Die Euphorie rund um Künstliche Intelligenz erreicht neue Höchststände – doch warnen immer mehr Experten vor überzogenen Erwartungen und einem drohenden Crash. Stehen wir am Rand einer neuen Tech-Blase, ähnlich der Dotcom-Krise der frühen 2000er?
Wachsende Bewertungen, sinkende Fundamentaldaten
Seit der Veröffentlichung großer KI-Modelle wie GPT-4 oder Claude 3 erleben Tech-Aktien mit KI-Bezug einen massiven Aufschwung. Unternehmen wie NVIDIA, Microsoft, Alphabet oder OpenAI-nahe Start-ups verzeichneten innerhalb weniger Monate Kurssteigerungen von teils mehreren Hundert Prozent. Analysten sprechen von einer „KI-Rallye“, die selbst vorsichtige Anleger in den Bann zieht.
Laut einer Deloitte-Analyse von Juni 2025 beträgt die durchschnittliche Forward-Price-to-Earnings-Ratio (KGV) im KI-Sektor mittlerweile über 60 – fast doppelt so hoch wie der breite Technologiesektor (KGV ~33). Besonders Start-ups, die selbst noch keine stabilen Umsätze generieren, werden mit Milliardenbeträgen bewertet – getrieben von Zukunftsfantasien statt belastbaren Geschäftsmodellen.
Parallelen zur Dotcom-Blase: Euphorie versus Realität
Experten sehen deutliche Parallelen zur Dotcom-Blase der Jahre 1999 bis 2001. Auch damals wurde massiv in vermeintlich bahnbrechende Technologien investiert. Viele Firmen präsentierten ambitionierte Visionen, aber kaum belastbare Monetarisierungsstrategien. Als die Finanzzahlen ausblieben, brach der Markt massiv ein – der NASDAQ verlor über 75 % seines Wertes innerhalb von zwei Jahren.
Dr. Andreas Kühn, Senior Analyst beim Institut für Zukunftspolitik, warnt: „Es gibt strukturelle Ähnlichkeiten. Viele KI-Start-ups werden aktuell mit dem Vielfachen ihres Umsatzes bewertet – teils ohne einen klaren Business Case. Das macht den Markt anfällig.“
Eine im September 2025 veröffentlichte Studie der Universität Mannheim identifiziert 132 börsennotierte Unternehmen weltweit, die sich selbst als „AI-enabled“ deklarieren. In 56 % der Fälle konnten die Autoren keine nachweisbaren Kern-KI-Technologien identifizieren. Das gefährliche Resultat: heiße Luft mit Milliardenpreisetikett.
Getriebene Investoren und überhitzte Märkte
Der Hype wird zusätzlich durch mediale Präsenz und strategisches „Branding“ befeuert. Unternehmen setzen gezielt auf die Integration von KI-Buzzwords in ihren Geschäftsberichten, um Investoren zu beeindrucken. Der AI Boom Index von Goldman Sachs zeigt: Die Anzahl börsennotierter Firmen, die das Keyword „AI“ in ihren Quartalsberichten nutzen, stieg zwischen Q2 2023 und Q3 2025 um über 480 %.
Ein weiterer Treiber: private Venture-Capital-Investoren. Laut PitchBook flossen allein im ersten Halbjahr 2025 rund 102 Milliarden USD weltweit in KI-Start-ups – ein Anstieg von 300 % gegenüber 2023. Doch nur ein Bruchteil dieser Firmen hat marktreife Produkte. Ralph Jordan von TechVC Europe meint dazu: „Wir befinden uns in einer Phase, in der Kapital schneller fließt als Substanz entstehen kann. Das ist riskant.“
Einige Experten sprechen daher von einer blinden FOMO-Investitionstaktik – „Fear of Missing Out“ als Antrieb anstelle rationaler Bewertungskriterien.
Historische Blasen als Lehrmeister
Der Blick in die Vergangenheit hilft, aktuelle Dynamiken besser einzuordnen. Die Dotcom-Blase ist dabei der offensichtlichste Vergleich, aber auch die Krypto-Hype-Phase um 2017 liefert wertvolle Erkenntnisse. In beiden Phasen wurden technologische Fortschritte zu schnell kommerzialisiert und kleinteilige Erfolge überbewertet.
Prof. Clara Möller von der Universität Zürich betont: „Technologische Reife braucht Zeit. KI wird unsere Welt verändern, keine Frage. Aber nicht jede Firma mit einem intelligenten Bot ist ein Investmentkandidat.“
Doch nicht alle Zeichen deuten auf eine Blase
Im Gegensatz zur Dotcom-Zeit verfügt die aktuelle KI-Zeitrechnung über reale Anwendungsfälle: KI-Modelle automatisieren Prozesse, verbessern Diagnosen, steigern Produktivität und eröffnen neue Geschäftsfelder. Unternehmen wie Microsoft oder Amazon generieren durch AI-Services bereits Milliardenbeträge.
Ein weiterer Unterschied: regulative Begleitung. In der EU tritt der AI Act 2025 sukzessive in Kraft und setzt klare Rahmenbedingungen für verantwortungsvolle KI-Nutzung. Auch in den USA intensiviert die SEC ihre Prüfungen für AI-Firmen mit Börsenprospekten.
Trotzdem bleibt die Schere zwischen Bewertung und Substanz bei vielen kleineren Akteuren bedenklich.
Warnsignale aus der Finanzindustrie
Große Investmentbanken wie JPMorgan, Morgan Stanley und UBS haben ihre Risikomodelle für Tech-Aktien jüngst überarbeitet. In internen Briefings warnen Analysten vor einem „unkalkulierbaren Bewertungsniveau“ im Bereich „AI & Automation“. Eine interne UBS-Note von Oktober 2025 spricht von steigender Volatilität und warnt: „Die Nachfrageseite ist noch fragil – eine Korrektur kann plötzliche Marktausstiege auslösen.“
Laut einer Bloomberg-Statistik vom November 2025 schwanken KI-bezogene Aktien aktuell im Schnitt 2,7-mal stärker als der MSCI World Schnitt. Diese Volatilität ist ein Indikator für überhitzte Märkte.
Statistik-Insight: Der KI-Investment-Index (KIII) legte zwischen Januar 2024 und Oktober 2025 um 138 % zu – während der S&P 500 im gleichen Zeitraum um nur 24 % wuchs (Quelle: Bloomberg AI Markets, Stand 11/2025).
Diese Divergenz verstärkt die Befürchtungen einer spekulativen Überbewertung.
Handlungsempfehlungen: Wie Investoren sich schützen können
Statt sich von der KI-Euphorie mitreißen zu lassen, raten Finanzexperten zur nüchternen Risikoabwägung. Folgende Tipps helfen dabei:
- Solide Fundamentalanalyse: Nur in Unternehmen mit nachweislicher Umsatzentwicklung, realen Produkten und echten KI-Kernkompetenzen investieren.
- Diversifikation wahren: Niemals ausschließlich auf AI-Aktien setzen – ein breit gestreutes Portfolio mildert Einzelrisiken ab.
- Transparenz prüfen: Firmen, deren Geschäftsmodell und KI-Anwendungen nicht nachvollziehbar sind, sollten gemieden werden.
Risiken auch für Unternehmen im Realbetrieb
Nicht nur Investoren sind gefährdet – auch Unternehmen, die KI-Funktionen in bestehende Produkte implementieren, laufen Gefahr, sich von kurzfristigen Trends leiten zu lassen. Die Implementierung nicht ausgereifter Modelle kann zu Sicherheitslücken, mangelnder Compliance oder Reputationsschäden führen.
Wissenschaftler der Carnegie Mellon University untersuchten 2025 über 400 KI-Einführungen in Unternehmen weltweit. Rund 27 % der Firmen gaben an, dass Projekte wieder eingestellt wurden – häufig wegen Zielverfehlung, unklarer Strategie oder ethischer Konflikte.
Deshalb gilt auch hier: KI nicht als Selbstzweck nutzen, sondern als funktional eingebettetes Werkzeug mit echtem Mehrwert.
Fazit: Zwischen Vision und Verantwortung
Die Potenziale Künstlicher Intelligenz sind real – ebenso wie die Risiken, die sich aus übertriebener Erwartungen und spekulativer Überbewertung ergeben. Eine gesunde Skepsis, kombiniert mit Faktenprüfung und strategischem Weitblick, schützt vor bösen Überraschungen.
Wir stehen an einem technologischen Wendepunkt, der durch nüchterne Analyse und nicht durch spekulativen Überschwang getragen sein muss. Welche Erfahrungen habt ihr mit KI-Investitionen oder AI-Anwendungen im Unternehmen gemacht? Diskutiert mit uns in den Kommentaren oder teilt eure Einschätzungen auf unseren Social-Kanälen!
