Goldman Sachs: KI-Ausgaben erreichen 1,2 Billionen Dollar bis 2027
Jeden Monat produziert die KI-Branche eine Geschichte, die leise eine Annahme umschreibt, die niemand mehr hinterfragt hatte.
Im vergangenen Jahr lautete diese Annahme schlicht: Die Tech-Konzerne geben zu viel für KI-Infrastruktur aus. Wall-Street-Analysten warnten vor einer Blase. Anleger sorgten sich um das Fehlen einer klaren Rendite. Die Erzählung war eine der Unhaltbarkeit , ein Ausgabenrausch, der sich irgendwann von selbst korrigieren würde.
Goldman Sachs hat gerade Zahlen veröffentlicht, die dieses Narrativ auf den Kopf stellen.
Die Investmentbank prognostiziert, dass Amazon, Alphabet, Microsoft, Oracle und Meta allein im Jahr 2027 insgesamt 1,2 Billionen Dollar für KI-Infrastruktur ausgeben werden. Das ist mehr als 50 Prozent über den für dieses Jahr prognostizierten rund 800 Milliarden Dollar und liegt deutlich über dem Konsens der Wall Street von 1,1 Billionen Dollar, wie Bloomberg unter Berufung auf Goldman-Stratege Ryan Hammond berichtet.
Im Verhältnis zum BIP wäre es der größte Investitionszyklus seit dem Eisenbahnbau im 19. Jahrhundert.
Die wahre Geschichte ist nicht der Höhepunkt, sondern die Steigung
Die Schlagzeile ist atemberaubend, aber das verborgene Detail ist noch aufschlussreicher. Die Wachstumsrate der KI-Infrastrukturausgaben bricht bereits ein.
Das Tempo sinkt von fast 100 Prozent Wachstum im Jahresvergleich 2026 auf 54 Prozent im Jahr 2027 und dann auf nur noch 12 Prozent im Jahr 2028. Die Ausgaben beschleunigen sich nicht , sie erreichen einen sichtbaren Höhepunkt. Der Ausbau ist frontgeladen, und die Verlangsamung verrät uns etwas Wichtiges darüber, wie die Hyperscaler selbst den Zeitplan für die KI-Einführung sehen.
Goldman hatte bereits im Juni darauf hingewiesen, dass die Konsensschätzungen viel zu niedrig waren. Die neueste Prognose bestätigt, dass das Wall-Street-Narrativ „KI-Ausgaben sind nicht nachhaltig" immer in die falsche Richtung schaute. Die Ausgaben sind real, sie sind massiv, und die Unternehmen, die sie tätigen, haben sich bereits auf Niveaus festgelegt, die das übertreffen, was die meisten Analysten für möglich hielten.
Die Schuldenfrage, die niemand beantworten will
Das unangenehme Detail, das in Goldmans Analyse verborgen liegt, ist die Frage, wie diese Ausgaben finanziert werden. Die Kapitalausgaben übersteigen bereits das, was die fünf Unternehmen aus dem laufenden Geschäft erwirtschaften. Die Lücke wird mit Schulden geschlossen.
Goldman erwartet eine höhere Fremdfinanzierung, während der Ausbau weitergeht. Das schafft eine strukturelle Verwundbarkeit: Wenn die KI-Einnahmen nicht schnell genug kommen, drohen den Unternehmen steigende Zinskosten zusätzlich zu ihren bereits enormen Kapitalverpflichtungen.
Um die 1,2 Billionen Dollar zurückzugewinnen, bräuchten die Unternehmen zusammengenommen etwa 300 Milliarden Dollar jährliche KI-Einnahmen. Die aktuellen Erlöse reichen noch nicht aus, obwohl es ermutigende Anzeichen gibt. Das Cloud-Wachstum stieg von 25 Prozent im Jahr 2024 auf 48 Prozent im zweiten Quartal 2026. Ob diese Kurve steil genug ist, um die Schulden zu bedienen, bevor die Zinsen weiter steigen, ist die offene Frage, die die nächste Phase des KI-Ausbaus bestimmen wird.
Engpässe bei Strom, Arbeitskräften und Speicherchips könnten den Prozess weiter verlangsamen. Goldman hat alle drei als mögliche Hemmnisse genannt.
Was das für die KI-Branche bedeutet
Das Ausmaß dieser Ausgaben hat zwei Konsequenzen, die weit über die Wall Street hinaus relevant sind.
Erstens ist der KI-Infrastruktur-Ausbau gemessen an jedem historischen Maßstab das größte einzelne wirtschaftliche Engagement im Technologiesektor. Er übertrifft den Dotcom-Kabelausbau, den Glasfaserboom der frühen 2000er Jahre und den Mobilfunkausbau nach dem iPhone. Wenn Goldmans Prognose auch nur annähernd zutrifft, werden die nächsten 18 Monate mehr Kapital in KI-Rechenleistung fließen sehen als in jede Technologiekategorie der Geschichte.
Zweitens bedeutet die Konzentration der Ausgaben auf fünf Unternehmen, dass die Zukunft der KI-Infrastruktur zunehmend von einer Handvoll Bilanzen kontrolliert wird. Wenn eines dieser Unternehmen stolpert , eine Herabstufung, eine strategische Neuausrichtung, ein regulatorischer Eingriff , wären die Auswirkungen auf die Lieferkette für GPUs, Rechenzentren und Energieinfrastruktur sofort und schwerwiegend.
Die KI-Branche hat sich gefragt, ob die Technologie dem Hype gerecht wird. Die dringendere Frage, jetzt wo Goldman eine Zahl auf die Investitionswelle gesetzt hat, ist, ob die finanzielle Architektur, die diesen Hype stützt, lange genug zusammenhält, bis die Einnahmen eintreffen.
Dies ist keine Geschichte über eine Blase. Es ist die Geschichte einer Wette, die so groß ist, dass die Institutionen, die sie eingehen, es sich nicht leisten können zu verlieren , und Geld leihen, um noch höher zu setzen.
Sources
- The Decoder: Goldman Sachs erwartet 1,2 Billionen Dollar KI-Infrastruktur-Ausgaben bis 2027
- Bloomberg (via The Decoder): Hyperscaler Capex Projektionen von Ryan Hammond