Data Center: Wie Anleger erkennen können, wann der KI-Boom seinen Höhepunkt erreicht

Data Center zählen zu den größten Börsentrends der vergangenen Jahre. Doch jeder Boom endet irgendwann. Eine Studie von Ned Davis Research zeigt, auf welche Warnsignale Anleger achten sollten, um eine Trendwende möglichst frühzeitig zu erkennen.

Kaum ein Börsenthema hat in den vergangenen Jahren einen ähnlich rasanten Aufstieg erlebt wie Data Center. Während Künstliche Intelligenz (KI) die Schlagzeilen beherrscht, entsteht im Hintergrund eine Infrastruktur, ohne die moderne KI-Anwendungen überhaupt nicht denkbar wären. Denn jedes Sprachmodell, jede Bildanalyse und jede automatisierte Software benötigt enorme Rechenleistung – und diese wird in Rechenzentren bereitgestellt.

Entsprechend ist rund um Data Center eine der größten Investitionswellen der vergangenen Jahrzehnte entstanden. Längst profitieren davon nicht mehr nur Hersteller leistungsfähiger KI-Chips wie Nvidia. Ebenso gefragt sind Unternehmen aus den Bereichen Stromversorgung, Netztechnik, Kühlung, Gebäudetechnik und digitale Infrastruktur. Für Anleger hat sich daraus ein eigenständiges Investmentthema entwickelt.

Wie stark das Interesse an diesem Segment gestiegen ist, zeigt auch der Solactive Data Center REITs & Digital Infrastructure Index (ISIN: DE000SL0BVK7). Zwischen dem 14. Oktober 2022 und dem Rekordstand vom 4. Juni 2026 kletterte der Index von 735,77 auf 2.289,70 Punkte und legte damit um 211,2 % zu. Jüngst setzte allerdings eine spürbare Korrektur ein, wodurch der Index zuletzt bis auf ein Zwischentief von rund 1.945 Punkten zurückfiel. Auch zahlreiche KI-Aktien haben nach ihrer außergewöhnlichen Kursrally zunächst Luft abgelassen. Damit gewinnt eine Frage an Bedeutung, die Anleger häufig erst dann stellen, wenn die Kurse bereits deutlich gefallen sind: Woran lässt sich erkennen, dass ein Boom an Dynamik verliert?

Die physische Seite der KI 

Die Größenordnung des derzeitigen Ausbaus verdeutlichen Zahlen der Privatbank Julius Bär. Weltweit gibt es inzwischen mehr als 11.000 Rechenzentren. Bis zum Jahr 2030 dürfte sich ihre Kapazität etwa verdoppeln. Besonders dynamisch entwickelt sich der KI-Bereich: Innerhalb von nur 18 Monaten haben sich die entsprechenden Rechenkapazitäten nach Angaben der Bank verdreifacht.

Die dafür notwendigen Investitionen sind gewaltig. Julius Bär geht davon aus, dass bis zum Ende des Jahrzehnts rund 7 Billionen USD in KI-Rechenzentren und die dazugehörige Infrastruktur fließen könnten. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen. Moderne Rechenzentren benötigen enorme Mengen an Strom und Kühlwasser. Nach Schätzungen könnten KI-Rechenzentren künftig mehr Elektrizität verbrauchen als ganz Japan und jährlich Wassermengen benötigen, die dem Verbrauch der Millionenmetropole New York entsprechen.

Damit wird deutlich, dass der KI-Boom längst nicht mehr allein eine Softwaregeschichte ist. Vielmehr entscheidet zunehmend die physische Infrastruktur darüber, wie schnell sich künstliche Intelligenz überhaupt weiterentwickeln kann.

Jeder Boom endet irgendwann – aber selten aus den Gründen, die viele erwarten 

Gerade weil die Wachstumsperspektiven derzeit so beeindruckend erscheinen, lohnt sich ein Blick auf die Risiken. Denn Börsengeschichte und Wirtschaftsgeschichte zeigen immer wieder, dass selbst die größten Technologietrends nicht unbegrenzt wachsen. Das Ende eines Booms bedeutet dabei keineswegs zwangsläufig, dass sich die zugrunde liegende Technologie als Fehlschlag erweist.

Genau an diesem Punkt setzt eine aktuelle Studie des US-amerikanischen Researchhauses Ned Davis Research an. Die Analysten stellen eine Frage, die für Anleger von erheblicher praktischer Bedeutung ist: Woran lässt sich möglichst früh erkennen, dass der Data-Center-Boom seinen Höhepunkt erreicht? Dabei geht es ausdrücklich nicht darum, den Zeitpunkt eines Kursrückgangs vorherzusagen. Vielmehr untersucht die Studie anhand früherer Technologiezyklen, welche Warnsignale sich in der Vergangenheit als besonders zuverlässig erwiesen haben. 

Die Ausgangsüberlegung erscheint dabei ebenso einfach wie einleuchtend. Große Technologiezyklen enden meist nicht deshalb, weil die Technologie plötzlich nicht mehr funktioniert. Häufig geraten vielmehr Angebot und Nachfrage aus dem Gleichgewicht, das Wachstum der Kunden hält mit den Investitionen nicht mehr Schritt oder die Finanzierung wird schwieriger. Genau diese drei Entwicklungspfade – Überangebot, nachlassende Nachfrage und Finanzierung – bilden den Kern der Untersuchung von Ned Davis Research. 

Das erste Warnsignal: Wenn das Angebot schneller wächst als die Nachfrage 

Um Hinweise auf das mögliche Ende des aktuellen Data-Center-Booms zu finden, blickt Ned Davis Research zunächst mehr als 25 Jahre zurück. Als Vergleich dient die Dotcom-Blase Ende der 1990er-Jahre. Rückblickend erinnern sich viele Anleger vor allem an die teilweise absurden Bewertungen junger Internetunternehmen. Nach Einschätzung der Analysten lag die eigentliche Ursache für das Ende des damaligen Technologiebooms jedoch tiefer. Nicht die Technologie scheiterte – das Internet setzte seinen Siegeszug schließlich ungebremst fort –, sondern der Infrastrukturausbau schoss weit über den tatsächlichen Bedarf hinaus.

Damals entstanden in kurzer Zeit riesige Glasfasernetze, Telekommunikationsanlagen und Internet-Rechenzentren, weil praktisch alle Marktteilnehmer davon ausgingen, dass die Nachfrage über Jahre hinweg ungebremst steigen würde. Tatsächlich nahm die Nutzung des Internets auch weiter zu. Sie wuchs allerdings nicht schnell genug, um die zuvor geschaffenen Kapazitäten auszulasten. Ein Sinnbild dieser Entwicklung war die sogenannte "Dark Fiber" – bereits verlegte Glasfaserkabel, die über lange Zeit überhaupt nicht genutzt wurden.

Droht heute ein ähnliches Szenario? 

Genau diese Frage stellt Ned Davis Research mit Blick auf den aktuellen Ausbau der KI-Infrastruktur. Auch heute gehen viele Marktteilnehmer davon aus, dass Rechenzentren noch über Jahre hinweg dringend benötigt werden – zunächst zum Trainieren großer KI-Modelle und anschließend für deren täglichen Einsatz, also für die stetig wachsende Zahl von Nutzeranfragen. Die Analysten warnen jedoch davor, allein aus dieser langfristig positiven Perspektive den Schluss zu ziehen, dass Überkapazitäten ausgeschlossen seien.

Allerdings sehen sie auch einen wichtigen Unterschied zur Dotcom-Ära. Während damals vergleichsweise schnell neue Glasfasernetze verlegt werden konnten, benötigen moderne Rechenzentren wesentlich längere Vorlaufzeiten. Planung, Genehmigungen und Bau dauern – abhängig von Größe und Standort – häufig zwei bis fünf Jahre. Diese langen Projektlaufzeiten wirken gewissermaßen als natürliche Bremse und verhindern zumindest kurzfristig einen explosionsartigen Kapazitätsaufbau.

Dennoch schließen die Analysten nicht aus, dass das Angebot irgendwann schneller wächst als die Nachfrage. Genau deshalb empfehlen sie Anlegern, weniger auf Schlagzeilen über neue Milliardeninvestitionen zu achten, sondern verstärkt auf Kennzahlen, die Rückschlüsse auf die tatsächliche Auslastung der Infrastruktur zulassen.

Erstes Warnsignal: Auf Trendwende bei nordamerikanischen Rechenzentren-Leerständen achten

Besonders aufschlussreich ist in diesem Zusammenhang die nachfolgende Grafik. Sie beschäftigt sich mit den Leerstandsquoten nordamerikanischer Rechenzentren. Nach Angaben von Ned Davis Research lagen diese seit Ende 2024 bei lediglich rund 1% – ein außergewöhnlich niedriger Wert, der die enorme Nachfrage nach Rechenzentrumskapazitäten widerspiegelt. Genau deshalb wäre nach Auffassung der Analysten ein nachhaltiger Anstieg der Leerstandsquoten eines der ersten Warnzeichen dafür, dass das Angebot beginnt, schneller zu wachsen als die Nachfrage.

Leerstandsquote von Rechenzentren nach Markt

Quellen: CBRE Research – Q1 2026, Ned Davis Research

Für Anleger ist diese Überlegung deshalb interessant, weil sie einen möglichen Wendepunkt deutlich früher anzeigen könnte als Unternehmensgewinne oder Quartalsberichte. Während viele Investoren erst reagieren, wenn sich die Geschäftszahlen verschlechtern, könnten steigende Leerstände bereits Monate zuvor auf ein nachlassendes Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage hinweisen.

Warum selbst GPU-Mietpreise wichtige Börsensignale sein können 

Noch ungewöhnlicher ist ein zweiter Indikator, den Ned Davis Research beobachtet. Gemeint sind die Mietpreise für Hochleistungs-Grafikprozessoren (GPUs), wie sie beispielsweise über Cloud-Plattformen stundenweise gemietet werden können. Solche Spezialprozessoren bilden das Herzstück moderner KI-Rechenzentren.

Die Analysten verweisen dabei unter anderem auf den Mietpreis eines besonders leistungsfähigen Nvidia-H100-Systems bei Microsoft Azure. Mit rund 12 USD pro Stunde gehört dieses Angebot derzeit zu den teuersten am Markt. Gerade deshalb könnte ein spürbarer Rückgang dieser Preise nach Einschätzung von Ned Davis Research darauf hindeuten, dass Microsoft über mehr KI-Kapazitäten verfügt, als momentan tatsächlich nachgefragt werden. Sinkende Mietpreise wären dann kein Zeichen für technischen Fortschritt, sondern Ausdruck eines zunehmenden Wettbewerbs um Kunden und damit eines beginnenden Überangebots.

Aus Anlegersicht steckt dahinter eine wichtige Erkenntnis. Wer ausschließlich auf Umsatz- oder Gewinnzahlen achtet, erkennt mögliche Veränderungen häufig erst relativ spät. Kennzahlen wie Leerstandsquoten oder GPU-Mietpreise spiegeln dagegen unmittelbar wider, wie angespannt oder entspannt der Markt für Rechenzentrumskapazitäten tatsächlich ist. Genau deshalb stuft Ned Davis Research beide Größen als Frühindikatoren ein, die Anleger künftig deutlich stärker beobachten sollten.

Das zweite Warnsignal: Wenn die Nachfrage wächst – aber nicht mehr schnell genug 

Während ein Überangebot häufig erst mit Verzögerung sichtbar wird, hält Ned Davis Research einen anderen Entwicklungspfad für deutlich wahrscheinlicher. Nach Einschätzung der Analysten dürfte der aktuelle Data-Center-Boom weniger an einem plötzlichen Einbruch der Nachfrage scheitern als vielmehr daran, dass das Nachfragewachstum mit den gewaltigen Investitionen irgendwann nicht mehr Schritt hält. Genau hierfür liefert die Entwicklung des Cloud-Marktes im Jahr 2022 ein aufschlussreiches Beispiel.

Bemerkenswert ist dabei eine Beobachtung, die auf den ersten Blick überraschen mag. Weder bei Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure noch Google Cloud gingen die Umsätze damals gegenüber dem Vorjahr zurück. Im Gegenteil: Alle drei Anbieter wuchsen weiterhin zweistellig. Dennoch reagierten Börse und Unternehmen zunehmend vorsichtiger. Der Grund: Das Wachstum verlangsamte sich spürbar, während gleichzeitig die Investitionen in neue Rechenzentren und Infrastruktur weiter kräftig zunahmen. Damit verschlechterte sich die Wirtschaftlichkeit neuer Projekte.

Diese Unterscheidung ist für Anleger von zentraler Bedeutung. Viele Investoren achten vor allem darauf, ob Umsätze steigen oder fallen. Aus Sicht von Ned Davis Research ist jedoch entscheidend, ob die Nachfrage noch schnell genug wächst, um die immer höheren Investitionen zu rechtfertigen. Genau hier könnte sich der aktuelle KI-Boom eines Tages seinem Wendepunkt nähern.

Wenn Investitionen und Nachfrage auseinanderlaufen 

Besonders eindrucksvoll veranschaulicht dies die nächste Grafik. Sie zeigt am Beispiel von Amazon, dass die Investitionsausgaben (Capex) Ende 2021 noch einmal deutlich beschleunigten, obwohl sich das Umsatzwachstum bereits zuvor abgeschwächt hatte. Die Unternehmen bauten ihre Infrastruktur also weiter mit hoher Geschwindigkeit aus, obwohl die Nachfrage nicht mehr im gleichen Tempo zunahm. Genau eine solche Entwicklung betrachtet Ned Davis Research heute als eines der wichtigsten Warnsignale für den Data-Center-Sektor.

Amazon: (Investitionsausgaben + Forschung & Entwicklung) im Verhältnis zum Umsatz

Quellen: S&P Global, Ned Davis Research

Für Anleger ergibt sich daraus eine wichtige Schlussfolgerung: Hohe Investitionen sind für sich genommen kein Qualitätsmerkmal. Sie schaffen nur dann Mehrwert, wenn die daraus entstehenden Kapazitäten auch ausreichend ausgelastet werden und attraktive Renditen erwirtschaften. Bleibt das Nachfragewachstum hinter dem Investitionstempo zurück, sinkt zwangsläufig die Kapitalrendite – selbst wenn die Geschäfte auf den ersten Blick weiterhin wachsen.

Produktivität wird zum entscheidenden Prüfstein 

Doch woran lässt sich erkennen, ob Unternehmen den Einsatz künstlicher Intelligenz tatsächlich wirtschaftlich sinnvoll nutzen? Auch hierzu liefert die Studie einen interessanten Ansatz. Sollten Firmen feststellen, dass sich die hohen Ausgaben für KI nicht in entsprechend höheren Erträgen niederschlagen, könnten sie ihre Investitionen schrittweise zurückfahren. Die Nachfrage nach zusätzlichen Rechenzentrumskapazitäten würde sich dadurch automatisch abschwächen.

Ned Davis Research empfiehlt deshalb, verstärkt auf Produktivitätskennzahlen zu achten. Als Beispiel nennen die Analysten den Umsatz je Mitarbeiter bei Unternehmen, die künstliche Intelligenz intensiv einsetzen. Noch aussagekräftiger könnte nach ihrer Einschätzung sogar der inflationsbereinigte Umsatz je Beschäftigten sein. Verbessern sich diese Kennzahlen nachhaltig, spricht vieles dafür, dass KI tatsächlich einen wirtschaftlichen Mehrwert schafft. Bleiben entsprechende Fortschritte dagegen aus, könnte dies ein frühes Indiz dafür sein, dass Unternehmen ihre Investitionen künftig kritischer hinterfragen.

Gerade dieser Gedanke bildet den Kern der gesamten Analyse von Ned Davis Research. Die Analysten erwarten ausdrücklich nicht, dass die Nachfrage nach KI-Rechenleistung plötzlich verschwindet. Viel wahrscheinlicher sei, dass sie zwar weiter wächst, das Wachstum jedoch irgendwann nicht mehr mit dem Tempo der Investitionen Schritt hält. Dadurch sinken die Renditen neuer Projekte, obwohl die Nachfrage weiterhin zunimmt. Für Anleger ist deshalb weniger entscheidend, ob der KI-Boom anhält, sondern ob die Nachfrage auch künftig schnell genug wächst, um die immer höheren Investitionen in Rechenzentren wirtschaftlich zu rechtfertigen. Genau darin sehen die Analysten das größte Risiko für den aktuellen Data-Center-Superzyklus.

Warum auch die Halbleiterindustrie ein Frühwarnsystem liefert 

Ein weiterer Indikator betrifft ausgerechnet jene Branche, die bislang als größter Gewinner des KI-Booms gilt: die Halbleiterindustrie. Nach Beobachtung von Ned Davis Research werden Halbleiter in nahezu allen Komponenten moderner Rechenzentren verbaut. Gleichzeitig erfolgt ihre Bestellung mehrere Monate, bevor die fertigen Systeme ausgeliefert werden. Dadurch reagieren Halbleiterumsätze häufig früher auf Veränderungen der Nachfrage als die später veröffentlichten Geschäftszahlen der Betreiber von Rechenzentren.

Die Analysten haben deshalb historische Zusammenhänge untersucht und festgestellt, dass Hochpunkte beim Wachstum der weltweiten Halbleiterabrechnungen in der Vergangenheit den relativen Hochpunkten des PHLX Semiconductor Index häufig um rund sechs Monate vorausgingen. Mit anderen Worten: Lässt die Dynamik bei den Halbleiterbestellungen nach, könnte dies bereits ein halbes Jahr später auch an der Börse stärker sichtbar werden. Für Anleger lohnt es sich daher, entsprechende Branchendaten künftig genauer zu verfolgen – nicht nur wegen der Chipproduzenten selbst, sondern als möglicher Frühindikator für den gesamten Data-Center-Komplex.

Das dritte Warnsignal: Irgendwann zählt nicht mehr Wachstum, sondern Rendite 

Neben Angebot und Nachfrage nennt Ned Davis Research noch einen dritten Faktor, der nach Ansicht der Analysten jeden großen Investitionszyklus beenden kann: die Finanzierung. Als historisches Beispiel dient diesmal nicht die Dotcom-Blase, sondern die Finanzkrise des Jahres 2008. Der entscheidende Gedanke lautet dabei, dass Kapital niemals unbegrenzt verfügbar ist. Irgendwann beginnen Investoren zu hinterfragen, ob sich immer neue Investitionen tatsächlich noch lohnen.

Auf den ersten Blick scheint dieses Risiko beim aktuellen Data-Center-Boom allerdings gering zu sein. Schließlich stammen die größten Investoren nicht von hoch verschuldeten Start-ups, sondern von finanzstarken Technologiekonzernen wie Microsoft, Amazon, Alphabet oder Meta. Gemeinsam erwirtschafteten diese Unternehmen in den vier vorangegangenen Quartalen operative Cashflows von mehr als 600 Milliarden US-Dollar. Zudem haben langfristige Vereinbarungen über den Kauf oder die Anmietung neuer Rechenzentrumskapazitäten den Eindruck entstehen lassen, dass der Ausbau der KI-Infrastruktur praktisch unangreifbar sei. Genau darin sieht Ned Davis Research jedoch eine mögliche Gefahr.

Denn selbst bei finanzstarken Unternehmen verändert sich irgendwann die Perspektive der Investoren. Während in der Frühphase eines Technologiebooms vor allem das Wachstum zählt, rückt mit zunehmender Reife die Kapitaldisziplin in den Vordergrund. Anleger fragen dann nicht mehr, wie viele Milliarden investiert werden, sondern welche Rendite diese Milliarden künftig erwirtschaften. Nach Einschätzung der Analysten liegt genau an diesem Punkt häufig der Wendepunkt großer Investitionszyklen.

Wenn Investitionen den Cashflow verschlingen

Die nächste Grafik greift diesen Gedanken auf. Sie verdeutlicht, dass die Investitionsausgaben der großen Hyperscaler inzwischen einen immer größeren Teil des operativen Cashflows beanspruchen. Nach Einschätzung von Ned Davis Research könnten Anleger beginnen, die Investitionspolitik kritischer zu beurteilen, sobald die Investitionsquote in die Nähe des operativen Cashflows rückt oder diesen sogar übersteigt. Entscheidend wäre dann nicht mehr die absolute Höhe der Ausgaben, sondern die Frage, ob diese Ausgaben künftig noch ausreichend Erträge erwirtschaften.

Investitionsausgaben von Hyperscalern im Vergleich zum operativen Cashflow

Quellen: S&P Capital IQ Compustat, S&P Dow Jones Indices. Ned Davis Research

Die Analysten verweisen in diesem Zusammenhang auch auf OpenAI. Nach einem Bericht von Reuters verbrannte das Unternehmen allein im ersten Quartal 2026 rund 3,7 Milliarden US-Dollar an Liquidität und damit mehr als die Hälfte seiner Quartalsumsätze. Gleichzeitig wurde der geplante Börsengang verschoben. Ned Davis Research wertet dies nicht als Hinweis auf eine unmittelbar bevorstehende Krise, wohl aber als Erinnerung daran, dass auch im KI-Zeitalter Kapital kein unbegrenzt verfügbarer Produktionsfaktor ist. Selbst ambitionierte Wachstumsunternehmen müssen ihre Investitionen irgendwann wirtschaftlich rechtfertigen.

Warum der Kreditmarkt ein Frühwarnsystem sein kann

Ein weiterer Indikator, den Anleger häufig unterschätzen, stammt aus dem Anleihemarkt. Ned Davis Research beobachtet insbesondere die Risikoaufschläge für Unternehmensanleihen mit niedrigerer Bonität, die sogenannten High-Yield-Spreads. Steigen diese deutlich an, signalisiert dies in der Regel eine sinkende Risikobereitschaft der Investoren und erschwerte Finanzierungsbedingungen. Gerade stärker fremdfinanzierte Unternehmen könnten davon überdurchschnittlich betroffen sein.

Relative Stärke des Technologiesektors im Vergleich zum Renditeabstand zwischen High-Yield- und Investment-Grade-Anleihen

Quellen: S&P DJ Indices and MSCI (GICS), Ned Davis Research

Als Beispiele nennen die Analysten unter anderem CoreWeave und Oracle, deren Verschuldung im Verhältnis zu den Vermögenswerten zuletzt deutlich gestiegen ist. Sollten sich die Finanzierungskosten erhöhen und gleichzeitig die Bereitschaft der Kapitalmärkte sinken, weitere Milliarden für den Ausbau der KI-Infrastruktur bereitzustellen, könnte dies den gesamten Investitionszyklus zusätzlich bremsen. Auch deshalb empfiehlt Ned Davis Research, den Kreditmarkt künftig stärker in die Analyse des Data-Center-Sektors einzubeziehen.

Nicht der Boom ist entscheidend – sondern seine Qualität 

Die Studie endet ausdrücklich nicht mit der Prognose eines unmittelbar bevorstehenden Einbruchs. Im Gegenteil: Ned Davis Research betont, dass die Nachfrage nach einer neuen Technologie wie künstlicher Intelligenz in der Regel nicht plötzlich verschwindet. Historisch betrachtet verlangsamte sich vielmehr das Wachstum, während die Investitionen zunächst auf hohem Niveau weiterliefen. Genau dadurch verschlechterte sich nach und nach die Rentabilität neuer Projekte.

Für Anleger ergibt sich daraus eine wichtige Konsequenz. Wer den Data-Center-Boom beurteilen möchte, sollte sich künftig weniger von immer neuen Rekordsummen bei den Investitionsausgaben beeindrucken lassen. Mindestens ebenso wichtig ist die Frage, ob diese Investitionen tatsächlich den erwarteten wirtschaftlichen Nutzen bringen.

Genau deshalb empfiehlt Ned Davis Research, eine ganze Reihe von Frühindikatoren im Blick zu behalten: die Auslastung der Rechenzentren, die Entwicklung der GPU-Mietpreise, das Wachstum der Cloud-Umsätze, Produktivitätskennzahlen, die Dynamik der Halbleiternachfrage, die Investitionspläne der Hyperscaler sowie die Lage an den Kreditmärkten. Erst das Zusammenspiel dieser Faktoren liefert nach Ansicht der Analysten ein belastbares Bild darüber, ob der Boom weiterhin auf einem gesunden Fundament steht oder erste Ermüdungserscheinungen zeigt.

Fazit 

Die Geschichte großer Technologiezyklen zeigt nach Einschätzung von Ned Davis Research, dass Superzyklen meist nicht deshalb enden, weil die Nachfrage plötzlich einbricht. Viel häufiger wächst sie schlicht nicht mehr schnell genug, um die zuvor massiv ausgeweiteten Investitionen zu rechtfertigen. Die Folge sind sinkende Kapitalrenditen und eine zunehmend kritischere Haltung der Investoren gegenüber immer neuen Milliardenprojekten. 

Gerade deshalb sehen die Analysten zwei Kennzahlen als besonders wichtige Frühindikatoren. Zum einen sollten Anleger aufmerksam verfolgen, ob Microsoft oder Amazon ihre Investitionen in Rechenzentren spürbar zurückfahren. Zum anderen kommt der Entwicklung des Cloud-Geschäfts von Azure und AWS große Bedeutung zu. Lässt dort die Wachstumsdynamik deutlich nach, könnte dies nach Einschätzung von Ned Davis Research das deutlichste Warnsignal dafür sein, dass der aktuelle Data-Center-Superzyklus seinen Höhepunkt erreicht. 

Das bedeutet allerdings nicht zwangsläufig das Ende des langfristigen KI-Trends. Die Studie stellt ausdrücklich fest, dass die Nachfrage nach neuen Technologien wie KI in der Regel nicht verschwindet. Entscheidend ist vielmehr, ob sie weiterhin schnell genug wächst, um die gewaltigen Investitionen der Branche mit attraktiven Renditen zu rechtfertigen. Genau darin dürfte für Anleger in den kommenden Jahren die eigentliche Schlüsselfrage liegen.