Sind 800 Milliarden an Investitionsausgaben nicht das Limit? Goldman Sachs: Nicht-amerikanische und private Investitionen wurden unterschätzt, die tatsächlichen KI-Investitionen könnten dieses Jahr eine Billion übersteigen

Das weltweite Investitionsvolumen in KI übersteigt die allgemeine Marktvorstellung deutlich. Ein aktueller Forschungsbericht von Goldman Sachs weist darauf hin, dass die weithin zitierten Prognosen von etwa 800 Milliarden US-Dollar Kapitalausgaben von Hyperscalern systematisch unterschätzt sind. Werden Investitionen von Private-Equity-Unternehmen und Nicht-US-Firmen sowie nicht KI-bezogene Ausgaben berücksichtigt bzw. herausgerechnet, wird das gesamte globale KI-Investitionsvolumen bis 2026 voraussichtlich 1,019 Billionen US-Dollar erreichen.

Laut Trend Trading Desk stellten die Goldman-Sachs-Ökonomen Joseph Briggs und Sarah Dong in ihrem am 2. August veröffentlichten Bericht "Global Economic Analysis" fest, dass die oft zitierte Zahl von etwa 794 Milliarden US-Dollar an Kapitalausgaben von Hyperscalern die weltweiten KI-Ausgaben um rund 200 Milliarden US-Dollar unterschätzt und zugleich die Investitionen innerhalb der USA um ca. 200 Milliarden US-Dollar überschätzt.

Nach der Anpassung schätzt Goldman Sachs, dass die KI-Investitionen in den USA bis 2026 bei etwa 581 Milliarden US-Dollar liegen und das globale Gesamtniveau bei rund 1,019 Billionen US-Dollar.Zwei Methoden zur Kreuzverifizierung – Korrektur der Bruttogewinnprognosen von börsennotierten Unternehmen sowie offizielle nationale Konten- und Handelsdaten – deuten jeweils auf ein weltweites KI-Investitionsvolumen von ca. 1,06 Billionen bzw. 1,002 Billionen US-Dollar im Jahr 2026 hin, was der Hauptschätzung sehr nahe kommt.

Für den makroökonomischen Markt hat diese Neubewertung direkte Auswirkungen: Sie bedeutet, dass das Volumen und die Nachhaltigkeit des KI-Investitionszyklus beide stärker sind als bisher erwartet, während die führenden Indikatoren von Goldman Sachs zeigen, dass das Wachstum in letzter Zeit weiterhin stark ist – auch wenn die Handelsdaten aus Taiwan und Südkorea eine moderate Verlangsamung des Investitionstempos im Juni und Juli anzeigen.

Vier große Mängel gängiger Indikatoren

Laut Goldman Sachs weist die Verwendung der Kapitalausgaben von Hyperscalern als Proxy-Indikator für KI-Investitionen vier grundlegende Schwachstellen auf.

Erstens ignoriert dieser Indikator die Investitionen von US-amerikanischen Private-Equity-Unternehmen, die im KI-Ökosystem eine Schlüsselrolle spielen, sowie die Kapitalausgaben anderer börsennotierter Unternehmen – Daten des Goldman-Sachs-Kreditteams zeigen, dass Hyperscaler im Jahr 2026 nur für 40 % der KI-bezogenen Versorgung direkt verantwortlich sind.

Zweitens berücksichtigt der Indikator Investitionen von Nicht-US-Unternehmen – insbesondere aus China und anderen asiatischen Regionen – überhaupt nicht.

Drittens haben Hyperscaler vor dem KI-Boom bereits über 150 Milliarden US-Dollar investiert, was bedeutet, dass ein Teil der aktuellen Ausgaben nichts mit KI zu tun hat.

Viertens betreiben US-Hyperscaler weltweit, wobei ein bedeutender Teil ihrer Kapitalausgaben tatsächlich außerhalb der Vereinigten Staaten anfällt.

Auf Basis dieser Erkenntnisse hat Goldman Sachs die Standarddaten der Kapitalausgaben von Hyperscalern multidimensional angepasst: Die Prognosen für Kapitalausgaben von anderen börsennotierten Unternehmen wurden in den KI-Investitionskorb aufgenommen, wichtige Private-Equity-Unternehmen wurden mit Medienangaben ergänzt, zudem wurden Kapitalausgaben von Nicht-US-KI-Unternehmen einbezogen und nicht KI-bezogene Investitionen anhand des Kapitalsausgaben-Niveaus von 2022 als Basis herausgerechnet.

Drei Methoden führen zu ähnlichen Ergebnissen – alle zeigen mehr als eine Billion US-Dollar

Goldman Sachs hat drei unabhängige Methoden verwendet, um das weltweite KI-Investitionsvolumen zu schätzen – die Ergebnisse sind sehr konsistent.

Die Hauptmethode (erweiterte Kapitalausgaben von Hyperscalern) zeigt, dass im Jahr 2026 die weltweiten KI-Investitionen 1,019 Billionen US-Dollar betragen werden, davon 581 Milliarden US-Dollar innerhalb der USA.Bei der geografischen Verteilung orientiert sich Goldman Sachs an Standortdaten bereits angekündigter Investitionsprojekte von Hyperscalern und schätzt, dass rund 70 % der US-Hyperscaler-Ausgaben für US-Projekte verwendet werden, 15 % für Asien und 9 % für Europa.

Die erste Kreuzverifizierungsmethode misst die zusätzliche Endnachfrage, indem die Anpassung der Bruttogewinnprognosen von börsennotierten KI-Unternehmen gegenüber dem Basisjahr 2022 verfolgt wird – das Ergebnis zeigt ein globales KI-Investitionsvolumen für 2026 von ca. 1,06 Billionen US-Dollar, wobei seit 2022 die KI-Ausgaben um mehr als eine Billion US-Dollar gestiegen sind.

Die zweite Kreuzverifizierungsmethode basiert auf offiziellen nationalen Konten und globalen Handelsdaten. Die US-Nationalkonten zeigen, dass die aufs Jahr hochgerechneten KI-bezogenen Hardware-Investitionen bis zum Mai 2026 bereits rund 463 Milliarden US-Dollar erreicht haben (gegenüber dem Stand von 2022), hinzu kommen KI-bezogene F&E- und IP-Investitionen von rund 100 Milliarden US-Dollar, sodass das US-Gesamtvolumen der KI-Investitionen nahezu 600 Milliarden US-Dollar beträgt. Für andere Länder mit geringeren Datentransparenz nutzt Goldman Sachs globale Handelsdaten sowie die historische Beziehung zwischen US-Importen und Gesamtinvestitionen und kommt auf rund 1,002 Billionen US-Dollar globale KI-Investitionen.

Der Durchschnitt aller drei Methoden zeigt, dass die kumulierten weltweiten KI-Investitionen von 2022 bis Ende 2026 insgesamt 1,8 Billionen US-Dollar betragen werden.

Anteil der Kapitalausgaben am BIP steigt weiter – im Einklang mit vergangenen Technologiezyklen

Für die mittelfristige Entwicklung der KI-Kapitalausgaben extrahiert Goldman Sachs aus den Markterwartungen zu Kapitalausgaben öffentlicher Unternehmen, dass der Anteil der KI-Investitionen am BIP weiter steigen wird.

Im Detail wird der Anteil der KI-Kapitalausgaben am US-BIP von 1,8 % im Jahr 2026 auf 2,5 % im Jahr 2027 und weiter auf 2,8 % im Jahr 2028 steigen; weltweit liegen die entsprechenden Werte bei 0,9 %, 1,3 % und 1,4 %.

Goldman Sachs stellt fest, dass diese Werte im Bereich von 2 % bis 5 % der BIP-Investitionsspitzen vergangener General Purpose Technologie-Zyklen (GPT) liegen – selbst wenn die Markterwartungen für die Kapitalausgaben bis 2027 deutlich nach oben korrigiert werden, bleibt der Anteil der KI-Investitionen am BIP weiterhin im historisch-technologisch angemessenen Bereich.

Gleichzeitig betont Goldman Sachs, dass die Frage, wann die Wachstumsrate der KI-Kapitalausgaben abnimmt, aktuell eine der größten Unsicherheiten für den makroökonomischen Markt darstellt, und empfiehlt, die wichtigsten Frühindikatoren im "Dashboard"-Ansatz zu verfolgen – darunter die Einfuhren von Halbleiterfertigungsmaschinen aus Taiwan und Südkorea, relevante PMI-Unterindikatoren, Importpreise sowie die Preise für Speicher und GPU-Leasing.

Alle Frühindikatoren liegen derzeit im Hochbereich seit 2022 und zeigen anhaltend robustes Wachstumspotenzial.

Inflation mindert reales Investitionswachstum – begrenzte Auswirkung auf das BIP

Trotz des stetigen Wachstums des nominalen KI-Investitionsvolumens weist Goldman Sachs die Investoren darauf hin, den erosiven Effekt von Kosteninflation auf das reale Investitionswachstum im Auge zu behalten.

Offizielle US-Daten zeigen, dass seit 2026 8 % der Zunahme der nominalen KI-bezogenen Hardwareausgaben auf Kosteninflation und nicht auf reales Investitionswachstum zurückzuführen sind. Wenn dieser Trend sich bis zum zweiten Halbjahr 2026 fortsetzt, wird der Einfluss der KI-Ausgaben auf das reale Investitionswachstum geringer ausfallen als 2025.

Goldman Sachs betont zudem, dass KI-Investitionen weiterhin nur begrenzten Einfluss auf das Gesamt-BIP der USA haben. Das liegt an zwei Messverzerrungen: Erstens zählt das US-Nationalkonto Halbleiterkäufe nicht als Investitionsgüter; zweitens wird der hohe Importanteil bei KI-Hardware beim BIP bereits netto herausgerechnet. Das bedeutet, dass selbst bei weiter stark wachsenden KI-Kapitalausgaben deren direkter Beitrag zum Gesamtvolumen der Makroökonomie strukturell begrenzt bleibt.