Goldman Sachs beziffert die Umsätze, die Hyperscaler zur Rechtfertigung von 1,7 Billionen Dollar AI-Capex benötigen
Wichtige Erkenntnisse
- •Goldman Sachs geht davon aus, dass die sechs großen Hyperscaler rund 300 Milliarden Dollar jährlichen AI-Umsatz benötigen, um ihre Infrastrukturausgaben nur auf die Gewinnschwelle zu bringen, und etwa 1 Billion Dollar Jahresumsatz, um für Infrastrukturanbieter und Anwendungsentwickler zufriedenstellende Renditen zu erzielen.
- •Der kombinierte Capex von Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle und SpaceX soll von rund 211 Milliarden Dollar pro Jahr in 2023-2025 auf etwa 865 Milliarden Dollar pro Jahr in 2026-2027 und rund 1,38 Billionen Dollar pro Jahr in 2028-2030 steigen, mit insgesamt rund 4,14 Billionen Dollar in der letzten Phase.
- •Mit einer annualisierten Kapitalrendite von 15 % als Benchmark schätzt Goldman, dass die Hyperscaler kumuliert rund 1,42 Billionen Dollar Umsatz von 2028 bis 2030 benötigen — umgerechnet etwa 11,6 Milliarden Dollar pro Gigawatt Rechenleistung pro Jahr.
- •Die kombinierten Auftragsbestände von AWS, Azure und Google Cloud erreichten im Q2 2026 rund 1,69 Billionen Dollar, ein Plus von 152 % gegenüber dem Vorjahr, das die gebundene Nachfrage hinter dem Ausbau widerspiegelt.
- •Goldmans Capex-Prognosen von rund 800 Milliarden Dollar in 2026, 1,2 Billionen Dollar in 2027 und 1,4 Billionen Dollar in 2028 übertreffen die aktuellen Konsensschätzungen der Wall Street; Angebotsengpässe bei Rechenressourcen tragen zu den beschleunigten Ausgaben bei.
Die Analysten von Goldman Sachs haben sich der zentralen Frage rund um die AI-Infrastrukturausgaben der Hyperscaler gestellt: Ab wann zahlt sich der Aufwand tatsächlich aus? Die sechs großen Hyperscaler setzen Kapital in einem Tempo ein, das die Dotcom-Ära wie eine Rundungsdifferenz wirken lässt, und die Forschung der Bank legt die Umsatzniveaus dar, die zur Rechtfertigung erforderlich sind.
Die Forschung gliedert den Ausbau der AI-Infrastruktur in drei Phasen. Phase 1, von 2023 bis 2025, umfasste rund 633 Milliarden Dollar Kapitalausgaben über die sechs großen Hyperscaler. Phase 2, von 2026 bis 2027, steigert diese Summe auf rund 1,73 Billionen Dollar. Phase 3, projiziert für 2028 bis 2030, könnte etwa 4,14 Billionen Dollar erreichen. Auf annualisierter Basis steigt der Aufwand damit von rund 211 Milliarden Dollar pro Jahr in Phase 1 auf etwa 865 Milliarden Dollar pro Jahr in Phase 2 und rund 1,38 Billionen Dollar pro Jahr in Phase 3 — ein Anstieg der jährlichen Ausgabenrate um mehr als das Vierfache zwischen der ersten und zweiten Phase.
Die in der Analyse erfassten Hyperscaler sind Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta, Oracle und SpaceX.
Die Gewinnschwellen-Rechnung
Goldman identifiziert zwei Umsatzschwellen. Die erste liegt bei etwa 300 Milliarden Dollar jährlichem AI-Umsatz — dem Niveau, das diese Unternehmen kollektiv benötigen, um bei ihren Infrastrukturinvestitionen nicht mehr Geld zu verlieren. Die zweite, deutlich anspruchsvollere Schwelle liegt bei rund 1 Billion Dollar Jahresumsatz — dem Niveau, das erforderlich ist, um sowohl für die Infrastrukturanbieter als auch für die Anwendungsentwickler, die auf ihren Clouds aufbauen, zufriedenstellende Renditen zu erzielen.
Zur Einordnung: Die Cloud-Umsätze der Hyperscaler lagen zum Q2 2026 etwa 70 Milliarden Dollar über der Trendlinie vor der AI-Ära — also Umsätze über dem Niveau, das die Cloud-Geschäfte auf ihrem bisherigen Verlauf ohne AI erzielt hätten.
Mit einer annualisierten Kapitalrendite von 15 % als Benchmark — einem üblichen Maß für den pro eingesetztem Dollar Kapital erwirtschafteten Gewinn — schätzt Goldman, dass die sechs Hyperscaler kumuliert rund 1,42 Billionen Dollar Umsatz in den drei Jahren von 2028 bis 2030 erwirtschaften müssten. Das entspricht rund 11,6 Milliarden Dollar pro Gigawatt Rechenleistung pro Jahr in diesem Zeitraum — eine Kennzahl, die die Umsatzanforderung in einen auf die physische Infrastr bezogenen Maßstab übersetzt.
Die Ausgabenprojektionen selbst sind erheblich. Goldman erwartet, dass die Capex für AI-Infrastruktur allein in 2026 rund 800 Milliarden Dollar erreicht, 2027 auf 1,2 Billionen Dollar steigt und 2028 auf rund 1,4 Billionen Dollar weiter anzieht. Diese Zahlen liegen deutlich über den aktuellen Konsensschätzungen der Wall Street und unterstreichen, wie viel steiler die projizierte Ramp-up-Kurve im Vergleich zu den gängigen Analystenmodellen ausfällt.
Auftragsbestände und Lieferengpässe
Die kombinierten Auftragsbestände von AWS, Azure und Google Cloud — den Cloud-Sparten von Amazon, Microsoft und Alphabet — erreichten im Q2 2026 rund 1,69 Billionen Dollar, ein Anstieg von 152 % gegenüber dem Vorjahr. Auftragsbestände erfassen Umsätze aus unterzeichneten Verträgen, die noch nicht verbucht wurden, und sind damit einer der aussagekräftigsten veröffentlichten Indikatoren für die gebundene Nachfrage hinter dem Ausbau.
Angebotseinschränkungen bei Rechenressourcen sind ein hartnäckiger Engpass, und Goldman weist darauf hin, dass diese Einschränkungen zu den Treibern der beschleunigten Ausgaben gehören.
Die Timing-Frage
Die zentrale Spannung, die Goldman aufzeigt, ist eine zeitliche. Das Kapital fließt jetzt in enormen Mengen ab, während die zur Rechtfertigung erforderlichen Umsätze erst zwischen 2028 und 0 erwartet werden. Diese Lücke vermittelt dem Markt konkrete Messpunkte für die Zwischenzeit: Quartalszahlen der Cloud-Umsätze, Capex-Ausblicke und Auftragsbestandsangaben der Branche werden nun unmittelbar an Goldmans Schwellenwerten von 300 Milliarden und 1 Billion Dollar gemessen.
Goldmans Einordnung positioniert diesen Capex-Zyklus im Vergleich zu historischen Technologiewellen und deutet an, dass der aktuelle Ausbau in absoluten Zahlen jede bisherige Infrastrukturinvestitionsphase übersteigt.
