KI-Kosten trennen Gewinner und Verlierer an der Börse

Der KI-Boom bleibt ein zentraler Treiber für Technologieaktien, doch die jüngsten Quartalszahlen zeigen deutliche Unterschiede. Microsoft profitierte von starkem Wachstum im Cloudgeschäft und einem überraschend hohen freien Mittelzufluss. Alphabet geriet dagegen wegen hoher Ausgaben für Rechenzentren und schwächerer Erlöse unter Druck. An der Wall Street reagierten Anleger am Mittwoch im nachbörslichen Handel scharf: Microsoft legte zu, während Alphabet zeitweise deutlich verlor.

Microsoft liefert starke Kennzahlen

Microsoft meldete für das abgelaufene Quartal einen Free Cash Flow von 18,6 Milliarden Dollar. Damit lag der Wert etwa doppelt so hoch wie am Markt erwartet. Finanzchefin Amy Hood sprach von einem guten Auftakt in das Geschäftsjahr 2026/2027. Nach Unternehmensangaben lagen alle wichtigen Kennzahlen über den Erwartungen.

Besonders im Fokus steht die Cloudplattform Azure. Dort beschleunigte sich das Wachstum auf 48 Prozent, nach 43 Prozent im vorherigen Quartal. Die Entwicklung stützt die These, dass Microsoft die hohen KI-Ausgaben bereits stärker in laufende Geschäfte umsetzen kann als mehrere Wettbewerber.

Die Investitionen blieben mit 45,2 Milliarden Dollar unter den eigenen Plänen. Ein Unternehmenssprecher verwies dabei auf Verzögerungen bei Lieferungen. Die geringeren Ausgaben wurden daher nicht als grundsätzliche Abkehr vom massiven Ausbau der KI-Infrastruktur dargestellt.

An der Börse kam das gut an. Die Microsoft-Aktie stieg im nachbörslichen Handel um 3,5 Prozent. Analyst Jesse Cohen bezeichnete die Zahlen als „so makellos“, wie es bei einem Konzern dieser Größenordnung kaum möglich sei.

Alphabet verliert deutlich an Vertrauen

Bei Alphabet fiel die Reaktion gegenteilig aus. Die Aktie der Google-Mutter sackte zeitweise um mehr als zehn Prozent ab. Der Börsenwert schrumpfte dadurch um über 400 Milliarden Dollar.

Zwar verdoppelte Google Cloud den Umsatz im Berichtszeitraum. Gleichzeitig weitete sich der negative Free Cash Flow aber fast ebenso stark aus. Er lag bei rund neun Milliarden Dollar und damit weit über den Erwartungen. Operativ schrieb die Sparte ebenfalls rote Zahlen; der Verlust betrug 7,66 Milliarden Dollar.

Zusätzlich belasteten schwächere Werbeeinnahmen den Konzernumsatz. Finanzchefin Anat Ashkenazi hielt dennoch an der Planung fest, 2026 bis zu 205 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur zu stecken. Für das kommende Jahr stellte sie noch höhere Ausgaben in Aussicht. Zugleich drücken gemietete externe Rechenkapazitäten auf die Profitabilität.

Die Zahlen nähren Zweifel, ob der Bau neuer Rechenzentren überall schnell genug Erträge bringt. Anleger achten deshalb zunehmend nicht nur auf Umsatzwachstum, sondern auch darauf, wie viel Geld nach Investitionen tatsächlich im Unternehmen bleibt.

Kreditmärkte beobachten KI-Risiken

Die Sorge beschränkt sich nicht auf Aktienkurse. Die Prämien zur Absicherung gegen Zahlungsausfälle großer Technologiekonzerne sind zuletzt teilweise auf Rekordstände gestiegen. Solche Credit Default Swaps gelten als Gradmesser für wachsende Vorsicht am Kreditmarkt.

Seit Jahresbeginn haben Amazon, Alphabet, Meta und Oracle zusammen Anleihen über deutlich mehr als 200 Milliarden Dollar ausgegeben. Meta plant zusätzlich eine Aktienausgabe über knapp 100 Milliarden Dollar. Eine erste Tranche im Umfang von 37,5 Milliarden Dollar wurde am Dienstag platziert.

Oracle versuchte, Zweifel an der Finanzierung seiner KI-Pläne mit einer Prognose zu zerstreuen. Das Unternehmen stellte für die zweite Hälfte des Geschäftsjahres 2027/2028 einen positiven Free Cash Flow in Aussicht. Im folgenden Jahr soll der Wert über 30 Milliarden Dollar liegen.

Wettbewerb bei KI-Modellen bleibt hoch

Parallel zum Investitionsboom verschärft sich der Leistungswettbewerb bei KI-Systemen. Der unabhängige Benchmark-Anbieter Artificial Analysis hat seinen Hauptindex überarbeitet. In der neuen Version fließen neun Tests ein, davon bestehen erstmals 60 Prozent aus nicht öffentlichen Aufgaben.

Geheime Aufgaben sollen verhindern, dass Modelle gezielt auf bekannte Prüfungen optimiert werden. Zugleich lassen sich solche Tests schlechter von außen kontrollieren. Neu aufgenommen wurden unter anderem Aufgaben aus wissenschaftlichen Agentenszenarien und realitätsnaher Softwareentwicklung.

Nach der Umstellung verschob sich die Rangfolge der Modelle. Claude Opus 5.5 lag zunächst vorn, wurde aber kurz darauf von Googles Gemini 4 Carbon überholt. Grok 4.7 und Kimi K3.1 Pro verloren Punkte. Der Abstand des besten offenen Modells zur Spitze wuchs von drei auf zwölf Punkte.

Damit bleibt der technische Fortschritt rasant. Für die Börsen wird jedoch entscheidender, welche Anbieter aus KI-Produkten verlässlich Einnahmen und Mittelzuflüsse erzielen. Die aktuellen Zahlen zeigen: Hohe Investitionen allein reichen dafür nicht aus.