Code schreibt. Sondern weil SAP über zwanzig bis dreißig Jahre hinweg das tiefe Wissen über Enterprise-Resource-Planning (ERP) in Software destilliert hat. Der Code ist nur die Übersetzungsschicht. Dieses Wissen liegt in SAP-Konfigurationen – und nicht in den Trainingsdaten von Claude.
Das Risiko, das der Markt am meisten unterschätzt, ist das architektonische. Jedes neue Technologieparadigma ermöglicht es, alte Probleme auf neue Weise zu lösen. Und es ist nicht selbstverständlich, dass derjenige, der das alte Problem auf dem alten Weg gelöst hat, auch der Beste beim neuen Weg ist. Das eindrücklichste Beispiel: Für manche Suchanfragen ist ChatGPT heute schlicht die bessere Erfahrung als Google Search. Hätte Google das nicht rechtzeitig erkannt, wären die Konsequenzen existenziell gewesen. Aber die breite Abverkaufswelle bei SaaS ist in unseren Augen zu wenig differenziert. Wenn man SaaS als Kategorie betrachtet – Claude Code ist SaaS, ChatGPT ist SaaS –, dann hatte SaaS 2026 eigentlich ein sehr gutes Jahr. Das Problem ist, dass dieser Wert bislang ausschließlich bei den neuen Anbietern angekommen ist, nicht bei den Incumbents, den bisherigen Anbietern. Wir erwarten aber, dass einige SaaS-Incumbents dank ihres tiefen Domänenwissens mittel- bis langfristig KI als Rückenwind nutzen werden.
Untergewichtung in Apple
Das Problem bei Apple ist die Bewertung im Verhältnis zum erwarteten nachhaltigen Wachstum. Apple ist ein exzellentes Unternehmen mit starker Marktposition und sehr guter historischer Ausführung. Aber die Bewertung ist anspruchsvoll: Apple handelt auf einem vorwärtsgerichteten KGV im unteren Dreißigerbereich für ein nachhaltiges Wachstum, das wir im hohen einstelligen Prozentbereich erwarten. Wenn ich das mit anderen großen Übergewichten in unserem Portfolio vergleiche – Visa und Mastercard wachsen schneller, wir sind konstruktiver in Bezug auf ihr Wachstumsmodell, und sie handeln rund zehnmal günstiger auf KGV-Basis. Dazu kommt ein höheres Disruptions- und Terminalwertrisiko bei Apple. Amazon hingegen ist attraktiv bewertet relativ zu dem, was wir als nachhaltiges Wachstum erachten, und ist hervorragend im KI-Zyklus positioniert.
Ausblick
Besonders im Fokus für die nächsten Jahre haben wir KI-Agenten auf Enterprise-Plattformen. Die Infrastrukturschicht reift bereits. Der nächste Zyklus findet auf der Anwendungsebene dort statt, wo KI tatsächlich Arbeit ausführt: Budgets freigibt, Kundenanfragen löst, Code deployed, Lieferketten steuert. Heute erwirtschaften Enterprise-KI-Lösungen geschätzt rund zehn Milliarden Dollar ARR, individuelle Produktivitätswerkzeuge wie ChatGPT, Claude Code und Cursor liegen bei etwa hundert Milliarden. Dieses Verhältnis wird sich umkehren. Die Unternehmen, die die Orchestrierungsschicht besitzen – Amazon mit Bedrock, Microsoft mit Copilot Studio, Atlassian mit Rovo –, sind am besten positioniert, um davon zu profitieren. Das ist der Zyklus, der uns in den nächsten drei Jahren am stärksten beschäftigt.
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Quelle: Investmentfonds.de
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