Eine Welle von Verlusten an den Aktienmärkten im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz verändert, wie Anleger ganze Sektoren bewerten, da Händler das Risiko einpreisen, dass KI die Margen in wissensbasierten Branchen komprimiert.
Rund 800 Milliarden US‑Dollar an Marktkapitalisierung wurden in jüngsten Ausverkäufen im Zuge neuer KI‑Produkteinführungen ausgelöscht, so Marktanalysen, wobei einige der stärksten Tagesverluste innerhalb von Stunden nach Leistungsankündigungen auftraten.
Tempo und Ausmaß dieses Repricings deuten darauf hin, dass die öffentlichen Märkte KI vor allem als Nachfragesenker für etablierte Geschäftsmodelle betrachten.
Eine wachsende Zahl von Strategen argumentiert jedoch, dass diese Reaktion einen Zweitrundeneffekt übersehen könnte: einen Produktivitätszuwachs, der die wirtschaftliche Aktivität letztlich eher verbreitern als einengen dürfte.
KI‑Leistungsreleases lösen sofortiges Sektor‑Repricing aus
Jüngste Handelsmuster zeigen eine direkte Korrelation zwischen KI‑Produkteinführungen und starken Kursrückgängen in exponierten Branchen.
IBM verzeichnete seine schlechteste Sitzung seit Oktober 2000, nachdem neue Tools die Fähigkeit demonstrierten, große Teile COBOL‑bezogener Workflows zu automatisieren.
Cybersecurity‑Unternehmen gaben innerhalb von Minuten nach der Ankündigung eines automatisierten Produkts zur Erkennung von Code‑Schwachstellen nach; allein CrowdStrike verlor an zwei Handelstagen rund 20 Milliarden US‑Dollar an Marktwert.
Adobe steht in diesem Jahr ebenfalls unter anhaltendem Druck, da generative KI‑Tools die Ökonomie kreativer Produktion unter Druck setzen.
Diese Bewegungen spiegeln eine rationale Marktreaktion erster Ordnung wider.
Wenn Software hochpreisige menschliche Tätigkeiten repliziert, verschiebt sich die Preissetzungsmacht zu den Kunden und die Gewinnerwartungen für die Zukunft werden nach unten angepasst.
Dieses Repricing basiert jedoch weitgehend auf Margenkompression auf Unternehmensebene – nicht darauf, wie niedrigere Kosten die Größe der Gesamtwirtschaft beeinflussen könnten.
Von Arbeitsmarkterschütterung zu Deflation bei Dienstleistungen
Die vorherrschende bärische Erzählung geht von einer negativen Rückkopplungsschleife aus, in der Automatisierung zu Entlassungen, schwächerem Konsum und weiterer Automatisierung führt.
Dieses Bild hängt von einer kritischen Annahme ab: dass die Nachfrage konstant bleibt.
Historisch gesehen hatten Phasen starker Kostenrückgänge oft den gegenteiligen Effekt. Als Computing, Distribution und Infrastruktur billiger wurden, nahm die Gesamtnutzung zu und neue Branchen entstanden.
KI zielt nun auf die größte Komponente entwickelter Volkswirtschaften, den Dienstleistungssektor, der in den USA fast 80 % des Bruttoinlandsprodukts ausmacht, indem sie die Grenzkosten kognitiver Arbeit in Funktionen wie Compliance, Marketing, Kundensupport, juristische Dokumentation und grundlegende Softwareentwicklung senkt.
Wenn diese Kosten fallen, ist die unmittelbare Folge Margendruck für etablierte Anbieter.
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Die breitere Wirkung sind niedrigere Dienstleistungsinflation und höhere reale Kaufkraft für Haushalte und kleine Unternehmen.
In diesem Szenario werden Produktivitätsgewinne über fallende Preise statt über steigende Löhne weitergegeben – ein Dynamik, die einige Analysten als Wandel von „Geister‑BIP“ zu „Abundance‑BIP“ beschreiben, bei dem die Wirtschaftsleistung wächst, während die Lebenshaltungskosten sinken.
SaaS und Wissensarbeit erleben strukturelles Repricing
Das Repricing ist besonders deutlich in der Software sichtbar.
Einkaufsabteilungen verhandeln Verträge neu, Nischen‑Tools sind Substitutionsrisiken ausgesetzt und traditionelle nutzerbasierte Preismodelle geraten unter Druck.
Dennoch wird die Disruption zunehmend als Übergang in der Art betrachtet, wie Software Wert liefert – nicht als Einbruch der digitalen Ausgaben.
Unternehmen, die auf statischen Workflows basieren, sind am stärksten exponiert, während jene, die Daten‑, Compute‑, Distributions‑ und Vertrauensebenen kontrollieren, die nächste Marktphase dominieren könnten.
Gleichzeitig senkt die Reduktion der Betriebskosten die Eintrittsbarrieren für neue Unternehmen.
Wenn eine einzelne Person Buchhaltung, Support, Entwicklung und Marketing automatisieren kann, wird die Unternehmensgründung weniger kapitalintensiv – ein Wandel, der den Arbeitsplatzabbau in großen Organisationen teilweise ausgleichen könnte.
Produktivität wird zur zentralen makroökonomischen Variable
Das längerfristige Marktergebnis hängt davon ab, ob KI‑getriebene Effizienzgewinne sich in anhaltendes Produktivitätswachstum in Sektoren wie Gesundheitsverwaltung, Logistik, Fertigung und Energie übersetzen.
Selbst ein moderater jährlicher Produktivitätsanstieg von 1 % bis 2 % kumuliert sich über ein Jahrzehnt erheblich und war historisch mit höheren Lebensstandards verbunden.
Aktuelle Daten zeigen bereits, dass die Arbeitsproduktivität in den USA auf ihr stärkstes Tempo seit zwei Jahren beschleunigt hat – ein weiteres Argument dafür, dass die wirtschaftliche Wirkung der KI über den reinen Margendruck auf Unternehmensgewinne hinausgehen könnte.
Märkte preisen Kollaps oder Übergang ein
Derzeit reagieren die Aktienmärkte auf KI als direkte Bedrohung bestehender Erlösmodelle.
Die tiefere Debatte dreht sich darum, ob die Technologie die Größe des wirtschaftlichen Kuchens verkleinert oder ihn ausweitet, indem sie Dienstleistungen günstiger macht, Transaktionsvolumina erhöht und neue Formen von Unternehmertum ermöglicht.
Wenn die aktuelle Welle von Ausverkäufen vor allem den Fokus auf kurzfristigen Margendruck widerspiegelt, bleibt der Produktivitätskanal und das Potenzial für niedrigere strukturelle Inflation unterbewertet.
Der Ausgang wird weniger von der Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts abhängen als davon, wie schnell Institutionen, Unternehmen und Arbeitsmärkte sich an diesen Wandel anpassen.
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