Künstliche Intelligenz entwickelt sich vom Softwarethema zur wirtschaftspolitischen Schlüsselfrage. Nach Einschätzung von Deutsche Bank Research entscheidet vor allem agentische KI darüber, ob der Standort Deutschland seine industrielle Stärke in höhere Produktivität übersetzen kann. Zugleich verschiebt der steigende Bedarf an Chips, Rechenzentren und Strom die Gewichte an den Finanzmärkten.
Deutschland verfügt weiterhin über eine leistungsfähige Industrie, doch der digitale Unterbau bleibt lückenhaft. Die Volkswirte der Bank verweisen darauf, dass heimische Unternehmen im internationalen Vergleich wenig in Software investieren und viele Abläufe noch nicht durchgängig digitalisiert sind. Gerade darin liege allerdings ein Aufholpotenzial, weil KI in bislang wenig automatisierten Bereichen größere Effizienzsprünge ermöglichen könne als in bereits stark digitalisierten Volkswirtschaften. Für den Standort Deutschland wird die geringe Ausgangsbasis damit zugleich zum Risiko und zur Chance.
Der Rückstand bei Software kann zum Produktivitätshebel werden
Agentische KI geht über Programme hinaus, die Texte, Bilder oder Analysen erzeugen. Solche Systeme sollen Aufgabenketten eigenständig planen, einzelne Schritte ausführen und Ergebnisse kontrollieren, etwa in Einkauf, Kundenservice oder Produktionsplanung. Aus Sicht der Bank könnte diese Entwicklung den Fachkräftemangel abfedern, weil Beschäftigte von standardisierbaren Tätigkeiten entlastet würden. Die Annahme, KI führe zwangsläufig zu dauerhaft höherer Arbeitslosigkeit, erscheint in einer alternden Gesellschaft deshalb weniger plausibel als in Ländern mit wachsendem Arbeitskräfteangebot.
Der mögliche Nutzen setzt jedoch Investitionen, belastbare Daten und klare Regeln voraus. Unternehmen müssen Prozesse zunächst digital erfassen, bevor sie diese verlässlich automatisieren können. Softwareinvestitionen werden damit zu einer wirtschaftspolitischen Größe, die über einzelne IT-Budgets hinausreicht. Ohne schnellere Umsetzung droht der deutsche KI-Markt vor allem Anwendungen einzukaufen, während ein größerer Teil der Wertschöpfung anderswo entsteht.
KI am Kapitalmarkt wird breiter und kapitalintensiver
Die nächste Phase des Booms dürfte nach Einschätzung der Anlagestrategen nicht mehr allein von bekannten Technologiekonzernen geprägt werden. KI am Kapitalmarkt umfasst zunehmend die gesamte Wertschöpfungskette aus Energieversorgung, Halbleitern, Rechenzentren, Modellen und Anwendungen. Damit rücken auch Unternehmen in den Blick, die bislang eher als Zulieferer oder Infrastrukturbetreiber galten. Für Anleger wird die Auswahl schwieriger, weil hohe Nachfrage allein noch keine dauerhaft hohen Gewinne garantiert.
Besonders deutlich wird der Wandel beim Kapitalbedarf. Große amerikanische Technologiekonzerne könnten ihre Investitionen nach den in der Mitteilung genannten Schätzungen bis 2026 auf rund 725 Milliarden Dollar erhöhen und bis 2028 in die Nähe von einer Billion Dollar ausweiten. Das frühere Bild eines leicht skalierbaren Softwaregeschäfts passt dazu nur noch bedingt, denn neue Rechenleistung erfordert Fabriken, Netze und langfristige Energieverträge. Sinkende freie Mittelzuflüsse könnten deshalb die Bewertung einzelner Unternehmen stärker belasten, selbst wenn deren Umsätze weiter wachsen.
Strom und Rechenkapazität werden zu strategischen Engpässen
Mit dem Ausbau von KI steigt nicht nur die Nachfrage nach Hochleistungschips, sondern auch der Energiebedarf. Die Bank rechnet damit, dass sich die weltweite Rechenkapazität bis 2030 nahezu verdoppeln könnte und Rechenzentren in den USA künftig einen deutlich größeren Anteil des Stromverbrauchs beanspruchen. Die zugespitzte Diagnose lautet: „Energie wird zum limitierenden Faktor der KI-Ökonomie“. Für den Standort Deutschland verbindet sich die Digitalstrategie deshalb unmittelbar mit Netzausbau, Strompreisen und Genehmigungsverfahren.
Die Engpässe verändern auch die Industriepolitik. Staaten und Unternehmen müssen entscheiden, welche Teile der Infrastruktur im eigenen Wirtschaftsraum entstehen sollen und wo Abhängigkeiten akzeptiert werden. Der deutsche KI-Markt könnte von industriellem Know-how, Forschung und spezialisierten Mittelständlern profitieren, sofern genügend Rechenleistung und verlässliche Rahmenbedingungen verfügbar sind. Fehlen diese Voraussetzungen, droht die bestehende industrielle Stärke bei der nächsten Technologiewelle weniger Gewicht zu haben.
Gewinnwachstum zählt wieder stärker als Bewertungsfantasie
Für die Börsen verbindet das Institut den KI-Trend mit einem anspruchsvolleren Zinsumfeld. Die Strategen erwarten, dass Fundamentaldaten und tatsächliches Gewinnwachstum wichtiger werden, während steigende Bewertungen allein weniger tragen. Als Stütze führen sie höhere globale Gewinnschätzungen für 2026 an, die seit Jahresbeginn vor allem durch Technologie- und Energieunternehmen angehoben worden seien. Solche Prognosen bleiben jedoch abhängig von Konjunktur, Geldpolitik und geopolitischen Risiken.
Auch an den Anleihemärkten gewinnt laufender Ertrag wieder an Bedeutung. Niedrige Risikoaufschläge sprechen zwar für Vertrauen in die Zahlungsfähigkeit vieler Unternehmen, lassen zugleich aber weniger Puffer für Enttäuschungen. KI am Kapitalmarkt ist daher kein einheitlicher Aufwärtstrend, sondern ein Selektionsprozess zwischen profitablen Geschäftsmodellen, teuren Ausbauplänen und knapper Infrastruktur. Agentische KI dürfte die wirtschaftliche Dynamik verstärken, doch über die Gewinner entscheiden am Ende Umsetzung, Finanzierung und Zugang zu Energie.
