Die $475-Milliarden-Wette: Big Tech verdoppelt den Einsatz trotz nervöser Anleger

Als die Berichtssaison im Januar 2026 an Fahrt aufnimmt, hat sich die Erzählung rund um den Technologiesektor dramatisch verändert. Vor zwei Jahren belohnte der Markt jede Erwähnung von "generative KI (generative AI)" mit stark steigenden Aktienkursen. Heute, da Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta ihre Quartalsergebnisse melden, wird die Stimmung an der Wall Street von einer einzigen, drängenden Frage bestimmt: Wo bleibt die Rendite auf die Investition?

Neue Projektionen deuten darauf hin, dass diese vier Hyperscaler im Jahr 2026 allein gemeinsam $475 Milliarden für KI-Infrastruktur ausgeben werden — eine Zahl, die sich seit 2024 fast verdoppelt hat. Diese astronomischen Kapitalausgaben (capital expenditure) (CapEx) stellen den größten industriellen Aufbau der modernen Geschichte dar und übertreffen die inflationsbereinigten Kosten des Apollo-Programms. Während das Engagement für künstliche Intelligenz unerschütterlich ist, schwindet die Geduld der Anleger. Die Phase "build it and they will come" ist vorbei; der Markt fordert jetzt den Beweis, dass die Billionen, die in Rechenzentren und kundenspezifisches Silizium gesteckt wurden, nachhaltige, nicht-zirkuläre Umsätze erzeugen.

Das Ausmaß der Ausgaben: Eine historische Anomalie

Um die Prüfung zu verstehen, der Big Tech diese Woche gegenübersteht, muss man das schiere Ausmaß der finanziellen Verpflichtung begreifen. Die $475‑Milliarden‑Zahl ist nicht lediglich eine Betriebsaufwandgröße; sie ist eine strukturelle Transformation der Compute‑Schicht der Weltwirtschaft.

Laut Daten, die vor den Ergebniscalls kursieren, wird Amazon voraussichtlich die Spitze mit einem Cash‑CapEx von über $125 Milliarden anführen, getrieben von der aggressiven Expansion der AWS‑Rechenzentren und dem Einsatz seiner Trainium‑Chips. Alphabet folgt dicht dahinter, mit einer Prognose, die sich um die $93 Milliarden einpendelt, während bei Meta die Ausgaben voraussichtlich $72 Milliarden erreichen werden, befeuert durch die Verfolgung der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) und die KI‑Integration des Metaverse.

Im Zentrum des Sturms sitzt jedoch Microsoft. Mit Prognosen für das Fiskaljahr, die Ausgaben von mehr als $80 Milliarden andeuten, ist der Redmond‑Riese wohl am stärksten der Anleger‑Skepsis ausgesetzt. Die Strategie des Unternehmens stützt sich stark auf die symbiotische Beziehung zwischen Azure und OpenAI, eine Wette, die unablässiges Hochskalieren der Infrastruktur erfordert, um Modelle wie GPT‑5.2 zu unterstützen.

Aufschlüsselung der Rechnung

Die Ausgaben sind nicht einheitlich. 2024 floss fast 70 % der KI‑CapEx direkt in die Kassen von Nvidia für GPUs. 2026 verschiebt sich diese Mischung. Ein signifikanter Anteil wird jetzt zugewiesen an:

• Forschung & Entwicklung für kundenspezifische Siliziumchips: Verringerung der Abhängigkeit von Nvidia.
• Energieinfrastruktur: Erwerb von Kern- und erneuerbaren Energien zur Versorgung von Campus im Gigawatt‑Bereich.
• Physische Anlagen: Beton und Stahl der Rechenzentren, oft durch Genehmigungsengpässe verzögert.

Die Silizium‑Gegenoffensive: Microsoft enthüllt Maia 200

Nur 24 Stunden vor dem geplanten Ergebnisbericht versuchte Microsoft, die Erzählung zu ändern, indem es den Maia 200, seinen Beschleuniger der zweiten Generation für KI, ankündigte. Das Timing war kalkuliert, um die Anleger zu beruhigen, dass das Unternehmen aktiv seine Kostenstruktur managt.

Der Maia 200 stellt eine direkte Herausforderung für den Status quo der Branche dar. Gebaut im 3‑nm‑Verfahren von TSMC und ausgestattet mit 216GB HBM3e‑Speicher, behauptet Microsoft, der Chip liefere dreimal die Leistung von Amazons Trainium bei bestimmten Inferenz‑Workloads und übertreffe Googles neuesten TPU v7 bei Gleitkomma‑Benchmarks.

Für Creati.ai‑Leser lässt sich die Bedeutung dieses Hardware‑Launches kaum überschätzen. Indem Microsoft Inferenz‑Workloads — das tatsächliche Ausführen von KI‑Modellen für Nutzer — auf sein eigenes Silizium verlagert, zielt es darauf ab, die Margen deutlich zu verbessern. Wenn Copilot und Azure‑KI‑Dienste auf Maia 200 statt auf teuren H100‑ oder Blackwell‑Clustern laufen können, wird der Weg zur Profitabilität viel klarer. Die Marktreaktion war jedoch verhalten; die Nvidia‑Aktie fiel um weniger als 1 %, was signalisiert, dass Anleger dies eher als langfristige Absicherung denn als unmittelbaren Ersatz für Nvidias Trainingsdominanz sehen.

Von FOMO zur Rendite: Der Wandel der Anlegerstimmung

Der psychologische Wandel am Markt ist deutlich spürbar. 2024 trieb die Angst, etwas zu verpassen (fear of missing out, FOMO), Kapital in jedes Unternehmen, das GPUs kaufte. 2026 liegt der Schwerpunkt strikt auf Unit Economics (unit economics).

Analysten von Goldman Sachs und Morgan Stanley haben Notizen herausgegeben, in denen sie warnen, dass "productivity beneficiaries" — Unternehmen, die KI zur Kostensenkung einsetzen — attraktiver werden als die "infrastructure builders". Die Sorge ist das Entstehen einer "Kreislaufwirtschaft", in der Tech‑Giganten Umsätze erzielen, indem sie KI‑Tools an Startups verkaufen, die sie gleichzeitig finanzieren.

Die bevorstehenden Ergebniscalls werden einen Stresstest für diese These darstellen. Anleger suchen drei konkrete Kennzahlen:

1. Copilot‑Adoptionsraten: Steigen Unternehmenskunden über Pilotphasen hinaus zu Vollnutzer‑Lizenzen um?
2. Azure‑KI‑Nutzung: Wird das Wachstum durch organische Nachfrage oder subventionierte Credits getrieben?
3. Margenerhalt: Können die operativen Margen stabil bleiben, während die Abschreibungskosten aus diesen massiven Investitionen in die Höhe schießen?

Strategische Prognose und Risikoanalyse 2026

Die folgende Tabelle fasst die projizierte Kapitallandschaft für die "Big Four" Hyperscaler zusammen, während wir tiefer in 2026 vorrücken. Diese Zahlen stellen einen Konsens aus Analystenschätzungen und jüngsten Guidance‑Updates dar.

Die physische Realität: Strom und Genehmigungen

Jenseits der Finanzberichte bahnt sich eine physische Realität an. Die Begrenzung für 2026 ist nicht mehr nur die Chipversorgung — es ist Elektrizität.

Mit Netzanbindungs‑Warteschlangen in wichtigen Hubs wie Northern Virginia und Irland, die sich auf bis zu fünf Jahre erstrecken, werden die Hyperscaler gezwungen, Energieunternehmen zu werden. Microsofts jüngste Deals für Kernenergie‑Kapazität und Amazons Investitionen in Small Modular Reactors (SMRs) sind direkte Reaktionen auf diesen Engpass.

Diese Energieprojekte haben jedoch lange Vorlaufzeiten. Zwischenzeitlich besteht ein reales Risiko einer "Lufttasche", in der Milliarden von Dollar in Chips in Lagern untätig liegen und auf die nötige Energie warten, um sie in Betrieb zu nehmen. Dieses Risiko gestrandeter Vermögenswerte ist ein zentrales Bären‑Szenario für 2026. Wenn sich Rechenzentrums‑Verzögerungen fortsetzen, läuft die Abschreibungsuhr für diese Chips weiter und könnte das Ergebnis je Aktie (EPS) drücken, selbst wenn die Nachfrage robust bleibt.

Fazit: Das "Show‑Me"-Quartal

Während wir auf das Öffnungsglocke für diese kritische Ergebniswoche warten, waren die Einsätze für den künstliche Intelligenz-Sektor noch nie so hoch. Die $475‑Milliarden‑Wette ist platziert. Die Infrastruktur wird gegossen. Die Chips werden entworfen.

Für die C‑Suite‑Führungskräfte bei Microsoft, Amazon, Alphabet und Meta besteht die Aufgabe nicht mehr darin, eine Vision der Zukunft zu verkaufen, sondern zu zeigen, dass die Zukunft heute profitabel ist. Wenn ihnen der konkrete Nachweis fehlender, beschleunigter Umsätze im Einklang mit ihren Ausgaben nicht gelingt, könnte die Markt‑Korrektur schnell und heftig ausfallen. Beweisen sie jedoch, dass die KI‑Unit‑Economics eine Wende nehmen — unterstützt durch Innovationen wie den Maia 200 — dann könnte der aktuelle Bullenlauf gerade erst beginnen.