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Heute, 10:48
Bei Google bevorzugenVier Teile lang ging es durch die unteren Etagen – Wasser, Strom, Chips, Rechenzentren. Der Schlussteil steht ganz oben, bei den Modellen und den Anwendungen. Dort wird nicht mehr gebaut, dort wird abgerechnet. Und dort entscheidet sich, ob die vielen Milliarden Dollar jemals zurückkommen.
Wo die Rechnung ankommt
Jensen Huang beschreibt die Wertschöpfung der Künstlichen Intelligenz als Kuchen aus fünf Schichten: Energie, Chips, Infrastruktur, Modelle, Anwendungen. Wasser führt er nicht als eigene Schicht; diese Serie hat es vorangestellt, weil dort der erste harte Engpass sitzt. Diese Serie hat alle Etagen beleuchtet und in jeder denselben Mechanismus gefunden – die Nachfrage traf auf einen physischen Engpass, und aus dem Engpass wurde Preissetzungsmacht. Wasser, weil jedes Gigawatt Rechenleistung ein Gigawatt Wärme ist. Strom, weil ohne Anschluss kein Rechenzentrum läuft. Advanced Packaging und Speicher, weil die Fertigung dort und nicht am Wafer klemmt. Kühlung, Stromverteilung und Netzwerk, weil ein Normbruch von 40 auf 600 Kilowatt je Rack die Marge macht.
Ganz oben endet dieses Raster. In der Modell- und der Anwendungsschicht gibt es keinen Engpass mehr, den man kaufen könnte. Es gibt nur noch Kunden. Huang selbst sagt, der wirtschaftliche Nutzen der ganzen Kette entstehe erst in dieser obersten Etage – und genau das macht sie zur Gegenprobe der Serie. Unten wird investiert, oben wird eingenommen. Wenn oben nicht genug ankommt, ist alles darunter eine Anlage, die zu früh gebaut wurde.
Die Schicht, die man abgeschrieben hatte
Vor zwölf Monaten war der Konsens klar: Die Modellanbieter verbrennen Geld, ihre Produkte werden zur Massenware, verdient wird woanders. Dieser Konsens ist tot. Anthropic meldete den eigenen Investoren für das zuletzt abgeschlossene Quartal einen vorläufigen Umsatz von mehr als 11,5 Milliarden Dollar – nach 787 Millionen Dollar im Vorjahresquartal – und dabei erstmals ein positives bereinigtes operatives Ergebnis. Die annualisierte Umsatzrate lag Ende Juli bei 65 Milliarden Dollar, rund das Siebenfache des Vorjahreswerts. OpenAI kommt nach übereinstimmenden Berichten auf mehr als 40 Milliarden Dollar, eine Verdoppelung gegenüber dem Jahresende 2025.
Eine annualisierte Umsatzrate ist jedoch der beste Monat mal zwölf, kein gebuchter Jahresumsatz. OpenAI hat im Gesamtjahr 2025 nach den von der Financial Times geprüften Abschlüssen 13,07 Milliarden Dollar tatsächlich vereinnahmt. Die Rate zeigt Tempo, nicht Ertrag. Aber sie zeigt es sehr früh – und in diesem Fall zeigt sie ein Tempo, für das es in der Geschichte der Unternehmenssoftware keine Vorlage gibt. Salesforce brauchte gut zwei Jahrzehnte bis zu 30 Milliarden Dollar Jahresumsatz.
Warum die Marge nicht aussieht wie Software
Der entscheidende Unterschied zur klassischen Software liegt in den Grenzkosten. Ein zusätzlicher Nutzer eines Lizenzprodukts kostet den Anbieter faktisch nichts. Eine zusätzliche Antwort eines großen Sprachmodells kostet Rechenzeit und Strom, jedes Mal aufs Neue. Für OpenAI schätzt der Research-Dienst Sacra die Bruttomarge deshalb auf rund ein Drittel, bei Inferenzkosten – also den laufenden Kosten für den Betrieb der Modelle, nicht für ihr Training – von 8,4 Milliarden Dollar im Jahr 2025 und geschätzt 14,1 Milliarden Dollar in diesem Jahr. Der erwartete Mittelabfluss liegt in derselben Rechnung bei rund 27 Milliarden Dollar.
Dazu kommt eine Besonderheit, die es in keiner Schicht darunter gibt: Der Preis der verkauften Einheit fällt. Ein Token ist die kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells, ungefähr eine Silbe, und der Preis je Token sinkt mit jeder Chipgeneration. Nvidia stellt für die Vera-Rubin-Plattform eine bis zu zehnfach niedrigere Inferenzkostenbasis gegenüber Blackwell in Aussicht. Für die Nachfrage ist das ein Segen, für die Preisliste eine Belastung. Wachstum in der Modellschicht muss deshalb aus Menge und aus Bindung kommen, nicht aus dem Preis – und das erklärt, warum beide Anbieter mit solcher Härte um Unternehmenskunden und um die Entwicklerwerkzeuge kämpfen. Bei Anthropic stammt die Beschleunigung überwiegend aus dem Geschäft mit Unternehmen und aus dem Programmierwerkzeug Claude Code, bei OpenAI zuletzt aus Coding-Produkten, Abonnements und einem noch jungen Werbegeschäft.
Die Konzentration, die man kennen muss
Damit steht die Rechnung, um die es in diesem Schlussteil geht. Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta haben für das Jahr 2026 zusammen rund 725 Milliarden Dollar Investitionsbudget angekündigt, nach 410 Milliarden Dollar im Vorjahr – der größte konzentrierte Investitionszyklus, den die Technologiebranche je gesehen hat. Dem stehen in der obersten Etage derzeit rund 105 Milliarden Dollar annualisierter Umsatz der beiden führenden Modellanbieter gegenüber. Auswertungen der Financial Times und von The Information kommen zudem auf einen Auftragsbestand der vier größten Cloudanbieter von etwa 2,1 Billionen Dollar, von dem rund die Hälfte auf zwei Kunden entfällt: OpenAI und Anthropic.
Wie viel oben ankommen muss, lässt sich beziffern. Der Wagniskapitalgeber Tomasz Tunguz hat die Rechnung für einen Investitionsblock von 431 Milliarden Dollar aufgemacht: Bei fünfjähriger Abschreibung, 60 Prozent Bruttomarge und fünf Prozent Kapitalkosten braucht es rund 180 Milliarden Dollar Jahresumsatz, damit sich der Ausbau trägt. Verkürzt sich der Abschreibungszeitraum auf drei Jahre – und Nvidia hat einen Zwölf-Monats-Rhythmus für neue Architekturen ausgerufen –, sind es rund 276 Milliarden Dollar. Das ist der Betrag, den die Modelle und die Anwendungen erwirtschaften müssen. Nicht irgendwann, sondern innerhalb der Nutzungsdauer der Anlagen, die gerade aufgestellt werden.
Ganz oben zahlt, wer Ergebnisse abrechnen kann
Die Anwendungsschicht ist die einzige, die den Endkunden berührt – und dort ist im laufenden Jahr etwas gebrochen, das zwei Jahrzehnte lang als sicher galt: das Preismodell je Arbeitsplatz. Wenn ein Agent die Arbeit mehrerer Bearbeiter übernimmt, sinkt die Zahl der Lizenzen, während der Nutzen steigt. Der Markt hat diese Rechnung Ende Januar in einer einzigen Sitzung angestellt, als SAP nach der Vorstellung einer Agentenplattform von Anthropic zeitweise bis zu 22 Prozent verlor und Salesforce, ServiceNow, Atlassian und Snowflake mit nach unten zog. Gartner rechnet damit, dass bis zum Jahr 2030 rund 35 Prozent der spezialisierten Softwarelösungen durch Agenten ersetzt werden.
Wer stattdessen für ein Ergebnis bezahlt wird, sitzt auf der richtigen Seite dieses Bruchs. Palantir hat im zweiten Quartal 2026 den Umsatz um 93 Prozent auf 1,94 Milliarden Dollar gesteigert, das US-Kommerzgeschäft um 149 Prozent auf 764 Millionen Dollar. Die Netto-Dollar-Retention – also der Umsatz mit den Bestandskunden im Vergleich zum Vorjahr – lag bei 157 Prozent, das gebuchte Auftragsvolumen in den USA bei 2,13 Milliarden Dollar. Die Jahresprognose wurde auf 8,15 bis 8,16 Milliarden Dollar angehoben, die stärkste Anhebung der Firmengeschichte, der freie Mittelzufluss auf 4,5 bis 4,7 Milliarden Dollar. Der Grund ist kein Produktvorsprung im engeren Sinne, sondern das Geschäftsmodell: Verkauft wird ein eingeführter Prozess, nicht ein Zugang.
Die etablierten Anbieter arbeiten am selben Umbau, nur aus der Defensive. Salesforce meldet für die Agentenplattform Agentforce rund 1,2 Milliarden Dollar wiederkehrenden Umsatz und hat mit dem Zukauf eines Abrechnungsspezialisten die technische Voraussetzung geschaffen, Verbrauch statt Sitzplätze zu fakturieren. Adobe weist inzwischen mehr als 500 Millionen Dollar KI-Umsatz aus. Beide Aktien wurden im Frühjahr auf Bewertungen zurückgeworfen, die zwei Jahre zuvor undenkbar gewesen wären. Ob das eine Falle oder eine Gelegenheit ist, entscheidet sich nicht an der Bewertung, sondern daran, ob die Umstellung des Preismodells schneller gelingt, als das alte Modell wegbricht.
Wer die Etage breiter abbilden will als über Einzelwerte
Das Anlegerproblem dieser Schicht ist ein anderes als weiter unten. Bei Chips und Infrastruktur weiß man, wo der Engpass sitzt. Ganz oben weiß niemand, welche Anwendung sich durchsetzt – und genau das ist die Aussage dieser Etage. Der Nutzen entsteht dort, aber er verteilt sich auf Hunderte von Prozessen in Dutzenden von Branchen, und die Gewinner stehen erst fest, wenn die Umstellung des Preismodells durch ist. Wer nicht jedes Mal den richtigen Einzelwert treffen will, bildet die Schicht deshalb als Korb ab.
DER AKTIONÄR Künstliche Intelligenz Index® (ISIN: DE000SL0G7J3) tut das in ungewöhnlicher Form. Er umfasst 15 Aktien und nach der Zusammensetzung entfallen aktuell gut 57 Prozent auf fünf Anwendungsspezialisten. Erst danach folgen die großen Namen – Microsoft, Salesforce, Nvidia, Mobileye und Alphabet. Das Schwergewicht liegt also nicht bei den Plattformen, sondern bei denen, die eine konkrete Aufgabe verkaufen.
Die Serie hat sich vier Teile lang an physischen Engpässen entlanggehangelt, weil dort die Rendite am leichtesten zu erklären ist. Der Schlussteil verschiebt den Maßstab: Die oberste Etage ist nicht die, in der sich am leichtesten verdienen lässt, sondern die, in der über alles darunter entschieden wird. Sie liefert erstmals harte Belege, dass sich mit Modellen Geld verdienen lässt. Sie liefert zugleich den Beleg, dass diese Erlöse noch um ein Vielfaches wachsen müssen, um die unteren Schichten zu finanzieren.
Bis dahin gilt der Satz, mit dem diese Serie begonnen hat, in umgekehrter Richtung: Jede Schicht kann nur so groß werden, wie die Schicht unter ihr sie trägt – und bezahlt wird sie nur von der Schicht über ihr.
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