KI als Stresstest für Technologie und Softwaremärkte

Die Dynamik des globalen Technologie und KI Ökosystems lässt sich derzeit am besten als Zusammenspiel aus massiven Infrastrukturinvestitionen, strukturellen Verschiebungen entlang der Wertschöpfungskette und einer Neubewertung klassischer Software Geschäftsmodelle beschreiben. Die ausgeprägte Volatilität der vergangenen Monate - insbesondere bei Software Aktien - ist weniger Ausdruck schwächerer Fundamentaldaten als vielmehr das Resultat eines technologischen Paradigmenwechsels, ausgelöst durch die rasante Entwicklung generativer KI Modelle.

Der Markt diskutiert zunehmend, ob bestehende Softwaremodelle durch KI strukturell unter Druck geraten könnten, ob Margen langfristig sinken und wie nachhaltig aktuelle Bewertungen sind. Diese Unsicherheit hat zu einer spürbaren Neubewertung vieler Titel geführt - häufig pauschal und wenig differenziert.

Infrastruktur vor Modellqualität: Warum Hyperscaler strukturell profitieren

Ein zentraler Befund ist die wachsende Entkopplung zwischen der Qualität einzelner KI Modelle und der Ertragskraft der zugrunde liegenden Plattformen. Unternehmen wie Microsoft, Amazon oder Alphabet profitieren weniger davon, welches KI Modell sich durchsetzt, sondern davon, dass KI Modelle überhaupt in grossem Umfang genutzt werden.

Jede Anwendung - sei es in der Suche, in Unternehmenssoftware oder in der Automatisierung von Prozessen - erzeugt Rechenlast. Und Rechenlast bedeutet Nachfrage nach Cloud Infrastruktur, Netzwerken und Rechenzentren. Selbst wenn Preise und Margen auf Modellebene unter Druck geraten, bleibt die strukturelle Nachfrage nach Inferenz Kapazitäten bestehen. Genau deshalb erweisen sich grosse Cloud Plattformen trotz hoher Investitionen kurzfristig als robust positioniert.

Kapitalintensität als Risikofaktor im KI Stack

Mit der Verschiebung der Wertschöpfung hin zur Infrastruktur rückt der Investitionszyklus stärker in den Fokus. Besonders kapitalintensive Segmente reagieren sensibel auf Veränderungen in der Nachfrage. Beispiele sind GPU Produzenten, Speicherhersteller oder Halbleiter Foundries.

Unternehmen wie Nvidia oder Anbieter im Hochleistungs Speichersegment profitierten zuletzt stark vom KI Boom. Gleichzeitig steigt mit zunehmender Kapazitätsausweitung das Risiko temporärer Überangebote, falls sich Investitionsentscheidungen verzögern oder Monetarisierung langsamer verläuft als erwartet. Der Kapitalzyklus wird damit zu einer zentralen Determinante der Ertragskraft - und zu einem wesentlichen Unsicherheitsfaktor für Bewertungen.

Modellkonvergenz und Preisdruck

Ein weiterer struktureller Treiber ist die rasche Konvergenz der Modellqualität bei Large Language Models. Leistungsunterschiede zwischen kommerziellen Modellen und hochwertigen Open Source Alternativen werden kleiner, während die Preisspannen teils erheblich bleiben. Für viele Anwender wird es wirtschaftlich kaum rational sein, ein Modell zu nutzen, das nur marginal bessere Ergebnisse liefert, aber ein Vielfaches kostet.

Diese Entwicklung erhöht den Druck auf Modellanbieter, stabilisiert aber gleichzeitig die Nachfrage nach Infrastruktur. Modelle mögen austauschbar werden - skalierbare Rechenkapazitäten, Datenintegration und operative Plattformen sind es nicht.

Software: Zwischen Marktangst und struktureller Robustheit

Der Softwaresektor ist aktuell der Bereich, in dem Marktstimmung und fundamentale Realität am stärksten auseinanderfallen. Breite Verkaufsbewegungen suggerieren teilweise, Software sei strukturell gefährdet. Eine differenzierte Analyse zeigt jedoch ein deutlich heterogeneres Bild.

Risiken lassen sich grob in drei Ebenen einteilen:

• Automatisierungseffekte, die die Zahl menschlicher Nutzer reduzieren können - primär ein Preismodell , nicht zwingend ein Existenzthema.
< • KI gestützte Code Generierung, die Entwicklungsprozesse beschleunigt, aber nicht gleichbedeutend ist mit dem Aufbau belastbarer, regulierungskonformer Systeme.br> • Neue, KI native Architekturen, die langfristig die grösste strukturelle Herausforderung darstellen, deren Durchsetzung jedoch Zeit benötigt.

Ein ERP System wie SAP oder komplexe Engineering Software bildet jahrzehntelang gewachsenes Domain und Regulierungswissen ab. Diese Tiefe lässt sich nicht kurzfristig durch Sprachmodelle ersetzen. Genau hier liegt die strukturelle Stabilität vieler etablierter Anbieter.

Kollaborations und Netzwerktechnologie als stabile Bausteine

Robust zeigen sich auch jene Unternehmen, die tief in organisatorische Abläufe und physische Netze eingebettet sind. Atlassian etwa steht exemplarisch für Kollaborations und Prozesssoftware, die unabhängig davon relevant bleibt, ob Code von Menschen oder autonomen Agenten geschrieben wird. Planung, Dokumentation, Koordination und Nachvollziehbarkeit bleiben zentrale Anforderungen.

Auch klassische Technologieanbieter wie Nokia oder Ericsson, die in vielen Technologieportfolios kaum Beachtung finden, profitieren von strukturellen Trends: geringere Wettbewerbsintensität, planbare Cashflows und eine zunehmende Bedeutung stabiler Netzwerkinfrastruktur im Zuge wachsender Datenströme.

Von Dr. Malte Kirchner, Head of German speaking Europe