Gibt es eine KI-Blase? Was Ökonomen im Jahr 2026 tatsächlich sagen.
Wenn man zehn Ökonomen fragt, ob wir uns in einer KI-Blase befinden, bekommt man elf Antworten. Einer von ihnen wird sich so sehr herausreden, dass es am Ende eine Nicht-Antwort wird, verpackt in ein „vielleicht“. Das ist nicht wirklich ein Vorwurf an Ökonomen. Blasen sind extrem schwer zu erkennen, solange sie noch wachsen. Der Nobelpreisträger Eugene Fama sagte einmal, das Wort selbst mache ihn wahnsinnig. Das ist verständlich. Doch im Jahr 2026 ist diese Frage längst keine akademische mehr. Halbleiteraktien haben im Juni dieses Jahres innerhalb einer einzigen Woche über eine Billion Dollar an Wert verloren. OpenAI verbrennt Geld schneller, als die meisten Unternehmen es überhaupt erwirtschaften können. Das ist mittlerweile ein Thema am Esstisch, überall dort, wo jemandes Altersvorsorge still und leise mit Nvidia-Aktien aufgefüllt wurde.
Schauen wir uns also einmal an, was diejenigen, die sich beruflich damit beschäftigen, tatsächlich sagen. Nicht die reißerischen Kommentare, die in den sozialen Medien kursieren. Sondern die Forschungsberichte. Die Umfragen. Die Zahlen, denen es egal ist, wie überzeugt jemand klingt.
Das Problem des zirkulierenden Geldes, das niemand vollständig erklären kann.
Hier ist der Teil, der mich jedes Mal, wenn ich darüber lese, stutzig macht. Nvidia investiert Milliarden in OpenAI. OpenAI wiederum gibt einen Großteil dieses Geldes dafür aus, Chips von Nvidia zu kaufen. Erkennen Sie schon das Muster? Microsoft und Nvidia investieren gemeinsam rund 15 Milliarden Dollar in Anthropic. Anthropic verpflichtet sich daraufhin, rund 30 Milliarden Dollar für die Cloud von Microsoft und die Hardware von Nvidia auszugeben. Oracle unterzeichnet einen Infrastrukturvertrag über 300 Milliarden Dollar mit OpenAI. Ein Teil dieses Geldes fließt direkt zurück in – Sie ahnen es schon – weitere Nvidia-Chips.
Ökonomen bezeichnen dies als „Zirkuläre Finanzierung“. Der Rest von uns würde es vielleicht so nennen: jemandem zwanzig Dollar leihen, damit er einem ein Bier ausgeben kann. Analysten schätzen, dass dieser Kreislauf bis zum Jahr 2026 ein Volumen von mehr als 800 Milliarden Dollar entlang der gesamten KI-Lieferkette erreichen wird. Dieselben zugrunde liegenden Dollar werden auf ihrem Weg durch den Kreislauf bei drei oder vier verschiedenen Unternehmen als Umsatz verbucht.
Der Hedgefonds-Manager Michael Burry hatte bereits 2008 Leerverkäufe auf dem Immobilienmarkt getätigt. Nun verkauft er auch Nvidia- und Palantir-Aktien leer. Er verglich die Kundenfinanzierungsstrategien des Chip-Riesen mit den alten Buchhaltungstricks von Enron. Kein subtiler Vergleich. Befürworter, darunter Analysten von Janus Henderson, stellen dies hingegen als „positiven Kreislauf“ dar, der in einem angespannten Markt knappe Chips und verpflichtete Käufer sichert. Beide Sichtweisen können nicht auf Dauer zutreffen.
Einige Ökonomen sind der Meinung, dass dies die Entwicklung von 1999 noch übertrifft.
Torsten Sløk, Chefökonom bei Apollo Global Management, hat einen Vergleich angestellt, den die meisten Menschen aus Höflichkeit nicht laut aussprechen würden. Sein Ergebnis, ohne Fachjargon ausgedrückt: Die zehn größten S&P;-500-Unternehmen werden derzeit mit höheren Kurs-Gewinn-Verhältnissen gehandelt als die zehn größten Unternehmen zum tatsächlichen Höhepunkt der Dotcom-Blase. Lesen Sie das noch einmal. Das ist keine Wiederholung von 1999. Gemessen an diesem einen Maßstab haben wir diesen Zeitpunkt bereits hinter uns gelassen.
Die sogenannten „Magnificent Seven“ – Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Nvidia und Tesla – machen rund 35 % des Gesamtwerts des S&P 500 aus. Diese Zahl stammt von der Risikoberatungsfirma Oliver Wyman. Das ist genau dieselbe Konzentration, die die sieben führenden Aktien kurz vor dem Platzen der Dotcom-Blase erreicht hatten. Der Gesamtwert des US-Aktienmarktes liegt fast beim Doppelten des BIP des Landes. Selbst auf dem Höhepunkt im Jahr 2000 war er noch nie so hoch gewesen.
Es kommen immer mehr Stimmen hinzu. Der Vorstandsvorsitzende von Alibaba hat vor einer Blase gewarnt. Ebenso der langjährige Silicon-Valley-Manager Tom Siebel. In einer provokanten Analyse von MacroStrategy Partnership wurde argumentiert, dass die KI-getriebene Blase etwa siebzehnmal so groß sein könnte wie der Dotcom-Crash, wenn man die jahrelange Flut billigen Geldes im System mit einbezieht. Ob genau dieser Multiplikator einer genauen Prüfung standhält, ist umstritten. Die Richtung der Argumentation ist es jedoch nicht.
Der Juni 2026 hat uns bereits einen Vorgeschmack gegeben.
Anfang Juni erhielten die Märkte einen Schlag in die Magengrube, den niemand so recht kommen sah. Broadcom vermeldete einen Rekordumsatz bei KI-Chips – ein Plus von 143 % gegenüber dem Vorjahr. Die Aktie gab dennoch nach, da die Prognosen einen Hauch unter den himmelhohen Erwartungen lagen. Innerhalb weniger Tage fiel der Philadelphia Semiconductor Index an einem einzigen Handelstag um 10 %. Etwa 1,3 bis 1,4 Billionen Dollar an Marktwert gingen verloren. AMD verlor fast 11 %. Intel gab weiter nach. Auch Micron rutschte ab, aufgrund von Befürchtungen, dass sich die Ausgaben für Rechenzentren endlich abkühlen könnten.
Einige Tage später erholte sich der Kurs dann größtenteils wieder. Der CEO von Nvidia bezeichnete den Kursrückgang als Kaufgelegenheit. Die Märkte schienen dem zuzustimmen – zumindest vorerst.
Das ist der Punkt, der einem wirklich Unbehagen bereiten sollte. Ein Kursausrutscher, der nicht einmal schlecht, sondern lediglich nicht makellos war, hat an einem Nachmittag mehr Papiervermögen vernichtet, als die meisten Länder in einem Jahr erwirtschaften. So sieht kein ruhiger, rational bewerteter Markt aus. So sieht ein Markt aus, der auf Perfektion ausgerichtet ist – einer, in dem alles, was nicht makellos ist, wie eine Katastrophe behandelt wird.
Das 95-Prozent-Problem.
Lassen Sie die Wall Street mal kurz beiseite. Schauen Sie sich an, wie sich diese Technologie im Alltag in der Praxis bewährt. Eine viel zitierte MIT-Studie ergab, dass 95 % der Pilotprojekte mit generativer KI in Unternehmen keinen messbaren finanziellen Ertrag erzielten. Nur 5 % schufen echten, nachweisbaren Mehrwert. Die meisten davon stammten von externen Anbietern, nicht von intern entwickelten Tools.
Erwähnenswert: Einige Forscher haben diese 95-Prozent-Zahl heftig in Frage gestellt. Sie argumentierten, dass die zugrunde liegende Stichprobe von nur 52 Interviews sowie ein eng gefasstes Erfolgszeitfenster von sechs Monaten nicht wirklich stichhaltig seien. Ein berechtigter Einwand, ehrlich gesagt. Aber selbst diese Kritik läuft letztlich darauf hinaus, dass es „vielleicht doch nicht ganz so katastrophal“ sei. Das ist nicht gerade eine begeisterte Empfehlung.
Hinter all dem verbirgt sich zudem ein Produktivitätsparadoxon. Eine Umfrage des National Bureau of Economic Research vom Februar ergab, dass 90 % der Unternehmen angaben, keine messbaren Produktivitätsauswirkungen durch KI zu verzeichnen. Dennoch prognostizierten Führungskräfte irgendwie zukünftige Zuwächse von rund 1,4 %. Unterdessen verweist der Stanford-Ökonom Erik Brynjolfsson auf ein gesamtwirtschaftliches Produktivitätswachstum in den USA von 2,7 % im Jahr 2025 als Beweis dafür, dass sich KI irgendwo auszahlt. Nur eben nicht sichtbar innerhalb der meisten einzelnen Unternehmen. Beides scheint gleichzeitig zutreffend zu sein. Die Produktivität steigt auf nationaler Ebene. Kaum jemand kann jedoch genau sagen, wo genau dies innerhalb des eigenen Unternehmens geschieht.
Moment mal – nicht alle sind derselben Meinung.
Um den Optimisten gerecht zu werden: Es handelt sich hier nicht um einen einstimmigen Untergangschor. Der Chef-Aktienstratege von Goldman Sachs hat argumentiert, dass die KI-getriebenen Kursgewinne dem tatsächlichen Gewinnwachstum folgen und nicht bloßen Stimmungen. Die Kurs-Gewinn-Verhältnisse, so merkt er an, lägen weiterhin unter den Höchstständen der Dotcom-Ära, wenn man über den spezifischen Vergleich hinausblicke, den Ökonomen wie Sløk bevorzugen. Analysten von Morgan Stanley bezeichneten die Befürchtungen vor einer Blase als „verfrüht“. Sie weisen darauf hin, dass das Medianunternehmen unter den 500 größten US-Firmen derzeit über etwa dreimal so hohe Barreserven verfügt wie während vergangener Spekulationsblasen.
Der Investor Howard Marks und Larry Fink von BlackRock haben beide erklärt, die Bewertungen seien zwar hoch, aber noch nicht irrational. Selbst Jeff Bezos räumt ein, dass hier eindeutig eine Blasen-Dynamik am Werk ist. Er argumentiert jedoch weiterhin, dass sich der Einsatz in die KI langfristig wirklich auszahlen werde – unabhängig davon, wer dabei auf der Strecke bleibt. Eine bequeme Haltung, ehrlich gesagt, für jemanden, dessen Unternehmen zu den größten Geldausgebern in diesem ganzen Spiel gehört.
Die Schulden, über die niemand genug spricht.
Die Aktienbewertungen sorgen für Schlagzeilen. Die Verschuldung ist jedoch der Aspekt, der einem eigentlich schlaflose Nächte bereiten sollte. JPMorgan schätzt, dass bis 2030 mehr als 6 Billionen US-Dollar benötigt werden, allein um KI-Rechenzentren, Energieprojekte und den Rest der Lieferkette zu finanzieren. Etwa 1 Billion Dollar davon sollen aus privaten Krediten stammen. Diese Summe kommt zu den rund 3 Billionen Dollar hinzu, die in diesem Markt bereits ausstehen. Meta hat gemeinsam mit Blue Owl Capital ein Rechenzentrum im Wert von 27 Milliarden Dollar finanziert. Die Struktur vereint mehrere Schuldtitel, von denen die meisten Privatanleger noch nie gehört haben, und die ordentlich außerhalb der Hauptbilanz versteckt sind.
Die Verschuldungsquote von Oracle ist auf etwa das Sechsfache gestiegen, da das Unternehmen mit Hochdruck daran arbeitet, Kapazitäten für OpenAI aufzubauen. Die Ausgabenverpflichtungen von OpenAI übersteigen den aktuellen Umsatz bereits bei weitem. Sollten diese Verpflichtungen jemals ins Wanken geraten, verschwindet die Verschuldung nicht einfach so. Sie steht in der Bilanz von jemandem und wartet. Der Harvard-Ökonom Jason Furman hat darauf hingewiesen, dass die Investitionen in KI mittlerweile einen bedeutenden Anteil am US-BIP-Wachstum ausmachen. Ein echter Einbruch würde nicht nur die Tech-Aktien belasten. Er würde sich auch auf die Arbeitsplätze auswirken, auf regionale Wirtschaftszweige, die auf dem Bau von Rechenzentren basieren, und auf das gesamte System.
Den Film haben wir schon mal gesehen – sozusagen.
Spekulationsblasen sind nichts Neues, und auch der Überbau ist keine Erfindung der KI. In den 1630er Jahren wurden niederländische Tulpenzwiebeln zu Preisen gehandelt, die denen von Häusern entsprachen – und das endete ungefähr so schlimm, wie man es erwarten würde. Im 19. Jahrhundert wurden weit mehr Eisenbahnschienen verlegt, als das Land tatsächlich benötigte. Zahlreiche Investoren gingen pleite, bevor die überlebenden Strecken zum Rückgrat eines Kontinents wurden. Telekommunikationsunternehmen verlegten während der Dotcom-Jahre Millionen von Meilen Glasfaserkabel. Das meiste davon lag ein Jahrzehnt lang ungenutzt und im Dunkeln. Schließlich kamen Streaming-Videos und Cloud-Computing auf und brachten alles zum Laufen.
Das ist die optimistische Sichtweise auf die KI-Entwicklung. Die heute überdimensionierten Rechenzentren, so die Überlegung, werden zur unverzichtbaren Infrastruktur von morgen, sobald die tatsächlichen Anwendungsfälle mit den Investitionen Schritt halten. Vielleicht. Die pessimistische Sichtweise weist darauf hin, dass viele dieser Tulpenzwiebelkäufer, Eisenbahninvestoren und Glasfaser-Anleihegläubiger persönlich alles verloren haben, auch wenn die Gesellschaft letztendlich von den Trümmern profitierte, die sie hinterlassen haben. Auf lange Sicht Recht zu haben, hilft nicht viel, wenn man kurzfristig pleite ist.
Ist es also eine Blase?
Hier ist meine ehrliche Einschätzung – was auch immer eine Meinung von außen wert sein mag. Robin Greenwood, ein Finanzprofessor aus Harvard, der sich seit Jahren mit historischen Blasen beschäftigt, hat es so klar ausgedrückt, wie es ein Ökonom nur tun kann. Wenn man ihn nach einer Bezeichnung fragen würde, würde er dies als „frühe Blase“ bezeichnen. Kein garantierter Zusammenbruch. Keine ausgemachte Sache. Früh.
Dieses Wort hat mehr Bedeutung, als es zunächst den Anschein hat. Frühe Blasen platzen nicht immer zum erwarteten Zeitpunkt. Die Kurse von Gesundheitsaktien verdoppelten sich Ende der 1970er Jahre und brachen nie ein. Sie stiegen einfach weiter an – aus Gründen, die sich später als berechtigt herausstellten. Vielleicht folgt die KI diesem Weg und nicht dem der Dotcom-Blase.
Doch diese spezielle Mischung ist nicht zu verachten. Kreisläufe, die die scheinbare Nachfrage aufblähen. Bewertungen, die nach manchen Maßstäben bereits den Höchststand von 1999 übertreffen. Schulden, die still und leise angehäuft werden, wo die Aufsichtsbehörden sie nicht ohne Weiteres erkennen können. Eine Ausfallquote von 95 % bei realen Geschäftsanwendungen. Auch das alles ist kein Beweis. Beweise gibt es erst nach dem Platzen der Blase. Das ist das wirklich Grausame daran, wie Blasen funktionieren – jedes einzelne Mal.
Was das konkret bedeutet, wenn Sie kein Hedgefonds-Manager sind.
Man braucht kein Bloomberg-Terminal, um all das sinnvoll zu nutzen. Rufen Sie Ihr Altersvorsorgekonto auf und schauen Sie sich einmal genau an, was darin steckt. Indexfonds, die den S&P 500 nachbilden, enthalten mittlerweile einen überproportional großen Anteil an KI-bezogenen Mega-Caps – ganz gleich, ob Sie diese Titel einzeln ausgewählt haben oder nicht. Das ist reine Mathematik, keine Verschwörung.
Stellen Sie sich einmal eine einfache Frage: Wäre es für Sie in Ordnung, wenn sich die Ausgaben für KI-Infrastruktur im nächsten Jahr um die Hälfte verringern würden? Nicht auf null. Nur um die Hälfte. Die meisten Menschen, die diese Rechnung einmal ehrlich durchrechnen, anstatt sich nur auf ihr Bauchgefühl zu verlassen, fühlen sich mit der Antwort bei weitem nicht so wohl, wie sie zunächst angenommen hatten.
Niemand kann Ihnen mit Sicherheit sagen, wann oder ob die KI-Blase platzen wird. Wer etwas anderes behauptet, will Ihnen etwas verkaufen. Was Sie tun können, ist aufzuhören, so zu tun, als wäre diese Exposition keine Exposition – nur weil das Unternehmen, das dafür Geld ausgibt, ein Produkt herstellt, das Sie wirklich gerne jeden Tag nutzen.
