Künstliche Intelligenz zählt zu den einflussreichsten Kräften, die derzeit die Wirtschaft und Märkte prägen. Die diesbezüglichen Ansichten gehen aber weit auseinander. Einige sehen darin einen potenziellen Gewinnschub für Nutznießer dieses Trends, andere sehen darin eine riskante Spekulationsblase. Unabhängig davon, wo man sich entlang dieses Spektrums befindet, ist das Tempo des Wandels und der Entwicklung schwindelerregend.

Aus der Anlageperspektive wird sich KI langfristig die meisten Wirtschaftssektoren und Unternehmen auswirken. Wie genau und in welchem Umfang, bleibt aber eine offene Frage. Die internen Diskussionen bei Wellington sind lebhaft und erstrecken sich über alle Branchen, Anlageklassen und Zeithorizonte. Unseres Erachtens sind diejenigen, die die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Dimensionen der KI-Debatte verstehen, möglicherweise am besten positioniert, um von den positiven und negativen Auswirkungen dieses sich rasant entwickelnden technologischen Paradigmas zu profitieren.

Nachstehen erläutern vier unserer Experten ihre Perspektiven zu KI und den entsprechenden Anlageimplikationen. Sie bringen zwar jeweils unterschiedliche Blickwinkel mit ein, generell sind wir uns aber alle einig, dass es Flexibilität, Unvoreingenommenheit und Zusammenarbeit erfordern wird, um die beträchtlichen und dynamischen Anlagechancen in diesem Bereich nutzen zu können.

Was haben Zentauren und Schach mit KI zu tun?

Der aktuelle Entwicklungsverlauf bei KI ähnelt den jüngsten Entwicklungen beim Schach. Anfang der 1990er schlug der Mensch noch die Maschine bei diesem Spiel. 1997 änderte sich dies. Der Computer Deep Blue besiegte den Schachgroßmeister Kasparow. Von etwa 1998 bis 2012 waren die stärksten Akteure Mensch-Maschine-Kombinationen oder „Zentauren“ (eine Bezeichnung, die sich an die Kreaturen aus der griechischen Mythologie anlehnt, die halb Mensch, halb Pferd waren). Dies legte nahe, dass die Kombination aus menschlichem Urteilsvermögen und maschineller Berechnung beiden jeweils für sich genommen überlegen wäre, was sich jedoch als temporär erwies.

Zwischen 2013 und 2016 begannen reine KI-Systeme, besser als die Zentauren abzuschneiden. Der menschliche Beitrag wandelte sich von positiv zu negativ. Seit 2017 waren selbstlernende System nicht nur dem menschlichen Spiel gleichwertig, sie haben es sogar erweitert und Strategien jenseits der etablierten Theorie entdeckt. Der zentrale Punkt: Zusammenarbeit könnte eine Phase sein, nicht der Endpunkt.

Der aktuelle Konsens geht von einem Zentauren-Szenario aus, in dem Menschen und KI branchenübergreifend zusammenarbeiten. Das Schachbeispiel lässt etwas anderes vermuten. Wenn KI-Fähigkeiten ein bestimmte Schwelle überschreiten, kann es sehr schnell zu Verdrängung kommen.

Es gibt aber einen Vorbehalt. Schach ist ein geschlossenes System, die echte Welt dagegen nicht. Wirtschaftliche und gesellschaftliche Systeme sind sehr viel chaotischer, was den Wandel verlangsamen dürfte. Die KI verbessert jedoch aktuell ihre Fähigkeit, in zunehmend mehrdeutigen Umgebungen zu agieren. Hier zeigt sich eine klare Tendenz: Diese Einordnung ist für die Märkte von Bedeutung.

Anlageimplikationen
Die heutigen KI-Modelle sind sehr leistungsfähig und werden im Verhältnis zu ihren Möglichkeiten zu wenig genutzt. Infolgedessen stehen in unterschiedlichen Branchen bedeutsame Veränderungen bevor. Bereiche wie IT, Internet, Finanzdienste, Marketing und andere Dienstleistungen werden davon betroffen sein. Die Märkte haben angefangen, mit einem wahllosen Verkauf von Unternehmen in den Bereichen Software, Internetdienste und IT-Dienstleistungen zu reagieren.

Eröffnet dies Anlagechancen in Unternehmen, die hier als Verlierer wahrgenommen werden? Vereinfacht gesagt, sehe ich das größte Alpha-Potenzial in Unternehmen, die derzeit als KI-Verlierer gelten, aber in der Lage sein könnten, ihr Geschäft durch den Einsatz von KI in der Zukunft massiv zu stärken. Beispielsweise könnten Unternehmen zu den Gewinner zählen, die KI-Funktionen einführen, um ihre Produkte attraktiver zu gestalten, KI zur Kostenoptimierung und Effizienzsteigerung nutzen oder traditionelle Unternehmen dabei unterstützen, KI-fähig zu werden. In diesen Fällen ist die KI keine Bedrohung, sondern ein Beschleuniger.

Schließlich spielen auch Effekte zweiter Ordnung eine Rolle. Wenn KI Teile des Arbeitsmarktes unter Druck setzt, werden Zeit und Aufmerksamkeit neu verteilt. Das macht mich zunehmend vorsichtiger in Bezug auf Arbeitsplätze und konstruktiver in Bezug auf die Art und Weise, wie Menschen ihre Freizeit verbringen, z.B. durch Medienkonsum, Videospiele und die Nutzung sozialer Plattformen.

Gleichzeitig ist es unwahrscheinlich, dass KI typisch menschliche Erfahrungen verdrängen wird. Wir könnten mehr Zeit damit verbringen, Sport zu treiben und Sportereignisse anzusehen, Live-Veranstaltungen zu besuchen, zu verreisen und an Freizeitaktivitäten teilzunehmen. Anlagechancen, die mit dieser Art von Aktivitäten verbunden sind, könnten von AI profitieren. Nur weil Fahrräder schneller sind als Usain Bolt, heißt das noch lange nicht, dass wir uns keine 100-Meter-Läufe mehr ansehen, und obwohl KI menschliche Schachgroßmeister schlagen kann, war Schach noch nie so beliebt wie heute.

KI ist ohne Infrastruktur wertlos

KI-Modelle sind eine neue Form von Software, die jedoch eine enorme Rechenleistung benötigt. Viele Anleger versuchen, das KI-Wertschöpfungspotenzial über Softwareunternehmen zu erschließen. Die Demokratisierung von Intelligenz könnte aber letztlich einen größeren Anteil dieses Potenzials auf den Infrastrukturbereich verlagern, der die erforderliche Rechenleistung ermöglicht.

Dies beinhaltet Halbleiter, ihre Lieferketten und das Cloud-Ökosystem. Unseres Erachtens bieten sich weiterhin außergewöhnlich gute Aussichten für KI-Infrastrukturanbieter. Die Investitionsausgaben bei Hyperscalern (großen Cloud-Serviceanbietern) dürften 2026 ca. USD 667 Mrd. erreichen – ein Anstieg von 60% gegenüber dem Vorjahr.¹

Trotz der rasant wachsenden Investitionen im gesamten Ökosystem sind Versorgungsengpässe im gesamten Infrastrukturbereich nach wie vor weit verbreitet. Große Cloud-Anbieter haben kürzlich erklärt, dass sie mehr investieren würden, wenn die Lieferkette mit einem schnelleren Ausbau Schritt halten könnte.² Bei Beschleunigern wie GPUs³, die für die Rechenleistung hinter den heutigen (und vermutlich auch zukünftigen) KI-Systemen entscheidend sind, herrscht nach wie vor eine extrem Knappheit. Engpässe gibt es auch bei CPUs ⁴, Netzwerkausrüstung, optischen Komponenten und Speicher. Diese Einschränkungen werden wahrscheinlich anhalten, während die Kapazität der weltweiten Rechenzentren erweitert wird, um die steigende KI-Nachfrage zu decken.

Anlageimplikationen
In Bezug auf KI sehe ich die größten Chancen für strukturelles Wachstum im Infrastrukturbereich. Die Nachfrage dürfte das Angebot noch einige Zeit übersteigen, weil der Einsatz von KI nach wie vor schneller zunimmt als die Lieferkette vollständig Schritt halten kann. Unternehmen, die im KI-Infrastrukturuniversum aktiv sind, werden von diesem Investitionszyklus wahrscheinlich weiterhin besonders profitieren. Wir sehen auch Verwerfungen bei Unternehmen, die der Markt in einer von KI dominierten Welt als benachteiligt eingestuft hat, z.B. bestimmte Softwareunternehmen, die unseres Erachtens aber wichtige Innovatoren und Nutznießer des KI-Wachstums sein könnten.

Ich halte es nicht für übertrieben zu sagen, dass Technologie derzeit das schnellste Innovationstempo, den stärksten nichtlinearen Wandel und die disruptivste Phase in der Geschichte erlebt – und solche Zeiten voller Umwälzungen bedeuten normalerweise sowohl Volatilität als auch Chancen. Den Märkten fällt es oftmals schwer, langfristige strukturelle Veränderungen einzupreisen, weshalb sie häufig in beide Richtungen über das Ziel hinausschießen. Für aktive Investoren können solche Verwerfungen attraktive Chancen eröffnen, wenn sich die vorherrschenden Marktthemen von eigentlich robusten Fundamentaldaten abkoppeln.

Rasantes KI-Wachstum erschwert den Ausblick für Softwareunternehmen

Der Ausblick für den Softwaresektor ist so kompliziert wie seit Jahrzehnten nicht mehr. Die schier unstillbare Nachfrage nach KI-Kapazitäten, die sich durch die unglaubliche Leistungsexplosion bei KI-Programmierung in diesem Jahr noch beschleunigt hat, führt zu Gewinnkorrekturen und Kapitalflüssen in andere Technologiesektoren wie die Halbleiterbranche. Im Gegensatz dazu diskutieren Software-Investoren das „Terminal-Value-Risiko“ des Sektors im Zusammenhang mit dem außerordentlichen Wachstum der KI-Modellentwickler und den schnellen Produktveröffentlichungen. Die Anleger stellen außerdem kritischere Fragen zur aktienbasierten Vergütung und zum Kapitaleinsatz, während die Bewertungen mehrjährige Tiefststände erreichen.

Anlageimplikationen
Es gibt keine allgemeingültige Antwort auf die Frage, wie Software in ein Anlageportfolio integriert werden kann, da der geeignete Ansatz stark von der Portfoliokonstruktion und dem Anlagerahmen abhängt. Der Sektor umfasst eine vielfältige Mischung aus Endmärkten, Preismodellen und Wirtschaftlichkeitsrechnungen pro Verkaufseinheit. Innerhalb des Sektors gibt es eine Vielzahl sehr unternehmensspezifischer Chancen und Risiken in Zusammenhang mit KI. Darüber hinaus gibt es auch eine Bandbreite bei der Intensität, mit der Managementteams KI einsetzen, um ihre Produktpläne zu beschleunigen und Gewinnspannen zu verbessern, aber auch wie sie ihre Finanzdisziplin stärken. Die Anleger suchen nach einer Kombination aus Verbesserungen beim Wachstum und den Margen, dauerhaften (KI-sicheren) Wettbewerbsvorteilen und Umsatzsteigerungen durch KI-Innovationen.

KI-Einführung und Arbeitsmarktanpassungen

Gespräche über KI und Produktivität sind eng mit Fragen zur Zukunft der Arbeitsmärkte verwoben. Um die Risiken der künstlichen Intelligenz für die Beschäftigung zu bewerten – eine berechtigte und wichtige Sorge – ist es entscheidend, zwischen der öffentlichen Wahrnehmung, die häufig von den tatsächlichen Fortschritten bei der Einführung der Technologie abweicht, und den grundlegenderen und systemischen Risiken zu unterscheiden, die zu starken politischen und arbeitsmarktbezogenen Reaktionen führen könnten.

In der Praxis sollten wir eine Akzeptanzkurve für agentenbasierte KI erwarten, die die Realitäten früherer Technologiewellen widerspiegelt, einschließlich der Einführung von GenAI in jüngerer Zeit. Die meisten Unternehmen sind noch dabei, zentrale KI-Fähigkeiten und Data-Governance-Rahmen aufzubauen. Dabei müssen sie sich mit internen Compliance-Vorgaben und branchenspezifischen KI-Regulierungsfaktoren auseinandersetzen. Agentenbasierte KI bietet die Möglichkeit, ganze Arbeitsabläufe umzugestalten, und wir hören von einigen Unternehmen, dass sie sich die Zeit nehmen, um IT-Ausgaben, die breitere Budgetierung und Teamstrukturen zu überdenken, während sie die Integration von agentenbasierter KI über Rollen und Funktionen hinweg testen.

Diese Aspekte wirken sich auf das Tempo der Einführung von KI aus, auch wenn das Einführungsniveau insgesamt robust ist. Dies wiederum kann die Verdrängung bestimmter Arbeitsplätze verlangsamen, sodass Raum für Umschulungen und die Schaffung neuer Arbeitsplätze bleibt.

Parallel dazu ist die öffentliche Besorgnis über eine Massenarbeitslosigkeit ein echter Faktor in der Debatte über die Entwicklungsrichtung der künstlichen Intelligenz, mit vielen ungelösten Fragen von Arbeitnehmern und politischen Entscheidungsträgern. Am extremen Ende des Spektrums möglicher Szenarien haben einige KI-Befürworter die Ansicht vertreten, dass KI in der Zukunft die meisten menschlichen Arbeitskräfte ersetzen könnte. Es gibt viele offene Fragen dazu, wie dies grundlegende wirtschaftliche Annahmen verändern könnte, ganz zu schweigen davon, welche politischen Maßnahmen nötig wären, wenn der Verlust von Arbeitsplätzen schneller voranschreitet als die Schaffung neuer Stellen in Zusammenhang mit KI. Dies birgt das Potenzial, ungewöhnlich starke öffentliche Reaktionen hervorzurufen.

Anlageimplikationen
Wenn die öffentliche Stimmung in Bezug auf die Beschäftigungssituation negativer wird, könnte dies den KI-Entwicklungstrend und die damit verbundenen Anlageimplikationen auf verschiedene Weise beeinflussen. So gibt es zum Beispiel bereits Fälle von lokalem Widerstand gegen den Bau neuer Rechenzentren in Zusammenhang mit der wachsenden KI-Nachfrage. Extreme Auswirkungen von KI auf die Beschäftigungslage könnten die Unterstützung für die Expansion von Rechenzentren erheblich dämpfen. Eine negative öffentliche Wahrnehmung könnte auch zu einer gewerkschaftlichen Organisierung von Angestellten führen, wie wir sie bereits in einigen Berufsgruppen beobachten konnten. Dies würde die Akzeptanz in Unternehmen verlangsamen, besonders in solchen, die sich alleine auf Personalabbau anstatt auf ganzheitlichere Produktivätssteigerungen durch KI konzentrieren.

Sorgen über Arbeitsplätze und die systemischen wirtschaftlichen Auswirkungen könnten auch den Ausschlag für politische Entscheidungsträger geben, die bereits Fragen zu den Risiken gestellt haben, die mit dem Tempo der KI-Innovation einhergehen. Dazu zählen unter anderem Cybersicherheit, Informationsgenauigkeit, risikoreiche Anwendungsfälle und die allgemeine Sicherheit weiterer KI-Entwicklungen. All diese Faktoren könnten die Akzeptanz und Verbreitung von KI bremsen.

¹FactSet, Goldman Sachs Investment Research. The Broadening and Narrowing of the AI Trade. 24. Februar 2026. | ²Stripe and Youtube, „The history and future of AI at Google, with Sundar Pichai“, 7. April 2026. | ³Graphics Processing Units (Grafikprozessoren). | ⁴Central Processing Units (Hauptprozessoren).