Für eine Prognose der künftigen Investitionen in künstliche Intelligenz werden häufig die US-Hyperscaler herangezogen. Laut Goldman Sachs Research weisen diese Schätzungen jedoch einige Schwachstellen auf. Sie berücksichtigen zum Beispiel weder KI-Investitionen privater Unternehmen noch die von Firmen außerhalb der USA. In einer erweiterten Zusammenschau einschlägiger Indikatoren lässt sich zeigen, wie sich die KI-Investitionen in den nächsten Jahren weltweit entwickeln könnten.
Die am häufigsten herangezogene Schätzung für Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) ist die Prognose für die Investitionsausgaben der US-amerikanischen Hyperscaler. Nach dem Konsens der Analystenschätzungen werden diese Technologieunternehmen in diesem Jahr voraussichtlich rund 800 Milliarden US-Dollar ausgeben.
Laut Goldman Sachs Research weisen diese Schätzungen jedoch mehrere Schwachstellen auf. Sie berücksichtigen weder KI-Investitionen privater Unternehmen noch die von Firmen außerhalb der USA – darunter auch Unternehmen in Asien. Nicht alle Investitionsausgaben der Hyperscaler stehen zwangsläufig im Zusammenhang mit KI. Zudem sind große US-Technologieunternehmen weltweit tätig, was darauf hindeutet, dass ein Teil ihrer Investitionen außerhalb der USA erfolgen wird.
Wie viel wird weltweit in KI investiert?
Goldman Sachs Research hat die häufig zitierten Kennzahlen zu den Investitionsausgaben der US-Hyperscaler angepasst, um eine umfassendere Schätzung zu erstellen. Diese Prognose geht von KI-bezogenen Investitionen in Höhe von rund 1 Billion US-Dollar weltweit im Jahr 2026 aus, davon 581 Milliarden US-Dollar in den USA, schreibt Joseph Briggs, Co-Leiter des Global-Economics-Teams von Goldman Sachs, in einem Bericht.
Diese erweiterten Schätzungen deuten darauf hin, dass die häufig zitierte Prognose für die Investitionsausgaben der Hyperscaler in Höhe von 794 Milliarden US-Dollar den Gesamtbetrag der weltweiten KI-Investitionen wahrscheinlich um rund 200 Milliarden US-Dollar zu niedrig ansetzt. Gleichzeitig wird der Betrag der US-Investitionen in KI durch die Zahl von 794 Milliarden US-Dollar wahrscheinlich um 200 Milliarden US-Dollar zu hoch angesetzt.
Abb. 1: Wachstum globaler Investitionen in künstliche Intelligenz
Unternehmen könnten in diesem Jahr weltweit über eine Billion US-Dollar in KI investieren. In einer erweiterten Analyse haben die Ökonomen von Goldman Sachs Research die weltweiten Schätzungen nach oben, die US-Schätzungen nach unten korrigiert. Zusammengenommen ergibt sich für die globalen KI-Investitionen im Jahr 2026 eine Größenordnung von rund 1,02 Billionen US-Dollar.
Quelle: Goldman Sachs Research, Stand 7. August 2026. Bitte beachten Sie, dass frühere Wertentwicklungen, Simulationen oder Prognosen kein verlässlicher Indikator für die künftige Wertentwicklung sind.
Wie Goldman Sachs Research die weltweiten KI-Investitionen schätzt
Goldman Sachs Research hat die häufig zitierte Messgröße der Investitionsausgaben von Hyperscalern in mehreren wesentlichen Punkten ergänzt:
• Die Ökonomen von Goldman Sachs Research haben Investitionsprognosen für börsennotierte Unternehmen außerhalb der Hyperscaler in den USA mit einbezogen, die in den KI-Aktienkörben von Goldman Sachs enthalten sind. Außerdem haben sie Medienberichte über die Investitionsausgaben wichtiger privater Unternehmen zusammengetragen, die im KI-Ökosystem eine zentrale Rolle spielen.
• Goldman Sachs Research fügte Investitionsprognosen für KI-bezogene Unternehmen außerhalb der USA hinzu.
• Die Ökonomen von Goldman Sachs Research passten die Gesamtinvestitionsausgaben an, indem sie die Investitionsniveaus der US-Hyperscaler für das Jahr 2022 abzogen. (Diese Anpassung beruht auf der Einschätzung der Aktienanalysten von Goldman Sachs, die besagt, dass nahezu alle zusätzlichen Investitionen seit 2022 in KI-Projekte geflossen sind.) In ähnlicher Weise ordnen sie bei den einbezogenen privaten Unternehmen alle Investitionen der KI zu. Bei weniger direkt im KI-Bereich tätigen und nicht in den USA ansässigen Unternehmen geht Goldman Sachs Research ebenfalls davon aus, dass Investitionsausgaben, die über das Niveau von 2022 hinausgehen, KI-bezogen sind.
• Soweit möglich, schließt Goldman Sachs Research Finanzierungsleasingverträge aus, die andernfalls von anderen Unternehmen als Hardware-Investitionsausgaben doppelt gezählt werden könnten.
• Um abzuschätzen, wo die Investitionen getätigt werden, stützte sich Goldman Sachs Research auf Daten zu den gemeldeten Standorten angekündigter Investitionsprojekte (hauptsächlich von US-amerikanischen Hyperscalern). Die Ökonomen gehen zudem davon aus, dass die KI-Investitionen der meisten anderen Nicht-Hyperscaler (sowohl privater als auch globaler Unternehmen) einem ähnlichen Muster folgen, dass jedoch die KI-Investitionen großer chinesischer und koreanischer Unternehmen mit KI-Bezug außerhalb der USA getätigt werden.
Briggs merkt an, dass diese Schätzungen auf einigen Annahmen beruhen, die schwer zu überprüfen sind. Zudem besteht ein gewisses Risiko der Doppelzählung von KI-Investitionen bei einigen Unternehmen, die Investitionen in Sachanlagen in ihren Investitionsaufstellungen nicht getrennt von Finanzierungsleasingverträgen ausweisen. Daher hat Goldman Sachs Research seine Schätzungen anhand zweier weiterer Ansätze überprüft.
Als Näherungswert für die gesamten KI-Investitionen untersuchten die Ökonomen die realisierten Bruttogewinne und Prognoseanpassungen im Vergleich zu den Prognosen für 2022 bei börsennotierten Unternehmen, die vom KI-Ausbau betroffen sind. Zudem nutzten sie offizielle Regierungsdaten, um den Anstieg der nominalen KI-Investitionen nachzuverfolgen, und stützten sich auf globale Handelsdaten sowie den beobachteten Zusammenhang zwischen US-Importen und den gesamten KI-Investitionen, um die Gesamtinvestitionen in anderen Volkswirtschaften zu schätzen.
Die beiden Gegenprüfungen deuten auf ein Investitionstempo hin, das dem von Goldman Sachs Research bevorzugten Maßstab für die „erweiterten Investitionsausgaben von Hyperscalern“ bemerkenswert ähnlich ist. Beide Gegenprüfungen legen nahe, dass sich die KI-Investitionen im Jahr 2026 weltweit auf rund 1 Billion US-Dollar und in den USA auf knapp 600 Milliarden US-Dollar belaufen werden.
Zwar weichen die durch die unterschiedlichen Methoden abgeleiteten kumulierten Investitionssummen seit 2022 im Vergleich zu den Vorjahren etwas voneinander ab, doch im Durchschnitt deuten sie darauf hin, dass sich seither die kumulierten Investitionen in KI bis Ende dieses Jahres auf 1,8 Billionen US-Dollar belaufen werden, schreibt Briggs.
Wie sehen die Aussichten für KI-Investitionen aus?
„Die Wachstumsaussichten für KI-Investitionen – einschließlich der Frage, wie hoch der Anteil der KI-Investitionen am BIP letztendlich steigen wird und wann sich das Investitionswachstum verlangsamt – sind derzeit eine wichtige Quelle der Unsicherheit für die Makromärkte“, schreibt Briggs.
Goldman Sachs Research hat seine bevorzugten Schätzungen für KI-Investitionen extrapoliert, um die gesamten KI-Investitionen als Anteil am US-BIP bis 2028 zu prognostizieren. Diese Schätzungen deuten darauf hin, dass die KI-Investitionen von 1,8 Prozent des BIP in den USA (bei weltweiten KI-Investitionen von insgesamt 0,9 Prozent des globalen BIP) im Jahr 2026 auf 2,5 Prozent des BIP in den USA (1,3 Prozent weltweit) im Jahr 2027 steigen werden, mit einem weiteren Anstieg auf 2,8 Prozent (1,4 Prozent weltweit) im Jahr 2028.
„Diese Werte entsprechen den bei früheren Ausbauten allgemeiner Technologien beobachteten Spitzenwerten bei den Investitionsimpulsen von 2 bis 5 Prozent des BIP“, schreibt Briggs. „Und obwohl unser US-Portfoliostrategieteam darauf hingewiesen hat, dass die Konsensprognosen für die Investitionsausgaben im Jahr 2027 wahrscheinlich zu konservativ sind, würde selbst bei erheblichen Aufwärtskorrekturen das Niveau der KI-Investitionen als Anteil am BIP komfortabel innerhalb der historischen Bandbreite bleiben, die in früheren Technologiezyklen beobachtet wurde.“
Um abzuschätzen, wann sich das Wachstum der KI-bezogenen Investitionsausgaben verlangsamen wird, ist laut Goldman Sachs Research ein „Dashboard-Ansatz am besten geeignet“. Die Ökonomen von Goldman Sachs Research haben eine breite Palette von Frühindikatoren zusammengestellt – darunter Importe von Halbleiterfertigungsanlagen in Taiwan und Südkorea, relevante Indikatoren und Komponenten des Einkaufsmanagerindex (PMI), Importpreise sowie Preise für den Kauf von Speicherchips und die Anmietung von Grafikprozessoren (GPUs) –, um zu prüfen, ob eine Verlangsamung bevorsteht. Die Ökonomen stellen fest, dass die von ihnen ausgewählten Indikatoren vorauslaufende Informationen über das Wachstum der US-KI-Investitionen liefern.
„Die gute Nachricht für den Investitionsausblick ist, dass sich alle Frühindikatoren seit 2022 nahe dem oberen Ende ihrer Bandbreite bewegen“, schreibt Briggs. „Dieses Muster deutet auf einen robusten kurzfristigen Wachstumsausblick hin.“
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Sämtliche Zitate stammen aus dem Beitrag „Global AI Investment Is Forecast to Exceed $1 Trillion in 2026“ von Goldman Sachs Research.
Quelle: Der Beitrag basiert auf einem Text, der am 7. August 2026 unter dem Titel „Global AI Investment Is Forecast to Exceed $1 Trillion in 2026“ auf www.goldmansachs.com im Bereich Insights/Articles veröffentlicht wurde. Bitte beachten Sie, dass die darin getroffenen Aussagen keine Anlageempfehlungen darstellen.
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