Kompass 2. Quartal 2026 | Dreyfus Söhne & Cie AG

KI-Disruption zwischen vorteilhaften Marktbedingungen und geopolitischen Risiken

Seit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022 hat sich künstliche Intelligenz (KI) zum dominanten Thema an den Finanzmärkten entwickelt. Die Bedeutung liegt weniger in unmittelbaren makroökonomischen Disruptionen und mehr im Potential, Produktivität und Firmenprofitabilität zu erhöhen und graduell langfristiges Wachstum zu unterstützen. Einige Datenpunkte lassen bereits auf bedeutende Produktivitätssteigerungen für verschiedene Bürojobs schliessen. KI hat sich weg von experimenteller Nutzung und hin zu breiter ökonomischer Anwendung bewegt, wobei der Adoptionsgrad der Technologie weiterhin sehr heterogen ist.

Gleichzeitig sind die makroökonomischen Rahmenbedingungen günstig. Wachstum in den führenden Volkswirtschaften ist moderat, der Inflationsdruck hat in den letzten drei Jahren generell abgenommen, während die Kreditmärkte bisher stabil geblieben sind und die Marktliquidität insgesamt robust wirkt. Sollte die KI-Adoption weiterhin anhalten, könnte die höhere Produktivität und damit einhergehende disinflationäre Wirkung zu einem "Goldilocks"-Szenario mit solidem Wachstum und stabiler Inflation führen.

Für Finanzmärkte ist die Implikation jedoch höchstwahrscheinlich kein einheitlicher Trend über alle Sektoren und Anlageklassen. Die Vorteile sind aufgrund von Unterschieden in der Adoptionsgeschwindigkeit, Kapitalintensität und Monetarisierung der Technologie wahrscheinlich ungleich verteilt, was die Schere zwischen Gewinnern und Verlieren vergrössert. Unternehmen mit starker Marktpositionierung, Preissetzungsmacht und skalierbaren, resilienten Geschäftsmodellen sollten besser platziert sein als Firmen, welche steigende Kosten ohne klaren Pfad für Produktivitätsgewinne erfahren.

Die Hauptrisiken für ein positives Szenario sind geopolitische Zerwürfnisse und persistente Fiskaldefizite. Eine Ausweitung der geopolitischen Unsicherheit könnte einen Inflationsschock auslösen und die Bedingungen an den Finanzmärkten verschlechtern. Zusätzlich erhöhen Fiskaldefizite das Angebot an Staatsanleihen und sorgen somit für Aufwärtsdruck auf langfristige Zinsen. Das stabile makroökonomische Umfeld wird daher durch hohe Bewertungen sowie anhaltende geopolitische Risiken relativiert. Dies verstärkt die Notwendigkeit von Diversifikation, Selektivität und disziplinierter Portfoliokonstruktion.

Allokation: Unverändert über Anlageklassen, Anpassungen bei Aktiensektoren

Unsere Allokation der Anlageklassen bleibt unverändert. Die makroökonomischen Bedingungen sind nach wie vor günstig. Der Markt unterschätzt jedoch häufig Risiken und überschätzt die möglichen Gewinne und Chancen. Somit führen die geopolitische Unsicherheit, hohe Fiskaldefizite und hohe Bewertungen in mehreren Anlageklassen zu einer ausgewogenen Gesamtpositionierung.

Wir passen unsere Sektorallokation an, um vom KI-Infrastrukturausbau zu profitieren. Wir sehen keine überzeugenden Argumente dafür, kurzfristigen Trends zu folgen, da die hohen Bewertungen und die erwartete Sektor- und Aktiendispersion kaum Rückschlüsse auf künftig vorteilhafte Positionierungen zulassen. Wir gewichten den Industriesektor höher, um vom KI-Infrastrukturausbau und anderen Infrastruktur-Investitionen zu profitieren. Basiskonsumgüter weisen das geringste Ertragswachstum von allen Sektoren auf und bleiben zugleich hoch bewertet, weshalb wir den Sektor untergewichten.

Die Untergewichtung von Anleihen bleibt unverändert. Innerhalb der festverzinslichen Anleihen bleiben wir untergewichtet und bevorzugen Investment Grade-Anleihen, da das erhöhte Angebot an Staatsanleihen und die hohen Fiskaldefizite deren Renditepotenzial dämpfen.

Wir sehen Gold und Schweizer Immobilien als stabilisierende Elemente in den Portfolios. Gold diversifiziert, während Schweizer Immobilien ein attraktives CHF-Exposure bieten und eine überzeugende Alternative zu Bargeld und Anleihen darstellen. Immobilien sind besonders interessant, weil strukturelle Knappheit langfristig für stabile Renditen sorgen wird. Deshalb setzen wir mit einem Übergewicht in Gold und Immobilien auf Stabilität und Diversifikation.

Der Produktivitäts-Shift: KI und der nächste Technologiezyklus

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich von der experimentellen Phase in Richtung breiter wirtschaftlicher Anwendung entwickelt und ist dabei, ein wichtiger Produktivitätstreiber zu werden. Ein wesentlicher Teil des Potenzials generativer KI liegt in effizienteren Prozessen und der Skalierung wissensintensiver Arbeit. Laut McKinsey könnte sie branchenübergreifend jährlich 2,5 bis 4,4 Billionen US-Dollar an Wertschöpfung generieren. Das stützt die Einschätzung, dass KI ein bedeutender mittelfristiger Produktivitätstreiber ist, und nicht nur ein kurzfristiges Marktthema. Aus makroökonomischer Perspektive ist dies relevant, da stärkere Produktivität das Wachstum unterstützt und durch Effizienzgewinne die Unternehmensprofitabilität steigern kann. Für Finanzmärkte bedeutet dies, dass KI als struktureller Treiber verstanden werden sollte, welcher die Angebotsseite der Wirtschaft transformieren kann.

Die Geschichte zeigt, dass technologische Durchbrüche das Wachstum nur nach einer längeren Phase von Adoption und Diffusion steigern. Die Elektrifizierung, der PC sowie neue Kommunikationstechnologien folgten alle einem vergleichbaren Muster: Auf eine experimentelle Phase folgten breite Investitionen, eine Adoption der Technologie und erst dann ein breiterer ökonomischer Nutzen. Elektrizität wird oft als eines der eindrücklichsten Beispiele genannt: Während die Entdeckung ins späte 17. Jahrhundert datiert wird, fand die grossflächige kommerzielle Nutzung erst spät im 19. Jahrhundert statt. Die gleiche Logik trifft auch auf die Entwicklung des PCs zu: Erste Geräte erschienen bereits in den frühen 1940er Jahren, während der ökonomische Nutzen erst sichtbar wurde, nachdem Unternehmen Arbeitsmethoden, Organisationsstrukturen und Geschäftsmodelle entsprechend umstrukturierten. Informations- und Kommunikationstechnologie trugen zwischen 1995 und 2005 schätzungsweise 0,3 bis 0,8 Prozentpunkte zum BIP-pro-Kopf-Wachstum in den OECD-Staaten bei. KI folgt höchstwahrscheinlich einem ähnlichen Muster, was bedeutet, dass die Technologie ökonomisch relevant sein kann, auch wenn der positive Effekt auf die Produktivität nur schrittweise sichtbar wird. Die Zeitspanne zwischen Einführung und produktiver Nutzung scheint sich jedoch zu verkürzen: Seit der Lancierung von ChatGPT Ende 2022 wird die Technologie bereits in vielen Unternehmen im Arbeitsalltag eingesetzt.

Erste Indikatoren suggerieren, dass KI-Adoption bereits messbare Produktivitätsgewinne ermöglicht. In einer randomisierten Studie von Beratern erledigten KI-Nutzer 12,2 % mehr Tasks, stellten diese 25,1 % schneller fertig und produzierten über 40 % mehr an Resultaten. KI beeinflusst sowohl kognitiv anspruchsvolle Tätigkeiten als auch Routinearbeiten. Für Sektoren wie Beratung, Softwareentwicklung und Gesundheitsversorgung stellt dies bedeutende Effizienzgewinne, bessere Skalierbarkeit und tiefere Grenzkosten für die Wissensproduktion in Aussicht. Bei erfolgreicher, breiter Adoption könnte KI die Profitabilität effizienter Anwender erhöhen und das mittelfristige Wachstum stützen.

Diese Gewinne dürften bedeutend, aber ungleich verteilt sein. Technologische Innovationen generieren typischerweise Adjustierungskosten, bevor breite Produktivitätsgewinne sichtbar werden. Auch Arbeitsmärkte, Kostenstrukturen und Wettbewerbspositionen brauchen Zeit zur Anpassung. Dies schwächt die Produktivitätsthese nicht, sondern spricht dafür, dass sich die ersten Effekte eher in relativer Performance zwischen Sektoren und Unternehmen als in aggregierten Makrodaten zeigen. Laut den Ergebnissen einer OECD-Umfrage reicht der Produktivitätsvorsprung von Unternehmen, die KI einsetzen, gegenüber solchen, die darauf verzichten, von 7,7 % in Frankreich bis zu 31 % in Belgien, wobei der Zuwachs bei grossen Unternehmen am stärksten ausfällt. Dieser Unterschied ist für Investoren von Bedeutung. Zwar mag KI über Zeit aggregiertes Wachstum unterstützen, der initiale Effekt dürfe jedoch unterschiedlich über Firmen und Sektoren erfolgen und nicht in einem einheitlichen Anstieg über alle Anlagen hinweg.

KI, Kapitalintensität und Marktdispersion

An den Finanzmärkten dürfte die ungleiche Verteilung der KI-Gewinne zu grösseren Unterschieden zwischen den verschiedenen Sektoren und Unternehmen führen. Die Marktführerschaft war in jüngster Zeit ungewöhnlich konzentriert, und dasselbe gilt für die erwartete Wertschöpfung durch KI. Laut dem AI Monitor von S&P Global dürften die KI-bezogenen Erlöse bis Ende 2027 auf rund 1,5 Billionen US-Dollar steigen, nach 472 Milliarden US-Dollar Ende 2023. Das Wachstum ist dabei stark konzentriert: Die Mehrheit entfällt auf die zehn grössten Unternehmen im AI-Monitor, wobei Nvidia allein rund 27 % des Gesamtvolumens ausmacht. Dies stützt die Ansicht, dass Selektivität wichtiger ist als ein breites thematisches Engagement.

In Aktienmärkten lassen bereits erhöhte Bewertungen weniger Raum für eine breite Multiple-Expansion zu. Die MSCI World Forward P/E steht bei 20,4x, über dem 5- und 10-Jahresdurchschnitt. KI verstärkt eher eine einseitige Marktstruktur, anstatt allen Unternehmen gleichermassen Auftrieb zu geben: Die führenden Technologiewerte trugen 2025 zu 53 % zur Rendite des S&P 500 bei, während nur 31 % der KI-Aktien mit geringer Marktkapitalisierung den Small-Cap-Index übertrafen. Gleichzeitig ist der Ausbau äusserst kapitalintensiv. KI verschärft daher die Unterscheidung zwischen technologischer Führungsrolle und Investitionsattraktivität, da einige Unternehmen von der Nachfrage nach Infrastruktur oder Produktivitätsgewinnen profitieren, während andere hauptsächlich mit höheren Kosten, stärkerem Wettbewerb und verzögerter Monetarisierung konfrontiert sind.

Kapitalintensität dürfte ein prägendes Merkmal der frühen Phase des KI-Zyklus sein. Jede grosse Technologiewelle durchläuft eine Phase, in der die Ausgaben steigen, bevor sich Erträge abzeichnen. Während des Internetbooms verfünffachten sich die weltweiten Investitionen in Telekommunikationsnetze von 1995 bis 2000 auf einen Höchststand von 231 Milliarden US-Dollar. Bei der KI zeigt sich ein ähnliches: Ihr Ausbau wird zunehmend physisch und kapitalintensiv. Rechenzentren, Halbleiter und Strombedarf für das Modelltraining erfordern allesamt hohe Kapitalinvestitionen. Allein Microsoft investierte im vergangenen Jahr rund 80 Milliarden US-Dollar für KI-fähige Rechenzentren. Alphabet investierte im selben Jahr 91,4 Milliarden US-Dollar, ein Grossteil davon in Server, Rechenzentren und Netzwerkinfrastruktur. Die frühen Gewinne des KI-Hype waren stark konzentriert, da in der Anfangsphase solcher Zyklen die Finanzmärkte oft die sichtbarsten Vorreiter belohnen. NVIDIA meldete für das am 25. Januar 2026 endende Quartal einen Umsatz im Bereich Rechenzentren in Höhe von 62,3 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 75 % gegenüber dem Vorjahr entspricht und verdeutlicht, wie stark die aktuelle Phase Infrastrukturanbieter noch immer begünstigt. Im Laufe der Zeit kann sich dies jedoch verschieben, da auf die frühen Gewinne der Infrastrukturanbieter spätere Gewinne für Unternehmen folgen, die die Technologie in nachhaltige Produktivität, Preissetzungsmacht und wiederkehrende Umsätze umwandeln. Dieser Übergang ist ein Grund dafür, dass sich die Marktführerschaft im Laufe des Zyklus verschieben kann und wird.

Zusammenfassend impliziert dies für die Anlagepolitik, dass KI eine stärkere Fokussierung auf Qualität und Selektivität erfordert anstelle eines breiten Engagements. Bei Aktien lautet die entscheidende Frage nicht einfach, welche Unternehmen mit KI in Verbindung stehen, sondern welche Unternehmen KI-bezogene Investitionen in nachhaltige wirtschaftliche Erträge umsetzen können. Unternehmen mit starken Marktpositionen, skalierbaren Geschäftsmodellen und soliden Bilanzen dürften besser aufgestellt sein als Unternehmen, die hauptsächlich versuchen, dem KI-Trend hinterherzulaufen. Diese Logik ist branchenübergreifend, da KI nicht nur eine technologische Entwicklung, sondern auch ein Katalysator für Rentabilität und Effizienz in den Bereichen Industrie, Gesundheitswesen, Finanzwesen und professionelle Dienstleistungen ist. KI dürfte daher, wie die meisten technologischen Innovationen, zu einem Zeitalter zunehmender Selektivität führen. Der wichtigste Markteffekt ist dabei nicht, dass Unternehmen verdrängt werden, sondern dass die Unterschiede zwischen Gewinnern und Verlierern grösser werden.

KI inmitten von geopolitischen Krisen und makroökonomischem Druck

Der KI-Ausbau erfolgt in einer Welt, in der geopolitische Konflikte und globale Zusammenarbeit weiterhin eine bedeutende Rolle spielen. Seit Trumps erster Kandidatur bewegt sich die globale Ordnung weg von Globalisierung und hin zu stärkerem nationalem Protektionismus. Die Abgrenzung der USA von Europa führt wohl zu einer multipolaren Weltordnung, in der internationale Abkommen weniger wichtig sind und oft das Recht des Stärkeren Gebrauch findet. Führt dies zu Schwelbränden bei den aktuellen oder zu potenziell neuen Konflikten, namentlich Iran, Ukraine sowie Taiwan, bedeutet dies makroökonomische Schocks und globale Auswirkungen. Solche Schocks würde die strukturelle KI-These nicht widerlegen, könnten den Entwicklungspfad aber unvorhersehbarer machen, da das Zusammenspiel zwischen Staaten und Produktionsstandorten in einer globalen Welt oft unterschätzt wird.

Der aktuelle Konflikt im Mittleren Osten ist relevant, da der KI-Einsatz von stabilen Energie-, Infrastruktur- und Finanzierungsbedingungen abhängt. Eine breite Nutzung der Technologie erfordert Rechenzentren, Halbleiter, verlässliche Stromversorgung und Kühlkapazitäten. Die International Energy Agency erwartet, dass sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terrawattstunden verdoppelt, während sich jener von KI-optimierten Rechenzentren mehr als vervierfacht. In den USA dürften Rechenzentren im gleichen Zeitraum fast die Hälfte des zusätzlichen Strombedarfs ausmachen. KI ist daher nicht nur eine Softwaretechnologie, sondern auch eine Frage physischer Infrastruktur, Energieverfügbarkeit und Finanzierung. Das macht KI anfälliger für geopolitische Schocks. Ein erneuter Öl-Schock wäre deshalb relevant, weil er über zunehmenden Inflationsdruck langfristige Zinsen und Kapitalkosten für die KI-Transformation erhöhen könnte. Zudem lagen die Grosshandelsstrompreise in Gebieten nahe grosser Rechenzentren zuletzt mehr als dreimal so hoch wie vor fünf Jahren, was den Kostendruck für Verbraucher erhöhen kann.

Die Fiskalpolitik erhöht dieses Risiko, da sie den Druck auf langfristige Zinsen erhöht. Anhaltende Defizite erhöhen das Angebot an Staatsanleihen und zwingen die Märkte dazu, mehr Durationsrisiko zu tragen. Schätzungen des Congressional Budget Office zufolge könnte die Bruttoverschuldung der USA bis Mitte des Jahrhunderts auf nahezu 200 % des BIP steigen. Bei abnehmender Unterstützung durch die Zentralbanken in Form geringerer Anleihekäufe und einer weniger expansiven Geldpolitik könnte dies zusätzlichen Aufwärtsdruck auf langfristige Zinsen ausüben. Wenn langfristige Zinsen steigen, werden kapitalintensive Investitionen kostspieliger, was zu einer selektiveren Auswahl von Projekten führt. Dies ist insbesondere für KI relevant, da die starken Narrative in der aktuellen Anfangsphase mit erheblichen Vorabinvestitionen verbunden sind.

KI bleibt die wichtigste strukturelle Wachstumschance, während Ausgewogenheit, Diversifikation und Resilienz weiterhin zentrale Bestandteile unserer Portfoliokonstruktion darstellen. Der Weg von der Innovation zum gesamtgesellschaftlichen Nutzen dürfte kaum reibungslos verlaufen: Geopolitische Schocks können sich auf die Inflation und die Energiepreise auswirken, höhere Zinsen können die Bewertungen nach unten korrigieren, und eine ungleichmässige Einführung wird die Kluft zwischen Unternehmen, die davon profitieren, und solchen, die lediglich Kosten tragen, vergrössern. Für Portfolios spricht dies dagegen, KI als Momentum-Trade zu behandeln. Wir setzen auf einen diversifizierten Ansatz, der auf Qualität, Widerstandsfähigkeit und langfristigen Perspektiven fusst.

Autoren:

Lars Fluri
Tobias Wagner
Samuel Nibali

Disclaimer

Bei den in unserer Analyse verwendeten Kursen handelt es sich um Schlusskurse des jeweiligen Zeitraumes. Die unseren Bewertungsmodellen zu Grunde liegenden Zahlen sind datumsbezogene Schätzungen und somit mit Risiken behaftet. Diese können sich jederzeit ohne Ankündigung ändern. Die Verwendung von Bewertungsmodellen schliesst das Risiko nicht aus, dass faire Bewertungen über einen genannten Anlagezeitraum nicht erreicht werden. Eine unübersehbare Vielzahl von Faktoren hat Einfluss auf die Kursentwicklung. Unvorhersehbare Änderungen können sich zum Beispiel aus technologischen Entwicklungen, aus gesamtkonjunkturellen Aktivitäten, aus Wechselkursschwankungen oder aus Änderungen gesellschaftlicher Wertvorstellungen ergeben. Diese Erörterung von Bewertungsmethoden und Risikofaktoren erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Dreyfus Söhne & Cie AG, Banquiers veröffentlicht den Kompass vier Mal pro Jahr. Die Publikation richtet sich an Kunden der Bank und Interessierte. Sie stellt auszugsweise dar, mit welchem Instrumentarium und mit welcher Methodologie die Bank das Geschehen rund um die Finanzmärkte verfolgt. Der Kompass leistet Orientierungshilfe, kann aber den individuellen Portfoliokontext nicht berücksichtigen. Er dient zu Informations- und Werbezwecken.