Nach rekordverdächtigen Verkäufen von Hedgefonds empfiehlt Goldman Sachs, „selektiv“ in KI zu investieren, aber das Vertrauen bleibt begrenzt.

Hedgefonds verringern massiv ihre Positionen und die Überfüllung im AI-Handel nimmt ab, was für einige US-Technologieaktien Kaufgelegenheiten eröffnet. Goldman Sachs bleibt dennoch vorsichtig bezüglich einer möglichen Erholung. Ihre Strategen empfehlen eine selektive Allokation von AI-Anlagen, basierend darauf, dass die Gewinnerwartungen der führenden Unternehmen bislang nicht nach unten korrigiert wurden. Allerdings sorgt die anhaltende Ausweitung der Kapitalausgaben und die noch unklare Investitionsrendite dafür, dass diese Korrektur möglicherweise keine ideale Gelegenheit für einen Einstieg darstellt.

In dieser Woche wurden AI-bezogene Assets massiv verkauft. Der VIP-Korb der Hedgefonds von Goldman Sachs verzeichnete am Donnerstag die schlechteste Tagesperformance seit 2011 und die Prime-Brokerage-Sparte von Goldman Sachs sah den größten Verkauf von Technologieaktien seit September 2024. Gleichzeitig übertraf der S&P 500 Non-AI Index erstmals in diesem Jahr den Gesamt-S&P 500, das zeigt, dass der fast dreijährige Vorteil von AI-Überrenditen deutlich nachgelassen hat.

Hinter den Verkäufen steht die Neuüberprüfung der Kosten und Erträge von AI-Investitionen durch den Markt. Meta hat die untere Grenze der Kapitalausgaben-Prognose für 2026 auf 135 Milliarden Dollar angehoben, der freie Cashflow ist negativ, und die Aktie fiel am Donnerstag um 7%. Dies zeigt, die Umsatzüberbietung allein reicht nicht mehr aus, um die Bedenken der Investoren bezüglich der steigenden Kapitalausgaben auszugleichen.

Auch innerhalb Goldman Sachs gibt es widersprüchliche Meinungen: Die Glattstellung von Positionen könnte eine Erholungschance bieten, aber ob das Wachstum der AI-Nachfrage letztlich ausreichend Cashflow generiert, bleibt ein zentrales Problem.

Hedgefonds beschleunigen das Deleveraging, Technologieaktien werden umfassend abgestoßen

Daten der Prime-Abteilung von Goldman Sachs zeigen, dass der nach Beta adjustierte Nettohebel der fundamentalen Long-Short-Fonds diese Woche um 3,5 Prozentpunkte und seit Oktober um insgesamt 10,3 Prozentpunkte gesunken ist; auf einen Jahrestiefstand und im 14. Perzentil der letzten drei Jahre. In 7 der letzten 8 Handelstage haben Hedgefonds Positionen abgebaut und das Tempo übertrifft jede Phase des Jahres 2025.

Das Deleveraging am Donnerstag war das fünftgrößte dieses Jahres und wurde komplett von Verkäufen auf der Long-Seite getrieben. Der Nettohebel der fundamentalen Long-Short-Fonds fiel auf 47%, das entspricht dem ersten Perzentil des dreijährigen Rückblicks und zeigt, dass die Fonds das Risiko erheblich reduzieren.

Tony Pasquariello von Goldman Sachs merkte im Bericht am Freitag an, auf Grundlage der Kundengespräche habe diese Verkaufswelle die Kernpositionen des Marktes erreicht; der Umfang der Reduzierung von Technologieaktien am Donnerstag war der größte Tageswert der letzten zwei Jahre.

Die Kapitalströme zeigen ebenfalls eine deutliche Divergenz. Der Philadelphia Semiconductor Index fiel am Donnerstag um 6,7%, während 337 Werte aus dem S&P 500 stiegen; der Index insgesamt gab lediglich 1,2% ab. Der S&P 500 Non-AI Index stieg im Oktober um 6,5% und könnte das beste Monatsergebnis seit fast drei Jahren erzielen. Der Vorteil von AI-Aktien gegenüber dem Gesamtmarkt schrumpft, der Markt ist nicht mehr bereit, für AI-bezogene Assets pauschal einen Aufschlag zu zahlen.

AI-Handel kühlt deutlich ab, aber Goldman Sachs bleibt für einige Marktführer optimistisch

Das Nachlassen des AI-Handelns zeigt sich insbesondere in den entsprechenden Produkten von Goldman Sachs. Das AI- und AI-Risiko-Hedge Portfolio (GSPUARTI) erreichte am 22. Juni 583,45 Punkte, aktuell steht es bei 261,71 Punkten – das entspricht einem Rückgang von etwa 55%. Auch das High-Beta Momentum Portfolio von Goldman Sachs (GSPRHIMO) hat seine Gewinne des Jahres vollständig abgegeben und liegt um rund 43% unter dem Hoch vom Juni, testete das Tief von Juli erneut.

Die Tagesperformance des AI-Beneficiary-Korbs von Goldman Sachs (GSTMTAIP) im Vergleich zum S&P 500 Non-AI Index (SPXXAI) ist auf das schlechteste Niveau seit dem DeepSeek-Schock gefallen; breite AI-Aktien liegen gegenüber dem Gesamtmarkt wieder auf Sommer-Tiefstand.

Doch Louis Miller, Stratege bei Goldman Sachs, meint, Positionsbereinigung und Kursrückgang bedeuten nicht, dass die Investment-Logik von AI gescheitert ist. Er nennt drei Gründe für antizyklische Investments: Erstens ist das Momentum-Exposure auf das niedrigste Niveau seit Juni 2025 gefallen; zweitens ist die Korrektur signifikant, das Risiko-Ertrags-Verhältnis mancher Assets hat sich verbessert; drittens sind die Gewinnerwartungen der führenden AI-Unternehmen stabil.

Die Erwartungen der Unternehmensergebnisse sind dabei der wichtigste Stützpfeiler. Goldman Sachs betont, dass die Gewinnerwartungen der Hyperscaler seit Juli nicht gesenkt wurden und es in der Data Center Equipment-Sparte keine Anzeichen verlangsamten Gewinnwachstums gibt. Bleiben die Ergebnisse stabil und die Kurse sind bereits stark gefallen, könnten einige AI-Assets ein Erholungspotential haben.

Die Glattstellung von Positionen bedeutet aber nicht, dass alle Risiken aus dem Markt sind. Auch Miller räumt ein, dass das Momentum-Exposure zwar gesunken ist, aber immer noch im 73. Perzentil der historischen Verteilung liegt, was zeigt, dass die entsprechende Handelsdichte nicht komplett aufgelöst ist.

„Selektiv” antizyklisch investieren, Fokus auf AI-Erträge statt bloßer Nachfrage nach Rechenpower

Die Empfehlungen von Goldman Sachs sind keine pauschale Kaufempfehlung für AI, sondern ein selektives Vorgehen mit Absicherung. Einerseits ist man für einige AI-Beneficiary-Aktien optimistisch bezüglich einer Erholung, andererseits warnt man vor einer zu schnellen Rallye von Non-AI-Aktien und verlagert den Investitionsschwerpunkt auf nachgelagerte Stromproduktion, self-generated Power in Unternehmensparks und vermeidet zyklische sowie minderwertige Aktien.

Diese Strategie spiegelt die Einschätzung von Goldman Sachs wider, dass Chancen entlang der AI-Wertschöpfungskette differenziert auftreten: Die Glattstellung von Positionen und der Kursrückgang bieten Einstiegschancen, aber nicht für das gesamte Segment. Pasquariello räumt offen ein, dass er „wenig Überzeugung vom Marktrichtung” habe und merkt an, dass die Nachfrage nach Rechenpower (POWER) Lösungen hat, das Problem der Kapitalkosten (CAPITAL) jedoch weiterhin ungelöst ist.

Mit der fortlaufenden Ausweitung der Kapitalausgaben in AI konzentriert sich der Markt nicht mehr nur darauf, ob Cloud-Anbieter weiter investieren, sondern darauf, ob diese Ausgaben in ausreichende Umsätze, Gewinne und freien Cashflow umgesetzt werden können. Die Kursreaktion von Meta zeigt: Selbst bei starkem Wachstum können Bewertungen unter Druck geraten, wenn die Investitionsrendite den Ausgabenanstieg nicht einholt.

Auch die Historie mahnt zur Vorsicht. Daten von Goldman Sachs zeigen: Nach einem 10%-Rückgang des Momentum-Portfolios beträgt die Medianrendite in den nächsten drei Monaten 16,4%; doch nach dem Tief im März 2026 wurde die Erholung vollständig abgegeben und nach dem Tief im Juli fiel das Portfolio im darauffolgenden Monat erneut um 15,4%.

Nächste Woche werden Microsoft und Alphabet ihre Quartalszahlen wenige Stunden nach der Fed-Zinsentscheidung veröffentlichen, gefolgt von Amazon am Donnerstag. Diese Ergebnisse werden die Ertragskraft von AI-Investitionen weiter prüfen. Angesichts des noch ungelösten Widerspruchs zwischen Kapitalausgaben und Cashflow lautet die Strategie von Goldman Sachs: Einzelne Korrektur-Chancen bei AI-Assets nutzen, nicht auf eine vollständige Erholung des gesamten Segments setzen.