Von Tobias Kern, Leiter Aktien bei HRK LUNIS
Transformative KI übernimmt oder übertrifft weite Teile menschlicher Wissensarbeit. Sie ist nicht nur technologischer Fortschritt, sondern ein neuer Produktionsfaktor, der Wirtschaft, Arbeit, Gesellschaft und Wohlstand grundlegend verändern könnte. Für Anleger ist entscheidend, diese Entwicklung nüchtern einzuordnen.
„We Must Act Now“ lautet der Titel einer im Juli 2026 veröffentlichten Stellungnahme führender Ökonomen und KI-Forscher. [1] Die Initiative, die von zahlreichen Nobelpreisträgern mitunterzeichnet wurde, formuliert eine klare These. Künstliche Intelligenz könnte in den kommenden Jahren eine wirtschaftliche Transformation auslösen, die größer ist als die Industrielle Revolution, sich aber in deutlich kürzerer Zeit vollzieht. Die Initiative ruft die Öffentlichkeit und Politik dazu auf, sich frühzeitig mit den möglichen Folgen auseinanderzusetzen und die Entwicklung im Interesse der Gesellschaft zu gestalten.
Künstliche Intelligenz bleibt das dominierende Thema an den Kapitalmärkten. Doch die eigentliche Bedeutung könnte weit darüber hinausgehen. In der ökonomischen Forschung entsteht ein neues Feld rund um „Transformative Künstliche Intelligenz“. [2] Gemeint sind KI-Systeme, die nicht nur einzelne Aufgaben automatisieren, sondern menschliche kognitive Fähigkeiten in vielen Bereichen erreichen oder übertreffen. Heute nutzen Unternehmen KI etwa bereits für Textverarbeitung, Programmierung, Kundenservice, Datenanalyse oder Bildauswertung. Transformative KI wäre deutlich umfassender. Sie könnte als nahezu unbegrenzt skalierbare Wissensressource eingesetzt werden. Damit würde komplexe Denkarbeit, die heute knapp, teuer und an Menschen gebunden ist, leicht reproduzierbar. Anthropic-CEO Dario Amodei beschreibt dieses Szenario als ein „Land voller Genies im Rechenzentrum“, also millionenfach verfügbare digitale Superintelligenz.
Um die mögliche Tragweite besser einzuordnen, hilft ein Blick auf frühere wirtschaftliche Umbrüche. In der vorindustriellen Agrargesellschaft war nach der Malthusischen Bevölkerungstheorie Land der entscheidende Engpassfaktor für Produktion und Bevölkerungswachstum. Technologischer Fortschritt war langsam, Kapital spielte eine geringere Rolle und allein die verfügbare Fläche begrenzte, wie viele Menschen ernährt werden konnten. Menschliche Arbeit war zwar notwendig, aber auf längere Sicht durch hohes Bevölkerungswachstum leicht reproduzierbar und daher weniger wertvoll. Das knappste und damit wertvollste Gut war bestellbares Land.
Arbeit als knappes Gut
Mit der Industriellen Revolution änderte sich dieses Verhältnis grundlegend. Technologischer Fortschritt wurde zum zentralen Wachstumstreiber. Produktivitätsfortschritte in Landwirtschaft, Industrie und Transport lockerten die zuvor dominierende Begrenzung durch Land und Nahrungsmittelversorgung. Menschliche Arbeit wurde dadurch zunehmend zum knappen Produktionsfaktor, während Maschinen und Fabriken in immer größerem Umfang aufgebaut werden konnten. Diese Knappheit von Arbeit trug wesentlich dazu bei, dass Löhne und Lebensstandards in den entwickelten Volkswirtschaften über viele Generationen stark steigen konnten.
Transformative KI könnte nun einen weiteren Paradigmenwechsel auslösen. Wenn menschengleiche Intelligenz reproduzierbar wird, verliert menschliche Arbeit möglicherweise ihren besonderen Status als Engpassfaktor der modernen Volkswirtschaft. KI-Systeme und perspektivisch auch Roboter könnten sowohl kognitive als auch physische Tätigkeiten übernehmen. In einer solchen Welt würden Kapital und (künstliche) Intelligenz immer stärker miteinander verschmelzen. Die Folgen wären tiefgreifend. Das Wirtschaftswachstum könnte sich beschleunigen, weil KI die Forschung, Entwicklung und Innovation vorantreibt. Elon Musk etwa prognostizierte in einem Interview mit The Economist vom 23. Juli 2026, dass KI die größte Produktivitätsrevolution der Menschheitsgeschichte auslösen wird und dadurch eine „Wirtschaft des Überflusses“ entsteht, in der die Produktion von Gütern und Dienstleistungen schneller wächst als die menschliche Nachfrage. Gleichzeitig würden sich die Preise von Gütern verändern. Einige Ökonomen halten sogar Deflation für möglich. Es ist jedoch nicht zwingend so, dass alle Preise fallen würden. Wahrscheinlicher ist, dass leicht reproduzierbare Güter und bestimmte Arten von (menschlicher) Wissensarbeit relativ günstiger werden, während nicht beliebig vermehrbare Ressourcen relativ wertvoller werden.
Der Vergleich mit der Industriellen Revolution ist naheliegend, bleibt aber unvollständig. Damals ergänzten oder ersetzten Maschinen vor allem menschliche Muskelkraft. Transformative KI könnte dagegen den Engpass menschlicher Wissensarbeit betreffen, von Analyse und Planung über Programmierung bis hin zu Forschung und Problemlösung. Sollte sich die bislang beobachtete exponentielle Verbesserung von KI-Modellen fortsetzen, wären die langfristigen Auswirkungen schwer greifbar. Denn Menschen denken von Natur aus nicht in nichtlinearen Dimensionen. Wie schnell sich die Fähigkeiten entwickeln, zeigt eine aktuelle, allerdings noch zu prüfende Meldung aus der Mathematik. OpenAI teilte am 8. September 2026 in der Forschungsveröffentlichung Zum Navier-Stokes-Millennium-Preisproblem mit, dass seine KI-Agenten einen möglichen Lösungsansatz für eines der Millennium-Probleme entwickelt hätten. Eine unabhängige wissenschaftliche Überprüfung steht jedoch noch aus. Einige KI-Forscher glauben, dass führende KI-Modelle bald zur Rekursiven Selbstverbesserung (RSI) fähig sind. Demnach nutzen KI-Systeme eigene Fähigkeiten, um eine leistungsstärkere Version von sich selbst zu entwickeln.
Einkommen und Sozialsysteme
Die wohl sichtbarste Veränderung Transformativer KI betrifft den Arbeitsmarkt. Viele Tätigkeiten von Wissensarbeitern bestehen darin, vorhandenes Wissen anzuwenden, Informationen zu strukturieren oder Entscheidungen vorzubereiten. Wenn KI diese Aufgaben günstiger, schneller und zuverlässiger erledigt, geraten bestimmte Berufsbilder unter Druck. Besonders betroffen wären Tätigkeiten mit klar definierbaren Ergebnissen und hoher Wiederholbarkeit. Gleichzeitig könnten Menschen weiterhin dort gebraucht werden, wo menschliche Beziehungen, Vertrauen oder physische Präsenz wichtig bleiben. Bislang sind in den gesamtwirtschaftlichen Beschäftigungszahlen keine breiten KI-bedingten Arbeitsplatzverluste erkennbar. Gleichzeitig entstehen neue KI-bezogene Tätigkeiten, während sich erste Veränderungen bei Einstiegspositionen und administrativen Aufgaben abzeichnen. Langfristig könnte der Effekt jedoch weit über einzelne Berufsgruppen hinausgehen. Einige Ökonomen gehen davon aus, dass menschliche Arbeit als Anteil am Volkseinkommen stark zurückgehen könnte, wenn Rechenleistung zur zentralen Produktionsressource wird. Arbeit würde nicht zwingend verschwinden, aber ihr Preis könnte sich stärker daran orientieren, wie teuer es ist, dieselbe Leistung durch Maschinen zu replizieren.
Das hätte erhebliche Folgen für Sozialsysteme und Steuern. Moderne Staaten finanzieren sich stark über Steuern auf Arbeitseinkommen und Konsum. Wenn Arbeitseinkommen relativ an Bedeutung verliert, könnten traditionelle Steuerbasen erodieren. In der Forschung werden deshalb neue Ansätze diskutiert. Dazu zählen unter anderem eine stärkere Konsumbesteuerung, eine gezielte Besteuerung außergewöhnlich hoher Gewinne aus Marktmacht oder knappen Ressourcen, staatliche Beteiligungsmodelle und eine breitere Kapitalteilhabe an der KI-Wertschöpfung. In einer Welt, in der menschliche Arbeit an Wertverlieren würde, wäre es schwer Staaten auf deren Grundlage zu finanzieren.
Forschung und Gesundheit
Die Chancen durch den Einsatz Transformativer KI in der Wissenschaft sind enorm. Wenn Künstliche Intelligenz Forschung beschleunigt, könnten neue Technologien, Medikamente, Materialien oder Produktionsverfahren schneller entstehen. Besonders relevant ist, dass KI nicht nur bestehende Prozesse effizienter machen kann, sondern auch den Prozess der Ideenfindung selbst verändert. In der Forschung wird betont, dass drei Faktoren entscheidend sind: Welchen Anteil der Forschungsaufgaben KI übernehmen kann, wie produktiv sie bei diesen Aufgaben ist und welche Engpässe bestehen bleiben. Diese Engpässe sind wichtig, weil wirtschaftlicher Fortschritt nicht allein auf zunehmendem Wissen beruht. Neue Medikamente brauchen klinische Studien und Zulassungen. Neue Infrastruktur benötigt Stromversorgung, Genehmigungen, Rohstoffe und Baukapazitäten. Unternehmen müssen Arbeitsabläufe anpassen. Neue Produkte müssen sich in der Praxis bewähren und von Anwendern akzeptiert werden. Transformative KI kann also Wachstum beschleunigen, aber sie hebt nicht über Nacht alle bestehenden Wachstumshindernisse der realen Welt auf.
Für die Gesundheits- und Pharmabranche könnte der Nutzen besonders groß sein. Bessere Diagnostik, personalisierte Therapien und schnellere Forschung in Biotechnologie oder Gentechnik sind plausible Anwendungsfelder. Neue Behandlungsmethoden für Krebs oder andere schwere Erkrankungen könnten die Lebenserwartung der Menschheit steigern.
Zugleich entsteht jedoch ein neues Problem, denn eine höhere Lebenserwartung allein garantiert nicht automatisch eine höhere Lebensqualität. Für viele Menschen prägt ihre Arbeit den Alltag. Menschen haben Spaß an ihrer Arbeit. Wenn Arbeit für immer mehr Menschen weniger zentral wird, müssen Gesellschaften neue Formen von Teilhabe, Gemeinschaft und persönlicher Bedeutung entwickeln. Selbst materieller Wohlstand würde die gesellschaftliche Anpassung daher nicht automatisch lösen. Wenn Erwerbsarbeit an Bedeutung verliert, stellen sich grundlegende Fragen nach Sinn, gesellschaftlicher Teilhabe, sozialem Status und persönlicher Identität.
Bedeutende Risiken
Neben den Chancen für Wirtschaftswachstum und Wissenschaft bestehen ernstzunehmende Risiken. Erstens könnte Transformative KI zu nie dagewesener Marktkonzentration und Monopolen führen. Hohe Investitionskosten, Zugang zu proprietären Daten, erforderliche Rechenleistung und Netzwerkeffekte begünstigen große Anbieter. Wenn wenige Firmen (oder Staaten) zentrale KI-Infrastruktur und KI-Modelle kontrollieren, könnten Produktivitätsgewinne ungleich verteilt werden. In offenen Volkswirtschaften kann ein Teil der Wertschöpfung zudem an ausländische KI-Anbieter abfließen. Ein Risiko, welches vor allem Europa betrifft, das im Bereich KI bislang das Nachsehen gegenüber USA und China hat. Europäische Unternehmen und Arbeitsmärkte könnten einem zunehmenden Wettbewerbsdruck durch leistungsfähige KI-Systeme aus den USA und China ausgesetzt werden.
Zweitens verändert KI das Informationssystem. Einerseits kann sie große Informationsmengen schnell verarbeiten, einordnen und breiten Bevölkerungsschichten zugänglich machen. Eine solche Informationsdiffusion kann demokratische Gesellschaften stärken. Andererseits könnten wenige Betreiber zentraler KI-Modelle erheblichen Einfluss darauf gewinnen, welche Informationen Nutzer erhalten und wie öffentliche Debatten geführt werden. Hinzu kommt, dass KI die Erstellung und Verbreitung irreführender Inhalte erheblich erleichtert. Informationsvielfalt und Vertrauen werden damit zu zentralen Voraussetzungen für gesellschaftliche Stabilität.
Drittens entstehen Sicherheitsrisiken durch Missbrauch, Fehlsteuerung und eine unzureichende Kontrolle leistungsfähiger KI-Systeme. Mitte September 2026 erhielt die Sicherheitsdebatte neue Dringlichkeit. Dario Amodei, CEO von Anthropic, forderte in einem Beitrag, die Entwicklung immer leistungsfähigerer KI-Modelle bewusst zu verlangsamen, damit Sicherheitsforschung und Kontrollmechanismen Schritt halten können.[3] Sam Altman von OpenAI und weitere Industrieteilnehmer unterstützten den Vorstoß öffentlich und sprachen sich unter anderem für unabhängige Prüfer mit weitreichendem Zugang zu den Systemen aus. Gemeint ist kein Entwicklungsstopp, sondern ein kontrollierteres Tempo, das eine sorgfältige Prüfung neuer Fähigkeiten ermöglicht, bevor diese breit eingesetzt werden
Hinzu kommen geopolitische Risiken, wenn staatliche Akteure KI gezielt als Waffe einsetzen, etwa für Cyberangriffe, Desinformation oder autonome militärische Systeme. Einige KI-Forscher argumentieren, dass Gesellschaften bereits heute erhebliche Mittel in die Reduktion und Vermeidung schwerer KI-Risiken investieren sollten. Weil potenzielle Schäden sehr groß sein können, rechtfertigen selbst geringe Eintrittswahrscheinlichkeiten Investitionen in Sicherheitsforschung und wirksame Schutzmechanismen. Darüber hinaus stellen sich grundlegende ethische Fragen. Könnten hoch entwickelte KI-Systeme eines Tages ein eigenes Bewusstsein entwickeln? Falls ja, müsste geklärt werden, ob sie eigene schützenswerte Interessen besitzen und wie diese gegenüber menschlichen Interessen abzuwägen wären.
Mögliche Folgen für Aktienmärkte
An den Aktienmärkten profitieren derzeit vor allem Unternehmen, die unmittelbar vom massiven Ausbau der KI-Rechenzentren profitieren. Dazu zählen Anbieter von Halbleitern, Servern, Netzwerktechnik, Speicherlösungen, Kühlung und Stromversorgung. Sollte die Leistungsfähigkeit großer KI-Modelle durch den Einsatz zusätzlicher Rechenleistung nicht linear, sondern weiter sprunghaft steigen, könnte sich dieser Investitionszyklus noch verstärken. Gleichzeitig wächst jedoch das Risiko von Überkapazitäten und Fehlinvestitionen, falls der technologische Fortschritt oder die wirtschaftliche Nachfrage hinter den hohen Erwartungen zurückbleiben.
Die langfristigen Auswirkungen Transformativer KI gehen jedoch weit über den aktuellen Investitionszyklus hinaus. Für Kapitalmärkte ist letztlich entscheidend, ob und wo zusätzliche Wertschöpfung entsteht und wer sie dauerhaft vereinnahmen kann. Eine zweite Gruppe potenzieller Profiteure bilden deshalb Unternehmen, die KI erfolgreich in ihre bestehenden oder neu geschaffenen Geschäftsmodelle integrieren. Besonders relevant erscheinen Geschäftsmodelle, die Produktivitätsgewinne erzielen können, ohne diese vollständig über niedrigere Preise an ihre Kunden weitergeben zu müssen. Unternehmen ohne Preissetzungsmacht könnten ihre Kosten zwar ebenfalls senken, aber dennoch an Wettbewerbsposition verlieren, wenn neue Anbieter mit KI-basierten Strukturen günstiger und effizienter arbeiten.
Langfristig dürfte entscheidend sein, welche Vermögenswerte durch Transformative KI leichter reproduzierbar werden und welche knapp bleiben. Wenn digitale Intelligenz und autonome Maschinen reichlich verfügbar wären, könnten standardisierte Wissensarbeit und viele industriell herstellbare Güter relativ an Wert verlieren. Relativ wertvoller könnten dagegen Dinge werden, die sich nicht beliebig vervielfältigen lassen. In der Bewertung von Vermögenswerten muss also zwischen reproduzierbaren und nicht reproduzierbaren Faktoren unterschieden werden. Zu den möglicherweise nicht reproduzierbaren Faktoren zählen Land, bestimmte Immobilien (z.B. Ufer- und Küstenimmobilien, Logistikimmobilien in bevorzugten Lagen), Rohstoffe (wie Gold, Kupfer), kritische Infrastruktur (Flughäfen oder Häfen), Kraftwerke (insbesondere zur Versorgung von Rechenzentren) und regulatorische Zulassungen (z.B. Frequenzen oder Landnutzungsrechte). Darüber hinaus könnten einzigartige Luxusgüter oder exklusive Dienstleistungen an Wert gewinnen. Zudem werden authentische menschliche Erfahrungen, wie Musik, Kunst oder Sport, (hoffentlich) weiter eine besondere Rolle einnehmen.
Für Anleger entsteht daraus kein einfaches Bild eindeutiger Gewinner und Verlierer. Zudem besteht auch das Problem des Zeithorizonts. Würden die Auswirkungen Transformativer KI in wenigen Jahren oder über Dekaden eingepreist werden? Je größer die Unsicherheit über das Ausmaß des technologischen Fortschritts, desto wichtiger werden Bewertungsdisziplin und kluge Diversifikation. Das Konzept der Diversifikation muss allerdings überdacht werden, denn Transformative KI könnte einen neuen Risikofaktor darstellen, der in bisherigen Risikomodellen nur unzureichend erfasst wird. Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen könnten gleichzeitig von denselben Veränderungen betroffen sein. Eine breite Streuung über Branchen allein würde dieses Risiko daher möglicherweise nicht vollständig reduzieren.
Fazit: Ein tiefgreifender Wendepunkt
Transformative KI könnte grundlegend verändern, wie Wissen entsteht, Arbeit organisiert und Wohlstand verteilt wird. Sie könnte verändern, wie sich Gesellschaften organisieren und wie Menschen zusammenleben. Ihre möglichen Folgen reichen von schnellerem Wachstum und medizinischem Fortschritt bis zu neuen Herausforderungen für Arbeitsmärkte, Steuersysteme, Demokratien und öffentliche Sicherheit. Aus unserer Sicht sollten Anleger unterschiedliche Szenarien, veränderte Knappheiten und Transformative KI als möglichen Risikofaktor in der Vermögensallokation berücksichtigen. Transformative KI ist kein Grund für Panik, aber ein Grund für erhöhte Aufmerksamkeit und vorausschauende Vorbereitung. Noch ist ungewiss, ob, wann und in welcher Form sie entsteht. Sollte es jedoch gelingen, breit einsetzbare Intelligenz auf oder über menschlichem Niveau nahezu beliebig zu vervielfältigen, könnte dies den tiefgreifendsten Wendepunkt der Menschheitsgeschichte markieren.
Fußnoten:
1 wemustactnow.ai
2 Vergleiche Anton Korinek, „The Economics of Transformative AI“, NBER Reporter, No. 4, 2024
3 https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier
