Die globale Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) verläuft nicht linear, sondern in Zyklen. Das von Gartner entwickelte Modell des Hype Cycle beschreibt diese Dynamik in fünf Stufen: Innovation Trigger, Peak of Inflated Expectations, Trough of Disillusionment, Slope of Enlightenment und Plateau of Productivity. Nach dem Höhepunkt der Jahre 2023/24 steht nun die Phase der Konsolidierung bevor. Entscheidend wird sein, ob oder inwiefern es gelingt, KI dauerhaft in Wertschöpfungsketten einzubetten.

Mit dem aktuellen Gartner-Hype-Cycle lässt sich ablesen, welche Technologien sich bereits bewähren, welche sich erst noch konsolidieren müssen und welche bislang eher Zukunftsvisionen darstellen.

Am Gipfel der überhöhten Erwartungen stehen generative Modelle, also große Sprach- und Bildsysteme wie ChatGPT oder DALL-E. Ebenfalls ganz oben rangieren KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben ausführen, sowie die zugrunde liegenden Foundation Models, auf denen viele generative Anwendungen basieren.

Auf dem absteigenden Ast finden sich Edge-KI, die dezentral auf Endgeräten arbeitet, synthetische Trainingsdaten und Modell-Distillation, mit der große Modelle verkleinert und effizienter gemacht werden. Hier setzt nach dem anfänglichen Hype eine Phase der Ernüchterung ein.

Im erneuten Aufstieg zum Pfad der Erleuchtung positioniert Gartner praxisnahe Felder wie KI-Engineering, Responsible AI, ModelOps, Governance-Plattformen und Cloud-KI-Services. Diese Technologien gewinnen an Reife und zeigen klaren Geschäftsnutzen.

Kurz vor der breiten Produktivität stehen KI-fertige Daten und Wissensgraphen, die für die Qualität und logische Strukturierung von Informationen sorgen.  

Noch weit entfernt von marktreifer Anwendung bleiben Quanten-KI und First-Principles-KI. Beide gelten als potenziell bahnbrechend, benötigen aber voraussichtlich mehr als ein Jahrzehnt bis zur wirtschaftlichen Umsetzung.

Der Hype-Cycle verknüpft die einzelnen Technologien mit einem Zeithorizont bis zur vollen Marktreife. Kurzfristig, also in weniger als zwei Jahren, dürften KI-fertige Daten, Wissensgraphen und Cloud-KI-Services als erste die Phase stabiler Produktivität erreichen. Mittelfristig – in zwei bis fünf Jahren – folgen generative KI, autonome KI-Agenten sowie operative Ansätze wie ModelOps und Responsible AI, sobald deren Geschäftsmodelle gefestigt sind.  

Langfristige Kandidaten wie Edge-KI, synthetische Daten und KI-Governance-Plattformen benötigen nach derzeitigem Stand fünf bis zehn Jahre, um ihr volles Potenzial zu entfalten. Jenseits der Zehn-Jahres-Marke bleiben schließlich visionäre Konzepte wie Quanten-KI und First-Principles-KI, die sich noch im Stadium der Grundlagenforschung befinden und deren wirtschaftlicher Durchbruch ungewiss ist.

Die Vereinigten Staaten sichern sich Schlüsselpositionen bei Halbleitern, Cloud-Infrastruktur und Basismodellen. China baut eine vollständige KI-Wertschöpfungskette auf und skaliert den industriellen Einsatz. Europa ist vor allem bei Regulierung, Energie- und Netzausbau bedeutsam, bleibt technologisch jedoch zurückhaltend. Schwellenländer können profitieren, wenn sie niedrige Energiepreise und stabile Netze bieten.

Die Wertschöpfung verlagert sich von spektakulären Modellvorführungen zu Energieversorgung, Rechenleistung, Datenarchitektur und sicheren Betriebsmodellen. Knappheiten bei Rechenleistung, Strom, Netzen, Kühlung und Fachkräften bestimmen die Erträge. Unternehmen, die diese Engpässe beherrschen, sichern sich überdurchschnittliche Gewinne. 

Globale Marktanalysen von Stanford HAI, UNCTAD und führenden Marktforschern prognostizieren für den KI-Sektor jährliche Wachstumsraten von über 30 Prozent bis in die 2030er Jahre. Gartner weist jedoch darauf hin, dass sich dieser langfristige Aufwärtstrend nicht nur in Zyklen vollzieht, sondern dass Phasen der Übertreibung und Ernüchterung unvermeidlich sind. Zusammen betrachtet belegen diese z.T. konträren Einschätzungen die gegebene anhaltend hohe ökonomische Dynamik, die sich zugleich in wechselnden Marktphasen entfaltet.

Investoren stehen daher vor der Aufgabe, Wachstumstitel mit Infrastrukturwerten zu verbinden. Wachstumswerte bleiben interessant, solange sie technologisch führend sind. Infrastruktur-, Energie- und Netzbetreiber sichern die Grundlage für den KI-Einsatz und bieten Stabilität und Dividenden. Um Chancen und Risiken realistisch zu erfassen, empfiehlt sich eine Bandbreitenbetrachtung, die mögliche Gewinn- und Verlustpfade berücksichtigt.

Die Einbeziehung von Unternehmen aus drei Segmenten – technologiegetriebene Wachstumswerte, stabile Versorger und Infrastrukturträger sowie spezialisierte Zulieferer – folgt bewusst den unterschiedlichen Perspektiven von Gartner und der globalen Marktforschung. Während Gartner für einzelne KI-Technologien deutliche Schwankungen zwischen Euphorie und Ernüchterung erwartet, stützen sowohl Stanford HAI, UNCTAD als auch der historische Vergleich von industriellen Revolutionszyklen die Annahme eines langfristig wachsenden Gesamtmarktes. Die Portfoliostruktur trägt dem Rechnung: Wachstumswerte nutzen den Schub in den Aufwärtsphasen, Infrastruktur- und Zulieferwerte stabilisieren die Rendite in möglichen Konsolidierungsphasen.

Gleichwohl lässt sich die Rendite eines breit gestreuten KI-Portfolios nicht exakt vorhersagen. Eine Szenarienanalyse verdeutlicht jedoch die mögliche Spannweite. Für ein gleichgewichtetetes Investment von 100 000 € in die 60 im Anhang genannten Titel ergibt sich über fünf Jahre folgende angenommene Bandbreite:

Berechnung: 100 000 € × (1 + Rendite)^5, kaufmännisch gerundet.

Wird den Szenarien eine beispielhafte Wahrscheinlichkeit von 30 % (Best Case), 50 % (Basis), 15 % (Downside) und 5 % (Stresstest) zugeschrieben, ergibt sich ein gewichteter Endwert von rund 133 000 €, entsprechend einer durchschnittlichen Jahresrendite von etwa 6 %.

Notabene: Diese Szenarienrechnung ist weder eine Anlageempfehlung noch eine Prognose, sondern lediglich ein Instrument zur Abschätzung möglicher Marktpfade. Sie macht deutlich, dass für ein international diversifiziertes KI-Portfolio sowohl deutliche Wertsteigerungen als auch längere Phasen der Stagnation oder spürbare Verluste möglich sind

Die KI-Revolution steht am Übergang von der Euphorie zur breiten Produktivität. Maßgeblich wird sein, wer Rechenleistung, Datenqualität und Energieversorgung effizient bereitstellt. Die 60 hier vorgestellten internationalen Aktien – je 20 Wachstums-, Stabilitäts- und Zulieferwerte – stehen beispielhaft für den entstehenden Kern der künftigen KI-Ökonomie und verdeutlichen, wie sich technologische Durchbrüche in tragfähige wirtschaftliche Wertschöpfung umsetzen lassen.

• Börsendaten: NASDAQ, NYSE, Hong Kong Exchange, Shanghai Stock Exchange, Shenzhen Stock Exchange (Abruf September 2025).

• Finanzkennzahlen zu Kurs-Gewinn-Verhältnis und Dividendenrenditen: Yahoo Finance, Morningstar, Gurufocus, Stockanalysis (Abruf September 2025).

• Gartner (2025): Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025. Stamford, CT: Gartner Research.

• Grand View Research (2025): Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report, 2025–2030. San Francisco.

• MarketsandMarkets (2025): Artificial Intelligence Market Size, Share & Growth Forecast to 2032. Pune.

• McKinsey & Company (2025): The State of AI – Global Survey 2025. New York.

• Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) (2025): AI Index Report 2025. Stanford, CA.

• UNCTAD (2025): AI Market Projected to Hit USD 4.8 Trillion by 2033 – Emerging Dominant Frontier Technology. Genf.

• Zogg, R. (2025): Der grosse KI-Absturz: Warum die Blase bald platzt. Zürich: NZZ Online, 20. September 2025.

• Geschäfts- und Quartalsberichte 2024/2025 der im Text und in den Anhängen genannten Unternehmen.

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