«Die Risikoprämie bei KI-Infrastruktur ist nicht mehr attraktiv wie vor einem Jahr»

Das Anlegerjahr 2026 ist geprägt von Mega-Börsengängen und von Unsicherheiten im Tech-Sektor. SpaceX hat den Anfang gemacht, Anthropic und OpenAI stehen noch bevor. Tech-Experte Marius Wennersten von DNB Asset Management spricht im Interview über den massiven Kapitalbedarf der Branche, die grossen Bewertungs-Unsicherheiten und er zeigt auf, wieso er die Hyperscaler, wie Amazon oder Microsoft, bevorzugt.

Herr Wennersten, der Börsengang von SpaceX letzte Woche hat die Märkte bewegt – aber nicht alle waren begeistert. Wie beurteilen Sie ihn?

Was uns bei jedem Unternehmen interessiert, ist die Fähigkeit, dauerhaft freien Cashflow zu generieren und sinnvoll zu allozieren – im Verhältnis zur heutigen Bewertung. Bei SpaceX ist dieses Verhältnis sehr gestreckt. Vieles Grossartiges müsste eintreten, und selbst dann würde es die aktuelle Bewertung kaum rechtfertigen. Wir haben nicht partizipiert, und es bräuchte erhebliche Änderungen – sowohl bewertungsseitig als auch fundamental –, um das zu ändern.

Und doch stehen mit Anthropic und OpenAI zwei weitaus aufregendere Börsengänge bevor. Wie positionieren Sie sich?

Anthropic und OpenAI sind andere Geschichten. Sie sind die aufregendsten Unternehmen im Sektor – das steht ausser Frage. Aber der Markt ändert sich rasant: Vor neun Monaten war OpenAI der einzige Massstab. Vor sieben Monaten kam Gemini. Dieses Jahr wird die Diskussion vor allem von Anthropic dominiert. Unsere Beurteilung zum IPO-Zeitpunkt wird eine andere sein als heute – wir überarbeiten unsere Einschätzung praktisch täglich. Was ich mit Überzeugung sagen kann: Es wäre gut für die Märkte, endlich belastbare Einblicke in die tatsächlichen Finanzzahlen dieser Unternehmen zu bekommen, anstatt auf Leaks angewiesen zu sein.

Was macht die Bewertung von Anthropic und OpenAI so komplex?

Gleich mehrere Faktoren gleichzeitig. Erstens ändert sich die Technologie so schnell, dass jede Einschätzung von heute in drei Monaten überholt sein kann. Zweitens ist die Wettbewerbsdynamik unter den Modellanbietern intensiver als je zuvor. Unsere Daten zeigen, dass Anthropics Flaggschiff-Modell heute rund 19-mal teurer ist als DeepSeek V4 Pro – bei konvergierender Qualität. Zehn Anbieter liegen auf unserem Composite-Intelligence-Index innerhalb von zehn Punkten.

Was heisst das?

Wenn eines der Tech-Unternehmen sein Businessmodell auf einem reinen Qualitätspremium verkauft, hat es ein strukturelles Problem. Kommt hinzu, dass bei vielen Unternehmen die Form des Geschäftsmodells noch offen ist. Die Revenue Run Rate von Anthropic hat sich dieses Jahr mehr als verfünffacht, OpenAI hat sich in neun Monaten fast verdreifacht – das ist beeindruckend. Aber ob das zu nachhaltigen, verteidigbaren Margen führt, ist eine andere Frage. Wer dagegen Plattformintegration, Enterprise-Compliance-Infrastruktur und Data Privacy auf Skalenebene anbietet, hat ein defensiveres Differenzierungsmodell. Microsoft mit Azure OpenAI und Amazon mit Bedrock sind dort besser positioniert als reine Modellanbieter.

Kommen wir zur übergeordneten Situation. 2026 zeichnet sich durch extreme Divergenz im Technologiesektor aus. Was charakterisiert das Jahr am stärksten?

Es gibt zwei dominante Themen. Das erste ist die massive Dispersion innerhalb des Sektors – so eine ausgeprägte Unter- und Überperformance zwischen Subsektoren sieht man selten. Software hat stark underperformt, Halbleiter, wie Nvidia oder Samsung, haben stark outperformt. Der Markt stellt sich fundamental die Frage, wo Wert entsteht und wie dauerhaft die Wettbewerbsvorteile einzelner Unternehmen in einer KI-Welt sein werden. Das zweite ist die Beschleunigung bei den Modellanbietern – insbesondere Anthropic hat die Erwartungen beim Umsatzwachstum massiv übertroffen. Diese beiden Themen sind miteinander verbunden: Weil Anthropic schneller gewachsen ist als erwartet, braucht das Unternehmen mehr Rechenleistung, mehr Halbleiter. Das hat den Semisektor getrieben.

Wie erklärt sich das aktuelle Marktverhalten?

Der Markt belohnt heute primär die Unternehmen, die Wert heute realisieren – nicht jene, die Wert morgen realisieren könnten. Das ist verständlich: In jedem grossen Kapitalzyklus verändert sich zuerst die physische Infrastruktur. Man muss zuerst bauen, bevor man nutzen kann. Deshalb hat der grösste Umsatzschub bislang auf der Hardware- und Halbleiterebene stattgefunden. Und weil die Technologie so neu ist und niemand mit Sicherheit weiss, wie die Welt in fünf Jahren aussieht, scheut der Markt grosse Wetten auf die künftigen Wertempfänger. Die Hyperscaler – also Microsoft und Amazon – werden von der Börse kaum belohnt, weil noch unklar ist, ob sie den vollen ROI aus ihren KI-Investitionen realisieren können.

Sie haben im vergangenen Jahr stark auf KI-Infrastruktur gesetzt – Samsung, SK Hynix, SanDisk, Western Digital, Nokia. Warum haben Sie diese Positionierung verändert?

In den Jahren nach dem ChatGPT-Launch bis 2025 war es primär die Rechenleistungsschicht – vor allem Nvidia, aber auch Teile von Broadcom –, die der Markt belohnt hat. Das hatte zur Folge, dass Ende 2024 eine erhebliche Lücke zwischen den in Nvidia eingepreisten KI-Erwartungen und den Bewertungen der sogenannten Commodity-Schichten bestand: Memory, Storage, Optik. Diese Lücke schuf ein attraktives Risiko-Rendite-Verhältnis für Positionen in Samsung, SK Hynix, SanDisk, Western Digital und Nokia bei gleichzeitigem Untergewicht in Nvidia und Broadcom. Dieser «Risk-Reward» hat sich im Laufe des Jahres 2025 und bis heute dramatisch verändert. Die Erwartungen sind nun auch in der physischen Infrastruktur deutlich gestiegen. Wir haben unsere Exposition dort reduziert und stattdessen die Hyperscaler-Schicht aufgebaut – primär Amazon und Microsoft.

Warum gerade die Hyperscaler?

Weil die Bewertungsschere zwischen KI-Infrastruktur und den Hyperscalern noch immer gross ist – und weil wir glauben, dass die Hyperscaler bei einem allfälligen Abschwung im Kapitalzyklus besser geschützt sind. Wenn Amazon oder Microsoft ihre Renditeerwartungen auf KI-Investitionen nicht erfüllen, können sie einfach den Capex drosseln. Das trifft ihre Bewertung weniger hart als bei Nvidia oder den Speicherherstellern, wo der Capex anderer direkt ihr eigener Umsatz ist.

Also wenn sie weniger Fabriken bauen, verdienen sie weniger.

Genau. Ausserdem sind Amazon und Microsoft Plattformen – nicht bloss GPU-Hersteller. Sie haben über Jahre die IT-Infrastruktur grosser Unternehmen aufgebaut. Wenn diese Firmen heute KI-Agenten in ihre Geschäftsprozesse integrieren, tun sie das aus Datenschutz- und Latenzgründen bevorzugt über ihre etablierten Cloud-Anbieter. Das schafft Pricing Power und attraktive Kapitalrenditen.

Nvidia hat zuletzt deutlich korrigiert. Sehen Sie das als Beginn einer Rotation?

Die Volatilität war das ganze Jahr über hoch – besonders bei den Commodity-Playern wie Micron, wo der Hebel nach oben und unten besonders gross ist. Am Ende muss jeder investierte Capex-Dollar durch kundenseitige KI-Umsätze gerechtfertigt werden. Die fünf grössten Hyperscaler nähern sich annualisierten Capex-Ausgaben von einer Billion Dollar. Die kapitalintensivsten Branchen zeigen typischerweise Capex-zu-Umsatz-Verhältnisse von rund 20 Prozent – das würde fünf Billionen Dollar an kundenseitigen KI-Umsätzen erfordern. Davon sind wir noch weit entfernt. Wenn die Hyperscaler keine attraktiven Renditen sehen, werden sie bremsen – und das trifft Nvidia und die anderen deutlich stärker als die Hyperscaler selbst.

Sehen Sie diese Bremsung bereits?

Noch nicht. Was wir stattdessen sehen, ist eine Beschleunigung der Nachfrage nach Rechenleistung, weil die Umsatzkurve der Modellanbieter selbst anzieht. Das ist die grösste Überraschung dieses Jahres: der Upside bei den durch KI generierten Umsätzen. Aber selbst mit dieser Beschleunigung sind wir noch weit davon entfernt, das investierte Kapital vollständig zu rechtfertigen. Es ist noch immer ein Wettrüsten – mit erheblicher Unsicherheit.

Kommen wir zum Thema Software: Der Morgan Stanley SaaS Basket hat in zwölf Monaten 32 Prozent verloren, der Nasdaq 38 Prozent gewonnen. Ist das eine Bewertungskorrektur oder ein struktureller Bruch?

Es ist beides – aber in sehr unterschiedlichem Ausmass je nach Unternehmen. Im Software-Bereich existieren gerade mehrere Risiken gleichzeitig. Das Dringendste ist das Vibe-Coding-Risiko: Was passiert mit dem Burggraben von Softwareunternehmen, wenn die Grenzkosten für das Schreiben von Code gegen null gehen? Das ist für manche Unternehmen existenziell. Für die Mehrheit der grossen börsennotierten Softwareanbieter war der Burggraben aber nie wirklich der Code selbst. SAP etwa generiert zig Milliarden Euro Umsatz nicht, weil das Unternehmen besonders gut Code schreibt. Sondern weil SAP über zwanzig bis dreissig Jahre hinweg das tiefe Wissen über Enterprise-Resource-Planning (ERP) in Software destilliert hat. Der Code ist nur die Übersetzungsschicht. Dieses Wissen liegt in SAP-Konfigurationen – und nicht in den Trainingsdaten von Claude.

Und das architektonische Risiko – unterschätzt der Markt das?

Ja, das ist das Risiko, das der Markt am meisten unterschätzt. Jedes neue Technologieparadigma ermöglicht es, alte Probleme auf neue Weise zu lösen. Und es ist nicht selbstverständlich, dass derjenige, der das alte Problem auf dem alten Weg gelöst hat, auch der Beste beim neuen Weg ist. Das eindrücklichste Beispiel: Für manche Suchanfragen ist ChatGPT heute schlicht die bessere Erfahrung als Google Search. Hätte Google das nicht rechtzeitig erkannt, hätte das existenzielle Konsequenzen gehabt. Aber ich möchte betonen: Die breite Abverkaufswelle bei SaaS ist in unseren Augen zu wenig differenziert. Wenn man SaaS als Kategorie betrachtet – Claude Code ist SaaS, ChatGPT ist SaaS –, dann hatte SaaS 2026 eigentlich ein sehr gutes Jahr. Das Problem ist, dass dieser Wert bislang ausschliesslich bei den neuen Anbietern angekommen ist, nicht bei den Incumbents, den bisherigen Anbietern. Wir erwarten aber, dass einige SaaS-Incumbents dank ihres tiefen Domänenwissens mittel- bis langfristig KI als Rückenwind nutzen werden.

Ihr grösstes Übergewicht ist Amazon, in Apple sind Sie mit minus 12 Prozent zum Benchmark stark untergewichtet. Warum?

Das Problem bei Apple ist die Bewertung im Verhältnis zum erwarteten nachhaltigen Wachstum. Apple ist ein exzellentes Unternehmen mit starker Marktposition und sehr guter historischer Ausführung – keine Frage. Aber die Bewertung ist anspruchsvoll: Apple handelt auf einem vorwärtsgerichteten KGV im unteren Dreissigerbereich für ein nachhaltiges Wachstum, das wir im hohen einstelligen Prozentbereich erwarten. Wenn ich das mit anderen grossen Übergewichten in unserem Portfolio vergleiche – Visa und Mastercard wachsen schneller, wir sind konstruktiver in Bezug auf ihr Wachstumsmodell, und sie handeln rund zehnmal günstiger auf KGV-Basis. Dazu kommt ein höheres Disruptions- und Terminalwertrisiko bei Apple. Amazon hingegen ist attraktiv bewertet relativ zu dem, was wir als nachhaltiges Wachstum erachten, und ist hervorragend im KI-Zyklus positioniert.

Welches Thema in Ihrem Portfolio wird in drei Jahren das grösste sein?

KI-Agenten auf Enterprise-Plattformen. Die Infrastrukturschicht reift bereits. Der nächste Zyklus findet auf der Anwendungsebene statt – dort, wo KI tatsächlich Arbeit ausführt: Budgets freigibt, Kundenanfragen löst, Code deployed, Lieferketten steuert. Heute erwirtschaften Enterprise-KI-Lösungen geschätzt rund zehn Milliarden Dollar ARR – individuelle Produktivitätswerkzeuge wie ChatGPT, Claude Code und Cursor liegen bei etwa hundert Milliarden. Dieses Verhältnis wird sich umkehren. Die Unternehmen, die die Orchestrierungsschicht besitzen – Amazon mit Bedrock, Microsoft mit Copilot Studio, Atlassian mit Rovo –, sind am besten positioniert, um davon zu profitieren. Das ist der Zyklus, der mich in den nächsten drei Jahren am stärksten beschäftigt.