Ein Blick in die KI-Wertkette: Reiseeindrücke

Im Juni ist unser Investment-Team zu seiner jährlichen KI-Reise entlang der US-Westküste aufgebrochen. Wir trafen uns mit Führungskräften von 18 Unternehmen, die insgesamt eine Marktkapitalisierung von rund 16 Billionen USD aufweisen.¹ Die börsennotierten und Privatunternehmen, mit denen wir gesprochen haben, decken einen breiten Querschnitt des Technologiesektors – von Branchenriesen bis zu jungen Start-ups – entlang der gesamten KI-Wertkette ab. Dazu zählten unter anderem Hyperscaler, Pioniere der Halbleiterbranche, Softwareentwickler und Anbieter von Cybersicherheitslösungen. Bei diesen direkten Gesprächen erhalten wir differenzierte Einblicke, die unsere Investmentthesen in diesem sich rasant wandelnden Umfeld maßgeblich beeinflussen. Wir erörtern hier unsere wichtigsten Eindrücke von der Reise.

Akzeptanz, Werbung und Software: Die Akzeptanz von KI in Unternehmen beschleunigt sich, befindet sich aber weiterhin in einer frühen Phase. In einem unserer Gespräche wurde deutlich, dass die Unternehmen in den Top 5 % bei der KI-Einführung inzwischen dreimal so viele Token verbrauchen wie Unternehmen im Median – eine Nutzungslücke, die sich im vergangenen Jahr verdoppelt hat und weiter wächst. Trotz dieses konzentrierten Verbrauchs teilen wir die Einschätzung der Führungsteams, mit denen wir gesprochen haben: Mittelfristig zeichnet sich eher ein Markt mit mehreren Gewinnern als ein Winner-takes-all-Szenario ab. Diese Dynamik zeigt sich bereits im Bereich der Entwicklertools, wo Anthropic mit Claude Code rasche Erfolge erzielt, während OpenAI weiterhin seine starke Marktposition behauptet.

Werbung: KI vergrößert aktiv den Markt für digitale Werbung, indem sie höhere Conversion-Raten ermöglicht und automatisierte Kreativtools bereitstellt. Im Suchgeschäft befinden wir uns noch am Anfang einer Phase höherer Monetarisierung. Längere, dialogorientierte Suchanfragen in AI Overviews dürften sich langfristig deutlich stärker monetarisieren lassen als die klassische Suche. Ein großer Hyperscaler etwa gab an, mit seinen KI-Werbeprodukten erst eine Durchdringung von 30 % erreicht zu haben, obwohl diese bereits eine Steigerung des Return on Ad Spend von 15 bis 30 % liefern. Ein anderes Unternehmen betonte, dass das Werbewachstum im Social-Media-Bereich vor allem durch einen höheren durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer getrieben wird, da KI-gestützte Ad Creatives Klick- und Conversion-Raten steigern.

Software: Im Softwarebereich hörten wir, dass Anbieter ihre Technologie-Stacks aktiv umstrukturieren, um autonome KI-Agenten zu unterstützen. Softwareanbieter schaffen zunehmend Mehrwert, indem sie sich von Systems of Record (SoR) – gemeinsamen Referenzpunkten für Unternehmen – hin zu Systems of Action (SoA) entwickeln, die auf die Automatisierung von Daten ausgerichtet sind. Dabei wandeln sie sich von passiven Dashboards zu aktiven Agenten, die Probleme lösen. Profitieren werden die Anbieter, die Daten korrekt, sicher und wiederholbar in Handlungen umsetzen können. Softwareunternehmen beginnen, sich auf diesen Wandel einzustellen. Die langfristigen Wirtschaftsmodelle, Preisstrukturen und Monetarisierungsstrategien für agentenbasierte Software bleiben jedoch weiterhin höchst ungewiss.

KI-Infrastrukturausbau, Engpässe und Halbleiter

Energie: In unseren Gesprächen wurde Energie immer wieder und übereinstimmend als kritischste Einschränkung mit der längsten Vorlaufzeit beim Skalieren von KI genannt. Die enorme Schwierigkeit, Standorte im Multi-Gigawatt-Bereich zu sichern, treibt Behind-the-Meter-Lösungen voran und führt zu einer Verlagerung hin zu kleineren, dezentralen Rechenzentren, die sich besonders gut für Inferenz-Workloads eignen. Über die Energieversorgung hinaus weiten sich die Engpässe in der Lieferkette auf Rechenleistung, Netzwerktechnik, Speicher, Silizium-Wafer und Spezialkomponenten wie Laser aus. Begrenzte Kapazitäten im Advanced Packaging und bei den Foundries drängen Unternehmen dazu, sich zusätzliche Zulieferer zu sichern: TSMC war bislang eine Art Gatekeeper bei Spitzenchips, doch Samsung steigt nun in dieses Feld ein, gefolgt von Intel. Einige Unternehmen prüfen zudem eigene Fertigungsstätten wie Teslas Terafab. 

Halbleiter: Eine zentrale Erkenntnis aus unseren Gesprächen ist, dass die Halbleiter-Wertkette kein Nullsummenspiel darstellt. Mehrere Technologien gedeihen parallel, um unterschiedliche architektonische Anforderungen zu erfüllen. So gehen wir etwa davon aus, dass Kupfer- und Glasfaserlösungen nebeneinander bestehen und wachsen können, um die steigende Bandbreitennachfrage über unterschiedliche physische Distanzen innerhalb von Rechenzentren zu decken. Ebenso werden sich Standard-Grafikprozessoren (GPUs) weiterhin dank Flexibilität und kurzer Markteinführungszeiten durchsetzen. Gleichzeitig decken kundenspezifische ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) hochvolumige, gezielte Workloads ab, die maximale Kosten- und Energieeffizienz erfordern. Hyperscaler entwickeln zunehmend eigene, maßgeschneiderte Chips: Google setzt auf die TPU, Amazon auf Trainium, und Microsoft bringt in der zweiten Jahreshälfte Maia auf den Markt. Broadcoms Geschäft mit kundenspezifischen ASICs ist unseren Schätzungen nach inzwischen auf über 25 Mrd. USD angewachsen,² da Nachfrage und Akzeptanz spürbar steigen. Wir gehen davon aus, dass die rasant zunehmenden Inferenz-Workloads den Markt so stark vergrößern, dass mehrere Anbieter erfolgreich sein können.

Agentic Commerce, Cybersicherheit und Robotik

Agentic Commerce: Aus unseren Gesprächen zu diesem Thema ziehen wir den Schluss, dass die zugrunde liegende technische Infrastruktur für Agentic Commerce weitgehend bereitsteht. Die Akzeptanz von Agenten dürfte sich jedoch in manchen Bereichen schneller, in anderen langsamer entwickeln. Führungskräfte betonten, dass das größte Hindernis für eine breitere Akzeptanz derzeit das Verbrauchervertrauen ist. Agenten gelten weiterhin als wenig ausgereift und neigen dazu, unvollständige Entscheidungen zu treffen, mangelhafte Buchungspläne zu erstellen oder den Kontext misszuverstehen. Die Akzeptanzkurve dürfte sich zunächst bei niedrigwertigen Käufen mit geringem Abwägungsaufwand durchsetzen, bei denen die Fehlertoleranz vergleichsweise hoch ist, und sich erst danach auf höherwertige Transaktionen ausweiten. 

Cybersicherheit: Schneller denn je entdecken fortschrittliche KI-Modelle neue Angriffspfade und nutzen Schwachstellen aus. Trotz dieser verschärften Bedrohungslage investieren Unternehmen bislang aber noch nicht deutlich mehr in Cybersicherheit. Sicherheitsteams sind zwar stark besorgt über diese rasanten, KI-gestützten Angriffe, die Budgets haben bislang aber kaum darauf reagiert. Sobald die Ausgaben nachziehen, erwarten die Führungsteams allerdings, dass der Markt „Best-of-Suite“-Anbieter deutlich gegenüber spezialisierten „Best-of-Breed“-Anbietern bevorzugen wird. Dieser Wandel beruht auf dem strukturellen Vorteil von Suite-Anbietern. Sie können große Datenmengen über ihr gesamtes Produktportfolio hinweg aggregieren, um darauf fortschrittlichere, KI-gestützte Sicherheitssysteme zu trainieren und so bessere Analysen bereitzustellen.

Robotik: Humanoide Robotik erregt erhebliche Aufmerksamkeit. Die Technologieführer, mit denen wir gesprochen haben, räumten jedoch ein, dass sich die Technologie noch in einem sehr frühen Stadium befindet. Es besteht Konsens darüber, dass eine breite kommerzielle Marktreife für humanoide Roboter noch Jahre entfernt ist. Kurzfristig dürften autonome mobile Roboter der wichtigste Wachstumstreiber im Robotik-Bereich bleiben. Dabei kommen speziell entwickelte Roboter in verschiedenen industriellen Anwendungen zum Einsatz.

Wenn Sie mehr über unsere Beobachtungen erfahren und Möglichkeiten kennenlernen möchten, wie Sie in die sich wandelnde Technologielandschaft investieren können, steht Ihnen unser Fundamental Equity Team gerne zur Verfügung.

¹ Goldman Sachs Asset Management. Stand: 19. Juni 2026.
² Broadcom-Bilanztelefonkonferenz für Q2 FY26 am 3. Juni 2026.