• Goldman-Sachs-Chefökonom Hatzius bezeichnete den BIP-Beitrag von KI 2025 als "basically zero"
• Das widerspricht dem Narrativ, wonach KI-Ausgaben das US-Wachstum maßgeblich stützen
• US-Techkonzerne planen für 2026 gemeinsame KI-Investitionen von rund 700 Milliarden US-Dollar

Warum Goldman Sachs das KI-Narrativ infrage stellt

Die großen US-Technologiekonzerne haben 2025 hunderte Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur investiert. Meta, Amazon, Alphabet, Microsoft und Oracle planen für 2026 gemeinsame Investitionsausgaben von rund 700 Milliarden US-Dollar, wie aus den jeweiligen Quartalsberichten der Unternehmen hervorgeht. Diese Zahlen haben an der Wall Street ein Narrativ befeuert, wonach die massiven KI-Ausgaben das US-Wirtschaftswachstum maßgeblich stützen. Doch Goldman Sachs widerspricht dieser Darstellung deutlich.

In einem Interview mit dem Atlantic Council am 8. Januar 2026 erklärte Goldman-Sachs-Chefökonom Jan Hatzius, der Beitrag von KI-Investitionen zum US-BIP-Wachstum 2025 sei "basically zero" gewesen. Wörtlich sagte Hatzius, Goldman Sachs betrachte KI-Investitionen nicht als "stark wachstumsorientiert". Viel von dem, was über den wirtschaftlichen Beitrag von KI berichtet werde, sei schlicht falsch dargestellt, so Hatzius. Sein Kollege Joseph Briggs, Co-Leiter der volkswirtschaftlichen Investmentforschung bei Goldman Sachs, bezeichnete die bisherige Interpretation in einem Beitrag der Washington Post vom 23. Februar 2026 als eine "sehr intuitive Geschichte", die möglicherweise davon abgehalten habe, genauer hinzuschauen.

Das Import-Problem: Wer wirklich profitiert

Der zentrale Punkt in der Goldman-Sachs-Analyse betrifft die Struktur der Wertschöpfungskette. Das Bruttoinlandsprodukt misst die inländische Produktion und nicht die inländischen Ausgaben. Wenn US-Konzerne Milliarden für KI-Hardware ausgeben, fließt ein Großteil dieser Summen an Hersteller im Ausland. NVIDIA, der mit Abstand wichtigste Zulieferer von KI-Chips, hat seinen Firmensitz zwar in den USA, lässt seine Prozessoren jedoch bei TSMC in Taiwan fertigen. Auch die HBM-Speicherchips stammen aus Südkorea, wo SK hynix und Samsung produzieren.

Hatzius brachte es im Atlantic-Council-Interview auf den Punkt: Ein großer Teil der KI-Investitionen, die in den USA getätigt würden, erhöhe in Wahrheit das taiwanesische und das südkoreanische BIP, nicht aber das amerikanische. In der BIP-Berechnung steht dem positiven Eintrag auf der Investitionsseite ein negativer Eintrag bei den Nettoexporten gegenüber, weil die importierte Ausrüstung den Effekt weitgehend neutralisiert. Selbst die Rekordumsätze, die NVIDIA zuletzt Quartal für Quartal mit seinem Data-Center-Geschäft erzielt, ändern an dieser Mechanik wenig, da die physische Wertschöpfung überwiegend in Asien stattfindet.

Fehlende Produktivitätsgewinne und das Solow-Paradoxon

Neben der Import-Thematik kommt eine zweite Erkenntnis hinzu: Auch auf Unternehmensebene lassen sich bislang kaum messbare Produktivitätsgewinne durch KI nachweisen. Eine im Februar 2026 veröffentlichte Studie des National Bureau of Economic Research (NBER Working Paper Nr. 34836) befragte knapp 6.000 Führungskräfte in den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien. Das Ergebnis: Obwohl rund 70 Prozent der Unternehmen aktiv KI einsetzen, berichteten über 80 Prozent von keinerlei Auswirkungen auf Produktivität oder Beschäftigung in den vergangenen drei Jahren. Selbst Topmanager, die KI persönlich nutzen, verbringen im Schnitt nur 1,5 Stunden pro Woche mit der Technologie.

Wie aus der NBER-Studie weiter hervorgeht, erwarten die befragten Führungskräfte allerdings für die kommenden drei Jahre einen Produktivitätsanstieg von 1,4 Prozent und einen Beschäftigungsrückgang von 0,7 Prozent durch KI. Das erinnert an das sogenannte Solow-Paradoxon aus den 1980er-Jahren, als der Nobelpreisträger Robert Solow feststellte, dass Computer zwar überall zu sehen seien, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken. Goldman Sachs selbst prognostizierte in einem Research-Bericht bereits 2023, dass ein messbarer Einfluss von KI auf das US-BIP und die Arbeitsproduktivität erst ab 2027 zu erwarten sei. Für Anleger, die auf KI-Aktien wie NVIDIA setzen, bleibt damit die Frage offen, wann die milliardenschweren Ausgaben der Technologiekonzerne tatsächlich in gesamtwirtschaftliches Wachstum umschlagen, oder ob ein relevanter Teil der Wertschöpfung dauerhaft in Asien verbleibt.

D. Maier / Redaktion finanzen.net