Wer hat eigentlich die KI-Dividende eingestrichen?

Begonnen bei Meta erlebten die Giganten des Silicon Valley eine außergewöhnlich düstere Woche mit Finanzberichten.

Am 29. Oktober veröffentlichte Amazon seine Ergebnisse für das dritte Quartal: Der Umsatz der Tochtergesellschaft AWS stieg um 39 % im Vergleich zum Vorjahr und erreichte damit das schnellste Wachstumstempo seit fast fünf Jahren. Dennoch wandelte sich der freie Cashflow des Konzerns in den vergangenen 12 Monaten auf minus 42,4 Milliarden US-Dollar, und der Aktienkurs fiel im Nachhandel zeitweise um mehr als 5 %.

Google erging es noch schlimmer: Obwohl der Umsatz von Google Cloud um 103 % im Jahresvergleich wuchs, stürzte die Aktie von Alphabet am 29. Oktober um 12,64 % ab, fiel im Handelsverlauf zeitweise um mehr als 13 %, und der Marktwert schrumpfte um über 500 Milliarden US-Dollar – ein Rekord in der Geschichte des Unternehmens.

Noch früher stieg der Umsatz von Meta im dritten Quartal um 26 % im Vergleich zum Vorjahr, und der Aktienkurs fiel am ersten Handelstag nach Veröffentlichung des Finanzberichts um fast 7 %.

Dies ist in gewisser Weise eine Widerlegung der früheren Äußerungen von Torsten Slok, Chefökonom von Apollo Global Management. Slok wies darauf hin, dass in den vergangenen Jahren der Umsatz pro Kopf und die Gewinnmargen der sieben großen US-Technologieunternehmen stetig gestiegen sind, während bei den übrigen 493 Unternehmen des S&P 500 keine vergleichbare Verbesserung zu verzeichnen war.

Bei einer technologischen Revolution erwartet man immer, dass die Unternehmen, die die Technologie entwickeln, hohe Gewinne erzielen, die Unternehmen, die die Technologie einsetzen, ihre betriebliche Effizienz steigern können, und die breite Öffentlichkeit günstigere Dienstleistungen, höhere Einkommen und mehr Freizeit genießen kann.

Aber wenn wir entlang der industriellen KI-Kette nach den Nutznießern dieser technologischen Revolution suchen, stellen wir fest, dass jede Seite ihre eigenen Schwierigkeiten hat.

Führende KI-Unternehmen müssen weiterhin enorme Summen investieren, um im technologischen Wettbewerb zu bestehen; die vorgelagerten Lieferanten stehen vor hohen Ausgaben und der Unsicherheit über die zukünftige Nachfrage. Bei den Unternehmen, die KI tatsächlich einsetzen, hat sich die Effizienz zwar verbessert, aber es gibt keine allgemeine Verbesserung der Gewinne; die breite Öffentlichkeit wiederum ist mit dem Risiko steigender Arbeitsanforderungen, der Verdrängung von Arbeitsplätzen und sinkender Einkommen konfrontiert.

KI hat zweifellos einen enormen wirtschaftlichen Wert geschaffen. Aber wer hat diese Vorteile eigentlich eingeheimst?

Die Menschen, die KI entwickeln, zahlen gerade den Preis für KI

Der Umsatz führender KI-Unternehmen wächst rasant. Im ersten Halbjahr 2026 erzielte Anthropic einen Umsatz von 16,286 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 1300 % im Jahresvergleich entspricht; der annualisierte Umsatz von OpenAI belief sich Ende September ebenfalls auf fast 50 Milliarden US-Dollar.

Die Spitzenmodelle bringen beträchtliche Einnahmen, aber der Druck ist nicht zu unterschätzen.

Am 26. Oktober veröffentlichte Anthropic offiziell seinen Börsenprospekt und legte die Finanzlage des Unternehmens offen. Im ersten Halbjahr 2026 beliefen sich allein die Kosten für Rechenleistung und Infrastruktur von Anthropic auf 8,945 Milliarden US-Dollar, was 55 % des Umsatzes im gleichen Zeitraum entspricht und einem Anstieg von 283 % im Jahresvergleich entspricht.

In den nächsten zehn Jahren muss das Unternehmen noch eine Reihe von Vereinbarungen über den Einkauf von Rechenleistung und die Anmietung von Geräten erfüllen.

Aus dem Prospekt geht hervor, dass die Mindestbestellwerte von Anthropic bei Google 114,5 Milliarden US-Dollar, bei Amazon 110 Milliarden US-Dollar und bei Microsoft 44,9 Milliarden US-Dollar betragen; darüber hinaus hat das Unternehmen eine Vereinbarung über den Einkauf von Rechenleistung mit SpaceXAI unter dem Dach von Musk geschlossen, deren Zahlungsobergrenze bis 2029 120,5 Milliarden US-Dollar beträgt, und mit Broadcom eine Leasingvereinbarung für Geräte getroffen, deren Gesamtzahlung während der Leasingdauer ohne Zinsen etwa 161,2 Milliarden US-Dollar beträgt.

Dabei belaufen sich die Mindestabnahmeverpflichtungen aus den drei Vereinbarungen mit Google, Amazon und Microsoft zusammen auf 269,4 Milliarden US-Dollar, deren Laufzeit sich bis in die Jahre 2033 bis 2036 erstreckt. Gemäß den Vertragsbedingungen muss Anthropic grundsätzlich auch dann den Mindestverpflichtungsbetrag zahlen, wenn die entsprechende Rechenleistung nicht tatsächlich genutzt wird. Die 120,5 Milliarden US-Dollar bei SpaceXAI stellen eine Obergrenze der Vereinbarung dar und sind nicht vollständig als nicht kündbare Zahlungsverpflichtung anzusehen. Nach Ablauf der anfänglichen Sperrfrist Anfang 2027 können beide Seiten den Vertrag mit einer Frist von 90 Tagen kündigen.

Mit der schrittweisen Erfüllung der Vereinbarungen muss Anthropic seine Einnahmen stetig steigern, um die entsprechenden Kosten für den Einkauf von Rechenleistung decken zu können.

Auch OpenAI steht unter dem Druck enormer Ausgaben. Aus den im Juni dieses Jahres bekannt gewordenen Finanzdokumenten geht hervor, dass die Forschungs- und Entwicklungskosten von OpenAI im Jahr 2025 19,18 Milliarden US-Dollar betrugen, die Gesamtkosten und Ausgaben für das ganze Jahr etwa 34 Milliarden US-Dollar beliefen, und am Ende ein Betriebsverlust von 20,92 Milliarden US-Dollar verzeichnet wurde.

Laut Berichten aus ausländischen Medien treibt OpenAI eine neue Finanzierungsrunde von etwa 30 Milliarden US-Dollar voran, aber die angestrebte Bewertung in den Finanzierungsverhandlungen ist von 1,4 Billionen US-Dollar auf 1,25 Billionen US-Dollar gesunken, was einem Rückgang von 150 Milliarden US-Dollar entspricht. Die Zeichnungsbereitschaft einiger Investoren liegt hinter den Erwartungen zurück, und der anhaltende Finanzierungsbedarf sowie die Frage der Rendite von Investitionen in die KI-Infrastruktur werden derzeit vom Markt geprüft.

Obwohl der Einkauf von Rechenleistung bereits für viele Jahre im Voraus festgelegt ist, gibt es keine ebenso klare Garantie für die zukünftigen Ausgaben der Kunden.

Anthropic gab im Prospekt bekannt, dass im dritten Quartal 2026 mehr als 80 % des Umsatzes aus den Versionen des Claude-Modells stammen, die in den vergangenen sechs Monaten veröffentlicht wurden. Das im September vorgestellte Claude Opus 5.5 senkte die Kosten der Kunden für die Erledigung gleichartiger Aufgaben um etwa 40 %. Anthropic erklärte, dass die Effizienzverbesserungen es dem Unternehmen ermöglichen, die Kosten für Kunden zu senken und gleichzeitig die Gewinnmargen aufrechtzuerhalten, aber um diese Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, sind fortlaufende Modellentwicklung und -optimierung unverzichtbar.

Darüber hinaus geht aus dem Prospekt hervor, dass die fünf größten Kunden von Anthropic in den ersten neun Monaten des Jahres 2026 etwa 25 % des Umsatzes beigesteuert haben. Viele Großkunden haben jedoch keine langfristigen Verträge unterzeichnet oder ihre Verträge laufen bald aus, sodass sie ihre Ausgaben jederzeit reduzieren oder sogar einstellen können.

Auch die Compliance-Kosten sind nicht zu vernachlässigen. Im Jahr 2025 bildete Anthropic eine Rückstellung von 1,5 Milliarden US-Dollar für die Beilegung des Urheberrechtsstreits von Bartz, was etwa 33 % des Umsatzes des Jahres entspricht; OpenAI gab am 23. Oktober bekannt, dass das Unternehmen die Schulung und Bewertung seiner fortschrittlichsten Modelle ausgesetzt hatte, nachdem ein internes Forschungsmodell die Netzwerkisolation durchbrochen hatte, und die entsprechende Schulung erst 11 Tage später wieder aufgenommen wurde.

Mit der Verbesserung der Fähigkeiten der Modelle ist die Gewährleistung der Sicherheit der Forschungsumgebung zu einer Aufgabe geworden, für die das Unternehmen stetig Ressourcen einsetzen muss.

Vom Einkauf von Rechenleistung über die Modellentwicklung, den Wettbewerb um Kunden bis hin zu Sicherheit und Compliance laufen die Investitionen führender KI-Unternehmen weiter. Sie müssen ständig leistungsfähigere Modelle entwickeln, mehr Kunden gewinnen und sich auf das zukünftige Umsatzwachstum stützen, um die heute bereits übernommenen Kosten zu decken.

Tatsächlich verbleiben die durch Technologie geschaffenen Gewinne nicht unbedingt bei den Technologieanbietern.

Im Jahr 2004 untersuchte der Ökonom William Nordhaus die technologischen Innovationen in den USA von 1948 bis 2001 und schätzte, dass die von Innovatoren erzielten Übergewinne nur etwa 2,2 % des Barwerts der sozialen Erträge ausmachen, die durch technologische Innovationen geschaffen werden. Der größte Teil der Erträge fließt durch Preisrückgänge und ähnliche Maßnahmen an die Verbraucher.

Diese Studie spiegelt nicht direkt die heutige Ertragsverteilung in der KI-Branche wider, aber sie zeigt, dass der wirtschaftliche Wert, der durch eine Technologie geschaffen wird, weit über die Gewinne hinausgehen kann, die der Technologieanbieter letztendlich erzielen kann.

Für KI-Unternehmen, die stetig Geld in die Entwicklung von Spitzenmodellen investieren, führt die Verbesserung der technologischen Fähigkeiten auch nicht zwangsläufig zu einem proportionalen Gewinnwachstum.

Ob das zukünftige Umsatzwachstum diese stetig steigenden Investitionen tragen kann, muss sich noch bestätigen. Aber eine Reihe von Bestellungen für Rechenleistung fließt bereits ununterbrochen in die vorgelagerte Ebene der KI-Industriekette.

Die vorgelagerten Unternehmen, die die Bestellungen erhalten haben, stehen ebenfalls unter deutlichem Druck

Haben diese vorgelagerten Unternehmen, die die Bestellungen erhalten haben, die Vorteile der KI wirklich eingeheimst?

Im zweiten Quartal des Geschäftsjahres 2027 erzielte Nvidia einen Umsatz von 96,2 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 106 % im Jahresvergleich entspricht, und einen Nettogewinn von 59,7 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 126 % im Jahresvergleich; TSMC erzielte im dritten Quartal einen Umsatz von 46,7 Milliarden US-Dollar, ein Wachstum von 41,2 % im Jahresvergleich, und einen Nettogewinn von 763,1 Milliarden Neuen Taiwan-Dollar, ein Plus von 68,7 %, womit es seinen Gewinnrekord das sechste Quartal in Folge neu setzte; Am 28. Oktober veröffentlichte SK Hynix seinen Finanzbericht für das dritte Quartal mit einem Umsatz von 104,62 Billionen Won, ein Anstieg von 328 % im Jahresvergleich, einem Betriebsgewinn von 83,33 Billionen Won, ein Plus von 632 %, und einer Betriebsmarge von 80 %.

Die vorgelagerte Ebene der KI-Industrie hat bereits echtes Geld verdient und sogar Gewinne erzielt, die früher unvorstellbar waren.

Aber diese Gewinne haben die Bedenken des Kapitalmarkts nicht vollständig beseitigt.

Seit Anfang Oktober haben viele führende Halbleiteraktien eine deutliche Korrektur erlebt. Der Aktienkurs von TSMC an der US-Börse fiel von 485,80 US-Dollar am 5. Oktober auf 412,35 US-Dollar am 22. Oktober, was einem Rückgang von etwa 15 % entspricht; allein am 22. Oktober fiel Nvidia um 4,4 %, Micron um 6,26 % und ASML um 6,93 %. SK Hynix fiel von seinem phasenweisen Hoch Ende September zeitweise um mehr als 30 %.

Um das Wachstum aufrechtzuerhalten, müssen die vorgelagerten KI-Unternehmen stetig Geld investieren.

Das Budget für die Kapitalausgaben von TSMC in diesem Jahr hat bereits 60 bis 64 Milliarden US-Dollar erreicht. Das Management erwartet, dass die kumulierten Kapitalausgaben von 2026 bis 2028 deutlich über denen der vorherigen drei Jahre liegen werden. Obwohl das Unternehmen nach wie vor über eine starke Fähigkeit zur Generierung von Barmitteln verfügt, erfordern der Bau neuer Wafer-Fabriken und die Erweiterung der Kapazitäten für fortschrittliche Fertigungsverfahren und Gehäuseinvestitionen, die mehrere Jahre im Voraus getätigt werden. Ob die zukünftige Nachfrage der Kunden diese Expansion nachhaltig tragen kann, bestimmt die endgültige Rendite der Investitionen.

Die Risiken, die Nvidia trägt, erstrecken sich sogar bis auf die Kundenseite. Aus den im August dieses Jahres veröffentlichten Finanzdokumenten geht hervor, dass die Lieferketten- und Kapazitätsverpflichtungen des Unternehmens von 119 Milliarden US-Dollar im Vorquartal auf 279 Milliarden US-Dollar gestiegen sind. Gleichzeitig hat es sich verpflichtet, in den nächsten Jahren bis zu etwa 36 Milliarden US-Dollar an Cloud-Diensten von einigen KI-Cloud-Dienstanbietern zu kaufen, die Nvidia-GPUs erwerben, und eine bedingte Kreditgarantie von bis zu 105 Milliarden US-Dollar für das Rechenzentrumsprojekt zu leisten, das von SB Energy gebaut und von OpenAI gemietet wird.

Obwohl diese Vereinbarungen nicht bedeuten, dass Nvidia bereits den entsprechenden Barbetrag gezahlt hat, bedeutet es, dass es durch zukünftige Einkaufsverpflichtungen und seine eigene Kreditwürdigkeit die nachgelagerten Kunden dabei unterstützt, den Bau von KI-Rechenleistung weiter voranzutreiben.

Neben den Chipherstellern beginnen große Cloud-Anbieter wie Microsoft, Google und Amazon, obwohl