Apple, das im Bereich der künstlichen Intelligenz am „langsamsten“ voranschreitet, gehörte zeitweise zu den Großunternehmen mit dem stärksten Aktienkursanstieg im Juli.
In den letzten Jahren war Apples Vorgehen im Bereich KI unter den großen US-Technologiekonzernen stets das „langsamste“.
Im Jahr 2023, als Microsoft, Google und Meta nacheinander große Modelle, KI-Assistenten und Unternehmensprodukte auf den Markt brachten und der KI-Wettbewerb in eine beschleunigte Phase eintrat, veröffentlichte Apple Apple Intelligence erst im Juni 2024 offiziell; die ursprünglich für 2025 geplante neue Version von Siri wurde ebenfalls auf dieses Jahr verschoben.
Apples „Langsamkeit“ führte dazu, dass sein Aktienkurs zeitweise hinter den US-Technologieaktien zurückblieb. Im Jahr 2025 stieg der Nasdaq 100 ETF um 20,77 %, während Apples Zuwachs nur 9,05 % betrug. Denn Apple braucht KI möglicherweise dringender als viele andere Unternehmen – ohne KI ist es kaum möglich, Nutzer zum Kauf eines neuen iPhones zu bewegen, und das iPhone trägt fast die Hälfte seines Umsatzes bei.
Vom Handelsschluss am 30. Juni bis zum 30. Juli, also vor der Veröffentlichung der Geschäftsergebnisse nach Börsenschluss am betreffenden Tag, stieg Apple insgesamt um 15,2 %, übertraf mehrere Unternehmen mit hohen Kapitalausgaben wie Meta und Alphabet und lag unter den großen US-Technologieaktien nach Microsoft auf dem zweiten Platz.
Obwohl der Aktienkurs von Apple am 31. Juli nach der Veröffentlichung der Geschäftsergebnisse aufgrund mehrerer Faktoren wie Speicherchips um 7,4 % fiel, verzeichneten Microsoft und Amazon dank der starken Leistung ihres Cloud-Geschäfts einen starken Kursanstieg.
Aus dem verhaltenen Kursverlauf im Juli geht jedoch klar hervor, dass die Kapitalmärkte die Investitionen großer Unternehmen in die KI-Infrastruktur neu bewerten. Wenn sich der KI-Sektor zyklisch verändert, hat auch eine KI-Geschichte wie die von Apple, die keine hohen Ausgaben verursacht, die Chance, in das Blickfeld der Investoren zu gelangen.
Vom Autobau zur KI: Apple meidet stets die kapitalintensivsten Glieder der Industriekette
In den 12 Monaten bis Juni 2026 beliefen sich die Barmittel-Kapitalausgaben von Apple auf etwa 10 Milliarden US-Dollar, was nur etwa einem Zehntel der Ausgaben anderer großer Technologieunternehmen entspricht. Bei Microsoft, Meta, Alphabet und Amazon lagen sie bei etwa 1159, 893, 1324 bzw. 1674 Milliarden US-Dollar.
Diese Investitionen dienen einerseits dazu, größere und leistungsfähigere Modelle zu trainieren, andererseits dazu, die Inferenzlast zu bewältigen, die durch Nutzerabrufe und Agent-Aufgaben nach der Inbetriebnahme der Modelle kontinuierlich entsteht.
Obwohl Apple auch eigene Modelle trainiert, handelt es sich hauptsächlich um kleine Modelle auf Geräteebene. Die Inferenz auf Geräteebene kann die Cloud-Abrufe während der Nutzung des Geräts reduzieren. Bei großen parametrischen Cloud-Modell-Diensten neigt Apple eher zur Zusammenarbeit mit großen Modellanbietern, die über eine eigene Cloud-Infrastruktur verfügen: Die globale Version von Apple Intelligence kooperiert mit Google und seinem Gemini-Modell, während in China lokale Technologiepartner wie Alibaba Tongyi und Baidu eingebunden werden. Mit Hilfe der fertigen Modelle und Rechenleistung seiner Partner muss Apple nicht die gesamten Investitionen in die Cloud-Infrastruktur allein tragen und kann den Nutzern trotzdem die Fähigkeiten großer Modelle zur Verfügung stellen.
Apples Vorsicht vor kapitalintensiven Vermögenswerten hat sich bereits beim Autobau gezeigt.
Ab etwa 2014 erforschte Apple das Autoprojekt zehn Jahre lang, und der Markt erwartete zeitweise, dass Apple in die Produktion von Fahrzeugen und autonomes Fahren einsteigt. Medienberichten zufolge beliefen sich die Gesamtkosten von Project Titan auf über 10 Milliarden US-Dollar, mit durchschnittlichen jährlichen Ausgaben von etwa 1 Milliarde US-Dollar und einer Teamgröße, die zeitweise fast 2000 Mitarbeiter erreichte – doch das Autobau-Projekt wurde 2024 abrupt eingestellt.
Apple zog es vor, zuzugeben, dass die zehnjährigen F&E-Investitionen nicht in Produkte umgewandelt werden können, anstatt sich von noch größeren, langfristigen Kapitalausgaben für die Fertigung binden zu lassen. Allerdings hat Apple das Fahrzeug als Träger nicht vollständig aufgegeben, sondern besetzt weiterhin den digitalen Zugang im Fahrzeug über CarPlay.
Apple übernimmt nicht selbst die kapitalintensiven Glieder der Wertschöpfungskette, sondern behält stets das Betriebssystem, die Interaktionszugänge und die Nutzerbeziehungen in der Hand, und konzentriert seine Ressourcen auf die Position, die den Nutzern am nächsten ist. Mit seiner Strategie ohne hohe Ausgaben hat Apple ein Wettrüsten um Rechenleistung vermieden.
Das dritte Jahr der hohen KI-Ausgaben: Der Markt fragt nach der Kapitalrendite statt nur nach der Größe der Rechenleistung
In der Anfangsphase des Booms der generativen KI war Rechenleistung die knappste Ressource. Wer mehr Rechenleistung besaß, konnte leistungsfähigere Modelle trainieren. Die Ankündigung von Unternehmen, ihre KI-Investitionen auszuweiten, war an sich schon ein Grund für eine Ausweitung der Bewertung.
Zwei markante Ereignisse: Anfang 2023 erweiterte Microsoft die Zusammenarbeit mit OpenAI, die Kombination aus „führendem Modell + Cloud-Infrastruktur“ wurde vom Markt anerkannt, und der Aktienkurs von Microsoft stieg in diesem Jahr um etwa 58 %; im Juni 2024 überschritt die Marktkapitalisierung von Nvidia 3 Billionen US-Dollar und überstieg zeitweise die von Apple – die Vermögenswerte der Rechenleistung ersetzten die Unterhaltungselektronik und rückten in den Mittelpunkt der Bewertung von Technologieaktien.
Das Aufkommen von Agenten hat die Nachfrage nach Rechenleistung weiter in Richtung „kontinuierliche Aufgabenausführung“ getrieben. Herkömmliche Chatbots arbeiten normalerweise nach dem Prinzip „eine Frage, eine Antwort“, während Agenten Aufgaben zerlegen und wiederholt Modelle und externe Tools abrufen. Die daraus resultierende steigende Nachfrage nach Rechenleistung lässt die Preise für vorgelagerte Hardware weiter steigen. Der KI-Wettbewerb entwickelt sich zu einem Druck durch stetig wachsende Kapitalausgaben, und der Aufbau von Rechenleistung, der früher als Wettbewerbsvorteil galt, wird allmählich zu einem schweren Kostenfaktor, den große Modellanbieter und Cloud-Diensteanbieter langfristig bewältigen müssen.
Neben dem Kostendruck ist es nach wie vor ungewiss, ob KI-bezogene Geschäfte dauerhafte Wettbewerbsvorteile bilden können. Bislang ist kaum ein Anbieter in der Lage, sicherzustellen, dass seine Modellfähigkeiten nicht innerhalb weniger Wochen von Nachzüglern eingeholt werden.
Am 9. Juni 2026 veröffentlichte Anthropic das damals branchenführende Claude Fable 5; 37 Tage später, am 16. Juli, brachte Moonshot AI Kimi K3 auf den Markt. Offiziellen Materialien von Kimi zufolge liegt die Gesamtleistung von K3 zwar noch hinter Fable 5 zurück, weist aber bei einigen Programmier- und Agent-Bewertungen eine Wettbewerbsfähigkeit auf, die Fable 5 nahekommt. Das bedeutet, dass hohe Kapitalausgaben nicht unbedingt einen dauerhaften technologischen Vorsprung sichern.
Aus diesem Grund ändern sich die Bewertungsmaßstäbe für KI-Vermögenswerte. Früher belohnte der Markt diejenigen, die mehr GPUs, größere Modelle und reichlichere Rechenleistung besaßen; wenn die Modellfähigkeiten nicht mehr knapp sind, wird der Markt nach der Kapitalrendite von KI fragen.
Keines der Unternehmen legt die vollständigen KI-Einnahmen und KI-Kapitalausgaben separat offen. Der freie Cashflow (TTM) kann als alternativer Beobachtungsindikator dienen: Wenn die durch KI generierten zusätzlichen Einnahmen aus Cloud-Diensten, Abonnements und Werbung schneller wachsen als die Kapitalausgaben, sollten die zusätzlichen operativen Cashflows schließlich die Investitionen in Server und Rechenzentren decken und den freien Cashflow zu einer Bodenbildung und anschließenden Erholung führen.
Aus den Daten nach der Veröffentlichung der Geschäftsergebnisse geht jedoch hervor, dass bei mehreren großen US-Technologieunternehmen mit hohen Investitionen noch keine Anzeichen für eine anhaltende Erholung des freien Cashflows zu erkennen sind. Das bedeutet, dass die Zuwächse bei den operativen Cashflows dieser Unternehmen derzeit nicht ausreichen, um die Ausgaben für Rechenzentren vollständig zu decken.
Im Vergleich dazu stieg der neueste freie Cashflow (TTM) von Apple auf etwa 136,7 Milliarden US-Dollar, womit es das einzige der fünf Unternehmen ist, das den historischen Höchstwert von 2023 bis 2025 übertrifft. Darüber hinaus bedeutet Apples Strategie der Kosteneffizienz nicht, dass Apple dauerhaft aus dem KI-Wettbewerb ausgeschlossen bleibt.
Apples echter Vorteil: Es muss nicht das größte Modellunternehmen sein, um KI-Einnahmen zu erzielen
Laut dem neuesten Geschäftsergebnis von Apple beliefen sich die viel beachteten Einnahmen aus dem iPhone auf 54,252 Milliarden US-Dollar, was einem Jahresanstieg von 21,69 % entspricht. In den drei vorherigen Geschäftsjahren lagen die Umsatzwachstumsraten des iPhones bei -2,4 %, 0,3 % bzw. 4,2 %.
Obwohl Apple nicht in den intensiven Wettbewerb um Rechenleistung eingetreten ist, besitzt es bereits das, was im Rahmen der KI-Kommerzialisierung am schwersten zu erwerben ist: Über 2,5 Milliarden aktive Geräte, die iPhone, iPad, Mac und Apple Watch umfassen, sowie die Kontrolle über Betriebssysteme, Zahlungskonten, App Stores, persönliche Daten und geräteübergreifende Szenarien.
Andere Unternehmen müssen zuerst Rechenleistung aufbauen, Modelle trainieren und Nutzer gewinnen, bevor sie nach Geschäftsmodellen suchen können; Apple kann die KI-Fähigkeiten direkt in sein bestehendes Ökosystem einbinden, ohne Nutzer von Grund auf neu zu erwerben.
Apples KI-Einnahmen stammen nicht unbedingt aus dem Verkauf von Tokens, ihre Sicherheit ergibt sich aus dem bestehenden Hardware-Geschäft. Apple Intelligence selbst muss nicht separat berechnet werden – solange es die Attraktivität von iPhone, Mac und anderen Geräten steigert, kann Apple bei jedem zusätzlich verkauften Gerät sofort einen Produktumsatz und den entsprechenden Bruttogewinn verbuchen.
Das zu Beginn des Jahres 2026 populäre Open-Source-Agent-Programm OpenClaw lieferte unerwartet ein weiteres Beispiel. Da der Mac mini einen niedrigen Stromverbrauch und eine große einheitliche Speicherkapazität aufweist und sich daher für den langfristigen Betrieb lokaler Agenten eignet, war er in Huaqiangbei in Shenzhen zeitweise ausverkauft. Die Lieferzeiten einiger hochkonfigurierter Macs wurden zudem offenbar deutlich verlängert. Im dritten Quartal des Geschäftsjahres 2026 erreichte der Umsatz der Mac-Sparte von Apple 10,352 Milliarden US-Dollar, was einem Jahresanstieg von 28,66 % entspricht.
Dies verdeutlicht anschaulich Apples Logik der KI-Verwertung: Beliebte KI-Anwendungen müssen nicht von Apple selbst entwickelt werden. Solange sie schließlich zu einer Nachfrage nach Geräten führen, kann Apple über sein bestehendes Hardware-Geschäft Einnahmen erzielen. Daher bleibt Apples Kernfrage: Wie viele iPhones kann die KI ihm tatsächlich verkaufen helfen?
Obwohl steigende Kosten in der Lieferkette Apple dazu zwingen werden, die Preise einiger Mac- und iPad-Modelle anzuheben, geht aus den Angaben von Apple auf der Leistungstelefonkonferenz für das dritte Quartal des Geschäftsjahres 2026 hervor, dass die Anzahl der Nutzer, die auf ein neues iPhone wechseln, den höchsten Wert aller Juni-Quartale in der Geschichte erreicht hat, und die Anzahl der Nutzer, die auf einen neuen Mac wechseln, sowie die Anzahl der Erstkäufer von Macs jeweils historische Höchstwerte erreicht haben. Dies zeigt, dass das Umsatzwachstum von Hardware-Geräten nach wie vor von der Nachfrage nach Geräteerneuerungen angetrieben wird.
Das ist möglicherweise genau der Grund, warum die Wall Street Apple neu bewertet: Im dritten Jahr der hohen KI-Ausgaben hängt der Erfolg nicht mehr nur davon ab, wer die meisten GPUs besitzt, sondern davon, wer KI in Umsatz, Gewinn und freien Cashflow umwandeln kann.
Wenn die Modelle allmählich standardisiert werden und die Inferenzkosten stetig sinken, könnte das heute eher konservativ agierende Apple zu dem Nutznießer im KI-Zyklus werden, der die höchste Kapitaleffizienz und die größten Wahlmöglichkeiten besitzt.
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Yicai Business School“, Autor: Xu Ming, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.