Eine Welle von Verlusten an den Aktienmärkten im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verändert, wie Investoren ganze Sektoren bewerten, da Händler das Risiko, dass KI die Margen in wissensbasierten Branchen komprimiert, rasant einpreisen.
Rund 800 Milliarden US-Dollar an Marktkapitalisierung wurden in jüngsten Verkäufen im Zuge neuer KI‑Produkteinführungen ausgelöscht, so Marktanalysen, wobei einige der stärksten Tagesverluste innerhalb von Stunden nach Fähigkeitsankündigungen auftraten.
Tempo und Ausmaß dieser Neubewertungen deuten darauf hin, dass die öffentlichen Märkte KI in erster Linie als Nachfragesenker für bestehende Geschäftsmodelle betrachten.
Eine wachsende Zahl von Strategen argumentiert jedoch, dass diese Reaktion einen Zweitrundeneffekt übersehen könnte: einen Produktivitätsschub, der die wirtschaftliche Aktivität am Ende eher ausweiten als einengen könnte.
KI‑Fähigkeitsreleases lösen sofortige Sektorneubewertungen aus
Jüngste Handelsmuster zeigen eine direkte Korrelation zwischen KI‑Produkteinführungen und scharfen Kursrückgängen in exponierten Branchen.
IBM verzeichnete seine schwächste 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, wobei CrowdStrike allein innerhalb von zwei Handelstagen rund 20 Milliarden US‑Dollar an Marktwert verlor.
Adobe steht ebenfalls seit diesem Jahr unter anhaltendem Druck, da generative KI‑Tools die Ökonomie kreativer Produktion unter Druck setzen.
Diese Bewegungen spiegeln eine rationale Erstreaktion des Marktes wider.
Wenn Software arbeitsintensive, hochbezahlte menschliche Tätigkeiten repliziert, verschiebt sich die Preissetzungsmacht hin zu den Kunden und die Gewinnerwartungen für die Zukunft werden nach unten angepasst.
Diese Neubewertung basiert jedoch weitgehend auf Margenkompression auf Unternehmensebene, nicht darauf, wie niedrigere Kosten die Größe der Gesamtwirtschaft beeinflussen könnten.
Von Arbeitsmarktstörung zu Dienstleistungspreisdeflation
Die dominante bärische Erzählung unterstellt eine negative Rückkopplungsschleife, in der Automatisierung zu Entlassungen, schwächerem Konsum und weiterer Automatisierung führt.
Dieses Modell hängt von einer kritischen Annahme ab: dass die Nachfrage konstant bleibt.
Historisch gesehen haben Phasen starker Kostensenkungen oft das Gegenteil bewirkt. 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 knapp 80 % des US‑Bruttoinlandsprodukts ausmacht, indem sie die Grenzkosten kognitiver Arbeit in Bereichen wie Compliance, Marketing, Kundensupport, juristische Dokumentation und einfache Softwareentwicklung senkt.
Fallen diese Kosten, ist die unmittelbare Folge Margendruck für etablierte Anbieter.
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Die breitere Wirkung sind eine geringere Dienstleistungsinflation und eine höhere reale Kaufkraft für Haushalte und kleine Unternehmen.
In einem solchen Szenario werden Produktivitätsgewinne eher über fallende Preise als über steigende Löhne weitergegeben – ein Mechanismus, den einige Analysten als Übergang von „Geister‑BIP“ zu „Überfluss‑BIP“ beschreiben, bei dem die Wirtschaftsleistung wächst, während die Lebenshaltungskosten sinken.
SaaS und Wissensarbeit erleben strukturelle Neubewertung
Besonders sichtbar ist die Neubewertung in der Softwarebranche.
Einkaufsabteilungen verhandeln Verträge neu, Nischen‑Tools sehen sich Substitutionsrisiken ausgesetzt und traditionelle, sitzplatzbasierte Preismodelle geraten unter Druck.
Dennoch wird die Störung zunehmend als Übergang darin gesehen, wie Software Wert liefert – nicht als Zusammenbruch der digitalen Ausgaben.
Unternehmen, die auf statischen Workflows aufbauen, sind am stärksten exponiert, während jene, die Daten, Rechenleistung, Distribution und Vertrauensschichten kontrollieren, die nächste Marktphase einfangen könnten.
Gleichzeitig senkt die Reduktion der Betriebskosten die Eintrittsbarrieren für neue Firmen.
Wenn eine einzelne Person Buchhaltung, Support, Entwicklung und Marketing automatisieren kann, wird die Unternehmensgründung weniger kapitalintensiv – eine Verschiebung, die Arbeitsplatzverluste in großen Organisationen teilweise ausgleichen könnte.
Produktivität wird zur zentralen Makro‑Variable
Das längerfristige Marktergebnis hängt davon ab, ob KI‑getriebene Effizienzgewinne in nachhaltiges Produktivitätswachstum über Sektoren wie Gesundheitsverwaltung, Logistik, Fertigung und Energie münden.
Schon ein moderater jährlicher Produktivitätsanstieg von 1 % bis 2 % kumuliert sich über ein Jahrzehnt erheblich und war historisch mit steigenden Lebensstandards verbunden.
Jüngste Daten zeigen bereits, dass die Arbeitsproduktivität in den USA auf ihr stärkstes Tempo seit zwei Jahren beschleunigt hat, was das Argument stützt, dass die wirtschaftliche Wirkung von KI über reine Gewinnkompression auf Unternehmensebene hinausgehen könnte.
Märkte bewerten Kollaps oder Übergang ein
Vorerst 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 vergrößert, indem sie Dienstleistungen billiger macht, Transaktionsvolumina erhöht und neue Formen von Unternehmertum ermöglicht.
Wenn die aktuelle Welle von Verkäufen vor allem einen Fokus auf kurzfristigen Margendruck widerspiegelt, bleiben 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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