Die KI-Investitionsausgaben steigen auf 1,7 Billionen US-Dollar – welches Renditeniveau gilt dabei als angemessen? Goldman Sachs hat dazu Berechnungen angestellt.

Die KI-Investitionsausgaben der US-amerikanischen Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter erreichen ein beispielloses Ausmaß, doch die Frage, ob sie angemessene Renditen erzielen können, ist zum Kernpunkt der Investitionsdiskussion am Markt geworden. Der neueste Forschungsrahmen von Goldman Sachs liefert eine konkrete Zahl.

Nach Informationen von der Windtrading-Plattform besagt der Goldman Sachs Forschungsbericht, dass die sechs US-amerikanischen Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter – Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle und SpaceX – unter der Annahme einer Benchmark-Rendite auf eingesetztes Kapital (ROIC) von 15 % jährlich, in den Jahren 2028 bis 2030 kumulativ etwa 1,42 Billionen US-Dollar an Umsatz erzielen müssen, um eine angemessene Rendite für ihre "zweite Phase" (2026 bis 2027) der KI-Rechenkapazitätsausgaben zu erzielen. Umgerechnet auf Kapazitätseinheiten entspricht diese Schwelle etwa 11,6 Milliarden US-Dollar Jahresumsatz pro Gigawatt (GW).

Analysten von Goldman Sachs sind der Ansicht, dass die jüngste Kompression der Rendite eine natürliche Folge der groß angelegten Anfangsinvestitionszyklen ist und kein Beweis für eine strukturell niedrige Ertragsfähigkeit der KI-Wirtschaft. Der Bericht stellt zudem klar, dass die drei Public-Cloud-Anbieter (AWS, Azure, Google Cloud) bis zum zweiten Quartal 2026 gemeinsam etwa 1,69 Billionen US-Dollar an noch auszuführenden Vertragsbestellungen angesammelt haben – deutlich mehr als die nötigen 1,00 Billionen US-Dollar Schwellenwert und eine wichtige Stütze für zukünftige Monetarisierungspotenziale.

Die US-amerikanischen Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter erleben einen historisch nie dagewesenen Anstieg der Kapitalintensität. Goldman Sachs unterteilt den Aufbau der KI-Rechenkapazität in drei Phasen: In der "ersten Phase" von 2023 bis 2025 betragen die gesamten Investitionsausgaben rund 633 Milliarden US-Dollar, durchschnittlich etwa 211 Milliarden US-Dollar pro Jahr; in der "zweiten Phase" von 2026 bis 2027 etwa 1,73 Billionen US-Dollar, durchschnittlich rund 863 Milliarden US-Dollar pro Jahr; in der "dritten Phase" von 2028 bis 2030 voraussichtlich insgesamt etwa 4,14 Billionen US-Dollar, durchschnittlich ca. 1,38 Billionen US-Dollar pro Jahr.

Laut Visible Alpha Konsensdaten wurden die Erwartungen für die Investitionsausgaben der fünf börsennotierten Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter (Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle) für 2026 und 2027 seit Anfang 2026 insgesamt um etwa 66 % angehoben; der kombinierte Anstieg über zwei Jahre beträgt rund 750 Milliarden US-Dollar. Goldman Sachs gibt an, dass die eigenen Prognosen für die Investitionsausgaben im Jahr 2027 weiterhin über den Konsenserwartungen liegen und diese höhere Schätzung den tatsächlichen Erwartungen der Investoren besser widerspiegelt.

Mit der allmählichen Marktaufnahme der Investitionsausgaben liegt der Fokus der aktuellen Investorendiskussion auf zwei eng miteinander verbundenen Fragen: Welche Renditen werden die Investitionsausgaben 2026 bis 2027 generieren und wie wird sich die langfristige Kapitalintensität ab 2028 entwickeln.

Goldman Sachs hat aus Sicht der Halbleiter-Lieferkette die Größe der Investitionsausgaben für KI-Infrastruktur unabhängig berechnet und bestätigt damit die Einschätzungen auf der Nachfrageseite.

Laut Prognosen von Halbleiterunternehmen und eigenen Einschätzungen von Goldman Sachs betragen die Investitionsausgaben für KI-Infrastruktur im Jahr 2027 etwa 1,3 Billionen US-Dollar, ein Wachstum von rund 60 % gegenüber dem Vorjahr; 2028 steigen sie weiter auf rund 2,0 Billionen US-Dollar, mit einer Wachstumsrate von etwa 42 %. Gemessen an der installierten Rechenkapazität wird erwartet, dass KI-Rechenzentren in den Jahren 2026, 2027 und 2028 jeweils etwa 20 GW, 35 GW und 57 GW neu bereitstellen.

Im Detail hat Broadcom für seine Kunden Richtwerte für die KI-bezogene Rechenkapazität von 10 GW und 20 GW für die Geschäftsjahre 2027 und 2028 gegeben; Nvidia gibt an, dass Blackwell-Systeme pro GW einen Umsatz von etwa 25 Milliarden US-Dollar erzielen, das nächste Rubin-System wird hier auf etwa 40 Milliarden US-Dollar steigen; AMD schätzt seine Umsatzchance pro GW auf 15 bis 20 Milliarden US-Dollar. Goldman Sachs ermittelt daraus einen durchschnittlichen Vorab-Investitionsaufwand pro GW von etwa 42 Milliarden US-Dollar, welcher auch eine zentrale Annahme im ROIC-Rahmen bildet.

Der Kern des ROIC-Rahmens von Goldman Sachs liegt darin, zu quantifizieren, wie viel Umsatz die sechs Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter generieren müssen, um für ihre "zweite Phase" der KI-Rechenkapazitätsinvestitionen eine Benchmark-Rendite zu erzielen.

In den Schlüsselannahmen legt Goldman Sachs den Benchmark-ROIC bei 15 % jährlich fest, nimmt als Basis die durchschnittlichen Investitionsausgaben von 2026 bis 2027 und bewertet die Rendite anhand des Nettobetriebsergebnisses nach Steuern (NOPAT) der Jahre 2028 bis 2030. Die Kosten für die Vorab-Investition pro GW werden einheitlich auf etwa 42 Milliarden US-Dollar angenommen, davon etwa 70 % für "Rechenleistung" (Server, Chips, Netzwerkinfrastruktur etc.), etwa 30 % für "Schalen" (Grundstücke, Gebäude und Infrastruktur). Abschreibungen: Die Nutzungsdauer von "Rechenleistungs"-Vermögenswerten wird mit 5 Jahren, von "Schalen"-Vermögenswerten mit 15 Jahren angesetzt; die jährlichen Betriebs- und Wartungskosten (Strom, Personal etc.) für Rechenzentren werden mit etwa 836 Millionen US-Dollar pro GW angenommen.

Auf Basis dieser Annahmen zeigt die Modellberechnung, dass die sechs Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter in den Jahren 2028 bis 2030 kumulativ etwa 1,42 Billionen US-Dollar Umsatz generieren müssen, um den ROIC-Schwellenwert von 15 % zu erreichen. Goldman Sachs bietet auch eine Sensitivitätsanalyse: Bei einer Zielspanne für ROIC von 0 % bis 30 % liegt die erforderliche kumulative Umsatzspanne bei etwa 908 Milliarden bis 1,89 Billionen US-Dollar, und die jährlichen Umsätze pro GW zwischen 6,2 und 18,6 Milliarden US-Dollar.

Goldman Sachs stellt klar, dass die derzeitigen ROIC-Werte der Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter auf bestehende Investitionsausgaben fast sicher oberhalb des Benchmarkwerts von 15 % liegen, sodass dieser Rahmen auf extreme Sorgen mancher Investoren bezüglich negativer ROIC reagieren soll.

Um die abstrakten Umsatzschwellen mit realer Nachfrage zu verankern, zieht Goldman Sachs die Vertragsbestandsdaten der drei Public-Cloud-Service-Anbieter als Referenz heran.

Laut Goldman Sachs Bericht lag der kombinierte Auftragsbestand von AWS, Azure und Google Cloud bis zum zweiten Quartal 2026 bei etwa 1,69 Billionen US-Dollar, was einem Wachstum von ca. 152 % entspricht und sich gegenüber Anfang 2026 etwa 1,5-fach gesteigert hat. Die Unternehmensleitung der Anbieter stellt klar, dass mangelnde Kapazität die Befriedigung der KI-bezogenen Nachfrage begrenzt und deshalb die Investitionsausgaben erhöht werden.

Laut Berechnungen von Goldman Sachs müssten die drei Unternehmen bei kombinierten Investitionsausgaben von rund 1,22 Billionen US-Dollar in 2026/2027 und einer ROIC-Schwelle von 15 % in 2028/2030 kumulativ rund 1,0 Billionen US-Dollar Umsatz generieren. Dies entspräche nur etwa 59 % des aktuellen Auftragsbestandes von 1,69 Billionen US-Dollar. Goldman Sachs betont, dass diese Vergleichszahl auf der konservativen Annahme basiert, dass der Auftragsbestand künftig nicht weiter wächst – in Wirklichkeit steigert sich dieser Wert aktuell weiterhin zweistellig quartalsweise.

Das Top-Management mehrerer Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter hat öffentlich die Gewinnperspektiven von KI-Investitionsausgaben bekräftigt.

Laut Goldman Sachs Bericht erklärte Amazon im Q2/2026 Earnings Call, dass die Investitionsausgaben für AWS und KI klar starke zukünftige Renditen versprechen: Der Break-even von Servern und Netzwerken liegt bei etwa drei Jahren (Nutzungsdauer 5–6 Jahre) und ermöglicht nach dem Break-even noch 2–3 Jahre signifikanten Cashflow; die Rechenzentrum-Schalen haben eine Nutzungsdauer von über 30 Jahren und unterstützen fünf bis sechs Server-Zyklen. Oracle erklärte im Q4/2026 Call, dass das Infrastrukturgeschäft bei Großprojekten einen stabilen ROIC am oberen Ende der 20–30 % Bandbreite erzielt. SpaceX sagte auf der Goldman Sachs Communacopia+ Tech-Konferenz, dass die KI-Investitionen aktuell einen etwa einjährigen Investitionsrückfluss bieten.

Microsoft unterstreicht, dass die Einzelekonomie im KI-Bereich besser ist als im frühen Cloud-Zeitalter und keine strukturellen Hindernisse der Bruttomarge bestehen; die langfristigen Margen-Erwartungen liegen im Bereich der Cloud-Angebote. Mehrere Unternehmen betonen zudem, dass die Infrastruktur von Rechenzentren hinsichtlich geografischer Lage, Hardware und Workload-Anpassung viel Flexibilität bietet und dies hilft, die Auslastung zu optimieren und technologische Lock-in-Risiken zu reduzieren.

Goldman Sachs sieht, dass die Monetarisierung der KI-Rechenkapazität künftig auf mehreren Wegen vorangetrieben wird und markante Nachfragesignale bereits durch konkrete Beispiele belegt sind.

Im Unternehmensbereich wurden bei den drei Public-Cloud-Service-Anbietern die Preise für verschiedene Workloads und Services erhöht; mit rascher Vertragsverlängerung besteht weiteres Aufwärtspotenzial. Die Monetarisierungsmodelle reichen von "Bare-Metal" Infrastruktur-as-a-Service (etwa SpaceX' jüngste Compute-Lizenzvereinbarung) bis zu vollstapeligem Enterprise-Software-Services. Im Konsumentenbereich sind Werbeeinnahmen (Meta, Alphabet, Amazon) der ausgereifteste Monetarisierungspfad, während neue Modelle wie Abonnements und Agent-Kommerzialisierung beschleunigt erforscht werden. Besonders betont Goldman Sachs, dass jüngste Produkte wie Metas Muse für Konsumenten die KI-Nutzungsformen von Dialog zu Aktion verändern und langfristig den Bedarf an Rechenkapazität sowie passende Monetarisierungsmechanismen weiter vorantreiben werden.

Auf der Nachfrageseite beobachtete Goldman Sachs bei der Communacopia+ Tech-Konferenz, dass Unternehmens-KI-Anwendungen vom Experiment zum Rollout beschleunigt werden und die durch Produktivität getriebenen Renditen immer klarer werden. Die Umstellung der Unternehmensstrategien von "token maximieren" zu "token optimieren" verbessert die Gesamtrenditestruktur deutlich und wird zum führenden Indikator für das Umsatzwachstum der Hyperscaler-Cloud-Service-Anbieter.