KI-Agenten entfachen die zweite Wachstumskurve des Cloud-Computings! Wall-Street-Großbanken analysieren den IaaS-Erweiterungsboom und die Neubewertung von PaaS – Wer verdient das echte Geld im Token-Hype?

Die APP von Zhihui Finanznachrichten erhielt die Information, dass die jüngste Forschungsstudie des Wall-Street-Finanzriesen Bernstein zeigt, dass der Bereich KI-Cloud-Computing eine neue Phase betritt, die gleichzeitig von einem „KI-Agenten-Boom mit explosionsartigem Wachstum der KI-Computing-Nachfrage, einer Aufwertung der KI-Inferenz-Lasten und einer Umverteilung des Plattformwerts“ geprägt ist. Investmentchancen erstrecken sich damit von GPU-Rechenleistung hin zu führenden Cloud-Computing-Unternehmen, die für die Datenoperationen von Unternehmen, für zentrale Geschäftsprozesse, für die Verbindung von Arbeitsabläufen sowie für die Entwicklung, Implementierung und den Betrieb von KI-Agenten zuständig sind.

Bernstein stellt fest, dass die globale Cloud-Computing-Branche derzeit die wichtigste Veränderungsrunde seit dem Aufstieg von Microsoft Azure, das Amazon AWS herausfordert, durchläuft: Trainingsanforderungen führen zu einer Erweiterung von GPU-zentrierten Rechenzentren, eröffnen Infrastruktur-Märkte für neue Cloud-Service-Anbieter wie CoreWeave; mit dem schrittweisen Übergang der KI-Inferenz-Lasten in Unternehmensproduktionsumgebungen wachsen die Anforderungen an die koordinierte Nutzung von CPU, GPU, Datenbanken, Speicher und Softwareplattformen; OpenAI und Anthropic wandeln sich weiter von KI-Model-Lieferanten zu KI-Agenten-Entwicklungsplattformen, steigern damit die Infrastrukturaufträge für Cloud-Partner und beginnen zugleich, um die Softwarezugänge, Kundenbeziehungen und Gewinnmargen der PaaS-Cloud-Computing-Unternehmen zu konkurrieren.

Das Analystenteam von Bernstein favorisiert daher Microsoft, Oracle und MongoDB und beurteilt die langfristige Wettbewerbsfähigkeit jener neuen Cloud-Unternehmen, die lediglich KI-GPU-Rechenleistungen vermieten, vorsichtiger. Die Kerninvestitionsentscheidung beruht darauf, dass das Wachstum des Bedarfs an KI-Computing-Ressourcen zwar den KI-Cloud-Mietmarkt vergrößern kann, jedoch nicht allen Cloud-Unternehmen die gleiche Preissetzungsmacht und Kapitalrendite im KI-Zeitalter garantiert. Diese Ansicht wird durch jüngste Branchendaten bestätigt: Microsofts Finanzbericht im Juli zeigt, dass die Quartalsumsätze von Azure und anderen Cloud-Diensten um 43% gestiegen sind, wobei die Nachfrage die verfügbare Kapazität weiterhin übersteigt; Oracle meldete im September, dass der Quartalsumsatz von IaaS um 121% auf 7,4 Milliarden US-Dollar gewachsen ist und die verbleibenden Vertragsverpflichtungen sich auf 664 Milliarden US-Dollar belaufen, was zeigt, dass die Nachfrage in Einnahmen und langfristige Verträge umgesetzt wird.

Wie verstärken KI-Agenten allmählich die Nachfrage nach Cloud-Computing? Anhand des Bernstein-Forschungsberichts und der Analyse von KI-Inferenzprozessen repräsentieren Muse und Astra die Veränderung, eine einzelne Frage-Antwort zu einem kompletten Aufgabenprozess zu erweitern, der Planung, Recherche, Werkzeugaufruf, Ausführung, Prüfung und Wiederholung umfasst: Meta erläutert, dass Muse auf einer speziellen, sicheren virtuellen Maschine mit integriertem Browser läuft und auch nach dem Schließen der Anwendung weiterarbeitet; OpenAI erklärt, dass Astra die Fähigkeiten für Computeroperationen und mehrstufige professionelle Aufgaben stärkt, was nicht gleichbedeutend mit einer Bestätigung von AGI ist.

Mit wachsender Nutzung erhöhen Modellaufrufe die GPU-Inferenz-Last, Browser-, Code- und Tool-Ausführung steigern den CPU-Bedarf, längere Kontexte und parallele Sessions verlangen nach mehr Speicher und Cache, kontinuierlicher Status und Zugriff auf Unternehmenswissen benötigen Datenbank- und Speicherressourcen, die Produktion aktiviert zusätzlich PaaS-Dienste wie Identitätsmanagement, Sicherheit, Monitoring und Workflow-Orchestrierung. Der siebenjährige Vertrag zwischen Anthropic und Akamai über 11,6 Milliarden US-Dollar zielt explizit auf CPU-Lasten ab und ist ein Beispiel für die Ausweitung der KI-Nachfrage über GPUs hinaus; die Zusammenarbeit mit AWS von Amazon, Google Cloud/Broadcom, Microsoft Azure Cloud und der SpaceX KI-Cloud-Plattform zeigt die Infrastrukturkonfiguration mit mehreren Anbietern.

Für potenzielle IaaS/PaaS-Gewinner im KI-Cloud-Computing, die unter dem Aufstieg neuer Cloud-Mächte wie CoreWeave konkurrieren, gibt Bernstein Microsoft (MSFT.US), Oracle (ORCL.US) und MongoDB (MDB.US) die Bewertung „Marktüberlegenheit“, was für die neuesten Kursziele ein potenzielles 12-Monats-Aufwärtspotenzial von ca. 28,7%, 135% bzw. 35% bedeutet. Für den führenden Anbieter von KI-Cloud-Data-Warehousing und Enterprise-Cloud-Datenbanken Snowflake (SNOW.US) vergibt die Agentur die Bewertung „Marktentwicklung“, mit einem Kursziel und Aufwärtspotenzial von rund 10%.

Unbestritten bleibt, dass KI-Cloud nach wie vor eine wichtige Richtung für Industriekapitalinvestitionen und Gewinnerwartungen ist. Aktienkapital wählt die Segmente aus, die die Gewinne halten können. OpenAI strebt eine neue Finanzierung bei einer Bewertung von etwa 1,4 Billionen US-Dollar an, und Anthropic plant einen Börsengang mit über 2 Billionen US-Dollar, was die hohe Erwartung des globalen Kapitalmarktes für die Ertragschancen im KI-Bereich widerspiegelt. Im Vergleich zur KI-Anwendungs-Bewertung gibt es an der KI-Inferenz-Kette konkrete Nachfragedaten: Medien berichten, dass Anthropic in den nächsten zehn Jahren etwa 518 Milliarden US-Dollar für Infrastruktur vorsehen wird, von denen etwa 80% unwiderruflich oder vertraglich garantiert sind. Anthropic will den Umsatz 2025 auf das 12-fache des Vorjahres auf fast 4,6 Milliarden US-Dollar steigern, einen Betriebsverlust von über 8 Milliarden US-Dollar erzielen, Ausgaben für Rechenleistung und Infrastruktur von 7,33 Milliarden US-Dollar erreichen, das Dreifache von 2024, und 58% der Gesamtbetriebskosten von 12,65 Milliarden US-Dollar ausmachen; Südkoreas Halbleiterexport im September war 60,3 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg um 262,8% im Jahresvergleich, die Regierung meldete steigende Speicherexportmengen und Vertragswerte.

Immer größere Rechnungen: Wachstum und Differenzierung im IaaS-Erweiterungsboom

Bernsteins Investmentlogik für IaaS im KI-Zeitalter ist, dass das starke Wachstum der KI-Computing-Nachfrage das bestehende Wachstum im traditionellen Cloud-Bereich verstärkt. Der im Bericht zitierte Gartner-Ausblick zeigt, dass der globale IaaS-Markt von rund 223 Milliarden US-Dollar 2025 auf 287 Milliarden US-Dollar 2026 und 662 Milliarden US-Dollar 2030 steigen wird; dabei wächst traditionelles IaaS von 201 Milliarden auf 488 Milliarden US-Dollar und KI-optimiertes IaaS von 22 Milliarden auf 174 Milliarden US-Dollar.

Berechnungen nach den im Bernstein-Bericht angegebenen Zahlen ergeben von 2025 bis 2030 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate des Gesamtmarkts von ca. 24,3%, der KI-optimierte Anteil wächst sogar um ca. 51,2%, dessen Marktanteil steigt von etwa 9,9% auf 26,3%. Das Analystenteam von Bernstein betont, dass KI somit einen schnell wachsenden neuen KI-Cloud-Infrastrukturmarkt schafft, während die Migration bestehender Unternehmenssoftware, Speicher und Anwendungen in die Cloud weiterhin für substanzielle absolute Zuwächse sorgt.

Im Marktumfeld beträgt der IaaS-Anteil von AWS, Microsoft, Google und Alibaba nach Gartner 2025 jeweils 35%, 24%, 10% und 8%; nach IDC entsprechen die Werte 41%, 16%, 8% und 4%, bei beiden wird der Marktanteil von CoreWeave mit etwa 2% angegeben. Die Unterschiede liegen hauptsächlich in der Zuordnung von IaaS- und PaaS-Einnahmen – zum Beispiel ordnet IDC mehr Einnahmen von Oracle (甲骨文) dem Bereich PaaS zu –, daher sind die Anteile der verschiedenen Institutionen nicht direkt gleichwertig kombinierbar.

Der Bernstein-Report stellt den Investoren außerdem die Frage, wie sich die 174 Milliarden US-Dollar KI-optimierter IaaS-Einnahmen im Jahr 2030 mit den viel diskutierten Billionen-Investitionen in GPUs vereinbaren lassen. Das könnte mit unternehmensinternen Investitionen, einer Teilverwertung als PaaS und ggf. mit brancheninternen Hochrechnungen oder einer niedrigen Benchmark-Schätzung seitens Gartner zusammenhängen.

Der temporäre Vorteil der neuen Cloud-Anbieter kommt von der Knappheit an Computing-Ressourcen, langfristige Wettbewerbsfähigkeit im Unternehmensbereich erfordert jedoch ein vollständiges Software- und Datensystem. Der Bernstein-Report teilt die Branchenevolution in drei aufeinanderfolgende Veränderungen: Erstens, GPU-Trainingscluster stellen höhere Anforderungen an Strom, Kühlung und Netzwerke mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz, sodass traditionelle Datenzentren umgebaut oder neu gebaut werden müssen, wodurch neue Cloud-Unternehmen und Oracle Zugang zum Markt erhalten; zweitens, KI-Ausgaben weiten sich von Training zu Inferenz aus, Bernstein schätzt, dass die jährlichen Inferenzkosten letztlich das 5–20-fache der Trainingskosten erreichen könnten, nennt jedoch keinen konkreten Zeitpunkt; drittens, Unternehmensinferenz muss mit realen Geschäftsprozessen verbunden werden, wobei die Infrastruktur Modellberechnungen, CPU-Anwendungen und Unternehmensdatentransfers unterstützen muss.

Bernstein führt aus, dass durch den entstehenden „Daten-Gravitations-Effekt“ ein Teil der KI-Lasten auf bereits bestehende Unternehmensdatenbanken, Zugriffsmanagement-Systeme und Plattformen gezogen wird. Der Bericht nennt fünf Einschränkungen für neue Cloud-Anbieter: Es ist schwierig, GPU-IaaS zu übertreffen; große Cloud-Kunden könnten nach ausreichender Versorgung die Last zurück in eigene Systeme verlagern; der Einsatz von Open-Source-Datenbanken und Entwicklertools führt nicht automatisch zur Differenzierung; Unternehmensdatenmigration ist oft schwierig; die aktuelle Versorgungsknappheit könnte sich in den nächsten zwei Jahren verbessern.

Bernstein sagt, dass Investoren insbesondere darauf achten sollten, ob neue Cloud-Mächte kurzfristige Auslieferungsvorteile in langfristige Kundentreue, Nutzung und Cashflow umwandeln können; gleichzeitig sieht das Forschungsinstitut in Oracle durch Sovereign Cloud, Private Cloud und KI-Datenzentren einen fortlaufenden Wachstumstreiber, der sie näher an Microsoft, Amazon und Google, die ersten Reihen der KI-Cloud-Infrastruktur, bringen könnte.

Wer die Agenten-Zugänge kontrolliert, profitiert besonders vom Cloud-Gewinn: PaaS steht vor einer Neubewertung

KI-Labore werden zunehmend wichtige Wettbewerber im PaaS-Bereich, aber die Erlöszuordnung ist noch im Entstehen. Der Bernstein-Bericht zitiert Daten, nach denen das globale PaaS-Volumen 2025 laut Gartner ca. 225,2 Milliarden US-Dollar und laut IDC ca. 227,5 Milliarden US-Dollar erreicht; im Vergleich zu den jeweiligen 2024-Daten ist das ein Wachstum von ca. 25,8% bzw. 42,3%. IDC sieht Microsoft mit 21% Anteil an erster Stelle, gefolgt von AWS mit 12%, Google mit 9%, OpenAI mit ca. 6%, Salesforce mit ca. 5%, Oracle mit ca. 4%, Anthropic, Snowflake und Databricks jeweils ca. 2%; Gartner kombiniert traditionelle und KI-PaaS, sieht AWS mit 19% vorne, Microsoft 15%, Google 10%, OpenAI ca. 2%, Anthropic weniger als 2%.

Von großer Bedeutung ist, dass die Marktanteile der KI-Labore deutlich steigen: IDC sieht OpenAI von 2,1% (2024) auf 5,7% (2025), Anthropic von 0,4% auf 1,9%; Gartner jeweils von 1,0% auf 1,7% und 0,3% auf 1,1%.

Die Umsatzgrenzen für Modell-APIs, Entwickler-Tools, Coding-Produkte und Agenten-Software sind noch nicht einheitlich definiert, aber die Plattformentwicklung der beiden KI-Labore ist klar zu erkennen. Bernstein schätzt, dass ihre Marktanteile 2026 weiter auf hohe einstellige oder niedrige zweistellige Werte steigen könnten, abhängig von der Erlöszuordnung und dem Wachstum des gesamten PaaS-Markts – was alles noch eine Vorhersage ist.

Vom Modell zur Plattform – bedeutet, dass KI-Labore beginnen, den Zugang zur Entwicklung und dem Betrieb von Unternehmenssoftware zu kontrollieren. Bernstein argumentiert, dass Anthropic mit dem Claude-Modell auf Claude Code erweitert und dann in Automatisierung und Agenten-Anwendungentwicklung eintritt; OpenAI entwickelt neben ChatGPT, Suche und Forschungsprodukten Codex und Agenten-Kompetenzen. Diese Tools helfen sowohl beim Bau von KI-Anwendungen als auch zur Effizienzsteigerung traditioneller Softwareentwicklung, Tests und Wartung. Die Plattformisierung stärkt Workflow-Integration und Kundenbindung und kann damit die Auswirkungen von Wettbewerbsdruck durch Open-Source-Modelle und Token-Preisrückgänge auf das reine Modellgeschäft abmildern.

Laut Gartner, den Bernstein zitiert, macht OpenAI 2025 etwa 5 Milliarden US-Dollar Umsatz im Firmenkundengeschäft, davon entfallen 57% auf Basis-Generative-Modelle, 4% spezialisierte Modelle, 15% KI-Entwicklungsplattformen und 24% sonstige Anwendungen; Anthropic erzielt rund 3,3 Milliarden US-Dollar mit 70% im Basismodellbereich, 7% spezialisierte Modelle und 23% sonstige Anwendungen. Dies sind allerdings Schätzungen zum Firmengeschäft und nicht identisch mit dem Gesamterlös oder der annualisierten Erlöserate.

Im gleichen Zeitraum beträgt der Markt für KI-Anwendungsentwicklungsplattformen ca. 6,8 Milliarden US-Dollar, Microsoft, AWS und Google halten jeweils 24%, 14% und 14%, OpenAI 11%, entsprechend ca. 750 Millionen US-Dollar; im Basismodell-Markt halten OpenAI, Anthropic und Google zusammen 63% (25%, 20%, 18%). Diese Daten zeigen, dass Modell- und Plattform-Wettbewerb nun parallel ablaufen. Bernstein erwartet, dass Plattform-Einnahmen 2026 die Modell-Einnahmen übertreffen könnten, allerdings muss noch geklärt werden, ob Coding-Produkte als PaaS oder SaaS zählen; das größere strategische Potenzial besteht darin, eine Grundplattform für die Produktentwicklung anderer Softwarefirmen zu werden und weniger in der vertikalen Expansion in CRM, HCM etc. KI-Labore haben Vorteile beim Modelverständnis, Cloud-Giganten und etablierte SaaS-Anbieter verfügen über Kundendaten, Business-Semantik, Deployment, Sicherheit und Management, so dass der Wettbewerb das gesamte Unternehmensangebot einbezieht.

Bernsteins Auswahl bei KI-Cloud-Computing-Aktien richtet sich nach Unternehmen, die KI-Nutzung in nachhaltigen Umsatz, Kundenbindung und Gewinne verwandeln können. Microsoft kann OpenAI, Anthropic sowie verschiedene Drittmodelle und eigene Modelle integrieren und zieht durch umfangreiche Entwicklertools und Unternehmensdaten zusätzliche KI-Lasten an; Oracle deckt KI-Datenzentren, OCI Gen2 Public Cloud, Private Cloud, Alloy White-Label-IaaS/PaaS und Sovereign Cloud ab. Die Plattformentwicklung von OpenAI steigert wichtige Kundennachfrage, während sie aktuell Oracles Kerndatenbankprodukte nicht direkt ersetzt; „Multi-Cloud“-Partnerschaften haben den Cloud-Datenbank-Umsatz in den letzten Quartalen dreistellig wachsen lassen.

Bernstein betont, dass MongoDBs Logik direkter ist – KI-Anwendungen und KI-Agenten benötigen in allen Branchen dauerhaft Daten, Abfragen und Statusmanagement, steigende Anwendungen können die Datenbanknutzung erhöhen, das KI-Labor und neue Cloud-Anbieter zielen bisher nicht direkt auf ihren Datenbankmarkt. Snowflake expandiert Richtung KI-Plattform und steht damit im Wettbewerb mit KI-Laboren und Ultra-Groß-Cloud-Anbietern.

Bernstein empfiehlt Investoren, auf IaaS-Delivery-Fähigkeiten, PaaS-Entwicklerzugänge und Unternehmensdateninfrastruktur zu achten, ebenso wie auf den freien Cashflow nach Abschreibungen, Strom, Finanzierung und Wettbewerbsaufwand. Zu den Investitionsrisiken ergänzt Bernstein: Microsoft hat Preiswettbewerbs- und Sicherheitsrisiken; Oracle muss mit konzentrierter Kundschaft, Erfüllung von KI-Nachfrage und Cloud-Wachstumsrisiken umgehen; MongoDB muss gegen verlangsamtes Cloud-Wachstum, steigende Infrastrukturkosten und höhere Ausgaben gewappnet sein.