Die Theorie der verlangsamten KI trifft auf den 5%igen „globalen Preisanker für Vermögenswerte“, das technologische Risiko steigt stark an! Wells Fargo zeichnet die Investitionslandschaft für US-Aktien neu und senkt den S&P-500-Indexpunkt.

German财经-APP berichtet, dass die US-Aktienmärkte und sogar globale Börsen gerade eine Art Stresstest durchlaufen: Die Frage, ob der durch die „AI-Euphorie getriebene Gewinnwachstumstrend“ gegen eine Bewertungsanpassung bestehen kann, trifft zuerst den Halbleitersektor. Ohsung Kwon, Chefaktienstratege von Wells Fargo, hat das Jahresendziel für den S&P 500 von 7950 auf 7700 Punkte gesenkt – verglichen mit dem Schlusskurs vom Montag bleibt nur noch rund 1,1% Aufwärtspotential. Zudem nahm er die Einstufung für den Technologiesektor von „Übergewichtung“ auf „Neutral“ zurück und bevorzugt nun Software-Aktien, die durch den Trend rund um AI-Anwendungen profitieren, gegenüber dem derzeit heißgelaufenen Halbleitersektor. Die Einstufung für den defensiven Gesundheitssektor wurde ebenfalls angehoben.

Dieser Stratege zeigt sich zunehmend besorgt: Mehrjährige Gewinnsteigerungen haben die Markterwartungen auf historische Höchstwerte getrieben; Investitionen in AI, staatliche Beschränkungen für den Bau von Datenzentren in den US-Bundesstaaten sowie Unsicherheiten in der Finanz- und Geldpolitik nehmen aktuell zu. Bemerkenswert: Der Wells Fargo-Chefstratege befürchtet für die Gewinne 2027 keine großen Probleme; er warnt insbesondere, dass ein Rückgang der Investitionen in den Bau von AI-Datenzentren die Gewinne im Jahr 2028 belasten könnte. Diese Anpassung entspricht einer Neubewertung des mittel- bis langfristigen Wachstums und der Bewertung des US-Marktes.

Die in jüngster Zeit weltweit geführte „AI-Verlangsamungsdebatte“ hat diese Bedenken schnell in die Preise gebracht – führende globale AI-Unternehmen wie Anthropic und OpenAI haben am Wochenende gemeinsam gefordert, die Entwicklung fortschrittlicher AI-Modelle langsamer anzugehen. Am 12. September rief Anthropic-CEO Dario Amodei dazu auf, die Fortschrittsgeschwindigkeit einzudämmen und die Sicherheitsforschung sowie Schutzmaßnahmen an den Stand der Technik anzupassen; OpenAI-CEO Sam Altman und SpaceX/Tesla-Chef Elon Musk sowie andere Branchenführer zeigten daraufhin Unterstützung.

Am ersten Handelstag nach der prominent vorgetragenen „Verlangsamungsdebatte“ von Anthropic-CEO Amodei, dem 14. September, fiel der Aktienkurs von Nvidia („AI-Chip-Supermacht“) um etwa 3,4%. Der Philadelphia Semiconductor Index – globaler Trend-Indikator für Halbleiter – brach selten stark um etwa 6% ein und unterstreicht, dass der Markt die Risiken aus der AI-Verlangsamung und verwandte Themen einkalkuliert.

AI-Verlangsamung trifft auf den Anstieg der 10-jährigen US-Staatsanleiherenditen – die Märkte testen ihre Fähigkeit, Gewinne im Zeichen der AI-Euphorie zu realisieren

In Folge bewerten Investoren die Wachstumsprognosen für großskalige Trainingsprogramme, den Modell-Release-Rhythmus und künftige Beschaffung von Rechenkapazität neu. Am 14. September fiel der Philadelphia Semiconductor Index um 6%; Südkoreas KOSPI, als globaler Indikator für AI-Rechenleistungsinvestitionen, verlor am Montag über 3% und am 15. September nochmal 0,85%, schloss bei 6627,26 Punkten und fiel damit den vierten Handelstag in Folge.

Für den Halbleitersektor, der am direktesten von der weltweiten multibillionenschweren AI-Infrastrukturwelle profitiert, gilt: Selbst bei robusten bestehenden Aufträgen können Bewertungsanpassungen früh eintreten, wenn Investoren ihre Erwartungen an das Tempo und die Dauer der Folgeaufträge senken.

Parallel dazu sprang die Rendite der als „globaler Vermögenspreisanker“ bekannten 10-jährigen US-Staatsanleihe am 14. September intraday auf 5,012%, den höchsten Stand seit 2007, und stabilisierte sich anschließend bei 4,960%. Bis zum US-Börsenschluss am 15. September lag die Rendite weiter über 5% (bei etwa 5,04%) und erreichte erneut das höchste Niveau seit 2007. Dieser „globaler Vermögenspreisanker“ dient als langfristiger Referenzwert für risikolose US-Dollar-Anlagen, beeinflusst die Refinanzierungskosten von Unternehmen und die Diskontierung künftiger Gewinne auf den aktuellen Wert. Steigende Energiepreise und Inflationsdruck treiben die Renditen nach oben, sodass Technologiewerte sowohl mit höheren Kapitalkosten als auch mit einer Anpassung langfristiger Wachstumsprognosen konfrontiert werden.

Ohsung Kwon von Wells Fargo verweist auf eine weitere Entwicklung: In den letzten drei Monaten hat die Anzahl von Regierungsverfügungen zum Stopp von AI-Datenzentrumprojekten in den USA um 175% zugenommen. Durch teurere Finanzierung und langsamere Umsetzung verlängern sich die Cashflowzyklen mancher großskaligen AI-Investitionen; das verstärkt Sorgen hinsichtlich der Auftragsrealisierung im AI-Infrastruktursektor und schürt Panik über eine negative Entwicklung der freien Cashflows.

Im Gegensatz dazu stützen sich die Bullen auf Wall Street weiterhin auf die beispiellose AI-Infrastrukturwelle und die branchenübergreifende Verbreitung von AI-Anwendungen als wichtigste Grundlage für weiteres Gewinnwachstum. Goldman Sachs sieht das Jahresendziel für den S&P 500 bei 8000 Punkten, das zentrale Argument: Gewinnwachstum treibt den Index, während das Bewertungsniveau etwa stabil bleibt. Ed Yardeni, Präsident und Chef-Investitionsstratege von Yardeni Research, hält am 12. September an seinem Ziel von 8400 Punkten fest und erhöht die Vorsicht für das Bären-Szenario. Michael Purves, CEO und Gründer von Tallbacken Capital Advisors, hob sein Ziel von 7400 auf 8500 Punkte an und sieht kräftiges und breitgefasstes Gewinnwachstum mit zusätzlicher Aufwärtschance bei moderatem Bewertungsanstieg.

Obwohl die Annahmen zur Bewertung variieren, richtet sich das Interesse aller auf die Nachhaltigkeit des Gewinns. Solange das Gewinnwachstum den Bewertungsrückgang ausgleichen kann („Indexstand = Gewinn pro Aktie × Bewertungsmultiplikator“), kann der Index weiterhin steigen. Die Kernfrage zwischen Wells Fargo und den Bullen ist, wie lange dieser Effekt anhält.

Technologisch betrachtet verlaufen das Tempo der Entwicklung fortschrittlicher Modelle und das kommerzielle Nutzungsvolumen bereits eingeführter Modelle entlang zweier, zwar miteinander verbundener, aber nicht synchroner Wachstumskurven. Ein trainiertes Modell kann dauerhaft Aufgaben wie Programmierung, Kundenservice, Finanzanalyse und Wissensmanagement unterstützen; mit wachsender Userzahl und steigender Aufgabenfrequenz/-komplexität steigt auch die Nachfrage nach Inferenz. Agentic Workflows ermöglichen dabei Multi-Round-Modelleinsetzungen, Recherche, Toolausführung und Ergebnisprüfung. Die von Anthropic veröffentlichten Engineering-Praktiken zeigen, wie diese Mechanismen arbeiten. Daraus folgt: Selbst wenn die Geschwindigkeit der Fortschrittssteigerung gedrosselt wird, kann die Verbreitung in Unternehmen weiter Cloud- und Inferenzumsätze steigern. Neue Halbleiteraufträge jedoch hängen von der Auslastung bestehender Kapazitäten, Inferenz-Effizienz und Expansionsplanung ab und sind nicht eins-zu-eins mit den Umsätzen aus Anwendungen identisch.

Daher ist der interessantere Gewinnpfad jener, bei dem AI-Nutzen von der Infrastruktur allmählich auf Plattformen und AI-anwendende Unternehmen diffundiert. Softwarefirmen verdienen durch kostenpflichtige Funktionen und Workflow-Services, Cloud-Plattformen berechnen Kapazität und Modelldienste, andere Unternehmen profitieren durch kürzere Entwicklungszyklen, effizientere Vertriebsprozesse und weniger Routinearbeiten. Nur wenn diese Vorteile die Kosten für zusätzliche Inferenz, Systemintegration und manuelle Prüfung übersteigen, wird Produktivitätssteigerung zu nachhaltigem Gewinn und Cashflow.

Goldman Sachs bewertet die fortbestehende Gewinnkraft durch AI-Investitionen als ausschlaggebend für anhaltendes Gewinnwachstum – das anhaltend hohe Zinsniveau (FOMC, „higher for longer“) wird die Performanceunterschiede im AI-Sektor weiter vergrößern: Unternehmen, die zahlende Kunden, Gewinnwachstum und Kapitalrendite nachweisen können, haben bessere Chancen, ihre Bewertungen zu verteidigen; Unternehmen, die hauptsächlich auf künftige Expansion setzen, brauchen stärkere Leistungsausweise.

Wells Fargo tritt auf die Bremse und senkt das S&P 500-Ziel: Technologierisiken verändern die Ausblicke auf den US-Bullenmarkt

Während die Wall-Street-Größen angesichts der AI-Euphorie eine langfristige Hausse an den US-Märkten erwarten, senkt Ohsung Kwon von Wells Fargo das Jahresendziel für den S&P 500, warnt vor einem Ende der zehn Jahre währenden Gewinnsteigerung und beobachtet wachsende Risiken im Technologiesektor.

Kwon gehört in den letzten Wochen zu den wenigen an der Wall Street, die ihre Prognose senken – das Ziel wurde von 7950 auf 7700 Punkte reduziert. Das neue Ziel entspricht gegenüber dem Schlusskurs vom Montag einem Aufwärtspotenzial von nur etwas mehr als 1%. Für den Technologiesektor ist Kwon zunehmend vorsichtig und stuft ihn von Übergewichtung auf Neutral zurück. Grund dafür sind die zunehmend als Risiko wahrgenommenen Zwischenwahlen, während die Kritik an Datenzentrumprojekten lauter wird.

Kwon schreibt in der jüngsten Studie: „In den letzten drei Monaten ist die Anzahl der laufenden Regierungsverfügungen zur Pause der Datenzentrumprojekte in den USA um 175% gestiegen und wir erwarten, dass dieser Trend anhält, insbesondere angesichts der Sicherheitsbedenken in fortgeschrittenen AI-Laboren.“ Er ergänzt, dass er eine vollständige Wahlsiegchance der Demokraten für sehr hoch hält, was das Risiko weiter erhöht, da diese Partei üblicherweise für eine Regulierung von AI eintritt.

Wie oben dargestellt: Wells Fargo hat das S&P-Ziel reduziert – Stratege Ohsung Kwon plant für Ende 2026 nur einen Anstieg von 1,1% beim S&P 500.

Vor Kwons Zielsenkung waren andere Wall-Street-Experten mit weiteren Aufwärtsprognosen vorgeprescht: Bank of America und Tallbacken Capital Advisors haben am Montag das Jahresendziel für den S&P angehoben, und JPMorgan sowie Ed Yardeni von Wall Street haben im August ihre Ziele erhöht.

Gleichzeitig verschärfen die Differenzen zwischen der Trump-Regierung und AI-Branchenführern den Marktdruck – Investoren zweifeln an der Rentabilität dieser Infrastruktur-Investitionen. Unternehmen wie Anthropic und OpenAI fordern eine Verlangsamung der Entwicklung fortschrittlichster AI-Technologien, um Katastrophen zu vermeiden, während der US-Präsident die amerikanische Führungsrolle im Technikrennen beibehalten will.

Kwon hat bereits Anfang des Monats seine Haltung vorsichtiger gemacht und warnt vor einer möglichen Abschwächung des AI-Investitionszyklus im Jahr 2027. Er bevorzugt Software gegenüber Halbleitern, die möglicherweise das Juli-Tief erneut testen werden.

Die Ergebnisse der Zwischenwahlen könnten dem Gesundheitssektor zugute kommen; Kwon hebt die Einstufung dieses Sektors von neutral auf übergewichtet an. Ein Wahlsieg der Demokraten im Senat oder Repräsentantenhaus könnte zusätzliche Subsidien unter dem Affordable Care Act ermöglichen, was Krankenhäusern und Krankenversicherern mit hohem Anteil an Versicherungsgeschäften zugutekommen würde.

Kwon erklärt, wenn das Gewinnwachstum die Erwartungen übertrifft, könne das den Aktienmarkt beflügeln – allerdings befinde sich das diesjährige Gewinnniveau bereits am zyklischen Höchststand.

Kwon schreibt: „Dies ist einer der stärksten Gewinnwachstumszyklen pro Aktie in der Geschichte. Bis 2027 wird das jährliche Gewinnwachstum pro Aktie über die letzten zehn Jahre voraussichtlich 14% erreichen – nur der Bullenmarkt nach dem Zweiten Weltkrieg in den 1950er Jahren war höher.“

Er sieht für nächstes Jahr wenig Risiko, warnt aber, dass eine Verlangsamung der AI-Investitionen die Gewinne 2028 gefährden könnte.

Kwon schätzt, dass die Aktienallokation derzeit bei 72% liegt – der höchste Wert seit 1969. Laut seinen Berechnungen sollte dieser Wert aber etwa 60% betragen. Er stellt fest, dass die Diskrepanz zwischen der tatsächlichen Allokation und dem Niveau seines Modells größer ist als in den extremsten Tech-Boom-Phasen der Vergangenheit.