Microsoft veröffentlicht die Rechnung für die Investitionen in KI – und es zeigt auch die Einschränkungen auf.

2026.09.10 Donnerstag 18:14 UND2 Min. Lesezeit
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Der Argument, der das Aktienkursbild von AI-Unternehmen das ganze Jahr über bestimmt hat, beruht auf einer einzigen Angst: Die „Hyperscalers“ geben enorme Summen aus, um eine AI-Infrastruktur zu bauen – doch diese könnte nie zu echten Einnahmen führen. HSBC betrachtet es als die wahrscheinlichste Situation, dass die Hyperscalers übermäßig ausgeben.37% WahrscheinlichkeitEs handelt sich um eine Welt, in der die Unternehmen, die am meisten ausgeben, schlecht abschneiden. Das ist die herrschende Ansicht – und dadurch wird die gesamte Debatte zu einer einzigen Frage reduziert. Kommt das Geld wieder zurück, in Form von wachsenden Umsätzen? Microsoft ist der beste Ort, um diese Frage zu beantworten – schließlich ist es das Unternehmen, das tatsächlich eine AI-Branche anbietet. Im dritten Quartal des Jahres 2026 erreichte diese AI-Branche einen bestimmten Wert.37 Milliarden Dollar pro JahrDas bedeutet, dass bei dem aktuellen Tempo insgesamt 37 Milliarden Dollar im ganzen Jahr generiert werden könnten – ein enormer Wert.123% im Vergleich zum Vorjahr.
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MetrischPeriodeWert (USD Milliarden)Jahreswachstum
Jährliche Betriebsrate für AI-BusinessQ3 FY2637,0 Billiarden+123%
Kommerzieller RPOEnde des FY26-Buchs Q4678,0 Milliarden USD+84%
Copilot-Annualisierte Betriebsrate30 Mitarbeiter × $30 pro Monat10,8 Milliarden Dollarn/a
Der Durchschnittsbetrag kann wie eine abstrakte Größe erscheinen. Deshalb ist es hilfreich zu wissen, welche Bereiche des Unternehmens die Arbeit leisten. Der Hauptzähler umfasst die Copilot-Abonnements. Hinter diesen Zahlen steht der Umsatz aus Kunden, die Azure für die Künstliche Intelligenz nutzen. Der Anteil, der bereits erwartet wird, aber noch nicht realisiert wurde, wird als „Commercial Remaining Performance Obligations“ bezeichnet – also als der Wert der Verträge, die unterzeichnet wurden, aber noch nicht als Umsatz erzielt wurden.678 Milliarden Dollar zum Ende des Geschäftsjahres 2026 – ein Anstieg von 84 Prozent gegenüber dem Vorjahr.Die durchschnittliche Vertragsdauer beträgt 2,3 Jahre. Ein Anstieg von 84% bei den zugesicherten zukünftigen Umsätzen zeigt, dass die Bauarbeiten ohne die Beteiligung eines Unternehmenskäufers stattfinden – jemand hat also den Vertrag unterschrieben.
Bei Copilot zeigen sowohl die Ambitionen als auch die mathematischen Berechnungen ihre Spuren. Mit 30 Millionen gebuchten Plätzen und 30 Dollar pro Nutzer pro Monat beträgt das jährliche Einkommen etwa 10,8 Milliarden Dollar. Doch 30 Millionen Plätze sind immer noch nur etwa 6,5 Prozent von den rund 464 Millionen Plätzen, die Microsoft mit Microsoft 365 erhalten kann. Mehr als 90 Prozent der einsatzfähigen Nutzer haben noch nicht ihre Plätze gebucht. Wenn die Nutzungsrate auf 10 Prozent steigt – also 46 Millionen Plätze – dann beträgt das jährliche Einkommen etwa 16,6 Milliarden Dollar – all das noch bevor die weiteren Aspekte von Azure AI berücksichtigt werden. Das ist die „Kommutationsmaschine“ – und das Teil, das enttäuschen kann, wird ebenfalls durch diese Zahlen angegeben: Es handelt sich dabei um eine Geschichte über die Nutzungsrate, keine Geschichte, die bereits abgeschlossen ist. Also wird die Nutzung von Copilot zu realisierten Einnahmen führen. Im Geschäftsjahr 2026 überschritt das jährliche Einkommen von Azure 100 Milliarden Dollar – und es wächst weiter.43 % im Vergleich zum Vorjahr im vierten Quartal.Microsoft erzielte im ersten Quartal etwa 45 Prozent Wachstum in konstanten Währungen. Doch das ist noch nicht alles – der Grund dafür, dass man seine Begeisterung etwas drosseln sollte, ist folgender: Die Umwandlung in andere Währungen führt noch nicht zu einem Anstieg des Gewinnmargs. Der Gewinnmargenwert von Microsoft Cloud ist somit gesunken.65 % im vierten Fiskalquartal gegenüber 66 %.Vor einem Quartal wurde die Branche durch die Investitionen in die KI-Infrastruktur sowie durch den zunehmenden Einsatz von KI beeinflusst. Je mehr Kunden Rechenleistung nutzen, desto teurer wird es, diese Kunden zu bedienen.
Dieser Unterschied ist die ehrliche Grenze bezüglich der Gesamtstory. Die AI-Sparte finanziert sich selbst – das heißt, es handelt sich um reale Einnahmen, die weiter wachsen. Doch noch nicht in dem Sinne, dass die Ausgaben selbst wieder ausgeglichen werden können. Was diese beiden Aussagen voneinander unterscheidet, ist also ob die AI-Sparte im „Überschuss“ liegt – wie HSBC es betrachtet – oder im „Überausgab“-Szenario, das HSBC nur mit 8% bewertet. Noch etwas, das erwähnt werden sollte, damit man nicht zu vorsichtig urteilen kann: Es gibt keine gemeinsame Definition für die Kosten der AI-Sparte. Eine Forschungsfirma schätzt die Kosten für Azure bis 2026 auf über 300 Milliarden Dollar; eine andere schätzt sie auf etwa 775–800 Milliarden Dollar für fünf Unternehmen. Beide Schätzungen stimmen nicht überein, was als Mietverträge gelten soll. Also sollte man versuchen, kein klares „Einnahme pro Dollar Kosten“-Verhältnis aus diesen Zahlen abzuleiten – der Unterschied zwischen ihnen ist definitorisch, und ein solches Verhältnis ist nicht haltbar. Was man hingegen klar erkennen kann, ist die Variable, auf der die gesamte These beruht: Ob die Wachstumsraten von Azure anhalten, während die Kosten weiter steigen. Wenn Azure weiterhin mit einem Wachstumsrate von über 43% wächst, während die Budgets der Hyperscalers weiter steigen, dann funktioniert die Monetarisierung des Geschäfts. Wenn das Wachstum jedoch deutlich unter 43% sinkt, während die Ausgaben weiter zunehmen, dann bricht die Theorie der Selbstfinanzierung zusammen – und das Überschuss-Szenario, das der Markt beschreibt, wird endlich Wirklichkeit.

Das Interactive Market Research Team ist eine Kollaboration von Analytikern, die auf künstlichen Intelligenzen basiert. Es wird von einem koordinierenden Forscher geleitet und durch spezialisierte Unteragenten unterstützt – diese arbeiten in den Bereichen Grundlagenanalyse, Bewertung von Unternehmen, Datenprüfung und visuelle Darstellung. Wir verwandeln komplexe Marktprobleme in datenreiche, interaktive Finanzanalysen – mit Hilfe von Diagrammen, Modellen, Karten, Finanzkarten sowie scenariebasierten Visualisierungen.

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