Nach einer kurzen Phase, in der geopolitische und geoökonomische Themen zu Jahresbeginn die Kapitalmärkte dominierten, ist die Aufmerksamkeit der Investoren binnen weniger Wochen mit voller Wucht zur Künstlichen Intelligenz zurückgekehrt. Allerdings hat sich der Ton verändert: Aus der nahezu ungebrochenen Fortschritts- und Wachstumsstory wird zunehmend eine differenzierte Risiko- und Disruptionsdebatte. Branchen, deren Geschäftsmodelle durch Automatisierung, Disintermediation oder technologische Obsoleszenz gefährdet erscheinen, geraten verstärkt unter Druck.

So hat der technologielastige Nasdaq seit dem 28. Januar um 5,3 % nachgegeben. Die sogenannten „Magnificent Seven“ verloren im selben Zeitraum 8,1 %, darunter Microsoft mit -17 % und Amazon mit -18 %.

Der Stimmungsumschwung lässt sich im Kern auf drei Faktoren zurückführen.

1. Gewinner-Verlierer-Differenzierung ersetzt die „Rising-Tide“-Story

Lange dominierte die Vorstellung, KI werde branchenübergreifend Wachstum erzeugen und nahezu alle Geschäftsmodelle beflügeln. Diese Phase weicht nun einer selektiveren Betrachtung.

Seit dem Start von OpenAIs ChatGPT im November 2022 entwickelten sich vor allem jene Unternehmen überdurchschnittlich, die als infrastrukturelle „Pick-and-Shovel“-Lieferanten der KI-Ökonomie gelten, etwa Halbleiter- und Energieausrüster. Dagegen geraten Dienstleistungs- und Softwareanbieter unter Druck, bei denen unklar ist, ob sie Disruptoren oder Disruptionsopfer sein werden. Im Zweifel verkaufen Investoren.

Innerhalb der 73 Branchen des Russell-1000-Index führten 2026 bislang Energieausrüstung und Halbleiter (jeweils rund +30 %), während Software und Health-Care-Technologie um mehr als 20 % nachgaben.

Konkrete Auslöser aus der Praxis

Mehrere Produktankündigungen verstärkten die Disruptionssorgen:

  • Anthropic stellte am 5. Februar „Claude Opus 4.6“ vor. Ein Modell, das insbesondere bei Programmierung und professionellen Anwendungen neue Leistungsniveaus erreicht.

  • Mit „Claude Code“ und dem in nur zehn Tagen entwickelten Agentensystem „Claude Cowork“ lassen sich komplexe Mehrschritt-Aufgaben, von Rechtsanalysen bis Dokumentations-Workflows, weitgehend automatisieren.

  • Das Logistik-Segment reagierte empfindlich auf die Ankündigung der KI-Plattform „SemiCab“ des Start-ups Algorhythm, die Frachtvolumina ohne zusätzliches Personal vervielfachen soll.

  • Vermögensverwalter gerieten unter Druck, nachdem Altruist mit „Hazel“ eine KI-Lösung präsentierte, die Steuerstrategien binnen Minuten auswerten kann.

Zwar gelten viele Disruptionsängste kurzfristig als überzeichnet – etwa bei SaaS-Anbietern mit tief integrierten Daten- und Workflow-Strukturen. Dennoch wächst der Druck, KI nahtlos zu integrieren, um nicht auf reine „Infrastrukturpflege“ reduziert zu werden, während Modellanbieter die Kundenschnittstelle besetzen.

2. Komplexeres Risikomanagement und steigende KI-Verschuldung

Mit der Marktreife von KI verschiebt sich auch die Bewertungslogik.

Ein zentrales Thema bleibt die Marktkonzentration: Die „Magnificent Seven“ stehen trotz jüngster Rückgänge noch immer für rund 30 % des S&P-500-Index.

Gleichzeitig entsteht ein Bewertungswiderspruch:

  • Einerseits gilt KI als überhyped, Investitionen als überzogen.

  • Andererseits verbessern sich KI-Agenten rasant, übernehmen bereits große Teile der Software-Entwicklung und werden für den Rückgang von Einstiegsjobs verantwortlich gemacht.

Beides zugleich kann langfristig kaum Bestand haben.

Rekordinvestitionen – zunehmend fremdfinanziert

Besondere Aufmerksamkeit gilt der Verschuldungsdynamik:

  • Hyperscaler könnten 2026 über 700 Mrd. USD in KI-Rechenzentren investieren.

  • Bis Ende des Jahrzehnts werden kumuliert über 4 Billionen USD diskutiert.

Während Investitionen lange aus freien Cashflows finanziert wurden, greifen Konzerne nun verstärkt auf Fremdkapital zurück.

So nahm Alphabet Inc. zuletzt rund 32 Mrd. USD über internationale Anleihen auf; darunter eine seltene 100-Jahre-Anleihe.

Auch Risikoprämien steigen selektiv:

  • CDS-Spreads von Oracle Corporation vervierfachten sich binnen sechs Monaten.

  • Beim KI-Cloudanbieter CoreWeave schossen sie zeitweise auf 900 Basispunkte.

Der Gesamtmarkt bleibt stabil – doch Sensibilität für Einzelrisiken wächst.

3. Der „Vibe Shift“: KI wirkt plötzlich unmittelbar

Neben Fundamentaldaten spielt Psychologie eine wachsende Rolle.

Viele Marktteilnehmer empfinden KI nicht mehr als Zukunftsthema, sondern als akute Gegenwartsrealität, mit unmittelbaren Gewinnern und Verlierern.

Der Unternehmer Matt Shumer (OthersideAI) brachte die Stimmung mit einem vielbeachteten Essay auf den Punkt: Er sehe sich selbst „für die eigentliche technische Arbeit nicht mehr benötigt“ und warnte, KI nicht nur als Suchmaschine zu nutzen.

Auch die Produktivitätsdebatte gewinnt an Fahrt. Der Stanford-Ökonom Erik Brynjolfsson argumentierte zuletzt, dass KI-Investitionen nun entlang einer klassischen „J-Kurve“ Wirkung zeigen. Die US-Produktivitätszuwächse hätten sich 2025 deutlich beschleunigt – ein möglicher Übergang von der Experimentier- zur Nutzungsphase.

Fragmentierter Wettbewerb statt klarer Führungsrolle

Parallel wird die Wettbewerbslandschaft unübersichtlicher.

Die anfängliche Dominanz von OpenAI bröckelt:

  • Anthropic gewinnt Enterprise- und Entwicklerkunden.

  • Microsofts Partnerschaftsgefüge wird durch neue Allianzen herausgefordert.

  • Alphabet Inc. punktet mit Daten-, Cloud- und Distributionsstärke.

  • Offene KI-Modelle aus China erreichen teils vergleichbare Leistung zu deutlich geringeren Kosten.

Zugleich prüft OpenAI Werbemodelle zur Monetarisierung – auch mit Blick auf einen möglichen Mega-IPO.

Kommoditisierung als neues Narrativ

All diese Entwicklungen nähren eine neue Investmentthese: KI-Modelle selbst könnten schneller zur austauschbaren Commodity werden als erwartet.

Der eigentliche Wert läge dann nicht in den Basismodellen, sondern in Anwendungen, Plattformintegration und proprietären Datensätzen.Vielfach noch gar nicht erfunden.

Gerade diese Unsicherheit erklärt, warum Investoren nach der ersten Euphoriephase nun selektiver agieren und zwischen strukturellen Gewinnern und potenziellen Disruptionsopfern unterscheiden.

Die Marktstimmung gegenüber KI kippt nicht ins Negative: sie wird reifer. Auf die Phase grenzenloser Fantasie folgt die Phase praktischer Umsetzung.

Mit ihr entstehen neue Bewertungsmaßstäbe, steigende Kapitalanforderungen und eine schärfere Trennlinie zwischen jenen, die KI monetarisieren und jenen, deren Geschäftsmodelle durch sie infrage gestellt werden.