KI-Ausgaben auf Rekordniveau – doch wie nachhaltig ist der Boom?

Auf den Punkt gebracht

Die Auswirkungen der Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) auf die Unternehmensgewinne waren erheblich. Die Gewinnerwartungen spiegeln die enorme Nachfrage nach der Infrastruktur wider, die zur Unterstützung von KI erforderlich ist.
Die vergleichsweise moderaten Bewertungen deuten darauf hin, dass Anleger die aktuelle Gewinnstärke zwar anerkennen, zugleich jedoch Zweifel an der Dauerhaftigkeit der derzeit robusten Fundamentaldaten haben.
Steigende Investitionsausgaben (Capex) und höhere Inputkosten stellen die Fähigkeit der Hyperscaler zunehmend auf die Probe, ihre aggressive Investitionspolitik aufrechtzuerhalten, da der freie Cashflow unter Druck gerät.

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Artificial intelligence infrastructure spending remains one of the most debated topics in equity markets today.

On one hand, companies exposed to this massive wave of capital expenditure have been delivering exceptional earnings growth. On the other hand, investors continue to question whether this level of spending is sustainable— and whether it will ultimately translate into durable returns.

The impact of AI spending on earnings has been dramatic.

If we look at a basket of U.S. companies that are significant beneficiaries of AI infrastructure investment, the shift in earnings expectations is striking. For much of the past decade, forward earnings growth for this group moved between 5% and 20%—a healthy but relatively stable range.

That changed sharply over the past three years, after the public release of ChatGPT and the acceleration in AI adoption. Earnings growth expectations climbed rapidly and stood at more than 50% as of late April.

This reflects enormous demand for the infrastructure needed to support AI—everything from semiconductors and memory to data center equipment and networking capacity.

Despite this surge in earnings, valuations have not followed the same trajectory.

The price-to-earnings multiple for this group has remained relatively contained, fluctuating between roughly 21 and 36 times earnings as investor sentiment has shifted. As of late April, the multiple stood near 27 times—only modestly higher than the broader S&P 500.

That divergence highlights a key tension in the market. Investors clearly recognize the strength of current fundamentals, but they remain uncertain about how long those fundamentals can persist.

Importantly, this skepticism is not driven by concerns about the hyperscalers’ willingness to invest.

Management teams at the largest technology companies have been very clear: they are more concerned about falling behind in the AI race than they are about overspending. In other words, the incentive is to invest aggressively— even at the risk of near-term financial pressure.

The challenge is that the scale of spending required to compete in AI is rising rapidly.

Demand for computing power continues to grow at an extraordinary pace. Both model training and real-time inference require increasingly large amounts of processing capacity. The emergence of more advanced agentic AI systems has further increased workloads, while also accelerating adoption across a broader set of industries.

At the same time, supply constraints have begun to emerge.

The rapid increase in demand for data center infrastructure has led to shortages in key components. Prices for some inputs have surged—highlighting the strain on global supply chains. For example, as of April 28th, prices for DRAM chips have increased by more than 1,700% since the start of 2025.1 While this is a somewhat extreme example, it reflects a broader pattern across many critical inputs required to support AI expansion.

As a result, hyperscaler capex budgets have risen sharply.

In the early stages of the AI buildout, investors were largely unconcerned. These companies generated ample free cash flow and were well positioned to fund aggressive investment. In fact, markets initially rewarded them for leaning into what appeared to be a transformative opportunity.

But that dynamic is beginning to shift.

As capex continues to grow, it is placing increasing pressure on free cash flow. Based on current analyst estimates, rolling 12-month free cash flow for the hyperscalers could approach zero by early 2027. If spending continues to exceed expectations, free cash flow could even turn negative.

That said, the outcome remains highly uncertain. If these companies are able to monetize their AI investments more quickly and more effectively than expected, free cash flow could remain strong enough to support elevated spending levels.

The bottom line is that AI infrastructure spending represents both a powerful opportunity and a growing source of uncertainty.

Earnings growth among AI beneficiaries has been exceptional, reflecting the scale and speed of this investment cycle. But the sustainability of that cycle remains an open question— particularly as capital intensity rises and free cash flow comes under pressure.

For now, markets appear to be balancing these competing forces: strong near-term fundamentals alongside longer-term uncertainty.

As a result, we continue to monitor the evolution of AI spending closely, with a particular focus on whether earnings growth can justify the scale of capital being deployed.

Die Ausgaben für KI-Infrastruktur zählen derzeit zu den meistdiskutierten Themen an den Aktienmärkten. Einerseits erzielen Unternehmen, die von dieser massiven Capex-Welle profitieren, außergewöhnlich starkes Gewinnwachstum. Andererseits stellen Anleger weiterhin infrage, ob dieses Ausgabenniveau nachhaltig ist – und ob es letztlich zu dauerhaft attraktiven Renditen führen wird.

Deutlich beschleunigtes Gewinnwachstum

Die Auswirkungen der KI-Investitionen auf die Gewinne waren erheblich. Betrachtet man einen Korb von US-Unternehmen, die in besonderem Maße von Investitionen in KI-Infrastruktur profitieren, zeigt sich eine bemerkenswerte Veränderung der Gewinnerwartungen. Über weite Teile des vergangenen Jahrzehnts bewegte sich das erwartete Gewinnwachstum dieser Gruppe in einer Bandbreite von 5 % bis 20 % – ein solides, aber vergleichsweise stabiles Niveau.

Dies änderte sich in den vergangenen drei Jahren deutlich, nachdem ChatGPT öffentlich verfügbar wurde und die Einführung von KI erheblich an Dynamik gewann. Die Erwartungen an das Gewinnwachstum stiegen rasch an und lagen Ende April bei mehr als 50 % (siehe Abb. 1). Dies spiegelt die enorme Nachfrage nach der Infrastruktur wider, die für den Betrieb von KI benötigt wird – von Halbleitern und Speicherchips bis hin zu Rechenzentrumsinfrastruktur und Netzwerkkapazitäten.

Außergewöhnliches Gewinnwachstum bei KI-Infrastrukturunternehmen

(Abb. 1) KI-Infrastrukturkorb:¹ Prognostiziertes EPS-Wachstum für die nächsten zwölf Monate

A line chart showing earnings growth for AI infrastructure companies across the last decade.

Zehn Jahre bis zum 28. April 2026.
Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist weder eine Garantie noch ein verlässlicher Indikator für zukünftige Ergebnisse.
¹ Nach Marktkapitalisierung gewichteter Index aus Arista Networks, Astera Labs, Dell Technologies, Advanced Micro Devices, Marvell Technology, NVIDIA, Oracle, Super Micro Computer, Broadcom und Everpure.
Die genannten und beschriebenen Einzeltitel dienen ausschließlich Informationszwecken und stellen keine Empfehlungen dar. Das geschätzte EPS-Wachstum basiert auf Konsensschätzungen von Analysten für die Gewinne der nächsten zwölf Monate. Der KI-Korb wurde durch die Identifizierung repräsentativer Aktien mit klarer Infrastruktur-Exponierung erstellt. Die Identifizierung erfolgte anhand einer K-Means-Clustering-Methodik sowie einer ChatGPT-gestützten Überprüfung der thematischen Gemeinsamkeit.
Quelle: Analyse von T. Rowe Price auf Basis von Daten von FactSet Research Systems Inc. Alle Rechte vorbehalten. Siehe „Zusätzliche Angaben“.

Bewertungen spiegeln anhaltende Skepsis wider

Trotz dieses kräftigen Gewinnanstiegs haben sich die Bewertungen nicht im gleichen Umfang erhöht. Das Kurs-Gewinn-Verhältnis dieser Unternehmensgruppe blieb vergleichsweise moderat und schwankte – abhängig von der Anlegerstimmung – zwischen etwa dem 21- und 36-Fachen der Gewinne. Ende April lag das Multiple bei rund 27 und damit nur leicht über dem Niveau des breiteren S&P 500.

Diese Divergenz verdeutlicht die zentrale Spannung am Markt: Anleger erkennen die Stärke der aktuellen Fundamentaldaten durchaus an, bleiben jedoch unsicher, wie nachhaltig diese Entwicklung tatsächlich ist.

Bewertungen spiegeln eine skeptische Einschätzung der Nachhaltigkeit von Investitionsausgaben wider

(Abb. 2) KI-Infrastrukturkorb:¹ Forward-Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV)

A line chart showing price-to-earnings ratios for AI infrastructure companies compared to the S&P 500.

Zehn Jahre bis April 2026.
Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist weder eine Garantie noch ein verlässlicher Indikator für zukünftige Ergebnisse.
¹ Nach Marktkapitalisierung gewichteter Index aus Arista Networks, Astera Labs, Dell Technologies, Advanced Micro Devices, Marvell Technology, NVIDIA, Oracle, Super Micro Computer, Broadcom und Everpure.
Die genannten und beschriebenen Einzeltitel dienen ausschließlich Informationszwecken und stellen keine Empfehlungen dar.
Der KI-Korb wurde durch die Identifizierung repräsentativer Aktien mit klarer Infrastruktur-Exponierung erstellt. Die Identifizierung erfolgte anhand einer K-Means-Clustering-Methodik sowie einer ChatGPT-gestützten Überprüfung der thematischen Gemeinsamkeit.
Quelle: Analyse von T. Rowe Price auf Basis von Daten von FactSet Research Systems Inc. Alle Rechte vorbehalten. Siehe „Zusätzliche Angaben“.

Die Inputkosten sind deutlich gestiegen

(Abb. 3) Preise für Speicherchips

A line chart showing how input costs have risen—comparing DRAM and NAND chip prices since 2019.

31. März 2019 bis 28. April 2026.

DRAM ist eine Art flüchtiger Speicher, der für die schnelle, temporäre Datenspeicherung während des Betriebs eines Geräts verwendet wird. DRAM dient häufig als Hauptspeicher in PCs, Servern, Laptops, Smartphones, Tablets und Grafikkarten. NAND ist ein nichtflüchtiger Flash-Speicher für die langfristige Datenspeicherung und wird in Solid-State-Laufwerken (SSDs), USB-Flash-Laufwerken, Speicherkarten, Smartphones, Tablets, Kameras sowie zahlreichen Embedded- und Automobilsystemen eingesetzt.
Quelle: Bloomberg Finance L.P.

Woher kommt die Skepsis?

Wichtig ist dabei, dass diese Skepsis nicht auf Zweifeln an der Investitionsbereitschaft der Hyperscaler beruht. Die Führungsteams der größten Technologieunternehmen haben wiederholt deutlich gemacht, dass sie ein Zurückfallen im KI-Wettlauf stärker fürchten als übermäßige Ausgaben. Mit anderen Worten: Der Anreiz besteht darin, aggressiv zu investieren – selbst auf Kosten kurzfristiger finanzieller Belastungen.

Die Herausforderung liegt vielmehr darin, dass der erforderliche Investitionsumfang im KI-Wettbewerb rapide zunimmt.

Die Herausforderung liegt vielmehr darin, dass der erforderliche Investitionsumfang im KI-Wettbewerb rapide zunimmt. Die Nachfrage nach Rechenleistung wächst weiterhin in außergewöhnlichem Tempo. Sowohl das Training von Modellen als auch die Echtzeit-Inferenz erfordern zunehmend größere Verarbeitungskapazitäten. Hinzu kommt, dass fortschrittliche agentische KI-Systeme die Arbeitslasten weiter erhöhen und gleichzeitig die Einführung von KI über eine breitere Zahl von Branchen hinweg beschleunigen.

Gleichzeitig treten zunehmend Angebotsengpässe auf. Der starke Nachfrageanstieg nach Rechenzentrumsinfrastruktur hat bei zentralen Komponenten zu Knappheiten geführt. Die Preise bestimmter Vorprodukte sind erheblich gestiegen – ein Zeichen für die Belastung globaler Lieferketten. So sind beispielsweise die Preise für DRAM-Chips (Dynamic Random-Access Memory) seit Jahresbeginn 2025 bis zum 28. April um mehr als 1.700 % gestiegen. Auch wenn dies ein extremes Beispiel darstellt, verdeutlicht es den breiteren Kostendruck bei zahlreichen kritischen Komponenten, die für den Ausbau der KI-Infrastruktur benötigt werden.

Druck auf den freien Cashflow

Infolgedessen sind die Capex-Budgets der Hyperscaler deutlich gestiegen. In der Anfangsphase des KI-Ausbaus reagierten Anleger darauf weitgehend gelassen. Die Unternehmen erwirtschafteten hohe freie Cashflows und verfügten über ausreichende finanzielle Spielräume, um umfangreiche Investitionen zu finanzieren. Tatsächlich honorierten die Märkte zunächst die konsequente Nutzung dieser potenziell transformativen Wachstumschance.

Diese Dynamik beginnt sich jedoch zunehmend zu verändern. Mit weiter steigenden Investitionsausgaben wächst auch der Druck auf den freien Cashflow. Auf Basis aktueller Analystenschätzungen könnte der freie Cashflow der Hyperscaler auf rollierender Zwölfmonatsbasis bis Anfang 2027 nahezu auf null sinken (siehe Abb. 4). Sollten die Investitionsausgaben die Erwartungen weiterhin übertreffen, könnte der freie Cashflow sogar negativ werden.

Gleichwohl bleibt der weitere Verlauf mit erheblicher Unsicherheit behaftet. Sollten die Unternehmen ihre KI-Investitionen schneller und effizienter monetarisieren können als derzeit erwartet, könnte der freie Cashflow ausreichend robust bleiben, um ein erhöhtes Investitionsniveau weiterhin zu tragen.

Die Fähigkeit der Hyperscaler zur Finanzierung von Investitionsausgaben wird auf die Probe gestellt

(Abb. 4) Investitionsausgaben und Free Cashflow von Hyperscalern¹, rollierende Summe über vier Quartale

A bar chart showing hyperscaler capital expenditure and free cash flow rolling 4-quarter totals since 2017, and estimates for 2026/2027.

Q1 2017 bis Q4 2026 (Q4 2025 bis Q4 2027 sind Schätzungen).
Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist weder eine Garantie noch ein verlässlicher Indikator für zukünftige Ergebnisse.
Die genannten und beschriebenen Einzeltitel dienen ausschließlich Informationszwecken und stellen keine Empfehlungen dar. Nur zu Illustrationszwecken.
Es kann nicht zugesichert werden, dass die Schätzungen erreicht oder aufrechterhalten werden. Die tatsächlichen Ergebnisse können abweichen.
¹ Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und Oracle.
Quelle: Analyse von T. Rowe Price auf Basis von Daten von FactSet Research Systems Inc. Alle Rechte vorbehalten. Siehe „Zusätzliche Angaben“.

Fazit

Unter dem Strich stellen die Ausgaben für KI-Infrastruktur sowohl eine bedeutende Wachstumschance als auch eine zunehmende Quelle von Unsicherheit dar.

Unter dem Strich stellen die Ausgaben für KI-Infrastruktur sowohl eine bedeutende Wachstumschance als auch eine zunehmende Quelle von Unsicherheit dar. Das Gewinnwachstum der KI-Profiteure war außergewöhnlich und spiegelt Umfang sowie Geschwindigkeit dieses Investitionszyklus wider. Die Nachhaltigkeit dieses Zyklus bleibt jedoch offen – insbesondere vor dem Hintergrund steigender Kapitalintensität und zunehmenden Drucks auf den freien Cashflow.

Derzeit scheinen die Märkte diese gegenläufigen Kräfte gegeneinander abzuwägen: robuste kurzfristige Fundamentaldaten auf der einen Seite und wachsende langfristige Unsicherheit auf der anderen. Entsprechend beobachten wir die Entwicklung der KI-Ausgaben weiterhin genau – insbesondere mit Blick darauf, ob das Gewinnwachstum den Umfang des eingesetzten Kapitals langfristig rechtfertigen kann.

Timothy C. Murray Capital Markets Strategist

Risiken: Anlagen in Technologieaktien sind mit spezifischen Risiken verbunden, darunter potenziell starke Schwankungen der Wertentwicklung sowie oftmals erhebliche Kursbewegungen nach oben wie nach unten. Technologieunternehmen können unter anderem durch intensiven Wettbewerb, staatliche Regulierung, enttäuschende Gewinnentwicklungen, die Abhängigkeit von Patentschutz sowie die rasche Veralterung von Produkten und Dienstleistungen infolge technologischer Innovationen oder veränderter Verbraucherpräferenzen beeinträchtigt werden.

Zusätzliche Hinweise

US-Anleger finden Definitionen finanzieller Fachbegriffe unter troweprice.com/glossary.

Weitere Informationen zu den verwendeten Indizes, einschließlich Definitionen und Quelldaten, finden Sie unter: troweprice.com/marketdata.

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