Goldman-Sachs-Strategen Ben Snider sagt, dass Unternehmen ihre Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) in beispielloser Geschwindigkeit erhöhen. Für die meisten Firmen hat diese Technologie jedoch bislang noch nicht zu spürbaren Verbesserungen bei den Gewinnen geführt.

In einem Bericht, den Goldman Sachs am 14. August veröffentlichte, heißt es: Während der diesjährigen Berichtssaison im zweiten Quartal haben unter den Bestandteilen des $S&P 500 Index (.SPX.US)$ nur 2% der Unternehmen die konkrete Auswirkung von KI auf die Gewinne quantifiziert; 11% der Unternehmen gaben an, in bestimmten Bereichen wie Softwareprogrammierung und Kundensupport messbare Produktivitätssteigerungen beobachtet zu haben.

Allerdings konnten diese Unternehmen, die ihre Effizienz durch entsprechende Maßnahmen verbessern, ihr Gewinnwachstum nicht in nennenswertem Maß über das allgemeine Marktniveau hinaus treiben. Die Daten zeigen, dass ihre mediane Gewinnentwicklung im Jahresvergleich bei 17% lag, während Unternehmen, die den Beitrag effizienterer KI nicht quantifiziert haben, 14% erreichten. Goldman Sachs weist darauf hin, dass diese Lücke statistisch nicht signifikant ist.

Für Investoren hilft diese Erkenntnis, das aktuelle Marktbild zu erklären: Einerseits erfreuen sich KI-Infrastruktur-bezogene Werte wie Halbleiterhersteller und Cloud-Computing-Dienstleister weiterhin großer Beliebtheit; andererseits werden Unternehmen, die künftige Effizienzsteigerungen versprechen, allgemein eher zurückhaltend betrachtet. Die Ausgaben für Infrastruktur haben bereits spürbare Umsatzerlöse und Gewinnsteigerungen gebracht, während die potenziellen Renditen, die Unternehmen durch KI zur Effizienzsteigerung erzielen könnten, bislang schwer zu beziffern sind und sich erst über mehrere Quartale allmählich zeigen dürften.

Gewinnwachstum wird durch KI-Infrastruktur angetrieben

Insgesamt betrachtet zeigt sich die Berichtsperiode zum zweiten Quartal besonders stark. Goldman Sachs zufolge stieg der Gewinn je Aktie des S&P-500-Index im Vergleich zum Vorjahreszeitraum um 31%, nachdem nicht wiederkehrende Gewinne im Zusammenhang mit Teilen von Private-Equity-Investitionen herausgerechnet wurden.

Bei sehr großen Unternehmen und anderen Profiteuren von KI-Capex liegen die Gewinnzuwächse bei bis zu 54% und tragen damit zu etwa der Hälfte des gesamten Gewinnwachstums des Index bei.

Trotzdem ist der Wachstumsschub nicht nur auf große Technologiewerte beschränkt. Das Mediane Gewinnwachstum der S&P-500-Konzernbestandteile liegt bei 14%; und wenn man die Energieunternehmen herausrechnet, die von steigenden Ölpreisen profitieren, erreicht das Wachstum der Nicht-KI-Infrastrukturunternehmen ebenfalls 14%.

Diese breitere Verbesserung könnte dazu beitragen, die Besorgnis des Marktes zu dämpfen, dass das Gewinnwachstum übermäßig von nur wenigen Technologiegiganten abhängt. Allerdings ist die Performance-Lücke zwischen Infrastruktur-Anbietern und KI-Anwendungsunternehmen weiterhin deutlich.

Goldman Sachs macht darauf aufmerksam, dass Investoren Infrastruktur-Aktien bevorzugen, weil ihre Erträge schnell sichtbar und relativ leicht zu verfolgen sind. Im Vergleich dazu haben jene Unternehmensgruppen, die häufig KI-Produktivitätspläne erwähnen, in den vergangenen Jahren weitgehend im Einklang mit dem S&P-500-Index insgesamt abgeschnitten.

Unternehmensausgaben beschleunigen sich und expandieren

Verschiedene Hinweise deuten darauf hin, dass die Auswirkungen von KI in den kommenden Quartalen auf die Unternehmensperformance künftig noch klarer sichtbar werden.

Goldman Sachs beruft sich auf den Ramp-AI-Index: Die monatlichen KI-Ausgaben pro Mitarbeiter in Unternehmen sind seit Jahresbeginn von 5 US-Dollar auf 12 US-Dollar im Juli gestiegen; bei den Top-10% der Unternehmen sprang dieser Wert von 240 US-Dollar auf 650 US-Dollar.

In den Telefonkonferenzen zu den Ergebnissen des zweiten Quartals haben etwa 7% der S&P-500-Unternehmen über Kosten für die KI-Implementierung gesprochen. Die meisten Unternehmen sagten, die Größenordnung der entsprechenden Ausgaben sei noch gering, oder betonten, dass die Investitionen nach dem Grundsatz der Vorsicht vorgenommen würden. Einige Unternehmen erklärten zudem, dass die durch KI erzielten Erträge die eingesetzten Kosten bereits überstiegen.

Goldman Sachs schätzt, dass die Kosten für KI-Inferenz derzeit weniger als 0,5% des Umsatzanteils der S&P-500-Unternehmen ausmachen. Und die neueste Untersuchung der IT-Ausgaben zeigt: 89% der Befragten geben an, dass KI-Ausgaben 1% bis 5% ihres IT-Budgets ausmachen.

Wichtig ist jedoch, dass die oben genannten Schätzungen nicht alle Kosten im Zusammenhang mit der KI-Implementierung abdecken, etwa die Ausstattung mit Fachkräften und den Aufbau technischer Infrastruktur.

Mittel innerhalb bestehender Budgets umschichten, um den Wandel zu unterstützen

Goldman Sachs’ Untersuchung zeigt, dass etwa zwei Drittel der Unternehmen KI-Investitionen unterstützen, indem sie Ressourcen aus bestehenden Budgets umschichten, statt sich vollständig auf neu bereitgestelltes Kapital zu verlassen.

Konkret gaben 35% der Befragten an, ihre KI-Ausgaben stammten aus zusätzlichen Budgets; 18% finanzieren Mittel über Projekte zur Steigerung der Kosteneffizienz; weitere 18% wurden aus Software-Budgets umgeschichtet, 11% aus Personalkosten, 10% aus Cloud-Services-Budgets und 9% aus Ausgaben für Datenanalyse.

Goldman Sachs ist der Ansicht, dass sich die strukturellen Anpassungen innerhalb des IT-Budgets eher zwischen verschiedenen Unternehmen umverteilen dürften, ohne das gesamte Gewinnniveau des S&P-500-Index wesentlich zu verändern. Wenn jedoch die Personalkosten deutlich gekürzt würden, könnte dies breitere wirtschaftliche Auswirkungen haben.

Allerdings konzentriert sich die bisherige Beeinträchtigung des Arbeitsmarkts vor allem auf Marketing, Grafikdesign, Kundenservice und einige technische Positionen. Der zusätzliche Beschäftigungsbedarf durch den Bau von Rechenzentren gleicht den Rückgang dieser Stellen jedoch in gewissem Maße aus.

Goldman Sachs-Ökonomen erwarten, dass KI am Ende einen Teil der Arbeitskräfte ersetzen wird, gehen jedoch davon aus, dass dieser Effekt vorübergehend ist und kleiner ausfällt als von vielen Investoren erwartet.

Auswirkungen auf die Softwarebranche noch nicht sehr deutlich

Der Markt hatte zuvor befürchtet, dass Kunden KI nutzen würden, um Anwendungen selbst zu entwickeln, wodurch die Abhängigkeit von externen Softwareanbietern sinken könnte. Goldman Sachs stellte jedoch fest, dass derzeit kein umfassendes Umschichten innerhalb der Branche zu beobachten ist.

In ihrer IT-Umfrage gaben lediglich 17% der befragten Unternehmen an, sie planten, die interne Softwareentwicklung zu erhöhen und gleichzeitig vorgefertigte Software von extern zu reduzieren. Das mediane jährliche wiederkehrende Umsatzwachstum (ARR) der von Goldman Sachs abgedeckten Softwareunternehmen stieg von 18% im vierten Quartal 2025 auf 22% im ersten Quartal dieses Jahres und beschleunigte sich im zweiten Quartal weiter auf 23%.

Natürlich bedeutet das nicht, dass einzelne Anbieter nun in Ruhe abwarten können. Goldman Sachs verweist auf Berichte, wonach $Starbucks (SBUX.US)$ interne KI-Tools entwickelt, um einen Teil der Software zu ersetzen, die von $Microsoft (MSFT.US)$, $IBM Corp (IBM.US)$ und anderen bereitgestellt wird. Doch mit Blick auf die Branchendaten insgesamt ist bislang kein allgemeiner Trend zu einer Verschlechterung zu erkennen.

Goldman Sachs filtert potenzielle Nutznießer heraus

Goldman Sachs geht davon aus, dass Unternehmen mit hohen Arbeitskosten und bei denen viele Stellen ein Automatisierungspotenzial haben, letztlich am meisten von KI profitieren werden.

Derzeit entfallen rund 12% der gesamten Nettoeinnahmen der S&P-500-Unternehmen auf Arbeitskosten; das entspricht einem Jahresvolumen von etwa 2,1 Billionen US-Dollar. Die Unterschiede zwischen den Branchen sind erheblich: In Industrieunternehmen liegt der Anteil bei 21%, im Technologiesektor bei 16%, während er im Energiesektor lediglich 5% beträgt.

Goldman Sachs hat aus den Russell-1000-Indexbestandteilen Unternehmen herausgefiltert, deren Arbeitskosten relativ hoch sind, bei denen das Substitutionspotenzial durch KI-Automatisierung besonders groß ist und bei denen das Management in der Vergangenheit in seinen Ergebnissen auf KI-bezogene Effizienzsteigerungen hingewiesen hat. Die Liste umfasst: $Costar (CSGP.US)$, $Dollar Tree Company (DLTR.US)$, $eBay (EBAY.US)$, $Arthur J. Gallagher (AJG.US)$, $Axon Enterprise (AXON.US)$, $The Trade Desk (TTD.US)$, $Airbnb (ABNB.US)$, $Boeing (BA.US)$, $Lockheed Martin (LMT.US)$, $Charles Schwab (SCHW.US)$ und $Morgan Stanley (MS.US)$.

Goldman Sachs weist zudem darauf hin, dass diese Auswahl nicht bedeutet, dass die Unternehmen bereits signifikante KI-Kostensenkungen und Effizienzgewinne realisiert haben – tatsächlich zeigen die Gewinnzahlen dieser potenziellen Nutznießer bislang noch keine substanzielle Verbesserung.

Zurzeit ist die Investitionslogik bei KI weiterhin klar voneinander abgegrenzt: Auf der einen Seite stehen Infrastruktur-Anbieter, deren Gewinne bereits eindeutig sichtbar sind; auf der anderen Seite stehen Technologie-Deployers, deren finanzielle Renditen sich noch stärker auf der Ebene der Erwartungen bewegen.

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