KI-Infrastrukturaktien sollen S&P 500 im Jahr 2026 deutlich übertreffen

Die Investitionswelle in künstliche Intelligenz nimmt weiter Fahrt auf. Amazon, <a class="tvreplink" target="_blank" href="https://de.tradingview.com/symbols/Nasdaq%3AGOOG">Alphabet, Microsoft und Meta Platforms planen, im Jahr 2026 gemeinsam fast 700 Milliarden US-Dollar in den Ausbau der KI-Infrastruktur zu investieren. Diese Ausgaben erfolgen nicht zur Vorbereitung auf eine erwartete Nachfrage – sondern um mit bereits bestehenden Kundenverpflichtungen Schritt zu halten. Vor diesem Hintergrund prognostizieren Analysten, dass KI-Infrastrukturaktien den S&P 500 in diesem Jahr deutlich übertreffen werden.

Technologieaktien, insbesondere die sogenannten „Magnificent Seven", haben den US-Leitindex S&P 500 in den vergangenen drei Jahren maßgeblich nach oben getrieben. Zwar schichteten Anleger Anfang des Jahres aus einigen dieser Titel um, doch diese Bewegung könnte nur vorübergehender Natur gewesen sein. Die fundamentale Geschichte rund um künstliche Intelligenz ist nach Einschätzung von Marktbeobachtern noch lange nicht auserzählt – sie könnte vielmehr erst am Anfang stehen.

Was steckt hinter KI-Infrastruktur?

Unter KI-Infrastruktur versteht man alle Elemente, die das Training und den Betrieb von KI-Modellen ermöglichen. Dazu zählen Chips, Server, Netzwerkgeräte sowie komplette Rechenzentren. Zu den zentralen Akteuren in diesem Bereich gehören neben den großen Cloud-Anbietern auch der Chip-Riese Nvidia und der Netzwerkspezialist Broadcom.

Die ersten Phasen des KI-Booms waren vor allem vom Training großer Sprachmodelle geprägt. Infrastrukturunternehmen profitierten stark, da Kunden massenhaft Chips, Server und verwandte Produkte nachfragten. Unternehmen wie Nvidia und Broadcom meldeten infolgedessen Quartal für Quartal explosionsartig steigende Umsätze. Anleger erkannten früh das Potenzial und setzten gezielt auf diese Profiteure.

Training ist kein einmaliges Ereignis

Entscheidend für die weitere Entwicklung ist: Das Training von KI-Modellen ist kein abgeschlossener Vorgang. Es handelt sich um eine fortlaufende Aufgabe. Darüber hinaus werden die trainierten Modelle zunehmend für reale Anwendungen eingesetzt – und benötigen dabei kontinuierlich Chips, Netzwerkgeräte und weitere Infrastruktur, um komplexe Probleme zu lösen.

Je häufiger und anspruchsvoller diese Modelle eingesetzt werden, desto mehr Produkte und Dienstleistungen von Infrastrukturanbietern sind gefragt. Dieser Prozess gewinnt derzeit spürbar an Dynamik. Amazon lieferte dazu ein konkretes Beispiel: Das Unternehmen prognostiziert für das laufende Jahr Investitionsausgaben in Höhe von 200 Milliarden US-Dollar, um die Bedürfnisse der Kunden von Amazon Web Services (AWS) zu bedienen.

AWS ist der weltweit größte Cloud-Service-Anbieter und bietet sowohl KI- als auch Nicht-KI-Produkte und -Dienstleistungen an. Das Unternehmen betont, einen Großteil dieser Investitionen aufgrund aktueller Kundennachfrage zu tätigen – ein deutliches Signal für die Stärke der Nachfrageseite.

Für deutsche Privatanleger ist diese Entwicklung besonders relevant: KI-Infrastrukturaktien werden an den großen US-Börsen gehandelt und sind über viele gängige Broker sowie ETFs zugänglich. Die Bewertungen einiger dieser Titel gelten derzeit als vergleichsweise moderat – trotz des starken Wachstums der vergangenen Jahre. Ob die Prognose einer deutlichen Outperformance gegenüber dem S&P 500 eintrifft, bleibt abzuwarten. Die strukturellen Treiber – steigende Investitionen, wachsende Nachfrage und die Ausweitung von KI in reale Anwendungen – sprechen jedoch für eine anhaltend starke Entwicklung des Sektors.